======================= 问题描述： SQLite数据库同一时刻只允许单个线程写入，很多服务端程序会开很多线程，每个线程为一个客户端服务，如果有多个客户端同时发起写入请求，在服务端会因为某个线程尚未写入完成尚未解除对数据库的锁定而导致其他线程无法在限定的时间内完成写入操作而抛出异常...如果编写高并发的服务端程序，一定要对数据库的写入操作进行有效管理，常用的方案有两个：1）使用锁机制使得多个线程竞争进入临界区，确保同一时刻只有一个线程执行写入数据库的代码；2）连接数据库时设置参数timeout...，设置当数据库处于锁定状态时最长等待时间，sqlite3.connect()函数的参数timeout默认值为5秒，不适合服务端程序。
图-12中，当客户端向数据库节点发送写入请求时，客户端都不知道另一个客户端，因此不清楚哪个先发生。争辩哪个先发生其实没有大意义， 我们说支持写入并发，也就意味着它们的顺序不确定。...LWW实现了最终收敛目标，但以牺牲持久性为代价：若同一K有多个并发写，即使它们都给客户端通知成功（因为完成了写入w个副本），但最好也只有一个写入能存活，其他的将被静默丢弃。...LWW甚至可能删除那些非并发写。 一些场景如缓存系统，覆盖写是能接受的。若覆盖、丢失数据不可接受，则LWW不是好选择。...Happens-before关系和并发“此前发生”的关系和并发 如何判断两个操作是否并发？ 案例 如下图，两个写入非并发：A的插入先于B的增量修改，因为B递增的值是基于A插入的值。...B是因果依赖于A 如下图中的两个写入是并发：每个客户端启动写操作时，并不知道另一个客户端是否也在执行操作同样的K。
背景 当前架构的逻辑是将并发请求数据写入队列中，然后起一个单独的异步线程对数据进行串行处理。...这种方式的好处就是不用考虑并发的问题，当然其弊端也是显而易见的~ 乐观锁实现数据的并发更新 根据当前业务的数据更新在秒级，key 的碰撞率较低的情况。...笔者打算采用使用 CAS 乐观锁方案：使用 Lua 脚本实现 Redis 对数据的原子更新，即便是在并发的情况下其性能也会上一个级别。下面是 CAS 乐观锁实现数据并发更新的流程图： ?...redis.call('SET',keys[2],values[2]) redis.call('INCR',keys[1]) return 1 else return 0 end 可能存在问题及其解决方案 1，在并发冲突概率大的高竞争环境下...解决方法还是从分片技术的原理上找： 数据分片，就是一个 hash 的过程：对 key 做 md5，sha1 等 hash 算法，根据 hash 值分配到不同的机器上。
首先需要澄清一个事实：redis服务端是单线程处理客户端请求，也就是说客户端请求在服务端是串行化执行的，因此对服务端来说，并不存在并发问题。但业务方却存在并发操作redis中的同一个key的情况。...SETNX key value //key存在就不做任何操作，返回0；不存在操作成功返回1 复制代码 这种方式通过对需要操作的key加锁来保证并发操作的串行化。
firebase是一款针对Firebase数据库的安全工具，该工具基于Python 3开发，可以帮助广大研究人员针对目标Firebase数据库执行安全漏洞扫描、漏洞测试和错误配置检测等任务。...，每行一个数据库名称，该选项不能跟-d或-c一起使用； --dnsdumpster：使用DNSDumpster API收集数据库信息； --just-v：忽略没有安全漏洞的数据库； --amass：amass...扫描的输出文件路径 ([-o]选项)； 工具使用样例 下列命令将查询Alexa排名前150的域名以及DNSDumpster提供的数据库，结果将存储至results_1.json文件中，整个工具脚本将使用...4个并行进程执行任务： python3 firebase.py -p 4 -f results_1.json -c 150 --dnsdumpster 生成的JSON结果文件将包含收集到的数据库安全信息以及转储的内容...，每个数据库包含一个状态数据，可能的值如下： -2：未检测到漏洞； -1：目标数据库不存在； 0：可能可以执行进一步漏洞利用； 1：检测到漏洞； 许可证协议 本项目的开发与发布遵循MIT开源许可证协议
