事务Transaction 并发控制的基本操作 可以看成一系列的SQL语句 要么成功，要么失败，失败回滚 事务特性ACID 原子性Atomicity：事务内的操作要么全部成功，要么全部失败 一致性Consistency：事务开始和结束后，数据完整性没有被破坏 隔离性Isolation：多个事务同时对数据库进行操作，互不影响
操作系统的基本概念 操作系统的概念 指控制和管理整个计算机系统的硬件与软件资源 合理地组织、调度计算机的工作与资源的分配，进而为用户和其他软件提供方便接口与环境的程序集合 操作系统是计算机系统中最基本的系统软件。 操作系统的特征 并发 (Concurrence) 概念：两个或多个事
需求 在并发控制中，想实现以下功能 1、并发超时控制 2、一个出错，主程序退出 3、兼容errGroup 然后对errGroup进行一次改写 package utils import ( "context" "errors" "fmt" "sync" "time" ) type token struct{} // A Group is a collection of goroutines
思考 回合制6v6游戏，战斗场景中的战斗调度器，会依次按组筛选双方 对手 进行kill，一般情况下，写一个公共方法 kill(a,b) 即可解决。 这种方式，很容易能看出在并发模式下，会出现哪些并发问题。 举个列子 如果服务器上有100个战场，那可以开线程池并发执行kill的逻辑，除了战场的线程池，还有一个
1、MVCC是什么? MVCC是为了解决事务操作中多线程并发安全问题的无锁并发控制技术，它的全称是Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制，简称MVCC。 2、事务操作中多线程并发安全问题有哪些？ 读读并发：这种情况不会产生并发问题，也不需要并发控制 读写并发：这种情况可能会造成
CMS： 1. 初始标记 CMS initial mark： 标记GC Roots 直接关联对象，不用Tracing，速度很快 2. 并发标记 CMS concurrent mark 进行GC Roots Tracing 不用STW （和用户线程并行） 3. 重新标记 CMS remark
如果程序用到了并发技术，那就要特别留意这种情况：一段代码需要修改数据，同时其他代码需要访问同一个数据。 这种情况就需要考虑同步地访问数据。 如果下面三个条件都满足，就必须用同步来保护共享的数据。 多段代码正在并发运行； 这几段代码在访问（读或写）同一个数据； 至少有一段代码
目录作业讲解UDP协议操作系统的发展史一、前提：三大核心硬件二、发展史1.穿孔卡片2.联机批处理系统3.脱机批处理系统三、总结多道技术前提：一个核/一个CPU/一个真正干活的人一、单道计数二、多道技术类比：进程理论一、如何理解进程二、进程的调度算法1.先来先服务算法2.短作业优先调
UDP协议 操作系统的发展史 进程的概念 多道技术 进程理论 进程的并行与并发 进程的三状态 同步和异步 阻塞与非阻塞 同步异步与阻塞非阻塞 UDP协议 # 服务端 import socket server = socket.socket(type=socket.SOCK_DGRAM) server.bind(('127.0.0.1', 8080)) msg,ad
【场景描述】我们在测试过程中，可能需要模拟同一请求同时多次提交的场景，让研发协助会耽误双方时间，多个人同时手动操作模拟，实现起来不方便。这个时候，我们就能用上fiddler的断点功能。 【操作步骤】 1.正常操作到需要模拟的按钮页面 2.如图设置：勾选before requests 3.连续点击目标按
框架底层并发原理 # 1.django和flask项目的并发量 取决于使用的wsgi框架 (根据前端的请求，开设线程去执行视图函数) 故：项目部署 采用 uwsgi 且 动静分离， 增加项目的并发量 # 2.django和flask都是同步框架 来一个请求，wsgi框架就开启一个线程，执行视图函数
1、并发性： 是在计算机系统中同时存在多个程序，宏观上看，这些程序是同时向前推进的。 在单CPU上，这些并发执行的程序是交替在CPU上运行的。 程序并发性体现在两个方面： 用户程序与用户程序之间的并发执行。 用户程序与操作系统程序之间的并发。 2、共享性： 资源共享是操作系统程序和多
13.1操作系统发展史 手工操作—穿孔卡片 1946年第一台计算机诞生 1946年第一台计算机诞生--20世纪50年代中期，计算机工作还在采用手工操作方式。此时还没有操作系统的概念。 程序员使用穿孔的纸带装入输入机， 然后启动输入机把程序和数据输入计算机内存，接着通过控制台开关启动程序针
