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用TS+GraphQL查询SpaceX火箭发射数据

我们将自动为查询生成 TypeScript 类型，并使用 React Hooks 执行这些查询。...我们能够编写与使用它们的组件并存的查询，并且 UI 能够准确地请求它要呈现的内容。 在使用 REST API 时，我们所能找的的文档有可能不是最新的。...由于这将通过用户交互动态生成，所以需要用到 GraphQL 变量。我们还可以在 playground 上测试带变量的查询。...在查询名的后面，你可以通过使用前缀为$及类型去指定变量，然后在查询体中，你可以使用该变量。对于我们的查询，通过传递 $id 变量来设置启动的id，该变量的类型为String!。 ?...将ID作为查询变量传递 我们传入 id 作为变量，它对应于 LaunchList 查询中的 flight_number。

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    阿里四轮面试遭遇StampedLock,这么应对保拿offer

    4 理解乐观读 很多人喜欢类比StampedLock乐观读和DB乐观锁。 DB乐观锁使用场景：一个模块，会有多个人通过前端同时修改同一条订单，那如何保证订单数据是线程安全？使用乐观锁。...生产订单的UI在展示的时候，需要查询数据库，此时将这个 version 字段和其他业务字段一起返回给生产订单UI。 假设用户查询的生产订单的id=777，SQL如下： select id，......数据库里的乐观锁，查询时需将 version 字段查出来，更新时要利用 version 字段做验证。这个 version 字段就类似于StampedLock里面的stamp。...6 总结 StampedLock的使用看上去有点复杂，但是如果你能理解乐观锁背后的原理，使用起来还是比较流畅的。建议你认真揣摩Java的官方示例，这个示例基本上就是一个最佳实践。...{ //释放悲观读锁 sl.unlockRead(stamp); } } //使用方法局部变量执行业务操作 StampedLock写模板： long stamp = sl.writeLock

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    阿里四轮面试遭遇StampedLock,这么应对保拿offer!

    乐观读的操作是无锁的，所以相比较ReadWriteLock的读锁，乐观读性能更好。 那你工作中一般如何使用的呢？ ? 该示例中，若执行乐观读过程中，存在写操作，会把乐观读升级为悲观读锁。...数据库乐观锁使用场景是这样的：一个模块，会有多个人通过前端同时修改同一条订单，那如何保证订单数据是线程安全的呢？ 这就可以使用乐观锁。...生产订单的UI在展示的时候，需要查询数据库，此时将这个 version 字段和其他业务字段一起返回给生产订单UI。 假设用户查询的生产订单的id=777，SQL如下： select id，......、 数据库里的乐观锁，查询的时候需要把 version 字段查出来，更新的时候要利用 version 字段做验证。这个 version 字段就类似于StampedLock里面的stamp。...总结 StampedLock的使用看上去有点复杂，但是如果你能理解乐观锁背后的原理，使用起来还是比较流畅的。建议你认真揣摩Java的官方示例，这个示例基本上就是一个最佳实践。

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    Redis乐观锁解决高并发抢红包的问题【redis】

    乐观锁使用的是 CAS 原理，所以我们先来讨论 CAS 原理的内容。...只是这个 version 变量并不存在什么业务逻辑，只是为了记录更新次数，只能递增，帮助我们克服 ABA 问题罢了，有了这些理论，我们就可以开始使用乐观锁来完成抢红包业务了。...乐观锁重入机制 因为乐观锁造成大量更新失败的问题，使用时间戳执行乐观锁重入，是一种提高成功率的方法，比如考虑在 100 毫秒内允许重入，把 UserRedPacketServiceImpl 中的方法 grapRedPacketForVersion...乐观锁按时间戳重入 。 但是有时候时间戳并不是那么稳定，也会随着系统的空闲或者繁忙导致重试次数不一。...有时候我们也会考虑限制重试次数 通过 for 循环限定重试 3 次，3 次过后无论成败都会判定为失败而退出，这样就能避免过多的重试导致过多 SQL 被执行的问题 Redis乐观锁详解及应用 在Redis

