前言 刷题刷得头疼,水篇blog.这个BUG是我大约一个月前,在做15445实现lock_manager的时候遇到的一个很恶劣但很愚蠢的BUG,排查 + 摸鱼大概花了我三天的时间,根本原因是我在使用std::unordered_map做并发的时候考虑不周.但由于这个BUG无法在我的本地复现,只能提交代码后再gradescope上看到执行日志,而且打印的日志还不能太多,因为gradescope的执行比较慢,打印日志如果稍微多加一点就会报TIMEOUT,所以着实让我抓狂了一段时间.最后的解决也很突然

这周又填了一个以前挖下的坑. 这个博客系统使用Psycopy库实现与PostgreSQL数据库的通信.前期,只是泛泛地了解了一下SQL语言,然后就胡乱拼凑出这么一个简易博客系统. 10月份找到工作以后,认真读了<数据库系统概念>这本书,对数据库有了更深的认识.然后就开始对博客系统的数据库查询模块开始重构. 改进之前 之前,我的查询步骤很简单,就是: 前端提交查询请求 --> 建立数据库连接 --> 新建游标 --> 执行命令 --> 接受结果 --> 关闭游标.连

当Memcached缓存失效时,容易出现高并发的查询DB,导致DB压力骤然上升. 这篇blog主要是探讨如何在缓存将要失效时,及时地更新缓存,而不是如何在缓存失效之后,如何防止高并发的DB查询. 解决这个问题有四种思路: 比如一个key是aaa,失效时间是30s. 1.定期从DB里查询数据,再刷到memcached里 这种方法有个缺点是,有些业务的key可能是变化的,不确定的. 而且不好界定哪些数据是应该查询出来放到缓存中的,难以区分冷热数据. 2.当缓存取到为null时,加锁去查询DB,只允许

原文地址: http://blog.csdn.net/hengyunabc/article/details/20735701 当Memcached缓存失效时,容易出现高并发的查询DB,导致DB压力骤然上升. 这篇blog主要是探讨如何在缓存将要失效时,及时地更新缓存,而不是如何在缓存失效之后,如何防止高并发的DB查询. 个人认为,当缓存将要失效时,及时地把新的数据刷到memcached里,这个是解决缓存失效瞬间高并发查DB的最好方法.那么如何及时地知道缓存将要失效? 解决这个问题有几种思路: 比

一.基于HTTPS协议的12306抢票软件设计与实现--实现效果 二.基于HTTPS协议的12306抢票软件设计与实现--相关接口以及数据格式 三.基于HTTPS协议的12306抢票软件设计与实现--垂直查询效果分享 哎,又过春节了,同志们又要抢票回家了,这票卖的可真快啊,瞬间的功夫就没有票了,一票难求啊! 这两天闲着没事,刚好又要抢春节的票了.就把原来写的抢票软件给打开试了一下,发现居然不能查票了.于是就又改了一下. 事实上是改了两下,一是:让原来的程序能够用起来(适应新接口),而是加上了水平

一般的,一个看似很简单的页面,一次http请求后,到达服务端,穿过Cache层,落到后台后,实际可能会有很多很多的数据查询逻辑!而这些查询实际是不相互依赖的,也即可以同时查询.比如各种用户信息,用户的APP列表,每个APP对应的流量数据.消耗记录.服务状态,平台运行状态,消息通知,新闻资讯等等.这篇文章主要介绍了数据查询层,如何把串行变并行,提高查询效率.提升应用性能.实现方式包括:mysqlnd异步查询,cURL并发请求,Swoole异步非阻塞! PHP脚本是按文档流的形式来执行的,所以我们在

这个样例是想从数据库查询出几个结果集,一般的做法是,一个接一个的发送查询,然后汇总结果进行输出. 以下我们利用Gearman的gearman_client_run_tasks实现并发的查询,gearman_client_run_tasks接口能够一次性的提交多个任务,然后在callback函数中异步的处理结果. PHP的示比例如以下: The client: <?php $client = new GearmanClient(); $client->addServer(); // initia

同事写了个程序用创建多个线程使用ado同时对同个数据库进行相同的查询,涉及2张数据表的联查.当线程数非常多的情况下,读取数据的效率就会变得很慢,例如50个线程同时查询大概3000条数据,查询完成后通过游标全部读取到本地需要大概30秒.单个线程可能就一两秒.这是由于数据库锁导致的. 同样的程序在我的机子上运行性能提高了1倍.主要原因由于我连接的sql server是企业版的,而同事那个连接的数据库是开发版的,企业版的sql server对并发访问做了一定的优化. 但是这个性能还是不够高.于是我尝试

并发服务 package com.springboot_android.thread; import com.project_entity.bean.DeviceRecrodBean; import com.springboot_android.dao.DeviceRecrodDao; import java.util.*; import java.util.concurrent.Callable; /** * 历史数据,多线程处理 */ public class ThreadCall impl

原文链接:http://www.cnblogs.com/fish-li/archive/2011/06/06/2073626.html 开始 SQL Server 查找记录的方法 SQL Server Join 方式 更具体执行过程 索引统计信息:查询计划的选择依据 优化视图查询 推荐阅读-MSDN文章 对于SQL Server的优化来说,优化查询可能是很常见的事情.由于数据库的优化,本身也是一个涉及面比较的广的话题, 因此本文只谈优化查询时如何看懂SQL Server查询计划.毕竟我对SQL

