作者|Sam Wheating Megan Parker 译者|Sambodhi 策划|罗燕珊 Apache Airflow 是一个能够开发、调度和监控工作流的编排平台。在 Shopify，我们已经在生产中运行了两年多的 Airflow，用于各种工作流，包括数据提取、机器学习模型训练、Apache Iceberg 表维护和 DBT 驱动的数据建模。在撰写本文时，我们正通过 Celery 执行器和 MySQL 8 在 Kubernetes 上来运行 Airflow 2.2。 Shopify 在 Airflo
通过检查 table_locks_waited 和 table_locks_immediate 状态变量来分析表锁定。
Redo日志活动期间会有很多的等待事件，而且他们大多是和IO相关的。最重要的两个就是‘log file sync’和‘log file parallel write’。
该系列专题为2018年4月OCP-052考题变革后的最新题库。题库为小麦苗解答，若解答有不对之处，可留言，也可联系小麦苗进行修改。
JMC, 即Java任务控制（Java Mission Control）是从Java7（7u40）和 Java8 的商业版本包括一项新的监控和控制特性。
关于Parallel不想说太多,因为它是Task的语法糖,至少我是这么理解的,官方文档也是这么说的,它本身就是基本Task的.假设我们有一个集合,不管是什么集合,我们要遍历它,首先想到的是For(如何涉及到修改或者读可以用for)或者Foreach(如果单纯的读),但是它两是同步的去操作集合,但是使用Parallel的静态For或者Foreach那就可以让多个线程参与这个工作,这样就能充分的利用CPU,但是你需要考虑CPU上下文产生的性能消耗，以及Parallel本身的性能消耗,所以,这也能解释为什么,你的循环里面执行的是不耗时的操作,使用for或者foreach的速度比使用Parallel的要快,所以使用Parallel还是要慎重.而且使用Parallel还需要注意的一点就是,不能有多线程争用问题,就是你的循环体里面不能有操作静态资源的操作.如果真的需要,那你可以加锁,但是那就失去它的优势了.
微软工程师的一个工程师曾经对性能调优有一个非常形象的比喻：剥洋葱 。我也非常认可，让我们来一层一层拨开外面它神秘的面纱。
1. MySQL 锁定机制简介 各存储引擎使用三种类型锁定机制 行级锁定（row-level） 表级锁定（table-level） 页级锁定（page-leve） ： 页级锁定介于行级锁定与表级锁定之间。 2. MySQL数据库中 表级锁定主要是 MyISAM、Memory、CSV 等一些非事务性存储引擎，使用行级锁定主要是 InnoDB 存储引擎和 NDB Cluster 存储引擎，页级锁定主要是BerkeleyDB存储引擎 3. MyISAM 表级锁定主要分为两种类型 读锁定，一个新客户端在申
2. MySQL数据库中 表级锁定主要是 MyISAM、Memory、CSV 等一些非事务性存储引擎，使用行级锁定主要是 InnoDB 存储引擎和 NDB Cluster 存储引擎，页级锁定主要是BerkeleyDB存储引擎
本研究提出了首个利用CPU环互联争用（ring interconnect contention）的微架构侧信道攻击。有两个问题使得利用侧信道变得异常困难：首先，攻击者对环互联的功能和架构知之甚少；其次，通过环争用学习到的信息本质上是带有噪声的，并且有粗糙的空间粒度。为了解决第一个问题，本文对处理环互联上的复杂通信协议进行了彻底的逆向工程。有了这些知识可以在环互联上构建了一个跨核隐蔽信道，单线程的容量超过 4 Mbps，这是迄今为止不依赖共享内存的跨核信道的最大容量。为了解决第二个问题，利用环争用的细粒度时间模式来推断受害者程序的秘密。通过从易受攻击的 EdDSA 和 RSA 实现中提取key位，以及推断受害用户键入的击键精确时间来证明攻击成功。
前言 微软工程师的一个工程师曾经对性能调优有一个非常形象的比喻：剥洋葱 。我也非常认可，让我们来一层一层拨开外面它神秘的面纱。 📷 六大因素 下面祭出的是我们在给客户分析数据库性能问题最常用的图。 📷 看完这个图，你是不是对性能调优有了个基本的概念了。通常来讲我们会依照下面的顺序来进行分析： 硬件能力 系统规模 数据库内部因素 软件环境 这4个的顺序可以有所调整或者交换，但是对于系统的性能优化一定要从全局出发。切勿一来就深入到某一个SQL语句的优化，因为可能你花费大量的时间把一个SQL从20s 优化到1s，
某个核心应用，开发反馈业务高峰期的时候，有三张表的INSERT插入操作会出现用时较长的情况，通过日志定位，认为就是数据库操作的问题。
彭小波 ACOUG核心成员，Oracle用户组年轻专家。擅长Oracle数据库架构规划、SQL,OWI方面的优化。曾服务于各大企业数据库的维护以及系统开发，目前从事百年人寿保险股份有限公司的数据库服务与运维工作。 产生的背景： Oracle为了将物理 IO 最小化，把最近使用过的数据块保持在内存中。为了管理这些内存，oracle 使用如图的结构，Hash Chain 的结构，Hash Chain 位于共享池中，使用典型内存结构 Bucket->Chain->Header 结构进行管理 lock#