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    抢红包案例分析以及代码实现（三）

    前文回顾 抢红包案例分析以及代码实现（一） 抢红包案例分析以及代码实现（二） 接下来我们使用乐观锁的方式来修复红包超发的bug ---- 乐观锁 乐观锁是一种不会阻塞其他线程并发的机制，它不会使用数据库的锁进行实现...乐观锁使用的是 CAS原理。...只是这个 version 变量并不存在什么业务逻辑，只是为了记录更新次数，只能递增，帮助我们克服 ABA 问题罢了，有了这些理论，我们就可以开始使用乐观锁来完成抢红包业务了 。...version = #{version} 在扣减红包的时候 ， 增加了对版本号的判断，其次每次扣减都会对版本号加一，这样保证每次更新在版本号上有记录 ， 从而避免 ABA 问题 对于查询也不使用...---- 解决因version导致失败问题 为提高成功率，可以考虑使用重入机制 。

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    漫谈悲观锁和乐观锁

    在不加锁的情况下，如果A，B同时下单，就有可能导致超卖。...乐观锁解决： 版本号方式 id name num version 1 猪肉脯 1 0 2 牛肉干 1 0 使用乐观锁的解决思路是，我们认为数据修改产生的冲突的概率不大，多个事务在修改数据之前，先查出版本号...当多个线程尝试使用CAS同时更新一个变量时，只有一个线程能够成功，其余都是失败。失败的线程不会被挂起，而是被告知这次竞争失败，并且可以再次尝试。...乐观锁 乐观锁不在数据库上加锁，任何事务都可以对数据进行操作，这样就避免了使用悲观锁造成的吞吐量下降。...缺点： 1、乐观锁是通过人为实现的，仅仅适用于我们自己业务中，如果有外部事务插入，势必引起异常 2、循环时间长开销大 自选CAS如果长时间不成功，会给CPU带来非常大的执行开销 3、只能保证一个共享变量的原子操作

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    面试系列之-悲观锁和乐观锁（JAVA基础）

    乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS； 形象化记忆：乐观锁认为对数据的操作不会产生冲突...此时对于t2来说，内存值变为了57，与预期值56不一致，就操作失败了（想改的值不再是原来的值）； 通俗的解释是：CPU去更新一个值，但如果想改的值不再是原来的值，操作就失败，因为很明显，有其它操作先改变了这个值...所以我们可以使用锁或者利用AtomicReference类把多个共享变量合并成一个共享变量来操作；悲观锁机制存在以下问题 ●在多线程竞争下，加锁、释放锁会导致比较多的上下文切换和调度延时，引起性能问题...解决以上悲观锁的这些问题的有效方式是使用乐观锁去替代悲观锁。...与之类似数据库操作中的带版本号数据更新、JUC包的原子类，都使用了乐观锁的方式提升性能；两者的比较 1乐观锁并未真正加锁（不是真正的锁），效率高。

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    JUC面试点汇总

    条件变量创建：Condition c1 = Lock.newCondition("c1"); 条件变量使用：c1.await(); 条件变量唤醒：c1.signal(); 条件变量唤醒：c1.signalAll...问题产生原因： 线程是由CPU调度使用的，倘若线程调度到达指定时间片，可能就会导致线程内代码未完成执行而被其他线程使用的情况 然后我们需要知道Volatile对这三种特性的可控度： /*可见性*...悲观锁和乐观锁 我们来介绍一下悲观锁和乐观锁的面试点 悲观锁和乐观锁区别 我们来介绍一下悲观锁和乐观锁的区别： /*悲观锁*/ 代表： Synchronized Lock 特点...，一般线程数不会超过CPU个数 悲观锁乐观锁代码比较 我们分别给出悲观锁和乐观锁的代码展示： /*乐观锁底层实现*/ // 乐观锁底层其实是采用Unsafe类来完成的 // 1.获得该类的属性对于类的偏移量...key采用的是弱引用： 1.Thread可能需要长时间运行（如线程池的线程），如果key不再被使用，可以被JVM的GC所释放 2.GC仅使key释放，但是value不会释放：