SQL Server的查询优化器在select查询执行的时候产生一个高效的查询执行计划.如果优化器不能选择最优的计划,那么就需要检查查询计划.统计信息.支持的索引等,而通过使用提示可以改变优化器选择查询计划的工程,使优化器生成一个更好的执行计划. 1.联接提示 <join_hint> ::=      { LOOP | HASH | MERGE | REMOTE } LOOP | HASH | MERGE 指定查询中的联接应使用循环.哈希或合并. 使用 LOOP |HASH | MERGE J

死锁对于DBA或是数据库开发人员而言并不陌生,它的引发多种多样,一般而言,数据库应用的开发者在设计时都会有一定的考量进而尽量避免死锁的产生.但有时因为一些特殊应用场景如高频查询,高并发查询下由于数据库设计的潜在问题,一些不易捕捉的死锁可能出现从而影响业务.这里为大家介绍由于设计问题引起的键查找死锁及相关的解决办法. 这里我们在测试的同时开启trace profiler跟踪死锁视图(locks:deadlock graph).(当然也可以开启跟踪标记,或者应用扩展事件(xevents)等捕捉死锁)

需要搞清楚查询为什么会慢,就要搞清楚mysql处理查询请求的过程: 1.客户端发送SQL请求给服务器 2.服务器检查是否可以在查询缓存中命中该SQL   查询缓存对SQL性能的影响. 1.需要对缓存加锁. 2.表更新需要对缓存刷新.   对于读写频繁的系统使用查询缓存可能会降低查询的处理效率,在这种情况下不要使用查询缓存.   query_cache_type :设置查询是否可用 值为:on,off,demand . demand 表示只有在查询语句中使用SQL_CACHE和SQL_NO_CAC

此文描述查询内存授予(query memory grant)在SQL Server上是如何工作的,适用于SQL 2005 到2008. 查询内存授予(下文缩写为QMG)是用于存储当数据进行排序和连接时的临时中间数据行.查询在实际执行前需要先请求保留内存,所以会存在一个授予的动作. 这样的好处是提高查询的可靠性和避免单个查询占用所有的内存. SQL Server在收到查询时,会执行3个被定义好的步骤来返回用户所请求的结果集. 1.生成编译计划.它包括各种逻辑指令,如怎么联接数据行. 2.生成执行计

死锁对于DBA或是数据库开发人员而言并不陌生,它的引发多种多样,一般而言,数据库应用的开发者在设计时都会有一定的考量进而尽量避免死锁的产生.但有时因为一些特殊应用场景如高频查询,高并发查询下由于数据库设计的潜在问题,一些不易捕捉的死锁可能出现从而影响业务.这里为大家介绍由于设计问题引起的键查找死锁及相关的解决办法. 这里我们在测试的同时开启trace profiler跟踪死锁视图(locks:deadlock graph).(当然也可以开启跟踪标记,或者应用扩展事件(xevents)等捕捉死锁)

看懂SqlServer查询计划 阅读目录 开始 SQL Server 查找记录的方法 SQL Server Join 方式 更具体执行过程 索引统计信息:查询计划的选择依据 优化视图查询 推荐阅读-MSDN文章 对于SQL Server的优化来说,优化查询可能是很常见的事情.由于数据库的优化,本身也是一个涉及面比较的广的话题, 因此本文只谈优化查询时如何看懂SQL Server查询计划.毕竟我对SQL Server的认识有限,如有错误,也恳请您在发现后及时批评指正. 首先,打开[SQL Serv

看懂SqlServer查询计划 阅读目录 开始 SQL Server 查找记录的方法 SQL Server Join 方式 更具体执行过程 索引统计信息:查询计划的选择依据 优化视图查询 推荐阅读-MSDN文章 对于SQL Server的优化来说,优化查询可能是很常见的事情.由于数据库的优化,本身也是一个涉及面比较的广的话题, 因此本文只谈优化查询时如何看懂SQL Server查询计划.毕竟我对SQL Server的认识有限,如有错误,也恳请您在发现后及时批评指正. 首先,打开[SQL Serv

原文地址:http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/3367274.html 看这篇文章之前,阁下可以先看一下下面的文章 SQLSERVER独特的任务调度算法"SQLOS" SQL Server SQLOS 的任务调度[转] 翻译自: http://rusanu.com/2013/08/01/understanding-how-sql-server-executes-a-query/ http://www.codeproject.com/Articles/6303

Oracle的并发技术可以将一个大任务分解为多个小任务由多个进程共同完成.合理地使用并发可以充分利用系统资源,提高效率.一. 并发的种类Parallel queryParallel DML(PDML)Parallel DDL Parallel recovery [@more@] 二. 适用场合适用parallel的两个条件 1)大的任务,如全表扫描大表这和日常生活中的经验是一样的,小任务自己完成都比派发任务省事 2)系统有足够的资源(cpu/io)换句话说,并发是在系统资源充足.用户少的系统上,

一次使用 Redis 优化查询性能的实践   应用背景 有一个应用需要上传一组ID到服务器来查询这些ID所对应的数据,数据库中存储的数据量是7千万,每次上传的ID数量一般都是几百至上千数量级别. 以前的解决方案 数据存储在Oracle中,为ID建立了索引: 查询时,先将这些上传的ID数据存储到临时表中,然后用表关联的方法来查询. 这样做的优点是减少了查询次数(不用每个ID都查询一次),减少了解析SQL的时间(只需要执行1次查询SQL,但是多了插入数据的SQL处理时间). 但是这样的设计仍然存在巨

1.慢查询 SHOW VARIABLES LIKE '%quer%'