OCV: on-chip-variation 是指芯片在制造工艺P.工作电压V.环境温度T 等参数的局部变化情况下导致的 cell &net delay 变化,比如假设从clk 到两个reg D端的走线长度相同,RC 参数相同,xtalk 情况也相同,两个reg的size也相同,理论上来说这两条path 上的delay应该相同,但是由于两条path 的PVT参数的偏差,实际的delay 值也会有所偏差,这种偏差就称之为 ocv . 对于APR tool 来说,ocv 是无法精确计算的,但是在先进

Timing sign-off Corner = library PVT +RC Corner + OCV 针对每个工艺结点,foundry都会给出一张类似的timing sign-off表格,定义了所有需要做timing sign-off的corner(实际需要sign-off的corner还需要乘以工作模式,对于STA,不同的工作模式,用不同的SDC文件予以区别) uncertainty=clock jitter + Xps setup/hold margin + DPT,其中clock j

原文地址:http://chenzhou123520.iteye.com/blog/1860954 最近学习了一下数据库的悲观锁和乐观锁,根据自己的理解和网上参考资料总结如下: 悲观锁介绍(百科): 悲观锁,正如其名,它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态.悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保

关于mysql中的锁 在并发环境下,有可能会出现脏读(Dirty Read).不可重复读(Unrepeatable Read). 幻读(Phantom Read).更新丢失(Lost update)等情况,所以mysql引入了很多锁的概念 MySQL InnoDB对数据行的锁定类型一共有四种:共享锁(读锁,S锁).排他锁(写锁,X锁).意向共享锁(IS锁)和意向排他锁(IX锁),支持三种行锁定方式: 行锁(Record Lock):锁直接加在索引记录上面. 间隙锁(Gap Lock):锁加在不存

悲观锁与乐观锁是两种常见的资源并发锁设计思路,也是并发编程中一个非常基础的概念.本文将对这两种常见的锁机制在数据库数据上的实现进行比较系统的介绍. 悲观锁(Pessimistic Lock) 悲观锁的特点是先获取锁,再进行业务操作,即"悲观"的认为获取锁是非常有可能失败的,因此要先确保获取锁成功再进行业务操作.通常所说的"一锁二查三更新"即指的是使用悲观锁.通常来讲在数据库上的悲观锁需要数据库本身提供支持,即通过常用的select - for update操作来实现

大家好,欢迎回到性能调优培训.今天标志着第5个月培训的开始,这个月我们会谈论SQL Server里的锁.阻塞和死锁(Locking, Blocking, and Deadlocking). SQL Server提供悲观和乐观并发控制模式,它们用来定义并发查询的执行.这期我会给你讲解悲观并发控制模式里各种隔离级别概况,下周我会进一步介绍自SQL Server 2005起引入的乐观隔离级别情况. 悲观隔离级别(Pessimistic Isolation Levels) 悲观隔离级别意味着读查询(SE

1.mysql的四种事务隔离级别 I. 对于同时运行多个事务,当这些事务访问数据库中的相同数据时,如果没有采取必要的隔离机制,就会导致各种并发问题. (1)脏读: 对于两个事物 T1, T2, T1 读取了已经被 T2 更新但还没有被提交的字段. 之后, 若 T2 回滚, T1读取的内容就是临时且无效的. (2)不可重复读: 对于两个事物 T1, T2, T1 读取了一个字段, 然后 T2 更新了该字段. 之后, T1再次读取同一个字段, 值就不同了. (3)幻读: 对于两个事物 T1, T2,

悲观锁     如select * for update     悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现,以保证操作最大程度的独占性.但随之而来的就是数据库性能的大量开销,特别是对长事务而言,这样            的开销往往无法承受.   乐观锁     基于数据版本(version)机制实现:为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个 “version” 字段来实现.读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,对此版本号加一.此时,将提交数据

每次写博客,第一句话都是这样的:程序员很苦逼,除了会写程序,还得会写博客!当然,希望将来的一天,某位老板看到此博客,给你的程序员职工加点薪资吧!因为程序员的世界除了苦逼就是沉默.我眼中的程序员大多都不爱说话,默默承受着编程的巨大压力,除了技术上的交流外,他们不愿意也不擅长和别人交流,更不乐意任何人走进他们的内心! 最近悟出来一个道理,在这儿分享给大家:学历代表你的过去,能力代表你的现在,学习代表你的将来.我们都知道计算机技术发展日新月异,速度惊人的快,你我稍不留神,就会被慢慢淘汰!因此:每日不间

