并发控制是数据库管理系统（DBMS）中的一个重要概念，用于管理多个事务并发执行时可能出现的数据访问冲突。封锁协议是实现并发控制的一种机制，它规定了事务在访问数据时需要遵循的锁定规则和释放规则。
2022腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交 3TS 项目Proposal 3TS 项目介绍 腾讯公司CynosDB（TDSQL）团队与中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室，联合研制的面向数据库事务处理的验证系统。该系统旨在通过设计和构建事务（包括分布式事务）处理统一框架，并通过框架提供的访问接口，方便使用者快速构建新的并发控制算法；通过验证系统提供的测试床，可以方便用户根据应用场景的需要，对目前主流的并发控制算法在相同的测试环境下进行公平的性能比较，选
在本篇博客中，我们将深入解析 PostgreSQL 的事务管理和并发控制机制。事务管理和并发控制是 PostgreSQL 强大功能的基石，它们保证了数据库的数据一致性和并发处理的高效性。
在协程编程中，由于协程的异步执行特性，多个协程任务可以并发执行，从而提高程序的执行效率。然而，当需要对多个协程任务进行并发控制时，我们需要使用协程的并发控制机制，如 Semaphore、Event、Lock 等。
腾讯公司TDSQL团队与中国人民大学联合研制的面向数据库事务处理的验证系统。该系统旨在通过设计和构建事务（包括分布式事务）处理统一框架，并通过框架提供的访问接口，方便使用者快速构建新的并发控制算法；通过验证系统提供的测试床，可以方便用户根据应用场景的需要，在相同的测试环境下对目前主流的并发控制算法进行公平的性能比较，选择一种最佳的并发控制算法。目前，验证系统已集成13种主流的并发控制算法，提供了TPC-C、PPS、YCSB等常见基准测试。3TS还进一步提供了一致性级别的测试基准，针对现阶段分布式数据库系统的井喷式发展而造成的系统“选择困难症”问题，提供一致性级别判别与性能测试比较。
性能为王，系统的性能提升是每一个工程师的追求。目前，性能优化主要集中在消除系统软件堆栈中的低效率上或绕过高开销的系统操作。例如，内核旁路通过在用户空间中移动多个操作来实现这个目标，还有就是为某些类别的应用程序重构底层操作系统.
在数据库的实际使用过程中，我们常常会遇到不希望数据被同时写或者读的情景，例如秒杀场景下，两个请求同时读到系统还有库存1个，然后又先后把库存更新为0，这时候就会出现超卖的情况，这时候货物的实际库存和我们的记录就会对应不上了。
综合这些基本概念，有效的并发控制机制需要确保共享资源的正确访问顺序，防止数据冲突，保障事务的一致性和持久性，同时在多个并发事务之间提供适当的隔离。
Golang 语言的优势之一是天生支持并发，我们在 Golang 语言开发中，通常使用的并发控制方式主要有 Channel，WaitGroup 和 Context，本文我们主要介绍一下 Golang 语言中并发控制的这三种方式怎么使用？关于它们各自的详细介绍在之前的文章已经介绍过，感兴趣的读者朋友们可以按需翻阅。
上一篇文章 我用休眠做并发控制，搞垮了下游服务 发出去后得到不少网友的回应，有人问自己平时用的方案行不行，有人建议借鉴TCP的拥塞控制策略，动态地调整发起的并发数，还有人问为啥我要管下游抗不抗得住。
当数据库有并发事务的时候，可能会产生数据的不一致，这时候需要一些机制来保证访问的次序，锁机制就是这样的一个机制。
MVCC，即多版本并发控制，是一种用于处理数据库中并发操作的机制。在传统的并发控制方式中，常见的做法是通过锁定资源来确保在某一时刻只有一个事务可以修改或读取数据，以防止数据不一致或冲突。然而，传统的锁定机制可能会导致性能瓶颈和并发性下降，尤其在高并发访问的情况下。
大家新年好。2018年的第一期来得晚了一些。因为年底有很多工作要做，加班多了一些，公众号停更了两周。 今天借着知乎上一个关于线程模型的问题，我正好可以讲一下Java的线程模型。 先来一段视频，带大家浏览一下JDK的源代码： 在早期的linux系统里，是没有线程支持的，操作系统分配资源的单位是进程，然后执行单元也是进程。说详细点就是，每个进程有自己的内存，文件描述符，IO端口等，你不能随便访问其他进程的资源，分配给你，就是你的了，别人看不到。而那时候的进程都是单线程的，所有的进程在同一个CPU上分时执行。 后