多数据中心操作 无主复制也适用于多数据中心操作，因其旨在更好的容忍并发写冲突、网络中断和延迟尖峰等。...无论数据中心如何，每个来自客户端的写入都会发送到所有副本，但客户端通常只等待来自其本地数据中心内的法定节点的确认，从而不会受到跨数据中心链路延迟和中断的影响。...对其他数据中心的高延迟写入通常被配置为异步发生，尽管配置有一定的灵活性【50,51】。 Riak将客户端和数据库节点之间的所有通信保持在一个数据中心本地，因此n描述了一个数据中心内的副本数量。...数据库集群之间的跨数据中心复制在后台异步发生，其风格类似于多领导者复制。 检测并发写入 Dynamo风格DB允许多个客户端对相同K并发写，即使使用严格quorum机制也可能冲突。...类似多主复制，但在DynamoDB中，在读修复或数据回传期间也可能产生并发写冲突。 由于网络延迟不稳定或局部失效，请求在不同节点可能不同顺序到达。
前一篇文章中有网友留言（Kepware 如何实现与PLC的通讯（点击阅读）），想了解如何将kepware采集到数据写入数据库，今天以SQL Server为例，给大家分享一下如何实现，当然你可以换为其他数据库如...3.4 设置需要连接的数据库，需要提前在SQL Server 数据库中建立数据库，如下连接到：JZGK_DATABASE 数据库。...然后进行Data Map的设置，将需要写入数据库的点添加到这里，点击“Browse”,查找到需要添加的点，如下图。 6....打开SQL Server数据，找到JZGK_DATABASE数据库，打开“表”，可以看到我们刚才在第6步中建立的表：dbo.data11，右键选择表进行查询，在右侧可以看到查询结果，Kepware以设定的速率将数据写入到了数据库中...至此实现了将现场设备的数据采集后实时写入数据库中，同时也为MES，ERP等系统提供了数据源。
我们整个系统的所有业务，订单，用户，优惠券、政策等等都在一个数据库系统，耦合性太高，数据不隔离。 像每天大量的用户关注、行为数据以及订单数据的写入，导致系统的写入性能持续下降。...以上这些问题均是由于大并发的写入操作导致目前的系统读写性能下降，并且系统可用性也在降低，这些都是现在阶段需要解决的，需要将这些数据进行分片，也就是分散开，均摊我们整个数据库的数据压力，同时也是解决单机数据容量以及性能的解决方案...垂直拆分好处： 有效解决了单个数据库或者表的数据存储瓶颈。 有效提高数据查询性能。 有效提高并发写入性能，因为是可以写到多个库里面了。...） 现在数据库的分库分表解决了我们数据库瓶颈、并发写入和读取等问题，也解决了我们扩展和数据隔离的问题，但是引入了分库分表，也会给我们带来一些问题： 04 怎么解决分库分表带来的问题 1，分区键 分区键就是我们用来进行分库分表的字段...总结，今天我们针对大并发的写入造成的我们数据库的瓶颈以及性能低下问题，我们就引入了分库分表的方案，主要分为数据库垂直拆分和水平拆分，也提到了拆分后给我们带来了哪些挑战并且给出相应的解决方案。
上一篇文章 讲了如何使用supabase，其实是为了将mapus协作地图 里使用的firebase，因为firebase在国内用不了哇，google的东西。...改造mapus的firebase为supabase，确实挺麻烦的。 首先要改成百度地图，因为要支持卫星图嘛。...然后firebase数据库特点是nosql，用json格式存储数据，supabase是传统的关系型数据库，需要先建表。...因为对firebase里的mapus所使用的数据结构在源码里有个大致的样子，但是具体不知道是什么类型，所以调试花了老大劲了，有什么简便的方法吗？...目前调试后的结果只能达到这个程度，没法和原版使用firebase的动画比。
原理golang中的map不是线程安全的，所以在并发的情况下不能直接使用map。
