大家好，我是三友。 在一个分布式系统中，由于涉及到多个实例同时对同一个资源加锁的问题，像传统的synchronized、ReentrantLock等单进程情况加锁的api就不再适用，需要使用分布式锁来保证多服务实例之间加锁的安全性。常见的分布式锁的实现方式有zookeeper和redis等。而由于redis分布式
转自： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1706150614199247340&wfr=spider&for=pc 前言 近来，分布式的问题被广泛提及，比如分布式事务、分布式框架、ZooKeeper、SpringCloud等等。本文先回顾锁的概念，再介绍分布式锁，以及如何用Redis来实现分布式锁。 一、锁的基本了解 首先，
1. 一种对于多台服务器处理定时任务的方法 redis 2.集群模式下的定时任务与Redis分布式锁 redis 分布式锁注意事项 1.互斥性：在任意时刻，只有一个客户端持有锁 2.一致性：加锁和解锁必须在同一个客户端，而且客户端自己不能把别人的锁解了； 3.避免死锁：即使有一个客户端在持
尽可能让所有数据检索都通过索引来完成，避免无索引行锁升级为表锁 合理设计索引，尽量缩小锁的范围 尽可能减少检索条件范围，避免间隙锁 尽量控制事务大小，减少锁定资源量和时间长度，涉及事务加锁的sql尽量放在事务最后执行 尽可能低级别事务隔离
对共享的资源或者数据做加锁处理 在多线程的环境下，有时需要多个线程对同一个资源或者数据进行操作，如果没有加锁，容易出现未定义的行为。 比如： #include <iostream> #include <string> #include <thread> #include <mutex> using namespace std; std::mutex mu; void CallHome(s
事务：transaction 一系列sql语句的逻辑单元 类似于java 中的线程 事务特性：ACID A:atomicity 原子性：操作的一致性 C:consistant 一致性: 数据的一致性 I:isolation 隔离性：和别的事务隔离 D:durable 持久性 多事务并发问题： 脏写：最后一个事务的更新覆盖了前面事务的更新； 脏读：读
HashMap Node数组 初始化是16，扩容因子0.75（As a general rule, the default load factor (.75) offers a good tradeoff between time and space costs.时间和空间平衡），扩容2的N次幂。 扩容条件：0.75，size必须要大于64。 节点是链表，大于8变成为红黑树，为什么8为临界值，通过poisson distr
Disruptor 文章参考：http://ifeve.com/ringbuffer/ 背景介绍 Disruptor是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列，研发的初衷是解决内存队列的延迟问题（在性能测试中发现竟然与I/O操作处于同样的数量级）。基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒600万订单，2010年在QCon演讲后，获
关于条件变量与互斥变量 为了实现多线程的同步，经常采用条件变量与互斥变量配合来实现。 我们知道条件变量的作用是：维护一个等待队列，当进程不满足该条件时，会被阻塞到这个队列上。这也是pthread_cond_wait做的事情，需要注意的是，事实上，在其内部对该线程进行了一次加锁和解锁的过程。
OO第二单元总结 一、单元重点 1.1 多线程的概念和理解 多线程，顾名思义，就是在一个程序运行时有多个同时运行的线程，它是比进程更加细化的概念，主要的研究对象就是我们的共享对象，针对研究对象进行各个线程间的合作协同，一般情况下能较大程度提升程序性能。 1.2 JAVA多线程 JAVA语言自
我们千方百计实现了程序的异步，让多个任务可以同时在几个进程中并发处理，但是它们之间的运行没有顺序，一旦开启也不受我们控制。 尽管并发编程让我们能更加充分的利用计算机的资源，但是也给我们带来了新的问题：进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件是没有问
