WiredTiger存储引擎系列文章将从逻辑正确、内容完整的角度全面介绍WiredTiger存储引擎。本篇是WiredTiger存储引擎系列文章第5篇，前面篇章分别是：
MySQL是一个 客户端／服务器 架构的软件，对于同一个服务器来说，可以有若干个客户端与之连接，每 个客户端与服务器连接上之后，就可以称为一个会话（ Session ）。每个客户端都可以在自己的会话中 向服务器发出请求语句，一个请求语句可能是某个事务的一部分，也就是对于服务器来说可能同时处理 多个事务。事务有 隔离性 的特性，理论上在某个事务 对某个数据进行访问 时，其他事务应该进行 排 队 ，当该事务提交之后，其他事务才可以继续访问这个数据。但是这样对 性能影响太大 ，我们既想保持 事务的隔离性，又想让服务器在处理访问同一数据的多个事务时 性能尽量高些 ，那就看二者如何权衡取 舍了。
NFS是Net FileSystem的简称，最早由Sun公司为解决Unix网络主机间的目录共享而研发。
这个问题网上的答案其实很多，但是大多不靠谱。 比如推荐使用仅一次控制器，但是仅一次控制器对线程组无效；比如推荐跨线程组调用，但是这样比较繁琐，新人也搞不定； 其实只要各位对元件熟悉，这个问题很简单
1.加入redis缓存的方式，判断是否redis中存在？第一次从数据库里面取，放入redis中，第二次的时候直接从redis里面取。明显并发可以上去。吞吐量也可以明显提高。如果商品价格发生变化，及时的维护redis中的缓存。
锁是计算机协调多个进程或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（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。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 MongoDB作为领先的NoSQL，为了支撑更多的需求场景，也在不断完善其功能。从早期支持大吞吐量读/写操作的MMAPv1存储引擎，到引入支持高并发操作的WiredTiger存储引擎，以及对事务功能的持续演进，MongoDB不仅保留了最初的架构优势，同时又汲取了其他数据库的优点。 MongoDB从 3.0版本引入WiredTiger存储引擎之后开始支持事务，MongoDB 3.6之前的版本只能支持单文档的事务，从MongoDB 4.0版本开始支持复制集部
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工程师 Jim Anderson 分享了他的经验，他写了一篇关于「通过并发性加快 python 程序的速度」的文章。Jim 有多年的编程经验，并且使用过各种编程语言。他曾做过嵌入式系统相关的工作，开发过分布式系统，并且参加过许多会议。
事务开始后所有操作，要么全部做完，要么全部不做。事务是一个不可分割的整体。事务在执行过程中出错，会回滚到事务开始之前的状态，以此来保证事务的完整性。类似于原子在物理上的解释：指化学反应不可再分的基本微粒，原子在化学反应中不可分割 。
并行 parallel:将一件事情分成很多小的部分，让每一部分同时执行，最后将执行结果汇总。
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，Mysql也不例外。
python中的并发是同时发生的事情由线程，任务，进程调用（实际上还是按顺序运行的一系列指令）。宏观上看，线程，任务和进程是相同的，细节上他们代表不同的东西。事实上只有多进程在同一时间运行着多个任务，线程和异步都在单个处理器运行，即一次只能处理一个任务。
刚进入公司，由于对抓取这块比较有经验，然后刚好业务也是有一部分抓取的。于是我的任务就先是这些数据采集。 采用异步请求之后的效果：
mysql：以表级锁为主，对资源锁定的粒度很大，如果一个session对一个表加锁时间过长，会让其他session无法更新此表中的数据。
所谓死锁：是指两个或两个以上的进程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用，它们都将无法推进下去.此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程。表级锁不会产生死锁.所以解决死锁主要还是针对于最常用的InnoDB。
作者介绍 崔华 网名 dbsnake Oracle ACE Director，ACOUG 核心专家 UTL_FILE包可以用来读写操作系统上的文本文件，UTL_FILE提供了在客户端（FORM等等
写了一段代码，开了6000个客户端，去并发RPC请求，服务端收到RPC之后会随机10~2500ms 延时之后再返回。丢到我的VPS上之后，也没在意，过了两天就忘记这回事了。