2.怎么展示，怎么简单、直观而有效的展示你的程序正确性。鉴于本程序我采用动态图形形式展示csma/ca协议的运行过程。
Microsoft Windows 平台中两种最常用的锁定方法为 WaitForSingleObject 和 EnterCriticalSection 。WaitForSingleObject 是一个过载 Microsoft API ，可用于检查和修改许多不同对象（如事件、作业、互斥体、进程、信号、线程或计时器）的状态。Wa itForSingleObject 的一个不足之处是它会始终获取内核的锁定，因此无论是否获得锁定，它都会进入特权模式 ( 环路 0) 。此 API 还进入 Windows 内核，即使指定的超时为 0 ，亦如此。此锁定方法的另一不足之处在于，它一次只能处理 64 个尝试对某个对象进行锁定的线程。WaitForSingleObject 的优点是它可以全局进行处理，这使得此 API 能够用于进程间的同步。它还具有为操作系统提供锁定对象信息的优势，从而可以实现公平性及优先级倒置。 通过对关键代码段实施 EnterCriticalSection 和 LeaveCriticalSection API 调用，可以使用 EnterCriticalSection 。此 API 具有 WaitForSingleObject 所不具备的优点，因为只有存在锁定争用时，才会进入内核。如果不存在锁定争用，则此 API 会获取用户空间锁定，并且在未进入特权模式的情况下返回。如果存在争用，则此 API 在内核中所采用的路径将与 WaitForSingleObject 极其相似。 在低争用的情况下，由于 EnterCriticalSection 不进入内核，因此锁定开销非常低。 不足之处是 EnterCriticalSection 无法进行全局处理，因此无法为线程获取锁定的顺序提供任何保证。EnterCriticalSection 是一种阻塞调用，意味着只有线程获得对此关键区段的访问权限时，该调用才会返回。Windows 引入了 TryEnterCriticalSection ，TryEnterCriticalSection 是一种非阻塞调用，无论获得锁定与否都会立即返回。此外，EnterCriticalSection 还允许开发人员使用自旋计数对关键区段进行初始化，在回退前线程会按此自旋计数尝试获取锁定。通过使用 API InitializeCriticalSectionAndSpinCount ，完成初始化。自旋计数可以在此调用中进行设置，也可以在注册表中进行设置，以根据不同操作系统及其相应的线程量程对自旋进行更改。 如果存在锁定争用，则 EnterCriticalSection 和 WaitForSingleObject 都会进入内核。如果实现程度过高，从用户模式到特权模式的转换开销将会非常大。 EnterCriticalSection 和 WaitForSingleObject API 调用在对使用数千个周期的运算进行锁定时，通常不会影响性能。在这些情况下，锁定调用本身的开销不会如此突出。会导致性能降低的情况是粒度锁定，获得和释放此锁定要花费数百个周期。在这些情况下，使用用户级别锁定则非常有益。
对于sequence 生成的主键索引，高并发时会出现严重的争用情况，下面AWR的前TOP4 等待事件，都是index contention相关的等待事件，非常严重：
Java虚拟机（JVM）是众多Java应用的核心引擎，但在处理大规模、高并发的应用时，很容易遇到一系列性能问题。这些问题包括OutOfMemoryError、内存泄露、线程死锁、锁争用和高CPU消耗等。在本文中，我们将深入探讨如何诊断和解决这些问题，以确保你的Java应用能够高效稳定地运行。
墨墨导读：某医院突然出现大面积的卡慢，整个系统出现严重的问题，本文详述整个处理过程。
在Java中通常实现锁有两种方式，一种是synchronized关键字，另一种是Lock。二者其实并没有什么必然联系，但是各有各的特点，在使用中可以进行取舍的使用。首先我们先对比下两者。
当一个会话需要访问一个数据块，而这个数据块正在被另一个用户从磁盘读取到内存中或者这个数据块正在被另一个会话修改时，当前的会话就需要等待，就会产生一个buffer busy waits等待，也伴随着Latch争用。如果太多的会话去访问相同的数据块，那么会导致长时间的buffer busy waits等待，通常表现形式为CPU使用率很高，但吞吐量很低。造成热块的原因可能是数据库设置或者重复执行的SQL语句频繁访问一些相同的数据块。热块产生的原因不尽相同，按照数据块的类型，可以分成表数据块、索引数据块、索引根数据块、文件头数据块和数据块自身的争用，不同热块类型处理的方式是不同的。下面给出找到热块的SQL语句：
