独享锁（写）（排它锁、独占锁）： 给资源加上写锁，线程可以修改资源，其他线程不能再加锁；（单写） 共享锁（读）： 给资源加上读锁后只能读不能改，其他线程也只能加读锁，不能加写锁（多读） ；（限流） 可重入锁...悲观锁和乐观锁的应用场景 悲观锁适用于写多读少的场景，操作资源的时候先加锁可以保证资源的正确性 乐观锁适用于读多写少的场景， 不加锁可以让读取数据的效率大幅增强 自旋锁和适应性自旋锁 阻塞或唤醒一个Java...在很多场景下，同步代码块的执行时间很短，有时候线程挂起和恢复线程的时间花费可能就要比线程切换的时间还要长，这样子做事得不偿失的。所以在这种这种场景下就可以使用自旋锁，比如说CAS。...无锁 无锁的状态就是不会对同步资源加锁，所有线程都能访问并修改同一资源，但只能有一个线程修改成功。 无锁的特点就是修改操作在循环内进行，线程会不断的尝试修改共享资源。...无锁无法全面代替有锁，但无锁在某些场合下的性能是非常高的。
xss攻击最终目的是在网页中嵌入客户端恶意代码，最常用的攻击代码是JavaScript语言，但也会使用其他的脚本语言，例如：ActionScript、VBScript。...更高端的xss代码完全可以进行监控你的键盘操作，模仿windows注销界面，诱导你输入开机密码！而攻击者需要做的仅仅是向你的代码中注入JavaScript代码！...引导者从安全范围引导入不安全的过滤范围。变异xss影响数据多次被读，第一层是真实的HTML，而且每次读innerHTML之间是被看作其它变异，取决于它变异的次数。...第二种情况：无法得知输出位置 非常多的web应用程序源代码是不对外开放的，这时在进行测试xss时就有可能无法得知输入数据到底在何处显示，比如测试某留言本是否存在xss，那么在留言之后，你必须要经过管理员的审核才能进行显示...，这时你是无法得知，你输入的数据在后台管理页面处于何种状态，例如： 在标签之中：XSS test 在标签之中：<input type="text"
oracle与mysql区别 一 .并发性 mysql: mysql以表级锁为主，对资源锁定的粒度很大，如果一个session对一个表加锁时间过长，会让其他session 无法更新此表中的数据...表级:引擎 MyISAM ， 理解为锁住整个表，可以同时读，写不行 行级:引擎 INNODB ， 单独的一行记录加锁 表级，直接锁定整张表，在你锁定期间，其它进程无法对该表进行写操作。...如果你是写锁，则其它进程则读也不允许 行级,，仅对指定的记录进行加锁，这样其它进程还是可以对同一个表中的其它记录进行操作。 页级，表级锁速度快，但冲突多，行级冲突少，但速度慢。...一个session读取数据时，其他session不能更改数据，但可以在表最后插入数据。 session更新数据时，要加上排它锁，其他session无法访问数据。...九、复制 oracle:既有推或拉式的传统数据复制，也有dataguard的双机或多机容灾机制，主库出现问题是，可以自动切换备库到主库，但配置管理较复杂。
(minCapacity - elementData.length > 0) grow(minCapacity); } 三、解决方案一CopyOnWriteArrayList （推荐，读多写少场景...源码解读 /** * 写时复制 * 思想就是先拷贝出来，在拷贝集合的最后添加新元素，最后把集合在set进去 * 写的时候进行加锁，读没有限制 * 适用场景：读多写少 */ public boolean...同步代码块和同步方法的区别： 因为SynchronizedList只是使用同步代码块包裹了ArrayList的方法，而ArrayList和Vector中同名方法的方法体内容并无太大差异，所以在锁定范围和锁的作用域上两者并无区别...而这一点是Vector无法做到的，因为他的底层结构就是使用数组实现的，这个是无法更改的 SynchronizedList和Vector区别： 1.SynchronizedList有很好的扩展和兼容功能...他可以将所有的List的子类转成线程安全的类 2.使用SynchronizedList的时候，进行遍历时要手动进行同步处理 3.SynchronizedList可以指定锁定的对象 答案来源