在数据库中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;
最近总结了一波死锁问题，和大家分享一下，我这也是从网上各种浏览博客得来，希望原作者见谅，参考博客文末下方。
blog.csdn.net/tr1912/article/details/81668423
并发性是oltp数据库最重要的特性，但并发涉及到资源的获取、共享与锁定。 On-Line Transaction Processing联机事务处理过程(OLTP)
注意: 上图已经告知我们mongo不支持事务，在开发项目应用时，想要保证数据的完整性请考虑关系型数据库（经典例子银行转账）。 mongo提供了许多原子操作，比如文档的保存，修改，删除等，都是原子操作。所谓原子操作就是要么这个文档保存到mongodb，要么没有保存到mongodb，不会出现查询到的文档不完整的情况。
这个问题网上的答案其实很多，但是大多不靠谱。 比如推荐使用仅一次控制器，但是仅一次控制器对线程组无效；比如推荐跨线程组调用，但是这样比较繁琐，新人也搞不定； 其实只要各位对元件熟悉，这个问题很简单。。。。
锁类型/引擎 行锁 表锁 页锁 MyISAM 有 InnoDB 有 有 BDB（被InnoDB取代） 有 有 锁的分类 表锁：开销小，加锁快，不会死锁，粒度大，冲突率高，并发低。 行锁：开销大，加锁慢，会死锁，粒度小，冲突率低，并发高。 页锁：处于表锁和行锁之间，会死锁。 锁的适用场景 表锁：更适用于查询为主，按少量索引条件更新。 行锁：更适用于大量按索引并发更新少量不同数据，同时又有并发查询。 MyISAM表锁 查看锁争用相关参数：show status
MyISAM写阻塞读的例子 session 1 session 2 lock table user write; select * from user; //返回查询结果 select * from user; //被阻塞，等待锁被释放 unlock tables; 获得锁，返回查询结果 注：
对于软件开发人员来说，有时候我们需要面对瞬时海量的并发请求，例如阿里双十一等活动，当处理并发流程时需要我们通过各种机制保持数据一致性，其中，最有效的一种机制就是锁机制。而对于数据库管理人员来说，并发问题同样存在。并发问题的本质在于一条逻辑代码在机器层面可能需要几条指令来完成，也就是说这条逻辑代码可能在多个机器周期内完成，如果在顺时执行时这样执行是不会存在问题的，而在并发执行时就会出现数据不一致的情况。这种最小的逻辑指令对应到数据库中就是事务，事务包含原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、一致性（Consistency）和持久性（Durability）。而由于一个事务在机器层面可能需要几条指令完成，这也意味着它在并发时会出现如下问题：脏读、不可重复读和幻读，下面以MySQL为例详细介绍在什么情况下可能会出现上述问题。
任何一个数据库最主要功能之一是可扩展。如果不删除彼此，则尽可能较少锁竞争从而达到这个目的。由于read、write、update、delete是数据库中最主要且频繁进行的操作，所以并发执行这些操作时不被阻塞则显得非常重要。为了达到这种目的，大部分数据库使用多版本并发控制（Multi-Version Concurrency Control）这种并发模型。这种模型能够将竞争减少到最低限度。
ThreadLocal是一种实现将变量在各线程之间隔离的方案，也叫线程局部变量表。在Java中每个线程都拥有一个ThreadLocal下的ThreadLocalMap类型的变量，它用来存储定义在线程中的ThreadLocal对象，ThreadLocalMap的键是一个弱引用，指向对应的ThreadLocal对象。但值得每一位Java开发者注意的是ThreadLocal变量如果不及时remove()会造成严重的内存泄露问题。 在JDK 20 Early-Access Build 28版本中便针对ThreadLocal类重新设计了一个ScopedValue类。ScopedValue是一个JDK孵化功能在已发布的JDK20版本中需要手动配置才能使用，ScopedValue的作用是在某些情况下作为ThreadLocal的替代。在同一线程上运行的不同代码可以通过ScopedValue共享不可变的值。ScopedValue主要是为了解决虚拟线程使用ThreadLocal时可能存在的一些问题。 在本期文章中讲会介绍几个ThreadLocal在开发实战中的案例背景以及详细介绍在JDK19中提出的新的并发工具和JDK20正在孵化的ScopedValue类。
生活中，最常见的案例之一，十字路口没有红绿灯，到了十字路口相互不让，最后，整个马路瘫痪，在我们技术层面称之为死锁。
