前言 一位小伙伴准备了许久的阿里Java面试，原以为能够顺利拿下offer，但在第三面还是被摁在地上反复摩擦，丧气一段时间后，小伙伴调整了心态重新尝试了一下，最终拿下了offer，今天小编把这位小伙伴遇到的面试题分享出来，希望能对即将面试的小伙伴有所帮助。 常见的分布式事务场景 分布
XA协议是X/Open组织管理的一种分布式协议规范，它采用2阶段提交来管理分布式事务，目前主流的数据库都支持xa协议。XA模式是目前seata支持的第4种模式。简介seata中xa模式的运行机制如下图,这张图片来自官网：从图中看出，XA模式的2阶段提交跟TCC模式的两阶段提交类似，都是由TM开启全局事务，R
MySQL对MyISAM和Memory的表进行表级锁定，对BDB的表进行页级锁定，对InnoDB的表进行行行级锁定。默认行锁和表锁都是自动获得，不需额外命令。 Ⅰ 、LOCK TABLE 和 UNLOCK TABLE LOCK TABLES 可以锁定用于当前线程的表。如果表被其他线程锁定，则当前线程会等待，直到可以获取所有锁
谓词逻辑与命题逻辑的区别在于命题的表达不同。谓词公式与命题公式的最大区别在于多了量词。 一、量词否定等价公式（量词与“!”的关系） 量词转换律 ! ∀ xA(x) <=> ∃ x!A(x) ! ∃ xA(x) <=> ∀ x!A(x) 二、量词辖域的扩充与收缩（量词与“V,^“的关系，其中一个运算对象不受该量
（一）早上查看一套4節點的RAC服務器時發現 alert 日志中有如下顯示內容。 Thu Jun 13 06:20:31 2013 Auto-tuning: Shutting down background process GTXd Thu Jun 13 06:30:32 2013 Auto-tuning: Shutting down background process GTXc Thu Jun 13 0
最近蒟蒻刚学了高精算法，来发个模板吧！------------高精加(HAA)【模板】 1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 string x,y; 4 int a[100010],b[100010],c[100010],xa,xb,xc; 5 /*数组大小根据题目数据范围大小确定 6 此模板只适用于0≤x,y≤10^5的情况*/
本地事务&分布式事务 一、本地事务1.事务的基本性质2.事务的隔离级别3.事务的传播行为4. SpringBoot事务关键点1.事务的自动配置 二、分布式事务1、为什么有分布式事务2、CAP定理与BASE理论1、CAP定理2、面临的问题3、BASE理论 3、分布式事务几种方案1）、2PC模式2)柔性事务
消息发送一致性（可靠消息的前提保障） 一、消息中间件的应用场景 消息中间件在分布式系统中的主要作用：异步通讯、解耦、并发缓冲如图：通过引入消息中间件来解耦应用间（服务间）的直接调用，同时也会起到异步通讯和缓冲并发的作用二、消息发送和投递的不可靠性 分布式部署环境下，需要通过
sharding-jdbc分布式事务支持：官网https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/transaction/ 1、本地事务 在不开启任何分布式事务管理器的前提下，让每个数据节点各自管理自己的事务。 它们之间没有协调以及通信的能力，也并不互相知晓其他
1.总体框架 上面的过程用详细描述即是 Test阶段： Train阶段： 由于我们无法得知编辑后的image，所以显而易见人脸属性编辑是一个无监督问题，而对于我们的xa需要获得关于b的属性，故利用attribute classififier来约束生成的xb使其获得了b属性；同时adversarial learning可以
文章目录 0 笔记说明1 高斯分布1.1 求uMLE1.2 求σMLE 2 有偏估计与无偏估计2.1 uMLE为无偏估计2.2 σ2MLE为有偏估计 3 高斯分布的概率密度函数4 高斯分布的局限性5 边缘概率与条件概率的求解5.1 边缘概率分布P(xa)与P(xb)5.2 条件概率分布P(xa|xb)与P(xb|xa) 6 联合概率
一. 本地事务 事务的基本性质 数据库事务的几个特性:原子性(Atomicity),一致性(Consistency),隔离性(Isolation),持久性(Durabilily),简称ACID原子性 : 一系列的操作整体不可拆分,要么同时成功,要么同时失败一致性 : 数据在事务的前后,业务整体一致隔离性 : 事务之间相互隔离
