业务场景： 比如：给某条记录点赞时， 有两个条件：(1)本条记录有点赞限制 (2) 点赞人有点赞限制。 问题： 并发时，需要加锁， 而且需要同时加两把锁。 工具类： @Servicepublic class RedissonService{ @Autowired private RedissonClient redissonClient; public RedissonClient g
过期时间不续期 tryLock(long time, TimeUnit unit) 会等待指定的时间，如果时间到了还没获得锁就返回 false；如果在时间范围内获得了锁就立刻返回 true，不用等待时间结束。 无论是返回 true 还是 false，都会继续执行之后的代码。 RLock rLock=redisson.getLock("key");
如下代码： class Window4 implements Runnable { private int ticket=100; //1、先定义一个变量 private ReentrantLock rlock=new ReentrantLock(true); @Override public void run() { while (true){ try { //2
如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步,使用 Thread 对象的 Lock 和 Rlock 可以实现简单的线程同步，这两个对象都有 acquire 方法和 release 方法,分别用来获取和释放锁 启动3个线程对count进行操作 import t
10个工人生产100个杯子 import time, logging, threading, datetime FORMAT = '%(asctime)s %(threadName)s %(thread)d %(message)s' logging.basicConfig(level=logging.INFO, format=FORMAT) cups = [] def vagary(task=100): while True: n = len(cups
1. 概述 老话说的好：便宜没好货，有价值的商品，即使再贵，也有人会买。 言归正传，今天继续讨论有关“锁”的话题，synchronized 和 ReentrantLock 大家应该都非常熟悉了，但这两个锁，作用域仅限制于单个Tomcat，如果使用了 Tomcat 集群，这两个锁就不管用了。 此时我们就要引入分布式锁了，分布
递归锁(RLock) 递归锁可以开启多个锁（开启几个就要关闭几个），经常用于解决死锁现象 将多个锁，改成同时使用一把递归锁 缺点：效率没有互斥锁高 代码 from threading import Thread,RLock a=0 def son1(rlock): with rlock: for i in range(100): globa
前言 平时的工作中，由于生产环境中的项目是需要部署在多台服务器中的，所以经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题，那么就需要引入分布式锁来解决这一问题。 针对分布式锁的实现，目前比较常用的就如下几种方案： 基于数据库实现分布式锁 基于 Redis 实现分布式锁 【本文】 基于 Zoo
本文环境搭建：Springoot + Redisson 3.12.3 + Maven 3.6.1 +lombok 1、业务需求分析 项目部署在多个服务器，当我们有业务需要在每天凌晨，拉取数据写入数据库的时候，所有服务器上的定时器都在凌晨一起运行，数据库负荷太大，这时候如何解决呢？当多线程处理业务，因为线程不安全，导致数据紊
现象 一个组件实现了raft分布式协议，在分布式部署环境中来进行选主，在某客户现场突然发生文件句柄泄露，在打印某些错误日志后，几个小时内没有日志打印，然后某个协程突然报无可用的文件句柄。 分析 经过代码和日志分析，组件正常每分钟会打印所有部署节点的日志信息，没有打印日志说明定时器
分布式锁，是一种思想，它的实现方式有很多。比如，我们将沙滩当做分布式锁的组件，那么它看起来应该是这样的： 加锁 在沙滩上踩一脚，留下自己的脚印，就对应了加锁操作。其他进程或者线程，看到沙滩上已经有脚印，证明锁已被别人持有，则等待。 解锁 把脚印从沙滩上抹去，就是解锁的过程。 锁超时
dis库是python(默认的CPython)自带的一个库,可以用来分析字节码 import dis def add1(): a += 1 def desc1(): b -= 1 print(b) print(dis.dis(add1)) print(dis.dis(desc1)) 执行结果： 前面的数字 17、21、22 第一列表示对应源代码的行数。第二列的数字是
问题 我的代码长这样: 但是报错了: 我要保存的四个东西，分别是三个dataloader，和一个模型。 问题解决 我尝试着单独保存那个模型，没有问题，所以问题出在了dataloader，进一步想，问题应该出在了dataset上。 果然，在使用pickle时遇到TypeError: can’t pickle _thread.RLock object中
分享一下最近学习Redis分布式事务锁的核心代码，主要解决高并发情况下分布式事务的同步问题。 @RestControllerpublic class IndexController { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(IndexController.class); @Autowired private Redisson
多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点： 使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。 用户界面可以更加吸引人，比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度。 程序的运行速度可能加快。 在一些等待的任务实现上如
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import threading # lock = threading.RLock() # RLock 递归锁 lock = threading.RLock() Counter = [0] def add(C): lock.acquire() C[0] = C[0] + 1 lock.release() if __name__ == '__main__': count = 0 threads = [] for i in r
解决死锁的方法：用threading.Rlock()
GIL锁 计算机有4核，代表着同一时间，可以干4个任务。如果单核cpu的话，我启动10个线程，我看上去也是并发的，因为是执行了上下文的切换，让看上去是并发的。但是单核永远肯定时串行的，它肯定是串行的，cpu真正执行的时候，因为一会执行1，一会执行2.。。。。正常的线程就是这个样子的。但是，在pytho
今天在写一个多线程的例程的时候，运行时，发现了如下错误： 在threading中没有RLock属性 Traceback (most recent call last): ..... ..... rfrom .connectionpool import (: module 'threading' has no attribute 'RLock' File "D:\python\lib\site-packages\urllib3\connecti
首先了解这两者是什么。 以下说明参考自python官网 Lock：Lock被称为①原始锁，原始锁是一个②在锁定时不属于特定线程的同步基元组件，它是能用的最低级的同步基元组件。原始锁处于 "锁定" 或者 "非锁定" 两种状态之一。它被创建时为非锁定状态。它有两个基本方法， acquire() 和 relea
GIL锁(Global Interpreter Lock)全局解释器锁 在Cpython解释器中,同一进程下开启的多线程,同一时刻只能有一个线程执行,无法利用多核优势.那么，我们改如何解决GIL锁的问题呢？ 1.更换cpython为jpython(不建议) 2.使用多进程完成多线程的任务 3.在使用多线程可以使用c语言
Rlock 我们前面说过了Lock，python的threading库中还提供了一个可重入锁Rlock。 还记得吗，对于Lock，我们不能说Lock被某个线程持有，或Lock属于某个线程，因为一个线程使用acquire使锁进入locked态，任何线程都可以调用release把锁“打开”——恢复unlocked态。 这里的Rlock相比于Lock
两者的区别是 一个是递归锁， 一个是普通锁。 普通锁会傻不拉几的去请求资源，锁定，然后是阻塞且未或者未设置超时，它请求不到就在那儿等着。非阻塞，就是随缘请求，请求不到就算了。 递归锁，顾名思义，递归，更严格一点应该叫自身递归，自身递归是自己调用自己， 如果是去调用了别人就不叫自
threading Rlock 多线程代码 import threading import time lock = threading.RLock() print(lock.acquire()) def sub(l): print('{}: {}'.format(threading.current_thread(), l.acquire())) print('{}: {}'.format(threading.current_thread(),
