在mysql中锁表与表解锁,我们用到lock与unlock了,今天我来给各位朋友整理一些在使用lock tables与unlock tables过程中的一些经验分享。
面试前还是很有必要针对性的刷一些题,很多朋友的实战能力很强,但是理论比较薄弱,面试前不做准备是很吃亏的。这里整理了很多面试常考的一些面试题,希望能帮助到你面试前的复习并且找到一个好的工作,也节省你在网上搜索资料的时间来学习。
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。锁保证数据并发访问的一致性、有效性;锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。锁是Mysql在服务器层和存储引擎层的的并发控制。
mysql-uroot-e”show processlist”|grep-i”Locked”>>locked_log.txt
今天分享一位同学百度实习一面的面经,技术栈是 C++,由于项目没什么亮点,所以大部分内容都是在问 C++ 的问题,没怎么问项目问题。
大多数人,都会开两个窗口,分别起两个事务,然后 update 同一条记录,在发起第二次 update 请求时,block,这样就说明这行记录被锁住了:
使用 urllib2 和 cookielib 发送 HTTP 请求和处理 cookies 的一些基本技巧。你可以根据具体需求进一步定制和扩展这些代码。注意,在 Python 3 中,urllib2 被拆分成 urllib.request 和 http.cookiejar 模块,但使用方式类似。下面就是我遇到的这些问题并且做了详细的解释。
问题至少40个……老子面试了立马复盘都忘了一小半…… 面试的是3年的岗位(老子实际开发时间就100天!!!) 外包的岗位…… 个人评价:面试的题目荤素不忌,难的简单的一起上……自己能答出65%左右…… Java 重写hashcode的原因 可重入锁和不可重入锁的区别,synchronized是什么级别的锁。 为什么叫做不可重入锁,recheck(?)是什么类型的锁? Java的四种锁粒度…… hashcode的实现、扩容算法、为什么红黑树…… 扩容算法为什么只能二进制? hashMap头插法和尾插法 头插法
# 多个线程调用一个共享数据进行操作需要线程锁保证数据被正常使用 """实现多线程减法,初始值为100,100个线程每个线程减1,最后值为0 1、设置sleep模拟IO阻塞 2、没有线程锁,在调用共享数据时,不会进行锁定,遇到IO阻塞时,会发生线程切换其他线程会拿到未被操作的数据,最后计算结果不正确 3、有线程锁时,在调用共享数据时,会进行锁定,直到锁释放,其他线程才能使用该数据,计算结果正确。 4、多线程中加锁的部分代码执行是单线程的,锁之外的部分是多线程 """ # 示例1、delNum1是没有线程锁
这两天又遇到了两个坑:一个「host」缓存,一个多节点用户锁,解决方案比较现成,但是实施起来还是费了大劲。
2. JVM内存区域?--------上一个问题的延续,画个图一块一块地阐述下即可。
为了给高并发情况下的MySQL进行更好的优化,有必要了解一下mysql查询更新时的锁表机制。 一、概述 MySQL有三种锁的级别:页级、表级、行级。 MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁(table-level locking);BDB存储引擎采用的是页面锁(page-level locking),但也支持表级锁;InnoDB存储引擎既支持行级锁(row-level locking),也支持表级锁,但默认情况下是采用行级锁。 MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下: 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般。 二、MyISAM表锁 MyISAM存储引擎只支持表锁,是现在用得最多的存储引擎。 1、查询表级锁争用情况 可以通过检查table_locks_waited和table_locks_immediate状态变量来分析系统上的表锁定争夺: mysql> show status like ‘table%’; +———————–+———-+ | Variable_name | Value | +———————–+———-+ | Table_locks_immediate | 76939364 | | Table_locks_waited | 305089 | +———————–+———-+ 2 rows in set (0.00 sec)Table_locks_waited的值比较高,说明存在着较严重的表级锁争用情况。
每当执行SQL运行缓慢时,我们都会使用 show processlist 查看一下mysql当前进程的执行情况;(如下)
1、master上的binlog dump线程负责把binlog 事件传到slave
QThread库是QT中提供的跨平台多线程实现方案,使用时需要继承QThread这个基类,并重写实现内部的Run方法,由于该库是基本库,默认依赖于QtCore.dll这个基础模块,在使用时无需引入其他模块.