（CoRL2020）DIRL: Domain-Invariant Representation Learning Approach for Sim-to-Real Transfer 论文笔记 本文针对的问题是无监督领域自适应和半监督领域自适应问题。 与传统的对抗领域自适应方法对比，其创新性在于 在对齐边缘概率分布的同时也对齐条件概率分布（虽然感觉现在大
JAVA怎么判断链表成环： 如果保证两个步距不同的游标同时对链表遍历，那么只要它们相遇了就证明链表有环。 为了方便理解，我们可以先想象成 慢的人速度为1、快的人速度为2。 开始写代码： Node p1 = head;//先都指向头结点 Node p2 = head; int times = 0;//相遇0次 while(p2!=null&
一、mycat注解 1.1、注解原理 概念 MyCat 对自身不支持的 Sql 语句提供了一种解决方案——在要执行的 SQL 语句前添加额外的一段由注解SQL 组织的代码，这样 Sql 就能正确执行，这段代码称之为“注解”。注解的使用相当于对 mycat 不支持的 sql语句做了一层透明代理转发，直接交给目
分布式事务 04 DTP模型与XA规范 DTP的来历 DTP分布式事务模型（全称为Distributed Transaction Processing Reference Model），与DTP的XA规范（全称为Distributed Transaction Processing The XA Specification）的制定者是X/Open，即现在的Open Group Open Group由IBM、ORACLE、PHILIPS、HUA
一、CAP CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。 一致性（C）：一致性指“all nodes see the same data at the same time”，即更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数
在上篇文章 MySQL 事务的隔离级别 中已经提到了事务的特性、事务的隔离级别及各个隔离级别可能导致的问题，下面来说说MySQL中事务的使用 MySQL 事务简单使用 # 查看事务自动提交的模式 show [session] variables like 'autocommit'; //会话级别 show global variables like 'aut
分布式事务 背景 分布式事务理论基础 传统事务 刚性事务：遵循ACID原则，强一致性 原子性(Atomicity)：事务内的所有操作要么都提交成功，要么都失败回滚 一致性(Consistency)：由db和业务系统共同来保证，db保证提交一致性，业务系统保证业务逻辑一致 隔离性(Isolation)：事务必须在不干
int Find(int xa){ int xb=xa; //把初始值赋给b while(xa!=fa[xa]){ xa=fa[xa]; //找到a的祖先节点 } while(xb!=xa){ //直到b==a为止 int temp=fa[xb]; //设一个中间变量为b的父亲节点 fa[xb]=xa; //直接让b的父亲节点为a的祖先
Changes in MySQL 5.7.7 (2015-04-08, Release Candidate) Functionality Added or Changed Important Change; InnoDB: The following changes were made to InnoDB configuration option default values: The innodb_file_format default value was changed t
1、什么是分布式事务 分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。以上是百度百科的解释，简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保
原理思想 中点法是龙格-库塔方法的二阶的一种形式 了解龙格-库塔的思想和求解：龙格-库塔方法RK. 公式 \[k1 = f(x_i,y_i)\] \[k2 = f(x_i+0.5h,y_i+0.5h)\] \[y_{i+1} = y_i+hk2\] MATLAB 代码 fun = @(x,y) (x+y); myans = midpoint_method(fun,0,2,1,0.25); hold on; % 准确值
思想原理 必须要陈述一个事实，那就是欧拉方法在实际中是不采用的，因为误差较大，虽然可以增加段数，但是增加了段数，每个小误差累加起来也会很大，所以必须提出改进。 这时候，亨氏这个人就很巧妙的提出了他的方法。 有一个这样的问题，那就是欧拉方法很明显的误差，就是对于凹曲线的函数图像，以