对于每个锁，acquire 维护对该锁的调用计数，以及获取中的循环尝试但未能设置锁的次数。 kalloctest 调用一个系统调用，使内核打印 kmem 和 bcache 锁（这是本实验的重点）和 5 个最争用次数最多锁的计数。如果存在锁争用，获取循环迭代的次数将会很大。系统调用返回 kmem 和 bcache 锁的循环迭代次数的总和。
1 DB Cache 是以bock为单位组织的缓冲区，不同大小的BLOCK对应不同的缓冲区参数 2 DB Cache的命中率越高，访问性能就越好 3 Cache中的数据块通过散列算法实现 4 每个链上的buffers数量，最佳的情况是每个链上只有一个buffer 5 DBWR进程控制脏数据写入 6 在DB Cache，同一个数据块中可能存在多个版本的数据 7 大表的扫描，热块冲突都可能导致闩锁的争用 引入tch计数器，避免LRU链上频繁移动 LRU链上搜索达到最大深、LRU-W上没有足够的clean buf
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Latch造成的等待事件 和 Lock造成的阻塞 ，是两个不同的概念，在性能优化上如果能区分开这两个因素引起的性能问题，将极大的提高我们性能分析的判断能力。
作者 ｜ Kornel 译者 ｜ Sambodhi 策划 ｜ 赵钰莹 本文最初发表于原作者个人博客，经原作者 Kornel 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。 使用 Rust 语言编写的程序，其运行时速度和内存使用情况应该和用 C 语言编写的程序相差不大，但是，由于这些语言的整体编程风格不同，所以它们的速度很难一概而论。本文总结了 Rust 和 C 有何相同之处，以及什么情况 C 更快，什么情况 Rust 更快。 声明：本文并非一个客观的基准，只是揭示了这些语言无可争辩的事实。这两种语言理论上能够实现什么
在Oracle中，每条SQL语句在正式执行之前都需要经过解析（Parse），根据解析的过程可以分为3种类型：硬解析（Hard Parse）、软解析（Soft Parse）和软软解析（Soft Soft Parse），软软解析也叫快速解析（Fast Parse）。DDL语句是从来不会共享使用的，也就是说DDL语句每次执行都需要进行硬解析。但是，DML语句和SELECT语句会根据情况选择是进行硬解析，还是进行软解析或者进行软软解析。SQL的解析过程大致可以参考下图：
Balance is the only key to optimize. 平衡是性能优化的核心标准。 在刚刚过去不久的第七届数据技术嘉年华上，性能优化专家怀晓明老师进行了Oracle性能优化的主题分享
gfx-rs 是一个在 Rust 中实现跨平台图形处理的项目。该项目的最新进展是名为 "Arcanization" 的重大重构，目的是提高在多线程中使用 wgpu 时的性能。
本文将对MySQL数据库连接池进行深入的研究和讨论。首先，我们会介绍数据库连接池的基本概念以及为什么需要使用它。接着，我们将详细解析MySQL数据库连接池的工作原理和运行机制。最后，通过丰富的代码示例，我们将展示如何在实践中实现和优化MySQL数据库连接池。
Kubernetes确实很受欢迎，但是很难上手，而且传统开发中有很多实践都无法转化为云原生开发。在本文中，我们研究了10个关于Kubernetes部署的反模式。
乐观锁是一种乐观思想，即认为读多写少，遇到并发写的可能性低，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，采取在写时先读出当前版本号，然后加锁操作（比较跟上一次的版本号，如果一样则更新），如果失败则要重复读-比较-写的操作。
在前面的章节我们实现了 TASLock 与 TTASLock 自旋锁，由于 compareAndSet 都会导致互连线上的广播，这样会导致所有线程的延迟，包括没有等待锁的线程。更糟糕的一点是，compareAndSet 调用会让其他的处理器丢弃自己高速缓存中的所副本，这样每一个正在自旋的线程几乎每次都会遇到一个缓存缺失cache miss，需要通过总线获取新的值。还有更糟糕的是，当持有锁的线程，尝试释放锁的时候，由于互连线可能被自旋的线程所独占，所以释放可能被延迟。以上就是 TASLock 为何性能如此之差的原因。
上一篇主要讲了第一部分：功能增强，感兴趣的亲请点击【可能是史上最全的 MySQL 8.0 新特性解读(上)】，这一篇我们继续：
最初的以太网是将许多计算机都连接到一根总线上。当初认为这样的连接方法既简单又可靠，因为总线上没有有源器件。
在Oracle数据库中，SQL解析有几种： 硬解析：过多的硬解析在系统中产生shared pool latch和library cache liatch争用，消耗过多的shared pool，使得系统不具有可伸缩性。 软解析：过多的软解析仍然可能会导致系统问题，特别是如果有少量的SQL高并发地进行软解析，会产生library cache latch或者是share方式的mutex争用。 软软解析：其实这也也属于软解析，与普通的软解析不同的是，软软解析的SQL会在会话的cached cursor中命中。 一次