最近，五一小长假的放假时间调整了，决定趁着假期出去玩一玩。我和女朋友商量好，我负责制定行程，她负责购买出行用品。相安无事，我正在各家比价中，不知道发生了什么，女朋友买买买竟然不高兴了。
这两种控制模式的区别在于，是在冲突发生前进行防止，还是在发生后采用某种方法来处理冲突。
中秋小长假快来了，决定趁着假期出去玩一玩。我和女朋友商量好，我负责制定行程，她负责购买出行用品。相安无事，我正在各家比价中，不知道发生了什么，女朋友买买买竟然不高兴了。
所以要是别人再问你乐观锁和悲观锁是什么，你千万别说它是一种具体的锁，它只是一种锁的设计思想，他可以有很多具体的实现类
随着多核处理器的普及，进一步优化多线程编程变得至关重要。在本文中，我们将深入探讨Python中的线程池概念以及如何进行并发控制，以便更好地管理多线程任务。
在Python中，可以使用标准库中的threading模块实现多线程编程。具体步骤如下：
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
这几天在做 学生考试系统，其中需要存储数据时要并发，然而我采用的sqlite3,小型数据库，导致了很多问题，特别是在多进程访问写的时候，特此分享给大家；
在数据库管理系统（DBMS）中，事务是指一个或一组数据库操作的执行单元，它被视为一个不可分割的工作单位。事务的目的是要确保数据库的完整性和一致性，即使在发生故障或错误的情况下也能保持数据的一致性。 一个事务通常包括一系列的数据库操作，例如插入、更新、删除等。这些操作被作为一个整体来执行，要么全部执行成功，要么全部失败。事务是数据库管理系统中用于维护数据一致性的基本概念，它遵循ACID属性，这是四个关键特性的首字母缩写：
原子性是数据库事务的核心特性之一，它要求事务中的所有操作要么全部完成，要么全部不完成。这种“全或无”的特性确保了数据库在事务处理过程中的一致性。在MySQL中，原子性的实现主要依赖于事务日志，特别是redo log（重做日志）和undo log（撤销日志）。
在Java的并发编程中，ConcurrentHashMap以其出色的并发性能和数据一致性成为了众多开发者的首选。从Java 5的引入至今，ConcurrentHashMap经历了多次重大的改进和优化。本文将详细深入全面地探讨从Java 8之前到Java 17中ConcurrentHashMap的实现原理及其变化。
这些锁的应用场景根据不同的需求和并发情况来选择，可以灵活使用以保证数据的安全性和并发性能。
ES的并发控制是一种机制，用于处理多个同时对同一份数据进行读写操作的情况，以确保数据的一致性和正确性。
MVCC全称是：Multiversion concurrency control，多版本并发控制，提供并发访问数据库时，对事务内读取的到的内存做处理，用来避免写操作堵塞读操作的并发问题。
前面讲解了Dubbo的服务降级，本节我们来讲解dubbo中的并发控制，并发控制分为客户端并发控制和服务端并发控制。
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在Java并发编程领域，原子类是实现线程安全的一种轻量级手段，尤其适用于那些需要高性能并发访问的场景。AtomicInteger和AtomicReference作为原子类的代表，它们提供了在多线程环境下无锁的原子操作。本文将深入探讨这两者的使用、常见问题、易错点以及如何有效避免这些问题，并通过代码示例加以说明。
引言：在当今信息爆炸的时代，网页抓取已经成为获取数据的重要手段之一。然而，随着互联网的发展，网页的数量和复杂性也不断增加，传统的单线程网页抓取已经无法满足我们对效率和速度的要求。为了解决这个问题，我们可以利用Python的请求库和代理来实现多线程网页提高梯度控制，从而提高效率和速度。