Eva向BleepingComputer 透露，他们找到了一些 Firebase 实例，这些实例要么完全没有设置安全规则，要么配置不当，从而允许对数据库的读取权限。...而且大部分网站还开放了写入权限，这非常不妥。在这些网站中，他们甚至发现了一家银行。...对于每一个暴露的数据库，Eva 的脚本 Catalyst 会检验哪些类型的数据是可获取的，并抽取了 100 条记录作为样本进行分析。...包含已曝光用户记录样本的数据库 来源：xyzeva 所有详细信息都整理在一个私人数据库中，该数据库提供了公司因安全设置不当而暴露的用户敏感信息的数量概览： 姓名：84221169 条（约 8400 万条...数据库）。
else { return true; } } } 四、controller 该接口只负责接收前台上传的文件，和遍历打印Analysis工具类解析出的数据...} map.put("status","success"); return map; } } 五、测试 准备导入的excel文件 运行后的控制台打印的数据
好方法 Python利用pandas处理Excel数据的应用 最近迷上了高效处理数据的pandas，其实这个是用来做数据分析的，如果你是做大数据分析和测试的，那么这个是非常的有用的！！...：Python 以及student， Python的表单数据如下所示： ?...image student的表单数据如下所示： ?...print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data)) 得到的结果如下所示: ?...我们有这样的数据， ?
需要并发写入的锁提供程序 对于某些场景来说可能是必要的，但可能并不适合所有场景。因此我们首先看看为什么当并发写入Hudi 或任何表格式时我们需要锁提供程序。...如果两个并发写入修改同一组数据，我们只能允许其中一个成功并中止另一个，因为至少与乐观并发控制（OCC）存在冲突。我们可以尝试设计和实现基于 MVCC 的模型，但当前还没有做到这一点。...因此仅使用纯 OCC，任何两个并发写入重叠数据都无法成功。因此为了解决冲突和某些表管理服务，我们需要锁，因为在任何时间点只有其中一个可以操作临界区。...元数据表 必须禁用元数据表，因为我们有一个先决条件，即如果有多个写入端，需要锁定元数据表。...为两个并发 Spark 写入端尝试上述一组配置，并使用清理和归档设置进行了 100 多次提交测试。还进行故障演练并且事物完好无损。输入数据与两个写入端从 Hudi 读取的快照相匹配。
Excel表要写入数据库，毕竟通过pandas来操作复杂的数据还是很有难度的，有多少种数据库，就有多少种数据库引擎，要下载多少python数据库包，同样对Excel写入数据库的操作，可以基于excel按行写入...基于openpyxl写入数据的操作包括，以下几步 1、基于表名构造一个绑定变量的SQL 2、读取excel表，转换为list 3、逐行写入，最后提交 踩坑如下： cx_Oracle.DatabaseError...: DPI-1043:invalid number一般是excel表出现空值 还有就是一些生僻的汉字写入数据库的时候，报汉字编码错误，没找到合适的解决办法。...print(SQL) return SQL conn_str = cx_Oracle.makedsn('127.0.0.1', '1521', service_name='ORCL2') # 数据库信息...() for data in datalist: c.execute(sql,tuple(data)) conn.commit() c.close() 基于pandas写入数据库
，是数据库事务实现的基石，在确保事务隔离性正确的前提下，尽可能提高事务的并发度。...为了提高事务的并发度，则ISO定义了几种不同的隔离级别，让数据库在不同隔离级别下提供不同的正确性保证，在并发度和正确性之间取舍。...本文主要描述关系数据库的并发控制理论，不会过多涉及MySQL等数据库的实现细节，避免局限于这些数据库的具体实现。...串行化的含义是完全限制并发；可串行化是在能保证一致性的情况下，允许某些并发的操作被执行；以提高数据库整体的运行效率。...基于可串行化快照隔离的并发控制快照快照snapshot 数据库中数据和状态的某一版本（可以认为只要哪怕有一个数据修改，数据库就会产生一个新版本）。