如果代码中获取时间使用的System.currentTimeMillis();,这样在单线程的情况下完全没问题，但是如果是多线程比如说后端提供的数据服务，那么就会出现严重的性能问题，导致服务不可用。
我叫劳伦斯·拉斯内尔，是Meta公司的工程经理，我负责PyTorch团队的一部分。在过去的两年半里，我一直专注于PyTorch库，例如Torch vision,audio,multimodel。我们在生成式人工智能、大规模内容理解模型和大规模推荐系统等方面做了大量的工作。今天我将讲述PyTorch中dataloading的发展现状。
在并发环境下想要共享变量，一旦涉及修改操作，就需要用到锁了。 Java 中的锁有这么几种：synchronized、reentrant lock、还有reentrant lock 衍生出的其他锁比如ReadWriteReentrantLock
多线程性能问题指的是在使用多线程进行程序设计时，可能会遇到的性能下降、资源争用、上下文切换开销等问题。这些问题可能会导致程序运行效率降低，响应时间增加，甚至引发程序的不稳定性。
总的来说，MySQL各存储引擎使用了三种类型（级别）的锁定机制：行级锁定，页级锁定和表级锁定。下面我们先分析一下MySQL这三种锁定的特点和各自的优劣所在。
优化的核心思想：Balance is the ONLY key to Optimizer. 上期回顾：拨云见日—深入解析Oracle TX 行锁（上） 前文中我们详细介绍了TX行锁的概念，危害以及应对方案，并通过双11的一个经典案例进行了解读。今天我们分享另外一个跟TX行锁有关的案例。 案例描述 技术层面： 1、2017年某天，从当天大约10:30开始，A库上出现持续不断的严重行锁。 2、最初应用开发方的处理方式是不断杀会话（且并未通知我方），然而锁的问题一直持续到晚上还存在。 业务层面： 1、选号开户业务
在本实验中，您将获得重新设计代码以提高并行性的经验。多核机器上并行性差的一个常见症状是频繁的锁争用。提高并行性通常涉及更改数据结构和锁定策略以减少争用。您将对xv6内存分配器和块缓存执行此操作。
编程语言的内存模型是理解编程语言如何管理和操作计算机内存的关键。 它定义了编程语言中变量、数据结构和程序的存储方式，以及它们之间的交互方式。通过理解内存模型，程序员可以更有效地利用内存资源，优化程序性能，并避免常见的内存错误。
以太网还采取一种叫做强化碰撞的措施，这就是发送帧的站点一旦检测到碰撞，除了立刻停止发送帧外，还要继续再发送32比特或48比特的人为干扰信号，以便有足够多的碰撞信号使所有的站点都能检测出碰撞。
这个题就是面向对象设计和设计模式的开始。 你可能比较熟悉的模式叫做: MVC。说是 Model View Controller，而在 Django 中因为 Template 来处理视图展现，所以称为: MTV。 接下里会问到的就是分层的概念，有句话叫：“没有什么问题是不能通过增加一层解决的，如果有，那就再加一层。”当然还会有设计模式的一些原则等着你，比如开-闭原则、单一职责原则等。
原文：http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jtp10264/index.html 多线程和并发性并不是什么新内容，但是 Java 语言设计中的创新之一就是，它是第一个直接把跨平台线程模型和正规的内存模型集成到语言中的主流语言。核心类库包含一个 Thread 类，可以用它来构建、启动和操纵线程，Java 语言包括了跨线程传达并发性约束的构造 —— synchronized 和 volatile。在简化与平台无关的并发类的开发的同时，它决没有使并发类的编写
多线程和并发性并不是什么新内容，但是Java 语言设计中的创新之一就是，它是第一个直接把跨平台线程模型和正规的内存模型集成到语言中的主流语言。核心类库包含一个Thread 类，可以用它来构建、启动和操纵线程，Java 语言包括了跨线程传达并发性约束的构造 ——synchronized 和volatile 。在简化与平台无关的并发类的开发的同时，它决没有使并发类的编写工作变得更繁琐，只是使它变得更容易了。 synchronized 快速回顾 把代码块声明为synchronized，有两个重要后果，通常是指该代
在我们深入了解CAS(Compare And Swap)策略以及它是如何在AtomicInteger这样的原子构造器中使用的，首先来看一下这段代码：
顺序读是物理读的一种方式,这里的顺序指的是读取数据块到一个连续的内存区域，而且总是读取单个数据块(single-block read)
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