利用flock()函数对文件进行加锁(排它锁),实现并发按序进行. flock(file,lock,block)有三个参数. file:已经打开的文件 lock:锁的类型 LOCK_SH:共享锁(读锁) LOCK_EX:独占锁定(排它锁,写锁) LOCK_UN:解锁 LOCK_NB:如果希望在文件锁定时阻塞进程,那么需要加上该参数 block:设置为true的时候,锁定文件时,会阻止其他进程 下面是一个demo: class Order{ /** * 阻塞模式(后面的进程会一直等待前面的进程执行

Heinz Kabutz 在上周举办了一次成功 JCrete研讨会,我在会上参加了对一种新的 StampedLock(于JSR166中 引入) 进行的评审.StampedLock (邮戳锁) 旨在解决系统中共享资源的争用问题.在一个系统中,如果多个需要读写某一共享状态的程序并发访问这个共享对象时,争用问题就产生了.在设计 上,StampedLock 试图通过一种“乐观读取”的方式来减小系统开销,从而提供比 ReentrantReadWriteLock(重入读写锁) 更好的性能. 在评审过程中,我

锁机制适用于高并发场景:高并发订单.秒杀…… apache压力测试 Mysql锁详解 语法 加锁:LOCK TABLE 表名1 READ|WRITE, 表名2 READ|WRITE .................. 解锁:UNLOCK TABLES Read:读锁|共享锁 : 所有的客户端只能读这个表不能写这个表 Write:写锁|排它锁: 所有当前锁定客户端可以操作这个表,其他客户端只能阻塞 注意:在锁表的过程中只能操作被锁定的表,如果要操作其他表,必须把所有要操作的表都锁定起来!! PH

文章分为以下几个要点 问题描述以及解决过程 MySQL锁机制 数据库加锁分析 下面讨论的都是基于MySQL的InnoDB. 0. 问题描述以及解决过程 因为涉及到公司利益问题,所以下面很多代码和数据库信息,进行了缩减和修改,望见谅. 业务场景是优惠券系统规则规定了一个优惠券活动最多可发行多少张优惠券和每个用户最多可领取优惠券数量. 下面列出两张表的结构. 活动表 CREATE TABLE `coupon_activity` ( `act_id` int(11) NOT NULL AUTO_INC

前面写过利用文件锁来处理高并发的问题的,现在我们说另外一个处理方式,利用Mysql的锁来解决高并发的问题 先看没有利用事务的时候并发的后果 创建库存管理表 CREATE TABLE `storage` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `number` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=l

在互联网公司中,MySQL是使用最多的数据库,那么在并发量大.数据量大的互联网业务中,如果高效的使用MySQL才能保证服务的稳定呢?根据本人多年运维管理经验的总结,梳理了一些核心的开发规范,希望能给大家带来一些帮助.   一.基础规范 数据库字符集默认使用utf8mb4,兼容utf8,并支持存储emoji表情等四字节内容 禁止在线上生产环境做数据库压力测试 禁止从测试.开发环境.本机直连线上生产数据库 禁止在数据库中存储明文密码 禁止在数据库中存储图片.文件等大数据 禁止将业务日志实时保存到数据

Mysql 系列文章主页 =============== 刚开始学习 Mysql 锁的时候,觉得 Mysql 使用的是行锁,再加上其默认的可重复读的隔离级别,那就应该能够自动解决并发事务更新的问题.可事实上,并不能解决! 可是,为什么不能解决呢? 带着问题,自己写了个简单Demo,来测试并分析其中道理: Demo 代码路径:https://github.com/cyhbyw/cyh_Spring_IsolationConcurrencyTransaction Demo 工程名称:usingMyb

刘 勇  Email:lyssym@sina.com 简介 针对实际应用中并发访问MySQL的场景,本文采用多线程对MySQL进行并发读取访问,其中以返回用户所需的数据并显示在终端为测试结束节点,即将数据从MySQL集群读取后存储于客户端本地内存中.测试过程如下:分别针对4种应用场景,从10.20.50.100个线程对MySQL展开测试.测试结果表明:对场景1)一般的并发访问能够满足需求:对于场景2)和3)响应时间在分钟级,分别处于1-3分钟和10分钟左右:对于场景4)则经常会抛出异常,并且以异

https://developer.51cto.com/art/202001/608984.htm 把你的精力专注在java,jvm原理,spring原理,mysql锁,事务,多线程,大并发,分布式架构,微服务,以及相关的项目管理等等,这样你的核心竞争力才会越来越高,正所谓你往生活中投入什么,生活就会反馈给你什么. 满满的正能量: 一旦你成为了一个行业里的精英,相信我,到时候,车,房,女人,钱,机会就都来找你了,不用着急,真的. 干java程序猿这行,真的很简单的,你懂得知识越多,你的钱就越多,

