NoTracking官方解释 跟踪与非跟踪查询 跟踪行为可控制 Entity Framework Core 是否将有关实体实例的信息保留在其更改跟踪器中. 如果已跟踪某个实体,则该实体中检测到的任何更改都会在 SaveChanges() 期间永久保存到数据库.Entity Framework Core 还会修正从跟踪查询中获取的实体与先前已加载到 DbContext 实例中的实体两者之间的导航属性. 可以理解为: DbContext如果配置为TrackAll. 则DbContext会跟踪返回的实

在做项目时,通常我们对乐观并发有几种处理模式 1. 告诉用户此数据已被其他人捷足先登,更改了.你就算新一下重来吧. 2.直接把数据覆盖上去,我最大. 3.用被人的数据. 这里给出 code first 的做法 [Table("product")] [JsonObject(IsReference = true)] public class Product { [Key] public int id { get; set; } public string code { get; set;

案例说明: 银行两操作员同时操作同一账户.比如A.B操作员同时读取一余额为1000元的账户,A操作员为该账户增加100元,B操作员同时为该账户扣除50元,A先提交,B后提交.最后实际账户余额为1000-50=950元,但本该为1000+100-50=1050.这就是典型的并发问题. 乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题.乐观锁,大多是基于数据版本(Version)记录机制实现.何谓数据版本?即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”

本文摘自网络,仅供个人学习之用 案例说明: 银行两操作员同时操作同一账户.比如A.B操作员同时读取一余额为1000元的账户,A操作员为该账户增加100元,B操作员同时为该账户扣除50元,A先提交,B后提交.最后实际账户余额为1000-50=950元,但本该为1000+100-50=1050.这就是典型的并发问题. 乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题.乐观锁,大多是基于数据版本(Version)记录机制实现.何谓数据版本?即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

原文地址:http://chenzhou123520.iteye.com/blog/1863407 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:

背景 在电商购物的场景下,当我们点击购物时,后端服务就会对相应的商品进行减库存操作.在单实例部署的情况,我们可以简单地使用JVM提供的锁机制对减库存操作进行加锁,防止多个用户同时点击购买后导致的库存不一致问题. 但在实践中,为了提高系统的可用性,我们一般都会进行多实例部署.而不同实例有各自的JVM,被负载均衡到不同实例上的用户请求不能通过JVM的锁机制实现互斥. 因此,为了保证在分布式场景下的数据一致性,我们一般有两种实践方式:一.使用MySQL乐观锁:二.使用分布式锁. 本文主要介绍MySQL

背景 在电商购物的场景下,当我们点击购物时,后端服务就会对相应的商品进行减库存操作.在单实例部署的情况,我们可以简单地使用JVM提供的锁机制对减库存操作进行加锁,防止多个用户同时点击购买后导致的库存不一致问题. 但在实践中,为了提高系统的可用性,我们一般都会进行多实例部署.而不同实例有各自的JVM,被负载均衡到不同实例上的用户请求不能通过JVM的锁机制实现互斥. 因此,为了保证在分布式场景下的数据一致性,我们一般有两种实践方式:一.使用MySQL乐观锁:二.使用分布式锁. 本文主要介绍MySQL

悲观锁 悲观锁(Pessimistic Lock),顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁. 悲观锁:假定会发生并发冲突,屏蔽一切可能违反数据完整性的操作. Java synchronized 就属于悲观锁的一种实现,每次线程要修改数据时都先获得锁,保证同一时刻只有一个线程能操作数据,其他线程则会被block. 乐观锁 乐观锁(Optimistic Lock),顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时

原文:mysql乐观锁总结和实践 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: 乐观锁介绍: 乐观锁( Optimistic Locking )

一开始不怎么理解乐观并发模式是什么. 这种模式可以在死锁问题上使用. 在sql中 这样就是乐观并发模式. SqlServer默认开启的是悲观并发模式 例如:

性能调优之MYSQL高并发优化   一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以

Entity Framework Code First实现乐观并发 不定时更新翻译系列,此系列更新毫无时间规律,文笔菜翻译菜求各位看官老爷们轻喷,如觉得我翻译有问题请挪步原博客地址 本博文翻译自: https://www.codeproject.com/Articles/817432/Optimistic-Concurrency-in-Entity-Framework-Code-Fi 介绍 本文描述了使用Entity Framework Code First处理乐观并发性的不同配置 并发性 在计