本篇的内容主要是介绍 ReaderWriterLockSlim 类,来实现多线程下的读写分离。
和多进程的思路类似,我们也可以实现对线程的创建,在Python中,使用threading包实现。参数如下: 构造方法: Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})
和多进程的思路类似,我们也可以实现对线程的创建,在Python中,使用threading包实现。参数如下: 构造方法: Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}) group: 线程组,目前还没有实现,库引用中提示必须是None; target: 要执行的方法; name: 线程名; args/kwargs: 要传入方法的参数。 示例: import threading t =
A 窗口开启事务,B 窗口以非事务的形式运行,修改一条记录,id 为 1 的数据在运行完毕后 X(排他锁)就已经释放了,A 窗口再次查询发现还是原来的数据。这里保证了事务之间的隔离性,如果未保证的话就会有高并发引起的不可重复读问题。最终这个问题由 MVCC 方法解决。
本文源自herman的系列文章之一《鹅厂开源框架TARS之基础组件(文末附链接)》。相关代码已按TARS开源社区最新版本更新。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库,利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序,在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置,实现图形化开发极大的方便了开发效率,本章将重点介绍如何运用QThread组件实现多线程功能。
前言 性能测试过程中,数据库相关指标的监控是不可忽视的,在这里我们就MySQL的监控配置及重点涉及性能的一些参数进行说明。 在笔者的日常性能测试过程中,重点关注了这些参数,但不代表仅仅只有这些参数对性能有影响。 还需要大家在实践过程中,结合实际情况来调整相关参数,分析相关指标。达成深入优化的效果。 配置 配置以下配置选项开启记录慢查询和没有使用索引的查询功能 编辑 my.cnf或者my.ini文件。 注: 只对linux下进行说明。windows请自行去搜索。 将下述几行前的注释符号去掉,以开启相关功能 l
众所周知,Python 中的多线程是一个假的多线程,对于多核 CPU,由于受限于 GIL 全局解释锁,同一时刻只能有一个线程在运行。
最近项目开发用到MySQL,想要查看后台执行的sql语句,立马google得知、可以使用 show processlist; 命令来解决,通过里面输出结果的字段解释中可以分析执行了的sql语句类型,但发现不太适合一般的初级使用者,而通过日志文件查看sql语句是最直接的方法。
多线程的优势: 可以同时运行多个任务 但是当多个线程同时访问共享数据时,可能导致数据不同步,甚至错误! so,不使用线程锁, 可能导致错误 购买车票--线程锁 [root@~]# cat test.py #-*- coding:utf-8 -*- import threading import time tickets = range(1,10) def buy_ticket(station): while True: mylock.acquire() #加线程锁 if len
电商网站都会遇到秒杀、特价之类的活动,大促活动有一个共同特点就是访问量激增,在高并发下会出现成千上万人抢购一个商品的场景。虽然在系统设计时会通过限流、异步、排队等方式优化,但整体的并发还是平时的数倍以上,参加活动的商品一般都是限量库存,如何防止库存超卖,避免并发问题呢?分布式锁就是一个解决方案。
创造型设计模式一共有5种:工厂模式、抽象工厂、单例模式、创造者模式、原型模式。本文我们介绍工厂模式。
如果多个线程要调用多个对象,而A线程调用A锁占用了A对象,B线程调用了B锁占用了B对象,A线程不能调用B对象,B线程不能调用A对象,于是一直等待。这就造成了线程“死锁”。
在分布式集群系统的开发中,线程锁往往并不能支持全部场景的使用,必须引入新的技术方案分布式锁。
本次给大家介绍Python的多线程编程,标题如下: Python多线程简介 Python多线程之threading模块 Python多线程之Lock线程锁 Python多线程之Python的GIL锁 Python多线程之ThreadLocal 多进程与多线程比较 多进程与多线程比较之执行特点 多进程与多线程比较之切换 多进程与多线程比较之计算密集型和IO密集型 Python多线程简介 一个进程由若干个线程组成,在Python标准库中,有两个模块thread和threading提供调度线程的接口。介于thre