这是因为 $.map 可以将数组进行展平，具体的实现看这里《读zepto源码之工具函数》。...方法在《读Zepto源码之集合操作》有过分析；否则，为 html 字符串，调用 zepto.fragment 处理，并将返回的数组合并，`zepto.fragment 在《读Zepto源码之神奇的$》...$.contains 方法在《读zepto源码之工具函数》中已有过分析。...如果集合元素存在，即 this[0] 存在，则进行后续操作，否则返回 this ，以进行链式操作。...structure 的参数类型跟 wrap 一样。 对集合进行遍历，调用 contents 方法，获取元素的内容，contents 方法在《读Zepto源码之集合元素查找》有过分析。
模块与模块之间、系统与系统之间的交互，是不可避免的， 但是我们要尽量减少由于交互引起的单个模块无法独立使用或者无法移植的情况发生， 尽可能多的单独提供接口用于对外操作， 这个就是所谓的低耦合 封装变化...例子 在 JavaScript 中，实现原型模式是在 ECMAscript5 中，提出的 Object.create 方法，使用现有的对象来提供创建的对象__proto__。...，首先声明一个抽象类作为父类，以概括某一类产品所需要的特征，继承该父类的子类需要实现父类中声明的方法而实现父类中所声明的功能： /** * 实现subType类对工厂类中的superType类型的抽象类的继承...它的子类可以按需要重写方法实现，但调用将以抽象类中定义的方式进行。 感觉用到的不是很多，想了解的可以点击下面的参考链接。...学设计模式： 一在多读——读源码，读资料，读好书； 二在多练——把你学到的东西还原到业务开发里去，看看它是否 OK，有没有问题？如果有问题，如何修复、如何优化？
而CopyOnWriteArrayList则提供了另一种不同的并发处理策略（当然是针对特定的并发场景）。 很多时候，我们的系统应对的都是读多写少的并发场景。...优缺点分析 了解了CopyOnWriteArrayList的实现原理，分析它的优缺点及使用场景就很容易了。 优点 读操作性能很高，因为无需任何同步措施，比较适用于读多写少的并发场景。...异常了 缺点 缺点也很明显，一是内存占用问题，毕竟每次执行写操作都要将原容器拷贝一份，数据量大时，对内存压力较大，可能会引起频繁GC；二是无法保证实时性，Vector对于读写操作均加锁同步，可以保证读和写的强一致性...而CopyOnWriteArrayList由于其实现策略的原因，写和读分别作用在新老不同容器上，在写操作执行过程中，读不会阻塞但读取到的却是老容器的数据。...，先将原容器copy一份，然后在新副本上执行写操作，之后再切换引用。
公平锁会判断队列里有没有元素，而非公平锁不会去看队列有没有元素，直接去获取锁共享锁 排他锁 这个玩意儿，在数据库中，innoDB中，我在事物中有讲，mysql专栏里，可以看哈，如果没读写锁，那么读的操作和写的操作...这就是源码中，读者应该阻塞、写着应该阻塞的实现，通过这个完成插入逻辑的实现。锁的升降级升降级，指的是，读锁升级为写锁，写锁降级为读锁。...死锁，假设两个读锁都在读，都等对方释放锁，然后自己升级，就会出现写锁问题，所以ReentrantLockReadWriteLock不允许场景适合读多写少的场景，提高效率！...自旋锁 阻塞锁 阻塞唤醒需要操作系统切换cpu状态来完成，自旋操作的话，开销比阻塞唤醒小多的情况下，就适用于自旋锁了适用于同步资源锁定时间很短，没必要去切换线程状态的情况因为如果锁的占用时间，自旋的线程只会浪费...cpu资源，随着时间增长，而增加原子类中的各种操作，基本都是通过自旋锁+CAS操作实现的原子性，对资源保护，达到目的手写自旋锁~ 自旋锁有个要求，利用原子操作，把想要的值用cas换上去，通过cas去做自旋的状态判断下面是一个例子