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    【Java 并发编程】线程锁机制 ( 悲观锁 | 乐观锁 | CAS 三大问题 | ABA 问题 | 循环时间长问题 | 多个共享变量原子性问题 )

    , 就更新到主线程中 ; 三、乐观锁 CAS 三大问题 ---- CAS : Compare and Swap , 比较再交换 , 是乐观锁中的线程访问完共享变量后 , 先进行变量比较 , 然后在同步共享变量值...X = 0 , 访问期间 , 线程 B 访问 X 将其改为 1 , 然后 线程 C 访问 X 将其又改为 0 , 此时线程 A 访问完毕后 , 查询发现变量 X 仍然是 0 , 认为期间没有线程访问该变量..., 校验失败 , 导致 重复执行线程代码 , 会给 CPU 带来很大开销 , 这些 CPU 时间片都浪费了 ; 解决方案 : 将锁升级 ; 保证多个共享变量原子性问题 : 问题描述 : 针对 单个共享变量...访问时 , 使用 atomic 原子类 可以使用 CAS 保证原子操作 , 如果 有多个共享变量 , CAS 无法保证操作的原子性 ; 解决方案 : 使用 JDK 提供的 AtomicReference...封装多个变量到一个类对象中 , 保证共享变量的原子性 ; 线程 A 访问共享变量的操作 , 不是原子操作 , 就会导致如下问题 : 线程 A 访问变量 X , 执行完毕后 , 变量 X 值原始值进行比较

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    并发减库存，怎么保证不超卖？

    这里不谈秒杀设计，不谈使用队列等使请求串行化，就谈下怎么用锁来保证数据正确，就是已经到减库存那一步了，在这一步中如果保证不超卖。...鉴于这种情况呢，可以将库存放到Redis中，我们直接读写Redis，这样可以避免受数据库事务的影响，当然这也会带来新的问题，不再讨论。...数据库乐观锁 CAS（compare and swap）比较并交换 在Java中，一个线程想修改某个变量的值，那么第一步是将变量的值从主内存中读取到自己工作内存中，然后修改，最后写回主内存。...更新的时候带上版本号，只有当前版本号与更新之前查询时的版本一致，才会更新 ? ?...基于“值”的CAS乐观锁，可能导致ABA问题。CAS乐观锁，必须保证修改时的“此数据”就是“彼数据”，应该由“值”比对，优化为“版本号”比对。 ?

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    关于Java锁机制面试官会怎么问

    在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。...在多线程竞争下，加锁、释放锁会导致比较多的上下文切换和调度延时，引起性能问题。 2. 一个线程持有锁会导致其它所有需要此锁的线程挂起。 3....如果一个优先级高的线程等待一个优先级低的线程释放锁会导致优先级倒置。 对比于悲观锁的这些问题，另一个更加有效的锁就是乐观锁。...CAS CAS是乐观锁技术，当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个变量时，只有其中一个线程能更新变量的值，而其它线程都失败，失败的线程并不会被挂起，而是被告知这次竞争中失败，并可以再次尝试。　　　...其中堆栈中只有B一个元素，C和D组成的链表不再存在于堆栈中，平白无故就把C、D丢掉了。

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    Java并发问题--乐观锁与悲观锁以及乐观锁的一种实现方式-CAS