关于FirebaseExploiter FirebaseExploiter是一款针对Firebase数据库的安全漏洞扫描与发现工具，该工具专为漏洞Hunter和渗透测试人员设计，在该工具的帮助下，...广大研究人员可以轻松识别出Firebase数据库中存在的可利用的安全问题。...功能介绍 1、支持对列表中的目标主机执行大规模漏洞扫描； 2、支持在exploit.json文件中自定义JSON数据并在漏洞利用过程中上传； 3、支持漏洞利用过程中的自定义URI路径；...数据库： 利用Firebase数据库漏洞，并写入自己的JSON文档： 以正确的JSON格式创建自己的exploit.json文件，并利用目标Firebase数据库中的安全漏洞。...检查漏洞利用URL并验证漏洞： 针对目标Firebase数据库添加自定义路径： 针对文件列表中的目标主机扫描不安全的Firebase数据库： 利用列表主机中Firebase数据库漏洞： 许可证协议
1背景 客户在给系统打补丁之后需要重启服务器，数据库在重启之后，read_only 的设置与标准配置 文件中不一致，导致主库在启动之后无法按照预期写入。...已知并没有外部程序会对数据库做只读的设置，那么会是哪里出了问题？...尝试看看对数据库的历史操作记录，确认是否有用户对数据库做过 read_only 配置的操作： # 通过 /root/.mysql_history ，看到这样的历史记录： set PERSIST_ONLY...官网说明补充 官网搜索 PERSIST_ONLY[2] ，这个操作会将设置写入 mysqld-auto.cnf[3] ，也可以通过 RESET PERSIST 来删除写入此文件的配置。...官方描述还提到，配置文件需要登录 MySQL 的服务器去修改，而且 SET GLOBAL 的操作是运行时功能，无法持久化到数据库运行依据的配置文件 ，更不会延续到后续的配置，因此提供了 PERSIST
导语：在腾讯金融科技数据应用部的全民 BI 项目里，我们每天面对超过 10 亿级的数据写入，提高 ES 写入性能迫在眉睫，在最近的一次优化中，有幸参与到了 Elasticsearch 开源社区中。...背景 为了更便捷地分析数据，腾讯金融科技数据应用部去年推出了全民 BI 的系统。这个系统通过 Elasticsearch 进行基础的统计，超过 10 亿级的数据量需要尽可能快速地导入到 ES 系统中。...优化前的准备 我们准备了 1000 万的数据，并在原程序（Spark 程序写入）上进行了几轮单机压测，得到了一些基本的性能数据。...Macbook Pro 15，6核12线程 数据量 1000 万，每个 document 400 个字段，10 个线程并发（考虑 mac cpu Turbo 4.5G ，服务器 2.4G（24核），所以只采用...10 线程并发） 验证写入耗时 549s（约 10 分钟）。
1、简介 本文主要演示日常开发中利用多线程写入文件存在的问题,以及解决方案,本文使用最常用的日志案例!...2、使用File.AppendAllText写入日志 这是种常规的做法,通过File定位到日志文件所在位置,然后写入相应的日志内容,代码如下: static string _filePath...} static void WriteLogAsync() { var logRequestNum = 100000;//请求写入日志次数...内容全部写入成功,但是还没有结束,原因是,反编译 ? 一直反编译下去,会发现 ?...用的是同步Api,所以代码可以继续优化,同步意味着每个线程在写入文件时,当前的写入托管代码会转换成托管代码,最后,Windows会把当前写入操作的数据初始化成IRP数据包传给硬件设备,之后硬件设备开始执行写入操作
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