，完美解决了数据库故障切换的网络瞬断问题，网络中断时间降低至0，MySQL数据库的故障转移时间最多可减少 60%，使得应用程序抵抗数据库故障风险的能力大幅提升。...目前大量现网用户业务场景中存在读多写少、业务负载无法预测等问题，在出现大量读请求时，单个实例可能无法承受读取压力，甚至会对业务产生影响，这时需要对读取能力进行弹性扩展，创建一个或多个只读实例，利用只读实例满足大量的数据库读取需求...使用腾讯云数据库代理可解决此问题，创建只读实例后，通过数据库代理开启自助读写分离功能，在应用程序中只需配置一个代理连接地址，就可以使写请求自动转发到主实例，读请求自动转发到各个只读实例。...在应用场景上，除了解决主实例大量读负载之外，腾讯云数据库代理服务也能为多种高发业务痛点提供天然的解决方案。 游戏业务频繁地开服和滚服场景中，常常会遇到无法预测的工作负载，进而导致新的数据库连接突发。...腾讯云数据库代理服务可通过专属连接管理使多个应用程序共享数据库连接，以有效利用数据库资源，并允许用户通过调节打开的数据库连接数来保持可预测的数据库性能，支持删除无法使用的应用程序请求，以保留应用程序的整体性能和可用性
volatile适用场景 1、适用于对变量的写操作不依赖于当前值，对变量的读取操作不依赖于非volatile变量。 2、适用于读多写少的场景。 3、可用作状态标志。...这种方式的特点是实现简单，而且效率较高，但是它无法解决循环引用的问题，因此在Java中并没有采用这种方式（Python采用的是引用计数法）。 为了解决这个问题，在Java中采取了可达性分析法。...非公平性锁模式下线程上下文切换的次数少，因此其性能开销更小。公平性锁保证了锁的获取按照FIFO原则，而代价是进行大量的线程切换。...以String s="abce";形式赋值在java中叫直接量,它是在常量池中而不是象new一样放在压缩堆中。...----构造函数，不能是私有的，但是这样子类可以直接访问构造方法了 //解决方式是把你的单例类放到一个外在的包中，以便在其它包中的类（包括缺省的包）无法实例化一个单例类。
请求的数据从内核的读缓冲区拷贝到用户缓冲区，然后read()方法返回。read()方法返回导致上下文从内核态切换到用户态。现在待读取的数据已经存储在用户空间内的缓冲区。...在UNIX和Linux系统中，调用这个方法会引起sendfile()系统调用，实现了数据直接从内核的读缓冲区传输到套接字缓冲区，避免了用户态(User-space) 与内核态(Kernel-space)...更多有关JVM的知识，点击查看JVM内存模型和垃圾回收机制 ? 直接内存的创建 在ByteBuffer有两个子类，HeapByteBuffer和DirectByteBuffer。...在申请内存空间时，堆内存速度高于直接内存。 直接内存适合申请次数少，访问频繁的场合。如果内存空间需要频繁申请，则不适合直接内存。...(MapMode.READ_ONLY) READ_WRITE（读/写）： 对得到的缓冲区的更改最终将传播到文件；该更改对映射到同一文件的其他程序不一定是可见的。
CopyOnWriteArrayList在修改容器元素的时候并不是直接在原来的数组上进行修改，它是先拷贝一份，然后在拷贝的数组上进行修改，在修改完成之后将引用赋给原来的数组。...而CopyOnWriteArrayList则提供了另一种不同的并发处理策略（当然是针对特定的并发场景）。 很多时候，我们的系统应对的都是读多写少的并发场景。...优缺点分析 了解了CopyOnWriteArrayList的实现原理，分析它的优缺点及使用场景就很容易了。 优点： 读操作性能很高，因为无需任何同步措施，比较适用于读多写少的并发场景。...而CopyOnWriteArrayList由于其实现策略的原因，写和读分别作用在新老不同容器上，在写操作执行过程中，读不会阻塞但读取到的却是老容器的数据。...当然此过程是要加锁的。 删除操作 ? 删除操作同理，将除要删除元素之外的其他元素拷贝到新副本中，然后切换引用，将原容器引用指向新副本。同属写操作，需要加锁。
