共享锁用于某个文件不会被写,或者不会被更新(也就是只读)的情况,加了共享锁的文件,只能再加共享锁,而不能加独占锁
互斥锁是传统的并发程序对共享资源进行访问控制的主要手段。它由标准库代码包sync中的Mutex结构体类型代表。sync.Mutex类型（确切地说，是*sync.Mutex类型）只有两个公开方法——Lock和Unlock。顾名思义，前者被用于锁定当前的互斥量，而后者则被用来对当前的互斥量进行解锁。 类型sync.Mutex的零值表示了未被锁定的互斥量。也就是说，它是一个开箱即用的工具。我们只需对它进行简单声明就可以正常使用了，就像这样：
在多进程共享的应用程序中，通过“锁”来对同一个计算资源进行协同是非常常见的做法，无论在单机或多机的系统、数据库、文件系统中，都需要依赖“锁”机制来避免并发访问导致的不确定结果，今天我们就来讲讲文件系统中的“锁”。
在本节，我们对Go语言所提供的与锁有关的API进行说明。这包括了互斥锁和读写锁。我们在第6章描述过互斥锁，但却没有提到过读写锁。这两种锁对于传统的并发程序来说都是非常常用和重要的。 一、互斥锁 互斥锁是传统的并发程序对共享资源进行访问控制的主要手段。它由标准库代码包sync中的Mutex结构体类型代表。sync.Mutex类型（确切地说，是*sync.Mutex类型）只有两个公开方法——Lock和Unlock。顾名思义，前者被用于锁定当前的互斥量，而后者则被用来对当前的互斥量进行解锁。 类型sync.Mut
我们对Go语言所提供的与锁有关的API进行说明。这包括了互斥锁和读写锁。我们在第6章描述过互斥锁，但却没有提到过读写锁。这两种锁对于传统的并发程序来说都是非常常用和重要的。
一、互斥锁 互斥锁是传统的并发程序对共享资源进行访问控制的主要手段。它由标准库代码包sync中的Mutex结构体类型代表。sync.Mutex类型（确切地说，是*sync.Mutex类型）只有两个公开方法——Lock和Unlock。顾名思义，前者被用于锁定当前的互斥量，而后者则被用来对当前的互斥量进行解锁。 类型sync.Mutex的零值表示了未被锁定的互斥量。也就是说，它是一个开箱即用的工具。我们只需对它进行简单声明就可以正常使用了，就像这样： var mutex sync.Mutex mutex.Lo
当读写文件时，需要确保有适当的文件锁定机制，来保证基于并发I/O应用程序的数据完整性。
互斥锁 互斥锁是传统的并发程序对共享资源进行访问控制的主要手段。它由标准库代码包sync中的Mutex结构体类型代表。只有两个公开方法 Lock Unlock 类型sync.Mutex的零值表示了未被锁定的互斥量。 var mutex sync.Mutex mutex.Lock() 复制代码 示例 // test for Go // //
var mutex sync.Mutex mutex.Lock()
// test for Go // //
互斥锁 互斥锁是传统的并发程序对共享资源进行访问控制的主要手段。它由标准库代码包sync中的Mutex结构体类型代表。只有两个公开方法 Lock Unlock 类型sync.Mutex的零值表示了未被锁定的互斥量。 var mutex sync.Mutex mutex.Lock() 1 2 1 2 示例 // test for Go // // Copyright (c) 2015 - Batu <1235355@qq.com> package main import ( "fmt" "sy
在使用Python编程时，有时候会遇到No module named 'fcntl'的错误。这个错误通常是由于在使用Python标准库中的fcntl模块时出现的。
fopen()函数的参数是目标文件的路径和文件的读写模式；同时fopen函数也会在打开文件时候发现没有文件会自动创建一个文件但是模式必须是读写或写入的模式
#!/usr/bin/env python #Author:Li QW #加载sys模块 import sys
private cache_dir; private expireTime=180; cache_dir是缓存文件所放的相对网站目录的父目录, expireTime(注释一)是我们缓存的数据过期的时间
