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数据库并发处理 - 上的一把好锁

我们都是知道,数据库中锁的设计是解决多用户同时访问共享资源时的并发问题。在访问共享资源时,锁定义了用户访问的规则。根据加锁的范围,MySQL 中的锁可大致分成全局锁,表级锁和行锁三类。...在异常处理机制上有差异。 执行 FTWRL 命令之后由于客户端发生异常断开,那么 MySQL 会自动释放这个全局锁,整个库回到可以正常更新的状态。...不支持行锁意味着并发控制只能用表锁,这就造成了在同一时刻只有一个更新在执行,就影响到了业务的并发度。InnoDB 支持行锁是让 MyISAM 被取代的重要原因。 行锁就是对数据库表中行记录的锁。...所以并发控制在数据库服务端,如果有中间件,也可以考虑在中间件中实现。 方法三:降低死锁的概率 将一行统计的结构,拆成多行累计的结构。...但在一部分行记录变成0 时,代码需要特殊处理。 总结 本篇文章中,依次介绍了全局锁、表级锁和行锁的概念。

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解读年度数据库PostgreSQL:如何处理并发控制(一)

之前,我们分享了解读年度数据库PostgreSQL:基础备份与时间点恢复(上),解读年度数据库PostgreSQL:基础备份与时间恢复(下) 当多个事务同时在数据库中运行时,并发控制是一种用于维持一致性与隔离性的技术...从宽泛的意义上来讲,有三种并发控制技术,分别是多版本并发控制(Multi-Version Concurrency Control,MVCC)、严格两阶段锁定(Strict Two-Phase Locking...,S2PL)和乐观并发控制(Optimistic Concurrency Control,OCC),每种技术都有多种变体。...PostgreSQL和一些关系型数据库使用一种MVCC的变体,叫作快照隔离(Snapshot Isolation,SI)。 一些关系型数据库(例如Oracle)使用回滚段来实现快照隔离SI。...并发控制包含着很多主题,本章重点介绍PostgreSQL独有的内容。故此处省略了锁模式与死锁处理的内容(相关信息请参阅官方文档)。

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解读年度数据库PostgreSQL:如何处理并发控制(一)

当多个事务同时在数据库中运行时,并发控制是一种用于维持一致性与隔离性的技术,一致性与隔离性是ACID的两个属性。...从宽泛的意义上来讲,有三种并发控制技术,分别是多版本并发控制(Multi-Version Concurrency Control,MVCC)、严格两阶段锁定(Strict Two-Phase Locking...PostgreSQL和一些关系型数据库使用一种MVCC的变体,叫作快照隔离(Snapshot Isolation,SI)。 一些关系型数据库(例如Oracle)使用回滚段来实现快照隔离SI。...并发控制包含着很多主题,本章重点介绍PostgreSQL独有的内容。故此处省略了锁模式与死锁处理的内容(相关信息请参阅官方文档)。 PostgreSQL中的事务隔离等级 ?...1表示初始启动的txid,仅用于数据库集群的初始化过程。 2表示冻结的txid,详情参考第5.10节。 txid可以相互比较大小。

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前端优化之高并发处理

大部分的高并发处理基本都是在后端处理,但是在部分特殊情况下,后端无法阻止用户行为,需要前端做配合。例如在抢购、秒杀等场景。 高并发是什么? 对此,我们首先需要简单的去了解一下,高并发是什么?...高并发是指在极短单位时间内,有很多用户同时的访问同一 API 接口或者 Url 地址,造成极多个请求同时发起到服务器。它经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中。...浏览器请求限制 浏览器在向后端发送http请求是,就会有高并发处理。使用HTTP/2.0,理论上HTTP/2.0协议支持在同一个TCP连接上发送无限个HTTP请求,且这些请求的生命期可以重叠。...虽然浏览器已经对 http 请求并发设置了限制,但是并不能很好的处理掉不必要的请求。...处理方法 图片方面 1.CSS sprites 俗称 CSS 精灵、雪碧图,雪花图等。即将多张小图片合并成一张图片,达到减少 HTTP 请求的一种解决方案。

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Python通过future处理并发

与Twisted中的Deferred类、Tornado框架中的Future类的功能类似 注意:通常情况下自己不应该创建future,而是由并发框架(concurrent.futures或asyncio)...实例化 原因:future表示终将发生的事情,而确定某件事情会发生的唯一方式是执行的时间已经安排好,因此只有把某件事情交给concurrent.futures.Executor子类处理时,才会创建concurrent.futures.Future...如:Executor.submit()方法的参数是一个可调用的对象,调用这个方法后会为传入的可调用对象排定时间,并返回一个future 客户端代码不能应该改变future的状态,并发框架在future表示的延迟计算结束后会改变期物的状态...concurrent.futures启动线程,下面通过它启动进程 concurrent.futures启动进程 concurrent.futures中的ProcessPoolExecutor类把工作分配给多个Python进程处理...,因此,如果需要做CPU密集型处理,使用这个模块能绕开GIL,利用所有的CPU核心。

