在项目中我们会遇到一次请求多个接口，当所有请求结束后进行操作，也会遇到多个请求（大量）同时进行请求资源，本文就并发问题通过axios对这两种现象进行优化处理，主要通过 axios中all、spread、...请求拦截以及响应拦截进行处理。...spread：用于处理多个并发请求的结果。接收一个回调函数作为参数，并将每个请求的结果作为独立的参数传递给回调函数。...; i++) { axios .get("https://dog.ceo/api/breeds/image/random") .then((response) => { // 处理响应...console.log(response.data); }) .catch((error) => { // 处理错误 console.error(error)
因此，代码被简化为： 3.多个事务并发引起的问题： 3.1.第一类丢失更新：撤消一个事务时，把其它事务已提交的更新的数据覆盖了。 3.2.脏读：一个事务读到另一个事务未提交的更新数据。...配图 4.事务隔离级别： 为了解决多个事务并发会引发的问题。数据库系统提供了四种事务隔离级别供用户选择。 o Serializable：串行化。...5.并发控制： 当数据库系统采用Red Committed隔离级别时，会导致不可重复读和第二类丢失更新的并发问题，在可能出现这种问题的场合。可以在应用程序中采用悲观锁或乐观锁来避免这类问题。...为了维护正确的数据，乐观锁使用应用程序上的版本控制（由程序逻辑来实现的）来避免可能出现的并发问题。 唯一能够同时保持高并发和高可伸缩性的方法就是使用带版本化的乐观并发控制。...尽管悲观锁能够防止丢失更新和不可重复读这类并发问题，但是它影响并发性能，因此应该很谨慎地使用悲观锁。
死锁是并发编程中常见的问题，它发生在两个或多个线程无限等待彼此持有的资源的情况下。以下是解决死锁问题的常用策略和步骤：分析和理解死锁条件：了解死锁发生的原因和条件是解决死锁问题的第一步。...然而，这可能导致资源争夺和优先级反转问题。撤销进程：终止其中一个或多个死锁的线程来解除死锁状态。需要谨慎选择终止哪些线程，以避免产生其他问题。...定期检查和重视死锁问题：死锁是一个复杂的问题，需要定期检查和重视。随着代码和并发模型的改变，新的死锁可能会出现，因此在实际项目中应该始终关注死锁问题。正确处理死锁问题是保障并发程序稳定运行的关键。...理解死锁的原因和条件，采取预防、避免、解决等策略，能够有效地处理死锁问题，并提高并发程序的性能和可靠性。
ai对话—多线程并发处理问题 先简单回顾一下旧版本的对话接口如何实现 其实这里更多是涉及到多线程工作上的学习问题 在初代版本中 我自己以为的搞了一个线程池就能完成多线程的任务了 Java public...这里是重点 重点是我的接口中 每一次任务的执行都是new一个新的线程出来 去执行任务 但并没有主动的写关闭线程的语句 这就导致了 线程很容易堆满 每次执行完应该释放一个线程 而且这里并没有加多对异常的处理...次回复 ai说的话才能被拼接好 这个过程就跟 ai一次性说完有比较大的区别 在于他的WebSocket每次都要新建这样的一个对象出来 来和对端的ai进行对话 并且要“等”ai说完 所以这里就遇到了几个问题...主线程没办法精确的知道副线程当中 进行到什么地步了 容易没把话说完就回复给客户端了 如果进行了线程复用的话 很可能会串不同用户之间的对话历史记录 超时等待的时候 没有跳出 会直接让一个线程死在里面 如果并发线程量够大...这里使用了一个callable对象来处理问题和ID，并返回一个回答。
公司某业务，需要按条来处理大批量数据，大概几万条到几十万条都有可能。这个是由另外一个同事写的，写完之后测试，速度、效率都非常低。...我问了下，原来是直接拿这些数据进行循环处理，之后又把有问题的数据循环入库。 这就有两个瓶颈，一个是单线程处理数据，另一个就是又一次循环入库。...我给出的建议是，处理数据部分多线程，处理完数据之后直接把有问题的数据入库。可是同事用不明白多线程，那好吧，我给写个Demo吧。 这里需要用到队列(Queue)和Task或Thread。...value = Libs.Rand.RndCode(8) }; queue.Enqueue(dat); Thread.Sleep(1); //这里是随机数生成时需要 } 下面是处理启用多线程来处理数据了...StringBuilder(); int j = 0; while (queue.TryDequeue(out demo)) { //处理数据