导读：本文作者是来自Percona的支持工程师 Vinodh Krishnaswamy 和 Aayushi Mangal。这篇文章主要介绍了MongoDB中两个引擎之间的差异，并在文章结尾处给出了表格对比总结。全文约2050字，阅读需要5分钟。
latch称为闩锁（shuang suo），其要求锁定的时间必须非常短。若持续的时间长，则应用的性能会非常差。在InnoDB存储引擎中，latch又分为mutex互斥锁 和 rwLock读写锁。其目的是为了保证并发线程操作临界资源的正确性。通常没有死锁的检测机制。
很喜欢 Python “薪”时代 这个词～ 所以我们要拥抱 “人工智能”～ 拥抱 “Python～”
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。
面试官让我说一下乐观锁和悲观锁，我没回答上来，回来之后我查了，数据库没有这两种锁呀
锁是数据库中最为重要的机制之一，无论平时写的select语句，还是update语句其实在数据库层面都和锁息息相关。如果没有锁机制，操作数据的时候可能会发生以下情况：
例如：以Unix系统的email box为例，典型的mbox文件格式是非常简单的。一个mbox邮箱中的所有邮件都串行在一起，彼此首尾相连。这种格式对于读取和分析邮件信息非常友好，同时投递邮件也很容易，只要在文件末尾附加新的邮件内容即可。但如果两个进程在同一时刻对同一个邮箱投递邮件，会发生什么情况？显然，邮箱的数据会被破坏，两封邮件的内容会交叉地附加在邮箱文件的末尾。设计良好的邮箱投递系统会通过锁（lock）来防止数据损坏。如果客户试图投递邮件，而邮箱已经被其他客户锁住，那就必须等待，直到锁释放才能进行投递。这种锁的方案在实际应用环境中虽然工作良好，但并不支持并发处理。因为在任意一个时刻，只有一个进程可以修改邮箱的数据，这在大容量的邮箱系统中是个问题。
今天在查询数据库的时候，向开发要了一条查询语句，发现在语句表的后面有with(nolock)，不知道这是干啥用的，之前没遇到过，所以就差了下：
MyISAM是MySQL的默认数据库引擎（5.5版之前）。虽然性能极佳，而且提供了大量的特性，包括全文索引、压缩、空间函数等，但MyISAM不支持事务和行级锁，而且最大的缺陷就是崩溃后无法安全恢复。不过，5.5版本之后，MySQL引入了InnoDB（事务性数据库引擎），MySQL 5.5版本后默认的存储引擎为InnoDB。大多数时候我们使用的都是 InnoDB 存储引擎，但是在某些情况下使用 MyISAM 也是合适的比如读密集的情况下。（如果你不介意 MyISAM 崩溃恢复问题的话）。
我们平时编写程序的时候，有很多情况下需要考虑线程安全问题，一个全局的变量如果有可能会被多个同时执行的线程去修改，那么对于这个变量的修改就需要有一种机制去保证值的正确性和一致性，这种机制普遍的做法就是加锁。其实也很好理解，和现实中一样，多个人同时修改一个东西，必须有一种机制来把多个人进行排队。计算机的世界中也是如此，多个线程乃至多个进程同时修改一个变量，必须要对这些线程或者进程进行排队。数据库的世界亦是如此，多个请求同时修改同一条数据记录，数据库必须需要一种机制去把多个请求来顺序化，或者理解为同一条数据记录同一时间只能被一个请求修改。
/【一个开发人员，能懂服务器量好，反之一个服务器维护人员，也应该懂开发】/ 本文实例讲述了PHP基于文件锁解决多进程同时读写一个文件问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 首先PHP是支持进程的而不支持多线程（这个先搞清楚了），如果是对于文件操作，其实你只需要给文件加锁就能解决，不需要其它操作，PHP的flock已经帮你搞定了。 用flock在写文件前先锁上，等写完后解锁，这样就实现了多线程同时读写一个文件避免冲突。大概就是下面这个流程
乐观锁的核心思想是假设在大多数情况下，资源不会发生冲突，因此允许多个用户或线程同时读取和修改资源。只有在真正发生冲突的时候才会进行冲突解决。
一致性非锁定读(consistent nonlocking read)是指InnoDB存储引擎通过多版本控制(MVVC)读取当前数据库中行数据的方式。如果读取的行正在执行DELETE或UPDATE操作，这时读取操作不会因此去等待行上锁的释放。相反地，InnoDB会去读取行的一个快照。