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浅谈 高并发 处理方案

2、多级缓存,包括静态数据使用CDN、本地缓存、分布式缓存等,以及对缓存场景中的热点key、缓存穿透、缓存并发、数据一致性等问题的处理。 3、分库分表和索引优化,以及借助搜索引擎解决复杂查询问题。...4、考虑NoSQL数据库的使用,比如HBase、TiDB等,但是团队必须熟悉这些组件,且有较强的运维能力。 5、异步化,将次要流程通过多线程、MQ、甚至延时任务进行异步处理。...11、减少IO次数,比如数据库和缓存的批量读写、RPC的批量接口支持、或者通过冗余数据的方式干掉RPC调用。...---- 插播一条: 对吞吐量(TPS)、QPS、并发数、响应时间(RT)几个概念做下了解 吞吐量 吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量。...这是因为处理每个请求需要用到很多资源,由于每个请求的处理过程中有许多步骤难以并发执行,这导致在具体的一个时间点,所占资源往往并不多。

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python 并发、并行处理、分布式处理

分布式处理 dask pyspark mpi4py 科学计算 7....asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(fetch_square(5)) asyncio.ensure_future() 调度协程和 future # 以下函数并发执行...响应式编程 旨在打造出色的并发系统 响应速度快 伸缩性高,处理各种负载 富有弹性,应对故障 消息驱动,不阻塞 ReactiveX 是一个项目,实现了用于众多语言的响应式编程工具,RxPy 是其中一个库...python 语句时,获取一个锁,执行完毕后,释放锁 每次只有一个线程能够获得这个锁,其他线程就不能执行 python 语句了 虽然有 GIL 的问题,但是遇到耗时操作(I/O) 时,依然可以使用线程来实现并发...分布式处理 dask https://www.dask.org/ pyspark 用户提交任务,集群管理器自动将任务分派给空闲的执行器 mpi4py 科学计算 https://pypi.org/project

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Java开发手册-并发处理

这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则,规避资源耗尽的风险。...【强制】高并发时,同步调用应该去考量锁的性能损耗。 能用无锁数据结构,就不要用锁; 能锁区块,就不要锁整个方法体; 能用对象锁,就不要用类锁。...【强制】对多个资源、数据库表、对象同时加锁时,需要保持一致的加锁顺序,否则可能会造成死锁。...【强制】并发修改同一记录时,避免更新丢失,需要加锁。 要么在应用层加锁,要么在缓存加锁,要么在数据库层使用乐观锁,使用 version 作为更新依据。...【参考】HashMap 在容量不够进行 resize 时由于高并发可能出现死链,导致 CPU 飙升,在开发过程中注意规避此风险。 19.

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【高并发】秒杀系统高并发请求排队处理

今天无意中看见了这位兄弟的文章 通过请求队列的方式来缓解高并发抢购(初探)  但文章最后说并发超过500 就会出现超发,看了下代码,的确有这个问题 抽空简单完善了下,经压力测试后发现暂无超发现象, 下面为我的代码...;// 商品id private int userId = new Random().nextInt(100000);// 用户ID private int status;// 0:未处理...欢迎指正 由于是在windows下测试,并发高了就报错  java.net.BindException: Address already in use  这个初看上去很像端口被占用,其实是因为已经完成请求的...感谢你的提问 说下处理逻辑:1.进入了请求队列,就有可能被请求到,而且这里是异步,就是说请求收到ok了,但后台逻辑完全可能还没处理         所以,在接收到OK后,前端应该发起一个类似倒计时页面,...提示系统正常处理中,同时隔一定时间去后台确认是否处理完成以及状态         当获取到的状态为完成且成功时,跳转到下一步如付款操作界面,现在很多秒杀系统都是这么处理的 我的博客即将搬运同步至腾讯云+

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并发编程-26 高并发处理手段之服务降级与服务熔断 + 数据库切库分库分表

也就是当前的请求处理不了了或者出错了,给一个默认的返回。...降级后的处理方案有:默认值(比如库存服务挂了,返回默认现货)、兜底数据(比如广告挂了,返回提前准备好的一些静态页面)、缓存(之前暂存的一些缓存数据) 限流降级: 比如当秒杀或者抢购一些限购商品时,...此时可能会因为访问量太大而导致系统崩溃,此时我们会使用限流来进行限制访问量,当达到限流阀值,后续请求会被降级;降级后的处理方案可以是:排队页面(将用户导流到排队页面等一会重试)、无货(直接告知用户没货了...数据库的瓶颈: 单个数据库数据量太大(1-2T): 对应的策略—>拆分为多个库 单个数据库服务器压力太大,读写瓶颈:对应的策略—>拆分为多个库 单个表数据量过大:对应的策略—>分表...切库的基础:读写分离 ( 主库/从库) 自定义注解完成数据库切库:见以前的博文 Spring Boot2.x-09 基于Spring Boot 2.1.2 + Mybatis使用自定义注解实现数据库切换

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聊聊接口最大并发处理

今天跟大家聊聊一个 Java 界的老话题,就是怎么理解接口的最大并发处理数。...思考一下那么这里我们讲了关于并发、并行概念与我们的接口最大并发处理数之间有什么关系嘞?放心这都是铺垫,为了让你好消化后面的内容。...那假如有两个线程处理客户端请求,接口的最大并发数是不是变成了 40,三个线程处理客户端请求,接口的最大并发数就变成了 60,以此类推。...这里我们就可以得出一个公式,线程个数 * 单线程最大并发数 就代表接口的最大并行处理数。那么根据公式,我们得出一个结论,通过增大线程数或者减少接口响应时间可以增大接口的最大并发处理数。...在高并发情况下,可以通过增加最大线程数来提高服务器最大并发处理数的能力,但需要注意服务器的硬件资源限制。

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