限制并发select的patch,代码量很少,主要是为了学习mysql的源码,yy一下. 增加两个全局控制变量: thread_limit_min thread_limit_max 增加一个条件变量: COND_thread_running_limit 增加一个新的错误码: concurrency_error 控制的策略: 1. 如果当前的thread_running小于min值,那么不对select做任何限制 2. 如果当前的thread_running大于min值并且小于max值,那么sel

1.慢查询 SHOW VARIABLES LIKE '%quer%'

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

https://www.cnblogs.com/dengshaojun/p/3955826.html sql server对并发的处理-乐观锁和悲观锁 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 @coun

向MySQL发送一个请求时MySQL具体的操作过程 慢查询 1.慢查询 SHOW VARIABLES LIKE '%quer%' 索引优化技巧 1.对于创建的多列索引(复合)索引,只要查询条件使用了最左边的列,索引一般就会被使用. 2.对于使用like的查询,查询如果是“%aaa”.“_aaa”就不会使用索引,“aaa%”就会使用索引. 3.如果条件中有or,则要求or的所有字段都必须有索引,否则不能使用索引. 4.如果列类型是字符串,则一定要在条件中将数据使用引号引起来,否则不使用索引. 5如

转自:https://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/49789373 很多人在spark中使用默认提供的jdbc方法时,在数据库数据较大时经常发现任务 hang 住,其实是单线程任务过重导致,这时候需要提高读取的并发度. 下文以 mysql 为例进行说明. 在spark中使用jdbc 在 spark-env.sh 文件中加入: export SPARK_CLASSPATH=/path/mysql-connector-java-5.1.34.jar 任

概述 人们很难想象现实中的对象在一项工作进行期间,会被不停地中断和切换,对象的属性(数据)可能会在中断期间被修改和变“脏”,而这些事情在计算机世界中则是很正常的事情.有时候,良好的设计原则不得不向现实做出一些让步,我们必须让程序在计算机中正确无误地运行,然后再考虑如何将代码组织得更好,让程序运行更快.对于“高效并发”来说,首先需要保证并发的正确性,然后在此基础上实现高效. 线程安全 <Java Concurrency In Practice>的作者Brian Goetz对“线程安全”有一个比较

java高并发:CAS无锁原理及广泛应用   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载,转载请注明出处. 博主博客地址是 http://blog.csdn.net/liubenlong007 https://blog.csdn.net/fgyibupi/article/details/53761730 前言 在现在的互联网技术领域,用户流量越来越大,系统中并发量越来越大,大公司的日活动辄成百上千万.如何面对如此高的并发是当今互联网技术圈一直在努力的事情. 应对高并发需要在各个技术层面进

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

[并发编程 - socketserver模块实现并发.[进程查看父子进程pid.僵尸进程.孤儿进程.守护进程.互斥锁.队列.生产者消费者模型] socketserver模块实现并发 基于tcp的套接字,关键就是两个循环,一个链接循环,一个通信循环 socketserver模块中分两大类:server类(解决链接问题)和request类(解决通信问题) socketserver模块的使用 基于TCP协议的套接字--支持并发(拿之前通信的例子,主要针对服务端,客户端不变) # 服务端.py impo

随着互联网的蓬勃发展,越来越多的互联网企业面临着用户量膨胀而带来的并发安全问题.本文着重介绍了在java并发中常见的几种锁机制. 1.偏向锁 偏向锁是JDK1.6提出来的一种锁优化的机制.其核心的思想是,如果程序没有竞争,则取消之前已经取得锁的线程同步操作.也就是说,若某一锁被线程获取后,便进入偏向模式,当线程再次请求这个锁时,就无需再进行相关的同步操作了,从而节约了操作时间,如果在此之间有其他的线程进行了锁请求,则锁退出偏向模式.在JVM中使用-XX:+UseBiasedLocking pac

随着互联网的蓬勃发展,越来越多的互联网企业面临着用户量膨胀而带来的并发安全问题.本文着重介绍了在java并发中常见的几种锁机制. 1.偏向锁 偏向锁是JDK1.6提出来的一种锁优化的机制.其核心的思想是,如果程序没有竞争,则取消之前已经取得锁的线程同步操作.也就是说,若某一锁被线程获取后,便进入偏向模式,当线程再次请求这个锁时,就无需再进行相关的同步操作了,从而节约了操作时间,如果在此之间有其他的线程进行了锁请求,则锁退出偏向模式.在JVM中使用-XX:+UseBiasedLocking pac