Connection 在调用 Connection.setReadOnly(false) 时测试可用的源主机，如果无法建立与源的连接，则抛出 SQLException， 如果主机可用，则切换到源连接。...在发出事务边界命令（提交或回滚）或从服务中删除副本之前， 给定的连接对副本是粘性的。...驱动程序负责在它用来完成此负载平衡功能的所有连接之间传播自动提交的当前状态、隔离级别和目录。 可以看到，对于MGR如果是多写的话，负载均衡模式是比较合适的。...但是，如果驱动程序未能建立与主要主机的初始连接并自动切换到列表中的下一个主机，则访问模式现在取决于属性 failOverReadOnly 的值，默认情况下为“true”。...=true，则只有在驱动程序连接到主主机时才能将访问模式更改为读/写；但是，即使当前连接的访问模式无法更改，驱动程序也会记住客户端的最后意图，并且在回退到主主机时，这就是将使用的模式。
与异步框架不同点在于，协程把异步化中的两段函数封装成一个阻塞的协程函数。在该函数执行时，由协程框架完成协程之间的切换，协程是无感知的。...，而且属于读多写少的情况，可以选择读写锁。...当并发访问共享资源，冲突概率非常低的时候，可以选择乐观锁进行无锁编程。 不管使用哪种锁，锁范围内的代码都应尽量的少，执行速度要快。...当路由器支持 IGMP 协议时，组播就可以跨越多个网络实现更广泛的一对多通讯。 广播和组播能够充分地使用全网带宽，在更关注及时性、对丢包不敏感的流媒体直播中更有应用前景。...什么是事件：从网络中接收到一个报文，就可能产生一个事件，进而触发回调函数执行。由于常见的HTTP协议是基于TCP实现的，在TCP报文中有两种事件类型：读事件和写事件。
利用二进制日志增量进行 不需要太多的带宽 但是使用基于行的复制在进行大批量的更改时会对带宽带来一定得压力，特别是跨IDC环境下进行复制 实现在不同服务器上的数据分布 实现数据读取的负载均衡 需要其他组件配合完成...mysql复制无法解决的问题 分担数据库的写负载 自动进行故障转移及主从切换 提供读写分离功能 高可用框架 什么是高可用 高可用H.A(High Avalilability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作...没有读负载的功能 在进行主从切换时，容易造成数据丢失 MMM监控服务存在单点故障 MHA架构介绍 Master High Avalilability 提供的功能 监控主数据库服务是否可用 当主DB不可用时...应用从原db服务器上保存的二进制日志 读写分离和负载均衡介绍 进行mysql主从复制配置的一个主要目的：为了分担主库的读负载 为什么要读写分离 只能在主上进行写操作 读操作主和从上都可以 ?...中间件实现读写分离 优点 由中间件根据查询语法分析，自动完成读写分离 对程序透明，对于已有程序不用做任何调整 缺点 增加了中间层，所以对查询效率有损耗 对于延迟敏感业务无法自动在主库执行 读写分离与读的负载均衡区别
