在IaaS(Infrastructure as a Service,即基础设施即服务)软件里许多任务要顺序的执行;例如,当一个起动虚拟机的任务正在运行时,一个结束些虚拟机的任务则必有等待之前的开始任务结束才行。另一方面,一些任务以需要并发的同时运行;例如,在同一主机上20个创建虚拟机的任务能同时运行。同步和并行在一个分布式系统中是不好控的并且常常需要一个同步软件。针对这个挑战,ZStack提供了一个基于队列的无锁架构,允许任务很容易的来控制它们的并行级别,从一个同步到N个并行都行。
编程语言的内存模型是理解编程语言如何管理和操作计算机内存的关键。 它定义了编程语言中变量、数据结构和程序的存储方式,以及它们之间的交互方式。通过理解内存模型,程序员可以更有效地利用内存资源,优化程序性能,并避免常见的内存错误。
对于访问数据库来说,建立连接的代价是比较昂贵的,因为我们频繁的创建关闭连接,是比较耗费资源的,我们有必要建立数据库连接池,以提高访问的性能。
原文:http://www.java520.cn/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/148.html
乐观锁是一种乐观思想,即认为读多写少,遇到并发写的可能性低,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,采取在写时先读出当前版本号,然后加锁操作(比较跟上一次的版本号,如果一样则更新),如果失败则要重复读-比较-写的操作。Java中的乐观锁基本都是通过CAS操作实现的,CAS是一种更新的原子操作,比较当前值跟传入值是否一样,一样则更新,否则失败。
作者 | Kornel 译者 | Sambodhi 策划 | 赵钰莹 本文最初发表于原作者个人博客,经原作者 Kornel 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。 使用 Rust 语言编写的程序,其运行时速度和内存使用情况应该和用 C 语言编写的程序相差不大,但是,由于这些语言的整体编程风格不同,所以它们的速度很难一概而论。本文总结了 Rust 和 C 有何相同之处,以及什么情况 C 更快,什么情况 Rust 更快。 声明:本文并非一个客观的基准,只是揭示了这些语言无可争辩的事实。这两种语言理论上能够实现什么
按需加载对象延迟加载实际是推迟进行创建对象,直到对其调用后才进行创建初始化,延迟(懒加载)的好处是提高系统性能,避免不必要的计算以及不必要的资源浪费。
答: 当我们在 4 核 8G 的机器上运 MySQL 5.7 时,大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS。但是当服务的用户量远超这个量的时候,并且读的量大于写数据的量的时候,那我们解决的办法之一就是将数据库进行主从读写分离。
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您可能已经在数据库的文档中看到了隔离级别,感到有些手足无措。很少有日常使用事务的例子真正提到了隔离。大多数使用数据库的默认隔离级别,并希望获得最好的隔离级别。这是一个需要理解的基本话题,如果你花点时间来研究这个指南,你会对SQL事务隔离有深入的认识。 基本的定义 为了正确地理解SQL隔离级别,我们首先应该考虑事务本身。交易的概念来自合同法:法律交易必须是原子的(要么所有的条款都适用,要么没有),一致的(遵守法律协议),并且是持久的(在承诺之后,各方不能收回他们的承诺)。这些属性是数据库管理系统中流行的“AC
乐观锁是一种乐观思想,即认为读多写少,遇到并发写的可能性低,每次去拿数据的时候都认为 别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数 据,采取在写时先读出当前版本号,然后加锁操作(比较跟上一次的版本号,如果一样则更新), 如果失败则要重复读-比较-写的操作。 java 中的乐观锁基本都是通过 CAS 操作实现的,CAS 是一种更新的原子操作,比较当前值跟传入 值是否一样,一样则更新,否则失败。
使用更新和删除操作时一定要用 WHERE 子句,不然会把整张表的数据都破坏。可以先用 SELECT 语句进行测试,防止错误删除。
事务指的是满足 ACID 特性的一组操作,可以通过 Commit 提交一个事务,也可以使用 Rollback 进行回滚。
写在文章前:本系列文章用于博主自己归纳复习一些基础知识,同时也分享给可能需要的人,因为水平有限,肯定存在诸多不足以及技术性错误,请大佬们及时指正。
1、Serializable (串行化):最严格的级别,事务串行执行,资源消耗最大;
初遇 Java给多线程编程提供了内置的支持。一个多线程程序包含两个或多个能并发运行的部分。程序的每一部分都称作一个线程,并且每个线程定义了一个独立的执行路径。 多线程是多任务的一种特别的形式,但多线程使用了更小的资源开销。 这里定义和线程相关的另一个术语 - 进程:一个进程包括由操作系统分配的内存空间,包含一个或多个线程。一个线程不能独立的存在,它必须是进程的一部分。一个进程一直运行,直到所有的非守候线程都结束运行后才能结束。 多线程能满足程序员编写高效率的程序来达到充分利用CPU的目的。 1. 多线程基
JMM与物理内存是完全不同的概念。工作内存可以存在于register、cache或ram。
个人总结:望对屏幕对面的您有所帮助 一. 线程概述 进程: 有独立的内存控件和系统资源 应用程序的执行实例 启动当前电脑任务管理器:taskmgr 进程是程序(任务)的执行过程,它持有资源(共享内存,