在MySQL5.6开始提供了online ddl功能，允许一些DDL语句和DML语句并发，在当前5.7版本对online ddl又有了增强，这使得大部分DDL操作可以在线进行。...通过这个例子我们对元数据锁和online ddl有了一个基本的认识，如果我们在业务开发过程中有在线修改表结构的需求，可以参考以下方案： 1、尽量在业务量小的时间段进行； 2、查看官方文档，确认要做的表修改可以和DML并发...二、死锁问题的分析 在线上环境下死锁的问题偶有发生，死锁是因为两个或多个事务相互等待对方释放锁，导致事务永远无法终止的情况（事务结束才能释放持有的锁）。...为了分析问题，我们下面将模拟一个简单死锁的情况，然后从中总结出一些分析思路。...如果我们业务开发中遇到锁等待，不仅会影响性能，还会给你的业务流程提出挑战，因为你的业务端需要对锁等待的情况做适应的逻辑处理，是重试操作还是回滚事务。
其中在BlockingCache类涉及到了很多并发编程的内容： ?
Python线程更适合用于I/O处理，处理那些执行阻塞操作例如等待I/O，等待数据库操作结果等的代码的并发执行。...threading模块的Event对象可以帮助解决这个问题‘ #!
本文是《远程触发Jenkins的Pipeline任务》的续篇，上一篇实战了通过Http请求远程触发指定的Jenkins任务，并且将参数传递给Jenkins任务的Pipeline脚本使用，文末提到有个并发问题留待本文来处理...； 远程触发Jenkins的问题 对Jenkins服务来说，很可能在某一时刻收到多个Http请求，并且这些请求都想触发同一任务，在实际使用中发现此时Jenkins并不对每个请求都运行一次任务，接下来的实战...，我们就来重现并解决此问题； 用Java代码实现多个并发请求 用Java代码来模拟同一时刻多个Http请求到达Jenkins的情况：写个Java程序，一次性发送10个Http请求，都是远程触发上一章的...10次请求，Jenkins只执行了一次任务，这样的结果显然不是我们想要的，经过摸索和尝试，终于找到了解决此问题的办法； 修复并发问题 打开任务remote-test的设置页面，如下图，勾选红框1（This...至此，远程触发Jenkins任务的并发问题已经修复，如果您也遇到了类型问题，希望本文能给您一些参考。
asyncio asyncio 是Python3.4 之后引入的标准库的，这个包使用事件循环驱动的协程实现并发。...asyncio 重点解决网络服务中的问题，事件循环在这里将来自套接字（socket）的 I/O 已经准备好读和/或写作为“当A发生时”（通过selectors模块）。...上一篇python并发 1：使用 futures 处理并发我们介绍过 concurrent.futures.Future 的 future，在 concurrent.futures.Future 中，future...1：使用 futures 处理并发 下载国旗的脚本了。...为了避免这个问题，可以使用事件循环对象的 run_in_executor 方法。
作为Python程序员，平时很少使用并发编程，偶尔使用也只需要派生出一批独立的线程，然后放到队列中，批量执行。...所以，不夸张的说，虽然我知道线程、进程、并行、并发的概念，但每次使用的时候可能还需要再打开文档回顾一下。...我们知道，如果程序中包含I/O操作，程序会有很高的延迟，CPU会处于等待状态，这时如果我们不使用并发会浪费很多时间。...我们先看一下，future.result() 出现异常的处理情况。...下一篇笔记应该是使用 asyncio 处理并发。 最后，感谢女朋友支持。
并发处理脚本 最近经常涉及到脚本的编写。本身项目数据量较大，所以经常编写的脚本需要高并发，干脆就提取出来。 如果有地方用到，只需要实现接口即可。...goroutine运行的函数 RunOne(id int64) (params []int64, errInfos map[int64]string, err error) // 最后收集到结果后的处理函数...) // 令牌，只有持有令牌才能运行，为了控制goroutine同时进行的数目 token := make(chan struct{}, params.Step) // 以此判断结果是否都处理完成