    在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。...在多线程竞争下，加锁、释放锁会导致比较多的上下文切换和调度延时，引起性能问题。 2. 一个线程持有锁会导致其它所有需要此锁的线程挂起。 3....如果一个优先级高的线程等待一个优先级低的线程释放锁会导致优先级倒置，引起性能风险。 对比于悲观锁的这些问题，另一个更加有效的锁就是乐观锁。...CAS：CAS是乐观锁技术，当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个变量时，只有其中一个线程能更新变量的值，而其它线程都失败，失败的线程并不会被挂起，而是被告知这次竞争中失败，并可以再次尝试。　　　...其中堆栈中只有B一个元素，C和D组成的链表不再存在于堆栈中，平白无故就把C、D丢掉了。

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    高性能解决线程饥饿的利器 StampedLock

    StampedLock 的乐观读允许一个写线程获取写锁，所以不会导致所有写线程阻塞，也就是当读多写少的时候，写线程有机会获取写锁，减少了线程饥饿的问题，吞吐量大大提高。...同时由于乐观读并不是锁，所以没有线程唤醒与阻塞导致的上下文切换，性能更好。 其实跟数据库的“乐观锁”有异曲同工之妙，它的实现思想很简单。我们举个数据库的例子。...使用示例 模仿写一个将用户 id 与用户名数据保存在 共享变量 idMap 中，并且提供 put 方法添加数据、get 方法获取数据、以及 putIfNotExist 先从 map 中获取数据，若没有则模拟从数据库查询数据并放到...，需要引起注意的是 get()和 putIfNotExist() 方法，第一个使用了乐观读，使得读写可以并发执行，第二个则是使用了读锁转换成写锁的编程模型，先查询缓存，当不存在的时候从数据库读取数据并添加到缓存中...在使用乐观读的时候需要注意按照编程模型模板方式去编写，否则很容易造成死锁或者意想不到的线程安全问题。 它不是可重入锁，且不支持条件变量 Conditon。

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    Semaphore,ReadWriteLock,StampedLock

    如实使用ReadWriteLock实现一个缓存 读写锁与互斥锁的一个重要区别就是读写锁允许多个线程同时读共享变量，而互斥锁是不允许的，对写锁在读锁写少的场景下性能优于互斥锁的,但读写锁的写操作是互斥的，...s1.tryOptimisticRead方法，这个方法就是乐观读，之后把共享变量x,y放到方法的局部变量，但是乐观读是无锁的操作，在共享变量放入局部变量的时候，x,y的值可能被其他线程修改，因此最后读完之后...这里乐观读升级为悲观读锁，这个是非常好的做法， 因为要保证共享变量x,y的正确性和一致性,如果我们这里循环反复执行乐观读，直到执行乐观读操作期间没有写操作,而循环读会浪费大量的CPU,升级为悲观读锁，代码简单不易出错...我们使用StampedLock虽然性能很好，但是他并不支持重入,且StampedLock的悲观读锁，写锁都不支持条件变量，最后一点最为重要,如果线程阻塞在StampedLock的readLock或者writeLock...的时候,此时调用线程的中断方法interrupt,会导致CPU飙升，如果需要支持中断功能，可以使用悲观读锁readLockInterruptibly或writeLockInterruptibly(),如下代码就可能会导致

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    解决线程饥饿的神器StampedLock，你值得拥有！

    StampedLock 的乐观读允许一个写线程获取写锁，所以不会导致所有写线程阻塞，也就是当读多写少的时候，写线程有机会获取写锁，减少了线程饥饿的问题，吞吐量大大提高。...同时由于乐观读并不是锁，所以没有线程唤醒与阻塞导致的上下文切换，性能更好。 其实跟数据库的“乐观锁”有异曲同工之妙，它的实现思想很简单。我们举个数据库的例子。...使用示例 模仿写一个将用户 id 与用户名数据保存在 共享变量 idMap 中，并且提供 put 方法添加数据、get 方法获取数据、以及 putIfNotExist 先从 map 中获取数据，若没有则模拟从数据库查询数据并放到...，需要引起注意的是 get()和 putIfNotExist() 方法，第一个使用了乐观读，使得读写可以并发执行，第二个则是使用了读锁转换成写锁的编程模型，先查询缓存，当不存在的时候从数据库读取数据并添加到缓存中...在使用乐观读的时候需要注意按照编程模型模板方式去编写，否则很容易造成死锁或者意想不到的线程安全问题。 它不是可重入锁，且不支持条件变量 Conditon。