Session在网络应用中，称为“会话控制” Session 对象存储特定用户会话所需的属性及配置信息。这样，当用户在应用程序的 Web 页之间跳转时，存储在 Session 对象中的变量将不会丢失，而是在整个用户会话中一直存在下去 当用户请求来自应用程序的 Web 页时，如果该用户还没有会话，则 Web 服务器将自动创建一个 Session 对象 当会话过期或被放弃后，服务器将终止该会话 Session 对象最常见的一个用法就是存储用户的首选项 管理 Session超时时间 Session
前言php默认使用文件存储session，如果并发量大，效率会非常低。而redis对高并发的支持非常好，可以利用redis替换文件来存储session。
前言 当我们需要批量下载图片的时候，requests 库会比较慢，如果一个个下载，出现阻塞的时候，后面的都会阻塞卡住，假死状态。当然你用多线程也能提高效率。 这里介绍用aiohttp 异步批量下载图片 异步批量下载图片 话不多说，直接看代码 import aiohttp import asyncio from pathlib import Path async def down_img(session, url): """下载图片""" name = url.split('/')[-1]
缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制，应用程序在运行时从缓存读写数据，在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。
ThreadLocal是一种实现将变量在各线程之间隔离的方案，也叫线程局部变量表。在Java中每个线程都拥有一个ThreadLocal下的ThreadLocalMap类型的变量，它用来存储定义在线程中的ThreadLocal对象，ThreadLocalMap的键是一个弱引用，指向对应的ThreadLocal对象。
一般情况下，大家对Python原生的并发/并行工作方式：进程、线程和协程的关系与区别都能讲清楚。甚至具体的对象名称、内置方法都可以如数家珍，这显然是极好的，但我们其实都忽略了一个问题，就是具体应用场景，三者的使用目的是一样的，话句话说，使用结果是一样的，都可以提高程序运行的效率，但到底那种场景用那种方式更好一点？
朋友公司的产品已经做了11个年头了，在餐饮业可以说数一数二，网站架构从原始的单一应用一直演变至今，已经十分庞大了，不说完美，但是可支撑的业务量已经十分强大。最近受邀参与了他们的架构分享会，在此我也总结
数据库锁就是一种保证数据一致性而使各种共享资源在被并发访问，并发访问人有序所设计的一种规则。
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
数据库通常会同时执行多个事务，这些事务可能同时对同一批数据进行增删改查操作，可能会导致脏写、脏读、不可重复读和幻读等问题。
MySQL 基础 几个常考的知识点 什么是事务？ 事务是数据库并发控制的基本单位 事务可以看作是一系列 SQL 语句的集合 事务必须要么全部执行成功，要么全部执行失败（回滚） 举个例子 转账操作是事务使用的一个常见场景。 Transaction 示例 session.begin() try: item1 = session.query(Item).get(1) item2 = session.query(Item).get(2) item1.foo = 'bar' item
image.png 当网站业务规模和访问量的逐步增大，原本由单台服务器、单个域名组成的网站架构可能已经无法满足发展需要 此时会购买更多的服务器，并且以频道化的方式启用多个二级子域名，然后根据业务功能将网站分别部署在独立的服务器上，或者通过负载均衡技术让多个频道共享一组服务器 如果我们把网站程序分别部署到多台服务器上，而且独立为几个二级域名，由于Session存在实现原理上的局限性（例如PHP中Session默认以文件的形式保存在本地服务器的硬盘上），这使得网站用户不得不经常在几个频道间来回输入用户名和密码
侠义上来说，可以理解为系统注册用户数；广义上来说，可以理解为所有访问过系统的用户数
对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题，但话又说回来了，既然逃避不掉，那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧。
1、Oracle是大型的数据库而Mysql是中小型数据库；Mysql是开源的，Oracle是收费的，且价格昂贵。
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