并发问题 在编程的时候我们经常会碰到并发的问题，如果处理不好很有可能造成业务数据的错误。我们思考，到底什么是并发问题？ 简单的来说我们可以把并发问题归纳为：未写入而先读取 带来的问题。...我们用最简单的取钱的模型来描述这个问题： ? 在①②③④ 这个几个步骤中，①②和③④分别是两个独立的过程，如果执行的顺序是 ①③②④，这样就会带来最终余额为负的现象，这个就是一个简单的并发问题。...我们可以用代码简单的模拟这个问题： public class AppTest { private int count = 0; public static void main(String[] args...解决并发 既然我们已经知道并发问题，如何解决？ 对于并发的解决思路是：保证读取的时候，写入已经完成。具体方法有两种，分别是锁和CAS操作。...，请在捐赠后咨询，谢谢合作 如有任何知识产权、版权问题或理论错误，还请指正。
并发事务处理带来的问题 相对于串行处理来说，并发事务处理能大大增加数据库资源的利用率，提高数据库系统的事务吞吐量，从而可以支持更多的用户。但并发事务处理也会带来一些问题，主要包括以下几种情况。...Reads）：一个事务正在对一条记录做修改，在这个事务完成并提交前，这条记录的数据就处于不一致状态；这时，另一个事务也来读取同一条记录，如果不加控制，第二个事务读取了这些“脏”数据，并据此做进一步的处理...数据库的事务隔离越严格，并发副作用越小，但付出的代价也就越大，因为事务隔离实质上就是使事务在一定程度上 “串行化”进行，这显然与“并发”是矛盾的。...为了解决“隔离”与“并发”的矛盾，ISO/ANSI SQL92定义了4个事务隔离级别 4种事务隔离级别 隔离级别就是对对事务并发控制的等级 SET [SESSION|GLOBAL] TRANSACTION...read committed提交的读 即不可重复读，试图通过只读取提交的值的方式来解决脏读的问题，但是这又引起了不可重复读取的问题。
假设DataProcessor接口定义了方法batchProcess能够对一批数据进行处理，一批处理500个数据。...现在我们需要对一个响应式数据流 Flux dataItems 调用 batchProcess() 进行处理。...1）攒够 batchSize 个数据后进行处理。 这里关键是buffer方法的使用。....flatMap(dataProcessor::batchProcess) .collectList(); 2）以并行的方式，把流分成10股，每股攒够 batchSize 个数据后进行处理...可以想象如果我们自己实现这样一个处理逻辑的复杂度，而通过reactor api，仅仅几行代码就完成了这么复杂高效的处理。 3）使用 reactive mongo driver需要的线程。
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。
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。
这个包包含了使得开发java并发(多线程)应用程序更容易的一组类。在这个包被添加之前，你只能自己编写这样的并发编程工具类。...在这个juc系列中，我们将学习到一系列的并发编程工具类，最终，你将学会如何使用它们进行编程。我们将使用java8进行案例练习。...这篇文章不会介绍java并发编程的核心理论，核心理论将在其他的系列中进行介绍。 进行中的工作 此系列的内容还处于编写过程中，如果你发现缺少了某些类或接口，请耐心等待，后续有时间会加上去的。
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、降级处理：保证核心服务，牺牲非核心服务，必要时进行熔断；或者核心链路出问题时，有备选链路。 5、限流处理：对超过系统处理能力的请求直接拒绝或者返回错误码。...高可用的方案主要从冗余、取舍、系统运维3个方向考虑，同时需要有配套的值班机制和故障处理流程，当出现线上问题时，可及时跟进处理。...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。...2、随着流量的增加和业务的变化，修正架构中存在问题的点，如单点问题，横向扩展问题，性能无法满足需求的组件。
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