在Linux系统中，进程间的同步和通信是一个复杂而关键的话题。为了维护系统资源的正确访问和分配，Linux提供了多种同步机制，其中锁机制是其中之一。然而，当多个进程试图同时访问同一资源时，可能会出现死锁或竞争条件。为了有效地诊断和解决这些问题，Linux提供了lslocks命令，该命令可以显示系统上的活动锁信息，帮助系统管理员和开发者深入了解系统资源的使用情况。
在MySQL的世界里，InnoDB存储引擎就像心脏一样，为数据库的稳定运行提供了强大的动力。今天，我们将深入探讨InnoDB存储引擎的默认性、使用原因、运行原理、应用场景以及源码分析。如果你对数据库的内部机制感兴趣，或者正在寻找提高数据库性能的秘诀，那么这篇文章绝对不容错过！
总算来到我们最关心的部分了，也就是 f 相关函数的操作。基本上大部分的文件操作都是以今天学习的这些内容为基础的，话不多说，我们就一个一个的来学习学习吧。
在数据库中，除传统的计算资源的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要的因素。
锁主要是为了保持数据库数据的一致性，可以阻止用户修改一行或整个表，一般用在并发较高的数据库中。
最近安全专家Marius Tivadar 发布概念证明代码（PoC），即使Windows计算机被锁定，也可能会崩溃所有版本的Windows。 该代码利用了Microsoft处理NTFS映像中的漏洞。他的PoC代码包含可放置在USB闪存驱动器上的格式错误的NTFS映像。计算机插入后，系统会崩溃几秒钟。
文件读写在计算机编程中起着至关重要的作用，它允许程序通过读取和写入文件来持久化数据，实现数据的长期保存和共享。文件读写是许多应用程序的核心功能之一，无论是创建文本文件、二进制文件，还是处理配置文件、日志文件或数据库文件，文件读写都是不可或缺的部分。 文件读写的基本概念是通过输入和输出操作来与计算机上的文件进行交互。读取文件允许程序从文件中获取数据，以供后续处理和分析；而写入文件则允许程序将数据存储到文件中，以备后续使用或共享给其他应用程序。通过文件读写，程序可以在不同的运行实例之间共享数据，也可以实现数据的持久化，使得数据在程序关闭后仍能保留。 文件读写的用途广泛，包括但不限于：
SQLite是一款轻量级的数据库，广泛应用于各种软件和系统中。本文将深入探讨SQLite的存储引擎、索引、事务隔离级别、MVCC实现以及锁的类型和级别。
注意X锁和S锁都是行锁，InnoDB存储引擎默认支持行锁是他适合多并发的优势所在，但是只有操作具有索引的字段时，InnoDB
在面试中，考官往往喜欢基础扎实的面试者，而文件及目录处理相关的考点，往往是大家容易忽视的一个点，今天冷月就来帮各位小伙伴们梳理一下，在面试中文件及目录处理相关的注意点。
PostgreSQL LOCK锁主要是为了保持数据库数据的一致性，可以阻止用户修改一行或整个表，一般用在并发较高的数据库中。
一、I/O调优的重要性 二、数据传输过程 1.磁盘到缓存区运动过程
在MySQL数据库中，实例与数据库的关系通常是一一对应的，即一个实例对应一个数据库，一个数据库对应一个实例。但是，在集群情况下可能存在一个数据库被多个数据实例使用的情况。
提到事务，大家都有基本的了解，例如mysql的事务隔离级别包括：读未提交、读已提交、可重复读、串行化；InnoDB默认是RR（可重复读）；基本的MVCC等等。但大部分人对深入一些的原理就知之甚少了。本文整理事务模型的相关内容，仅供参考。
为了帮助设计和实现批量处理系统，基本的批量应用是通过块和模式来构建的，同时也应该能够为程序开发人员和设计人员提供结构的样例和基础的批量处理程序。
MySQ会解析查询，并创建内部数据结构(解析树),然后进行各种优化，包括重写查询，决定表读取顺序，选择合适的索引等。
在Linux中，文件加锁是通过使用文件锁（File Locks）来实现的。文件锁主要有两种类型：共享锁（Shared Lock）和排他锁（Exclusive Lock）。这些锁用于控制对文件的并发访问，以防止多个进程同时对同一文件进行读或写操作，从而保护文件的一致性。
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