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    阿里太狠了，把人问蒙了

    垃圾回收器会自动识别不再使用的对象，并回收它们所占用的内存空间。...方法区（Method Area）： 方法区是用于存储类信息、常量、静态变量等数据的区域。虽然方法区中的垃圾回收与堆有所不同，但是同样存在对不再需要的常量、无用的类信息等进行清理的过程。...乐观锁：就像它的名字一样，对于并发间操作产生的线程安全问题持乐观状态，乐观锁认为竞争不总 是会发生，因此它不需要持有锁，将比较-替换这两个动作作为一个原子操作尝试去修改内存中的变量，如果失败则表示发生冲突...为了避免时间戳导致的可见性问题，可以考虑使用 volatile关键字： 在时间戳字段上使用 volatile 关键字可以确保多线程之间的可见性，可以及时看到其他线程对共享变量的修改。...使用乐观锁：乐观锁机制可以提高并发性能，通过版本号或时间戳等方式，避免使用传统的悲观锁机制，减少不必要的阻塞。

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    阿里年包80万，还是洒水车司机月薪3000

    第一，使用局部变量。局部变量是线程安全的，因为每个线程都有自己的局部变量副本。尽量使用局部变量而不是共享的成员变量。...这导致树的高度更低，进一步降低了查询时磁盘 I/O 的次数，因为每一次从一个节点到另一个节点的跳转都可能涉及到磁盘 I/O 操作。...乐观锁，顾名思义，它是乐观派。乐观锁总是假设对共享资源的访问没有冲突，线程可以不停地执行，无需加锁也无需等待。一旦多个线程发生冲突，乐观锁通常使用一种称为 CAS 的技术来保证线程执行的安全性。...可以使用版本号/时间戳的方式来解决 ABA 问题。 比如说，每次变量更新时，不仅更新变量的值，还更新一个版本号。CAS 操作时不仅要求值匹配，还要求版本号匹配。...在格式化操作中，例如日期格式化，可以使用 ThreadLocal 存储 SimpleDateFormat 实例，避免多线程共享同一实例导致的线程安全问题。 线程之间传递信息?

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    比读写锁更快的 StampedLock

    但是很容易造成 “饥饿问题”： 读线程非常多，写线程很少的情况下，很容易导致写线程 “饥饿” StampedLock 支持的三种锁模式 我们先来看看在使用上StampedLock 和上一篇文章讲的 ReadWriteLock...update product_doc set version=version+1，... where id=777 and version=9 你会发现数据库里的乐观锁，查询的时候需要把 version...乐观读，让读写可以并发执行，通过上面例子我们也总结出 乐观读的使用模板。...这个是在使用中必须要特别注意的。 另外，StampedLock 的悲观读锁、写锁都不支持条件变量，这个也需要注意 。...如果线程阻塞在 StampedLock 的 readLock() 或者 writeLock() 上时，此时调用该阻塞线程的 interrupt() 方法，会导致 CPU 飙升。

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    精通Java事务编程(8)-可串行化隔离级别之可串行化的快照隔离

    但若系统有足够性能提升空间，且事务之间争用不大，乐观锁比悲观锁更高效。...但快照隔离下，数据可能在查询期间就已被其他事务修改，导致原事务在提交时决策的依据信息已变。...即事务基于某些前提而行动，事务开始时条件成立，如目前有两名医生正在值班，当事务提交时，数据可能已改变，前提已不再成立。...当应用执行查询时（如当前有多少医生在值班），DB本身不知道应用会如何使用该查询结果。为了安全，DB假定对该结果集的变更都可能会使该事务中的写无效。 即事务中的查询与写可能存在因果依赖关系。...43做决定的前提不再成立。

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