每次拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量。...从上面的描述我们可以看出，悲观锁适合写操作非常多的场景，乐观锁适合读操作非常多的场景。 悲观锁在Java中的使用，就是利用各种锁。...Java的CAS会使用现代处理器上提供的高效机器级别原子指令，这些原子指令以原子方式对内存执行读-改-写操作，这是在多处理器中实现同步的关键（从本质上来说，能够支持原子性读-改-写指令的计算机器，是顺序计算图灵机的异步等价机器...同时，配合以volatile的读/写和CAS所具有的volatile读和写的内存语义来实现线程之间的通信。...原子类是一个带有时间戳的对象引用，在每次修改后，AtomicStampedReference不仅会设置新值而且还会记录更改的时间。
Master以写为主，Slave以读为主 默认情况下，每台Redis服务器都是主节点；’ '且一个主节点可以有多个从节点（或没有从节点），但一个从节点只能有一个主节点主从复制的作用主要包括： 数据冗余...负载均衡：在主从复制的基础上，配合读写分离，可以由主节点提供写服务，由从节点提供读服务（即写Redis数据时应用连接主节点，读Redis数据时应用连接从节点），分担服务器负载；尤其是在写少读多的场景下，...对于这种场景，我们可以使用如下这种架构： 主从复制，读写分离，80%的情况下都是在进行读操作，减缓服务器的压力，架构中经常使用 一主二从 环境配置 查看当前库信息 127.0.0.1:6379> info...、不可写 在主机中进行存入数据 在从机中，可以直接获取数据，但是在从机中无法保存数据： 测试二：主机突然断掉，从机还是从机 ； 主机重新连接，依旧获得从机 主机直接关闭 查看从机状态 上图可以看出...但是只有一个哨兵的话，肯定是不安全的，所以可以使用多个哨兵进行监控。也就是多哨兵模式 工作原理 图中可以看出，每个哨兵都监控服务器并且哨兵之间也进行相互监控。
Java 中的锁（Locking）机制主要是为了解决多线程环境下，对共享资源并发访问时的同步和互斥控制，以确保共享资源的安全访问。...读写锁：在读写场景中，读操作可以并发进行，但写操作需要互斥进行。通过读写锁可以实现读写分离，提高系统的并发性能。公平锁/非公平锁：公平锁是指多个线程按照申请锁的顺序来获取锁，类似排队打饭，先到先得。...③ 修饰代码块为了减少锁的粒度，我们可以选择在一个方法中的某个部分使用 synchronized 来修饰（一段代码块），从而实现对一个方法中的部分代码进行加锁，实现代码如下：public void classMethod...它分为读锁和写锁，读锁之间不互斥，读锁与写锁互斥，写锁之间也互斥，适用于读多写少的场景。StampedLock（Java 8 引入）：提供了三种锁模式：读锁、写锁和乐观读锁。...(); try { // 写入共享变量} finally { lock.unlockWrite(stamp); // 释放写锁}使用乐观读锁的特性可以提高读操作的并发性能，适用于读多写少的场景
我们设想一个场景，假如某个业务，写操作次数远远小于读操作次数，例如我们的召回引擎，那么我们完全可以使用读写锁来实现该功能，换句话说读写锁适合于读多写少的场景。...下面，我们将针对一写多读，读多写少的场景，进行优化。 方案 在上一节中，我们提到对于多线程访问，可以使用mutex对共享变量进行加锁访问。...对于一写多读的场景，使用读写锁进行优化，使用读写锁，在读的时候，是不进行加锁操作的，但是当有写操作的时候，就需要加锁，这样难免也会产生性能上的影响，在本节，我们提供终极优化版本，目的是在写少读多的场景下实现...答案是不太适合，主要是以下两个原因： 在多写的场景下，多个写之间需要通过锁来进行同步，虽然避免了对读写互斥情况加锁，但是多线程写时通常对数据的实时性要求较高，如果使用双buffer，所有新数据必须要等到索引切换时候才能使用...，很可能达不到实时性要求 多线程写时若用双buffer模式，则在索引切换时候也需要给对应的对象加锁，并且也要用类似于上面的while循环保证没有现成在执行写入操作时才能进行指针切换，而且此时也要等待读操作完成才能进行切换
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