使用场景举例:以MySQL InnoDB为例商品t_goods表中有一个字段status,status为1代表商品未被下单,status为2代表商品已经被下单,那么我们对某个商品下单时必须确保该商品status为1.假设商品的id为1. 一.如果不采用锁,那么操作方法如下://1.查询出商品信息select status from t_goods where id=1;//2.根据商品信息生成订单insert into t_orders (id,goods_id) values (null,1)

1.无论是选择悲观锁策略,还是乐观锁策略.如果一个对象被上了锁,那么该对象都会受这个锁的控制和影响.如果这个锁是个排它锁,那么其它会话都不能修改它. 2.选择悲观锁策略,还是乐观锁策略,这主要是由应用和业务需求来确定的.如果你的应用和业务经常会出现从我看到要修改的记录的值,到我修改完成该记录这个时间段内,该记录有较大概率被其它会话所修改.换句话说就是,在我真正去做出修改时,这个记录的值很可能已经与我当初看到的不同了.那么这时,采取悲观锁策略,也许是更好的.而采取悲观锁策略的一个典型操作就是 se

在实际的多用户并发访问的生产环境里边,我们经常要尽可能的保持数据的一致性.而其中最典型的例子就是我们从表里边读取数据,检查验证后对数据进行修改,然后写回到数据库中.在读取和写入的过程中,如果在多用户并发的环境里边,其他用户已经把你要修改的数据进行了修改是非常有可能发生的情况,这样就造成了数据的不一致性. 最近在做快钱支付的时候就碰到了这个问题,原来的代码如下:1. 表Order的结构:    OrderId   int 自增长    Status   nvarchar(10)  //未处理时的状

前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪

一.锁的基本简介 1.1,为什么需要锁 首先,锁的概念产生,主要是为了解决并发性的问题.什么是并发性问题呢,比如: Angel现在银行有个账号,里面有存款1000块.现在,Angel的账户,在两个地方分别执行操作.首先,Angel妈妈拿着主卡在四川给Angel账户存钱,读取出Angel的余额是1000块.其次,Angel拿着副卡在廊坊从账户里取钱,读取出angel 的余额是1000块.这时候,angel取了200块钱,余额变为1000-200=800块.可是angel妈妈执行存钱1000块操作,

mysql乐观锁总结和实践 博客分类: MyBatis 数据库 mysql数据库乐观锁悲观锁 上一篇文章<MySQL悲观锁总结和实践>谈到了MySQL悲观锁,但是悲观锁并不是适用于任何场景,它也有它存在的一些不足,因为悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现,以保证操作最大程度的独占性.如果加锁的时间过长,其他用户长时间无法访问,影响了程序的并发访问性,同时这样对数据库性能开销影响也很大,特别是对长事务而言,这样的开销往往无法承受.所以与悲观锁相对的,我们有了乐观锁,具体参见下面介绍: 乐观锁

最近学习了一下数据库的悲观锁和乐观锁,根据自己的理解和网上参考资料总结如下: 悲观锁介绍(百科): 悲观锁,正如其名,它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中, 将数据处于锁定状态.悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了 加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据). 使用场景举例:以MySQL InnoDB为例 商品goods表中有一

假如两个线程同时修改数据库同一条记录,就会导致后一条记录覆盖前一条,从而引发一些问题. 例如: 一个售票系统有一个余票数,客户端每调用一次出票方法,余票数就减一. 情景: 总共300张票,假设两个售票点,恰好在同一时间出票,它们做的操作都是先查询余票数,然后减一. 一般的sql语句: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 declare @count as int   begin tran     select @count=count from ttt     WAITFOR DELAY '00

首先,乐观锁(optimistic locking)与悲观锁(pessimistic locking)基本是针对数据处理来说,也就是跟数据库有关的术语,目的是为了解决并发处理时所遇到的相关性能问题,以避免数据丢失更新. 悲观锁(pessimistic locking):指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态,以保证操作最大程度的独占性,当然也就给数据库增加了大量开销降低了性能.一般依靠数据库提供的锁

如果需要保证数据访问的排它性,则需对目标数据加"锁",使其无法被其它程序修改 一,悲观锁 对数据被外界(包括本系统当前的其它事务和来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,通过数据库提供的锁机制实现 最常用的,是对查询进行加锁(LockMode.UPGRADE和LockMode.UPGRADE_NOWAIT): public class Test { public static void main(String[] args) { Configuration conf = new Con

转 http://www.cnblogs.com/chenwenbiao/archive/2012/06/06/2537508.html CREATE TABLE `products` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar() NOT NULL, `quantity` int NOT NULL, `cityid` varchar() DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_of_cityid