锁是计算机协调多个进程或纯线程并发访问某一资源的机制。在数据库中,除传统的计算资源(CPU、RAM、I/O)的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所在有数据库必须解决的一个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说,锁对数据库而言显得尤其重要,也更加复杂。
国庆在家无聊,我随手翻了一下家里数据库相关的书籍,这一翻我就看上瘾了,因为大学比较熟悉的一些数据库范式我居然都忘了,怀揣着好奇心我就看了一个小国庆。
前面我们介绍了偏向锁,轻量级锁,自旋锁相关知识。初次之外,锁升级过程还会涉及到重量级锁。重量级锁是并发编程中常用的同步机制之一,它能够确保对共享资源的互斥访问,但由于其较高的开销,需要在合适的场景中使用。今天我们就来深入聊聊关于重量级锁,以及他的原理和性能分析。
阿里、华为、腾讯Java技术面试题精选,由于不知道真正原作者,故用佚名,具体内容如下:
作为 Remix 的联合创始人,Ryan Florence 常常会被问到一个问题:
检查table_locks_waited和table_locks_immediate状态变量分析
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3月8日消息,一项研究发现了攻击英特尔处理器的新手段。该手段利用英特尔Coffee Lake和Skylake处理器的环形互连设计,发起侧通道攻击窃取敏感数据。
在数据库中,除传统的 计算资源(如CPU、RAM、I/O等)的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一 个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说,锁对数据库而言显得尤其重要,也更加复杂。本章我们着重讨论MySQL锁机制 的特点,常见的锁问题,以及解决MySQL锁问题的一些方法或建议。
https://mp.weixin.qq.com/s/n6bI335w7mJFoBeR2aJqVw
1 MySql的三种锁 1.1 表锁 开销小,加锁快 不会出现死锁 锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低 1.2行锁 开销大,加锁慢 会出现死锁 锁定粒度小,发生锁冲突的概率最低,并发度最高 1.3页锁 开销和加锁时间介于表锁和行锁之间 会出现死锁 锁定粒度介于表锁和行锁之间,并发度一般 1.4 引擎与锁 MyISAM和MEMORY支持表锁 BDB支持页锁,也支持表锁 Innodb既支持行锁,也支持表锁,默认行锁 //查询表锁争用情况 检查`table_locks_waited`和`table_l
InnoDB: 支持事务,行锁及无锁读提高了并发的效率,为了数据的完整性,支持外键
由于用户态的程序不能直接访问硬件,需要通过系统调用中转,导致许多情况下用户态的程序执行效率低于内核态,造成许多人有错误的认识。实际上,用户态和内核态的运行效率问题并不是绝对的,它们各有特点和适用场景,而Go语言选择在用户态管理goroutines正是基于效率和灵活性的考虑。
volatile,可以当之无愧的被称为Java并发编程中“出现频率最高的关键字”,常用于保持内存可见性和防止指令重排序。
1.进程: 通俗理解一个运行起来的程序或者软件叫做进程。 进程是操作系统资源分配的基本单位。 默认情况下一个进程会提供一个线程(主线程),线程依附在进程里,一个进程可创建多个线程。
概念:乐观锁认为一个线程去拿数据的时候不会有其他线程对数据进行更改,所以不会上锁。实现:CAS机制、版本号机制。以Atomic开头的包装类,例如AtomicBoolean,AtomicInteger,AtomicLong。
作者:阿呆变Geek 来源:jianshu.com/p/a53e1d01adde 下面是我自己收集整理的Java线程相关的面试题,可以用它来好好准备面试。 参考文档: 《Java核心技术 卷一》 Java线程面试题 Top 50:http://www.importnew.com/12773.html JAVA多线程和并发基础面试问答: http://ifeve.com/java-multi-threading-concurrency-interview-questions-with-answers/ 1
今天分享的是Java并发编程必备的72连环炮,希望通过这种连环炮的方式,让大家更好吸收知识点,同时也是面试中出现频率非常高。
线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位,它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。程序员可以通过它进行多处理器编程,你可以使用多线程对运算密集型任务提速。比如,如果一个线程完成一个任务要100毫秒,那么用十个线程完成该任务只需10毫秒。
转载自http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6297752.html