` private static ReaderWriterLockSlim _rwl = new ReaderWriterLockSlim(LockRecursionPolicy.SupportsRecursion);//暂时不知道和下面的有啥区别 private void Form1_Load(object sender, EventArgs e) { Thread thread1 = new Thread(() => { while (true) {
OO第二单元总结 同步块与锁 多线程编程目的是为了加快程序运行速度，线程之间会共享资源，由此自然而然会产生类似于计组C流水线PU中读写不一致的问题，故必须要正确地加锁。 通过阅读训练教程和相关资料，了解到了原子操作的概念以及各种加锁的方法。虽然有更高级的条件锁以及读写锁等
BUAA_OO_2022 Unit2 总结 单元总览 本单元的主题是多线程，基于真实的电梯调度场景，学习了基于线程、共享、交互的面向并发和协同抽象的层次设计结构，重点关注并发行为的安全和效率。 此外，我们还学习并实现了生产者-消费者模型、单例模式、黑板模式、流水线模式等，对于面向对象的设计模
在 Java 中，常用的锁有两种：synchronized（内置锁）和 ReentrantLock（可重入锁），二者的功效都是相同得，但又有很多不同点，所以我们今天就来聊聊。 区别1：用法不同 synchronized 可用来修饰普通方法、静态方法和代码块，而 ReentrantLock 只能用在代码块上。 synchronized 基础使用 使用 synchron
加锁的作用： 1、多个线程同时修改同一个全局变量时，确保不被CPU切片阻断 2、加锁会加长执行时间 import threadingimport timemetalocA = threading.Lock()# metalocB = threading.Locknum = 0def func1(): for i in range(1000000): global num metalocA.acqui
@目录1、JUC 简介2、线程和进程3、并非与并行4、线程的状态5、wait/sleep的区别6、Lock 锁（重点）1、Lock锁2、公平非公平：3、ReentrantLock 构造器4、Lock 锁实现步骤：7、synchronized 和 lock 锁的区别8、生产者和消费者问题（通信问题）1、Synchronized 版本2、JUC 版本9、八个有关锁的
ThreadLocal翻译成中文比较准确的叫法应该是：线程局部变量。或称为 线程本地变量 这个玩意有什么用处？先解释一下，在并发编程的时候，一个单例模式的类的属性，如果不做任何处理（是否加锁，或者用原子类）其实是线程不安全的，各个线程都在操作同一个属性，比如CoreServlet，Servlet是单例模式，所以
MySQL - 锁的分类 1. 加锁机制 乐观锁 悲观锁 2. 兼容性 共享锁 排他锁 3. 锁粒度 表锁 页锁 行锁 4. 锁模式 记录锁（record-lock） 间隙锁（gap-lock） next-key-lock 意向锁 插入意向锁
共享锁：也称读锁。 排他锁：也称写锁。 锁粒度角度划分： 表级锁： S锁：共享锁 X锁：排他锁 意向锁：行级锁的锁定同时，会同时在表级进行，读或者写的意向锁。当有表级锁时直接就能判断不能锁定需要等待。 自增锁：自增ID上的锁，分为三种，8.0之前有两个，表级别锁和连续锁（拿到锁可申请连续自增数据），8.0
Redis做分布式锁真的靠谱吗 Redis的分布式锁可以通过Lua进行实现，通过setnx和expire命令连用的方式 || 也可以使用高版本的方法同时设置失效时间，但是假如在以下情况下，就会造成无锁的现象。 注：分布式锁能不用就不用，尤其是在高并发的情况下。 释放了不该释放的锁：
一 为什么会有锁机制 1 在多线程情况下共享操作同一个变量时，会导致数据不一致，出现并发安全问题，所以通过锁机制来保证数据的准确和唯一 2 通过锁将可能出现问题的代码用锁对象锁起来,被锁起来的代码就叫同步代码块,同一时间只能有一个线程来访问这个同步代码块 二 什么是临界区
摘要：很多时候，我们在并发编程中，涉及到加锁操作时，对代码块的加锁操作真的合理吗？还有没有需要优化的地方呢？ 本文分享自华为云社区《【高并发】讲讲高并发场景下如何优化加锁方式？》，作者： 冰 河 。 互斥条件、不可剥夺条件、请求与保持条件、循环等待条件，这是产生死锁时的四个必要条件，只
ConcurrentHashMap的加锁操作 记 不记得，我们在讲java的线程部分安全知识时，举了一个例子【例：1.8.2-（补充）】。卖书卖到最后，卖出了个负数。这里还用那个例子，可是完全用 ConcurrentHashMap。那个例子当中有个bookNum--操作。本例中就想说明ConcurrentHashMap的这个操作 （bookNum--）如何做