原子性(Atomicity)，一致性(Consistency)，隔离性(Isolation)，持久性(Durability)。
mvcc在MySQL的InnoDB引擎中的实现主要是为了提高并发性能，采用更加完善的方式处理读、写之间的冲突，即使有冲突时，也可以做到不加锁，非阻塞并发读
简介 访问量高的网站都会处理不同的并发问题，一般第一时间都会想到用redis队列等技术,其实也可以使用Mysql数据库的“锁”机制。悲观锁：一般使用 select ...for update 对所选择的数据进行加锁处理。针对于不同的业务场景，应该选用不同的并发控制方式。所以，不要把乐观并发控制和悲观并发控制狭义的理解为DBMS中的概念，更不要把他们和数据中提供的锁机制（行锁、表锁、排他锁、共享锁）混为一谈。其实，在DBMS中，悲观锁正是利用数据库本身提供的锁机制来实现的。
在今天的数字化世界中，高并发是许多应用程序不可避免的挑战之一。无论是社交媒体、电子商务还是金融系统，都需要处理大量的数据并提供快速响应。然而，高并发环境下如何保证数据的修改安全性却是一个复杂而关键的问题。在本文中，我们将探讨高并发下的数据修改安全策略，并提供一个示例代码演示，帮助您应对这一挑战。
多版本并发控制技术的英文全称是 Multiversion Concurrency Control，简称 MVCC。
多版本并发控制是数据库管理系统中的一项重要技术，它可以提高数据库的并发性能和可靠性，支持高并发的读写操作，提高数据的安全性，具有重要的应用价值和意义。笔者写此文主要是为了帮助那些不了解MySQL多版本并发控制的朋友们简单了解一下MVCC，顺便整理一下思路，查漏补缺。
并发控制是多核系统中最重要的问题，人们常常使用锁进行实现，然而，在保证正确性的同时，人们发现随着核数的上升，锁的性能可拓展性断崖却制约了并发的上限。因此，多核架构下很多创新的并发控制算法应运而生。
前两篇文章我们详细讲解了如何安装KES金仓数据库，并提供了快速查询和搭建基于coze平台的智能体的解决方案。今天，我们的焦点将放在并发控制机制和事务隔离级别上。
快照读（SnapShot Read） 是一种一致性不加锁的读，是 InnoDB 并发如此之高的核心原因之一。
随着互联网的迅速发展和数据量的爆炸性增长，现代应用程序对于快速、可靠的数据存储和高效的数据处理需求日益增长。在这种背景下，Redis作为一种高性能的内存数据库和缓存服务器，被广泛应用于各种场景中。在本文中，我们将探讨Redis在不同领域的应用场景，以及它如何加速和优化现代应用程序的性能。
我们通常说的Redis单线程，主要是指：Redis 6.0 之前版本的 网络I/O 和 键值对读写 是由一个线程来完成的。
当多个事务并发执行时, 即使每个单独的事务都正确执行, 数据库的一致性也可能被破坏.。
MySQL实现并发控制和数据一致性的原理主要依赖于锁机制和多版本并发控制（MVCC）。
如今数据湖上的事务被认为是 Lakehouse 的一个关键特征。但到目前为止，实际完成了什么？目前有哪些方法？它们在现实世界中的表现如何？这些问题是本博客的重点。
区块链的发展到了一个关键阶段。向左走，是一眼望不到尽头的公链和交易所。向右走，是一脸茫然的探寻：区块链如何和古典互联网行业相结合。就像文章《货币、区块链和社交扩展性》所阐述的根本原理，区块链是为了扩大人类的协作范围。向左走的交易所和公链，本质上都是走的交易所和市场属性，构建人类的交易协作的市场。由此，可预见的发展趋势是：BitCoin->Ethereum->FileCoin。由于区块链的这个本质属性，和古典互联网行业的结合，也必须得寻找那些需要协作和共享的场景，烟囱型场景不适合区块链。
Java锁（Java Locks）是Java编程语言中用于实现多线程同步和互斥的机制。在并发编程中，多线程同时访问共享资源可能导致竞态条件（Race Condition）和其他并发问题，Java锁提供了一种控制多线程并发访问的方式，以确保线程安全（Thread Safety）和正确的数据访问。
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