悲观并发策略 A用户发起一个请求   开启了事务 查询到了某一条数据 进行修改     在A提交事务之前 其他人都不能对这条数据进行修改 这种策略最常见的一个问题就是死锁  比如A修改X记录,B修改Y记录,他们分别锁死了这两条记录,但是X和Y记录是相关的,A修改X的时候发现需要修改Y,但是Y又被锁定了,B修改Y的时候需要修改X,但是X也已经被锁定了,这样就产生了死锁问题 乐观并发策略 A用户发起一个请求   开启了事务 查询到了某一条数据 进行修改     在A提交事务之前 其他人也可以对这条数

一.Pomelo.EntityFrameworkCore.MySql简介 Git源代码地址:https://github.com/PomeloFoundation/Pomelo.EntityFrameworkCore.MySql 注:这是第三方的 EF Core 的ORM框架,支持Synac I/O访问操作MySql数据,不是MySql官方的数据驱动. 1.本框架支持Code First 和Server First 问题:Server First 生成代码没有附带主外键关联. 二.Server

一.简介 EF Core for MySql的官方版本MySql.Data.EntityFrameworkCore 目前正是版已经可用当前版本v6.10,对于以前的预览版参考:http://www.cnblogs.com/tianma3798/p/6940794.html 注意:对MySql版本要求,MySQL Server 5.7 or higher 1.MySql的核心 安装 Install-Package MySql.Data.EntityFrameworkCore -Version 2.

mysql高并发配置 要在mysqld下设置1 修改back_log参数值:由默认的50修改为500.(每个连接256kb,占用:125M)back_log=500<pre> back_log值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中.也就是说,如果MySql的连接数据达到max_connections时,新来的请求将会被存在堆栈中,以等待某一连接释放资源,该堆栈的数量即back_log,如果等待连接的数量超过back_log,将不被授予连接资源.将会报:un

mysql高并发配置 要在mysqld下设置 1. 修改back_log参数值:由默认的50修改为500.(每个连接256kb,占用:125M) back_log=500 back_log值指出MySQL暂时回答新请求之前的短时间内有多少个请求可以被存在堆栈中.也就是说,如果MySQL的连接数达到max_connections时,新来的请求会被存在堆栈中,以等待某一连接释放资源,该堆栈的数量即back_log,如果 等待连接的数量超过back_log,将不被授予连接资源.将会报 unauthen

一.php-fpm的配置 1. php-fpm的配置,首先要关注进程数量. php-fpm的进程管理方式有三种:static.dynamic.ondemand. static方式,开启固定数量(pm.max_children)的子进程: dynamic方式,子进程的数量是根据以下指令动态设置的.而且这种管理方式,会始终保持至少有1个子进程. (1)pm.max_children-可以同时存活的最大子进程数. (2)pm.start_servers-启动时创建的子进程数. (3)pm.min_sp

mysql高并发的解决方法有: 优化SQL语句,优化数据库字段,加缓存,分区表,读写分离以及垂直拆分,解耦模块,水平切分等. 高并发大多的瓶颈在后台,在存储mysql的正常的优化方案如下: (1)代码中sql语句优化 (2)数据库字段优化,索引优化 (3)加缓存,redis/memcache等 (4)主从,读写分离 (5)分区表 (6)垂直拆分,解耦模块 (7)水平切分 方案分析: 1.方法1个方法2是最简单,也是提升效率最快的方式.因为每条语句都命中了索引,是最高效的.但是如果是为了使sql达

下订单减库存的方式 现在,连农村的大姐都会用手机上淘宝购物了,相信电商对大家已经非常熟悉了,如果熟悉电商开发的同学,就知道在买家下单购买商品的时候,是需要扣减库存的,当然有2种扣减库存的方式, 一种是预扣库存,相当于锁定库存, 一种是直接扣减库存. 我们采用的是预扣库存的方式,预扣库存的时候,在SalesInfo表中,将最大可售数量MaxSalesNum减去购买数量,用一条SQL语句来表示这个业务,就是下面这个样子的: update salesinfo set MaxSalesNum=MaxSa

问题引入 本文介绍的是最常用的也是mysql默认的innoDB引擎 Read committed隔离级别下事物的并发.这种情况下的事物特点是 读:在一个事物里面的select语句 不会受到其他事物(不管其他事物有没有commit)的影响. 写:对一条记录而言,一个事物一旦update一条记录,其他事物只能等待这个事物commit才能update那条记录. 举例并发分析: 比如表中num字段=10 需要根据num字段的数值做一些业务处理 事物A  begin   事物B begin   selec