前言 随着微信 iOS 客户端业务的增长,在数据库上遇到的性能瓶颈也逐渐凸显。在微信的卡顿监控系统上,数据库相关的卡顿不断上升。而在用户侧也逐渐能感知到这种卡顿,尤其是有大量群聊、联系人和消息收发的重度用户。 我们在对 SQLite 进行优化的过程中发现,靠单纯地修改 SQLite 的参数配置,已经不能彻底解决问题。因此从6.3.16版本开始,我们合入了 SQLite 的源码,并开始进行源码层的优化。 本文将分享在 SQLite 源码上进行的多线程并发、I/O 性能优化等,并介绍优化相关的 SQLite 原
线程锁:大家都不陌生,主要用来给方法、代码块加锁。当某个方法或者代码块使用锁时,那么在同一时刻至多仅有有一个线程在执行该段代码。当有多个线程访问同一对象的加锁方法/代码块时,同一时间只有一个线程在执行,其余线程必须要等待当前线程执行完之后才能执行该代码段。但是,其余线程是可以访问该对象中的非加锁代码块的。
比如,当下载多个文件时,该下载相关的进程就会创建多个线程,每个线程负责下载一个文件
正常情况下,我们在启动一个程序的时候。这个程序会先启动一个进程,启动之后这个进程会拉起来一个线程。这个线程再去处理事务。也就是说真正干活的是线程,进程这玩意只负责向系统要内存,要资源但是进程自己是不干活的。默认情况下只有一个进程只会拉起来一个线程。
在Java并发场景中,会涉及到各种各样的锁如公平锁,乐观锁,悲观锁等等,这篇文章介绍各种锁的分类:
oracle官方发布的基准测试声明:In benchmark tests using SysBench Read-only Point-Selects, at 1,024connections, MySQL 5.7 delivered 1,600,000 queries per second (QPS)-- 3x faster than MySQL 5.6.
本来呢应该先看多进程的,但是由于我的虚拟机之前删除了linux,所以现在没有这个系统,可能无法编译一些多进程的程序,于是我就想着先看多线程了。
在单线程爬虫中,我们按照顺序一个个页面地下载和解析数据。这在小型网站上可能没有问题,但在处理大规模数据时会变得非常缓慢。多线程和多进程可以帮助我们同时处理多个页面,从而提高爬虫的效率。
如果了解一些操作系统的相关知识的话,我们应该知道:进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。
线程锁是什么 在前面的文章中总结过多线程,总结了多线程之后,线程锁也是必须要好好总结的东西,这篇文章构思的时候可能写的东西得许多,只能挤时间一点点的慢慢的总结了,知道了线程之后要了解线程锁就得先了解一下什么是“线程锁”。 “线程锁”一段代码在同一个时间内是只能被一个线程访问,为了避免在同一时间内有多个线程访问同一段代码就有了“锁”的概念,比如说,线程A在访问着一段代码,进入这段代码之后我们加了一个“锁”。这个时候线程B又来访问了,由于有了锁线程B就会等待线程A访问结束之后解开了“锁”
请解释什么是线程锁,以及如何使用线程锁 线程锁: 目的是将一段代码锁住,一旦获得锁权限,除非释放线程锁,否则其他任何代码都无法获得锁权限 为什么需要线程锁 多线程同时在完成特定的操作时,由于并不是原子操作,所以在完成操作的过程中可能会被打断,去做其他的操作 可能产生脏数据 例如,一个线程读取变量n 【初始值是0】,然后n++, 最后输出n,当访问n++后,被打断,由另外的线程做同样的工作,这时n被加了2次,所以n最后等于2,而不是1 from atexit import register from thre
题目:python3多线程 import threading import time list_ticket=[] #定义票池 lock=threading.Lock() #获得多线程锁 num=30#票数 for i in range(1,num+1): #ticket_num="0"*(len(str(num))-len(str(i)))+str(i) #001,003,013 ticket_num=str(i).zfill(3) list_ticket.a
http://blog.csdn.net/chjttony/article/details/7039602
访问了几个页面都是正常的,唯独某几个页面查询实时监控数据时无法加载出来,F12查看接口发现有几个业务相似的接口长时间不返回数据。
我们写这段代码的初衷是因为刚开始的时候 IMG_LIST 可能是 0 ,因为生产者还没来得及做,所以让消费者等一下生产者,所以 continue,但是设想一下到最后的时候,消费者已经消耗完所有的 IMG_LIST 资源了。IMG_LIST 确实为空了,他还在这里不停的循环。
-- select * from information_schema.PROCESSLIST where info is not null;
本⽂以爱奇艺开源的⽹络协程库(https://github.com/iqiyi/libfiber )为例,讲解⽹络协程的设计原理、编程实践、性能优化等⽅⾯内容。
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