数据库锁定机制简单来说,就是数据库为了保证数据的一致性,而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁定机制,所以MySQL自然也不能例外。MySQL数据库由于其自身架构的特点,存在多种数据存储引擎,每种存储引擎所针对的应用场景特点都不太一样,为了满足各自特定应用场景的需求,每种存储引擎的锁定机制都是为各自所面对的特定场景而优化设计,所以各存储引擎的锁定机制也有较大区别。MySQL各存储引擎使用了三种类型(级别)的锁定机制:表级锁定,行级锁定和页级锁定。 1.表级锁定(table-level)
C和C++程序通常会对文件进行读写,并将此作为它们正常操作的一部分。不计其数的漏洞正是由这些程序与文件系统(其操作由底层操作系统定义)交互方式的不规则性而产生的。这些漏洞最常由文件的识别问题、特权管理不善,以及竞争条件导致。
在并发编程中,锁是保证线程安全的重要机制。然而,传统的锁在高并发场景下性能可能受到限制。为了解决这个问题,JUC引入了锁升级的概念,通过在运行时动态调整锁的状态,提升并发性能。前面我们分别介绍了无锁,偏向锁,轻量级锁,自旋锁,重量级锁的知识。这些其实就是JUC中对锁的优化而会转换的几种状态,也就是我们经常听到的锁升级。
CPU、内存、I/O 设备的速度是有极大差异的,为了合理利用 CPU 的高性能,平衡这三者的速度差异,计算机体系结构、操作系统、编译程序都做出了贡献,主要体现为:
一 背景 某个业务线商品开放用户申请免费试用,当某个商品特别吸引人时,比如iPhone6 。肯定有一大波人为了少卖一个肾而疯狂去抢申请资格。更有甚者利用机器人申请注册,于是简单的申请操作变成了秒杀行为。大量请求同时更新数据库中的同一个商品的申请次数,update 操作给表加上行锁,导致后面的请求全部排队等待前面一个update完成,释放行锁后才能处理下一个请求。大量后来请求等待,占用了数据库的连接。一旦数据库连接数被占满,就会导致后来的全部请求因拿不到连接而超时,业务请求出现无法及时处理的情况,数据库系统的RT会异常飙高,业务层由于等待出现超时,app 层的连接耗尽,一系列的雪崩效应! 二 解决方案 从上面的背景分析,解决热点数据并发更新需要注意核心问题: 减少直接对db层数据热点的并发更新,或者提供MySQL 更新同一行的吞吐量。本文从业务和数据库的设计层面来规划.同时也希望大家提更好的解决思路。 1 前端层面 前端是整个流量的入口, 正常业务访问时系统表现平稳,但是当有人恶意请求时,需要加上流控措施,比如常见的 a 需要用户回答问题,填写验证码,移动图像等等,防止或者减少有机器人来恶意请求。 b 页面上采用防止机器人的判断 两秒以内的成功请求一律拒绝。 c 通过设置nginx ,对同一个ip源的请求次数做限制,防止机器人来申请。 优点 有效减少或者防止有人利用机器人恶意请求 缺点 存在一定的误杀率,错杀了正常的请求。 2 应用层 应用程序接收前端前端请求,进行一系列的数据库操作,在我们规避了恶意请求之后如果还是有大量的数据库写访问请求,我们需要 a 对业务做降级 限制接口的调用次数,降低对数据库的请求压力。选择异步更新请求次数,弱化该商品申请次数的展现。类似于阅读次数,申请次数 ,与金额,库存无关的功能点。 b 通过异步更新来避免直接写数据库 。 应用使用分布式缓存(比如Tair/Redis)来存储某项商品的申请次数或者某人的申请次数,以商品id/user_id 或者将where 条件作为key,申请试用人数为value/符合某项具体条件的 count结果为value, 有用户申请成功则更新申请试用人数。不需要查询和实时写数据库,每隔一定时间/次数将结果写入数据库。 优点:该方法依赖于缓存,读写速度快,不需要实时更新数据库,减轻数据库并发写的压力; 缺点:缓存不是100%稳定,很容易丢,即使采用持久化的缓存,在高并发下有时也可能会出现异常,穿透缓存到db ,导致前端业务展现问题。 3 数据库层 a 将热点数据拆分,分在不同的库不同的表中,分散热点数据,减轻数据库并发更新热点带来的RT升高和应用连接等待时能保证业务能够正常访问其他商品表,损失局部可用性。 优点:实时读写数据库,前端展示数据的准确性。 缺点:业务逻辑稍显复杂。 b 限流补丁 针对某些特定的sql语句 从MySQL 层面加以限制,当系统thread_running达到一定值或者某个sql执行时间超过一定阈值则拒绝该sql的执行。(阿里内部已经实现限流版本)
J2SE1.5中java.util.concurrent包的大多数同步器(locks,barriers等)基于类AbstractQueuedSynchronizer(后文简称AQS)的简单框架,该框架(AQS)提供了原子性管理同步状态、排队的阻塞线程和解除线程。本文描述了基本原理、设计、实施、使用和性能框架。
前面介绍了多线程间是通过互斥锁与条件变量来保证共享数据的同步的,互斥锁主要是针对过程加锁来实现对共享资源的排他性访问。很多时候,对共享资源的访问主要是对某一数据结构的读写操作,如果数据结构本身就带有排他性访问的特性,也就相当于该数据结构自带一个细粒度的锁,对该数据结构的并发访问就能更加简单高效,这就是C++11提供的原子数据类型< atomic >。下面解释两个概念:
3. 直接调用该线程的 stop()方法来结束该线程—该方法通常容易导致死锁,不推荐使用。
任何线程都可以设置为守护线程和用户线程,通过方法Thread.setDaemon(bool on);true则把该线程设置为守护线程,反之则为用户线程。Thread.setDaemon()必须在Thread.start()之前调用,否则运行时会抛出异常。
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