1、ConcurrentHashMap的实现原理和使用 1.1、使用ConcurrentHashMap的原因： （1）线程不安全的HashMap：HashMap在并发操作的时候执行put操作会引起死循环，是因为多线程会导致HashMap的Entry链表会形成环形的数据结构，一旦形成环形的数据结构，Entry的next节点永不为空，就会产生死循环获取entr
这篇文章永久挂在首页，就是为了对一些人说Python慢的人啪啪打脸。 总有人说python慢，至于为什么慢就是说不上来，今天就是测试一下python语言的速度 在网络爬虫中，影响速度的有数据下载，数据解析，数据存储，最主要的影响是数据下载和数据存储，数据下载影响是网络IO，数据存储是磁盘IO，本次模拟
一、什么是高并发 高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。 高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。 响应时间
简介 线程是一个基本的CPU执行单元，也是程序执行流的最小单位。引入线程之后，不仅是进程间可以并发，进程内的各线程间也可以并发，从而进一步提升了系统的并发度，使得一个进程内也可以并发处理各种任务（如QQ视频、文字聊天、传文件） 引入线程后，进程只作为除CPU之外的系统资源的分配单元（如
并发与竞争 并发与竞争的提出 对于全局变量区域，不同的任务（线程）可能会访问变量区的同一变量，这种对于同一内存访问的情况，就是并发情况。而对于这种并发的问题，会引入竞争。 int a = 1; a++; 对于全局变量int a，对于其操作加1操作。 并发与竞争机理 假设有两个或者两个以上的线程A，线程B
后端开发程序员不知道压力测试怎么能行 2019-08-04 11:00·Java技术架构 专注于Java领域优质技术，欢迎关注 作者： 温增闽 来自：杏仁技术站 杏仁后端工程师，专注高并发和分布式编程，Golang爱好者。 压力测试必知必会 压力测试是后端程序员的必备技能，很多工作场景都需要用到这项技能，如
jmeter性能测试： linux环境命令：后台启jar包：nohup java -jar *.java &前台启jar包：java -jar 后台执行jmeter命令，打印控制台输出在log文件：nohup ./jmeter ............. > xxx.log &jmeter执行命令：/bin/jmeter -n -t *.jmx -l *.jtl 2.jmeter工具进行CPU内存，监控：1.下载配置监控的jar：J
一、简介 2007年，为了提高在多核、网络机器（networked machines）、大型代码库（codebases）的业务场景下的开发效率，Google 首席软件工程师决定创造一种语言那就是 Golang，简称Go。 Go 于2009年11月正式宣布推出，成为开放源代码项目，是一种静态强类型、编译型、并发型，并具有垃圾回收功能的
并发用户数计算 1、使用公式估算系统平均并发用户数和峰值并发用户数 （1）平均并发用户数：C = nL/T （2）峰值并发用户数：C′ = C+ 3*√C C是平均并发用户数，n是每天访问系统的用户数，L是系统使用时长（用户项服务器发送请求的时长，不算看静态页面的时间），T是考察时长，C′ 是峰值并发用户数
用缓存，主要有两个用途：高性能、高并发： 高并发：mysql单机支撑到2000QPS 就开始容易报警了 如果大量的请求直接打到mysql上 将会引起mysql的宕机 而redis 是k-v式操作 单机支撑的并发量高达几万十几万 单机的承载并发量是mysql单机的几十倍 而且redis自身也有较好的容灾性 在master服
go的基础语法-----变量、常量、关键字、流程控制语句、函数、接口、数组、map、并发 gin框架---->restful接口、gorm数据库操作、并发、单元测试、打包(docker镜像) grpc底层通信、序列化protoful cloud native云原生架构组成（go项目框架构造） go中应用k8s
一、了解线程 创建线程的三种方式 继承thread类 重写run()方法，编写线程执行体 创建线程对象，调用start()方法启动线程 实现Runable接口 实现Callable接口（了解） 需要返回值类型 重写call方法，需要抛出异常 import java.util.concurrent.Callable; import java.util.concurr
