当多个线程同时共享 ，同一个全局变量或静态变量，在做写的操作时，可能会发生数据冲突问题。
以上是一些常见的解决数据冲突的策略，在实际应用中可以根据具体情况选择合适的策略来解决数据冲突问题。
数据同步一致性是现代分布式系统中的一个关键问题。随着云计算和大数据应用的广泛采用，保持数据的一致性变得尤为重要。在本文中，我们将探讨数据同步一致性的挑战，介绍一些常见的解决方案，以及如何构建一个高效的数据同步一致性解决方案。最后，我们将提供一个代码示例，演示如何实现数据同步一致性的一个简单但强大的解决方案。
最初开始，指令一条一条顺序执行，后来当工艺进步了，CPU中的元件越来越多，而在原来的顺序执行的过程中，只有一条指令的某一个阶段在执行，如取指，取数据等等，其他元件都处于等待的状态，于是为了提高CPU吞吐量，以及指令并行的效率，于是PipeLine应运而生
转自：https://www.cnblogs.com/bangerlee/p/5448766.html
在 Linux 系统中，文件锁定是一种对文件进行保护的方法，可以防止多个进程同时访问同一个文件，从而导致数据损坏或者冲突。文件锁定命令是一组用于在 Linux 系统中实现文件锁定操作的命令，它们可以用于对文件进行加锁或解锁，控制文件的访问权限，保证系统的稳定性和安全性。在本文中，我们将详细介绍 Linux 中的文件锁定命令，包括锁定的类型、命令的使用方法、常见问题及解决方法等内容。
分布式系统解决了传统单体架构的单点问题和性能容量问题，另一方面也带来了很多的问题，其中一个问题就是多节点的时间同步问题：
来源：https://blog.dogchao.cn/?p=299 前言 后台服务可以划分为两类，有状态和无状态。高可用对于无状态的应用来说是比较简单的，无状态的应用，只需要通过 F5 或者任何代理
就是线程同步的意思，就是当一个程序对一个线程安全的方法或者语句进行访问的时候，其他的不能再对他进行操作了，必须等到这次访问结束以后才能对这个线程安全的方法进行访问
作者丨DongGuoChao 来源丨https://blog.dogchao.cn/?p=299 导读：异地多活，作为一种高可用部署架构，成为大中型互联网公司的选择。像大家熟知的大型互联网公司，如阿里
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 后台服务可以划分为两类，有状态和无状态。高可用对于无状态的应用来说是比较简单的，无状态的应用，只需要通过F5或者任何代理的方式就可以很好的解决。后文描述的主要是针对有状态的服务进行分析。服务端进行状态维护主要是通过磁盘或内存进行保存，比如MySQL数据库，redis等内存数据库。除了这两种类型的维护方式，还有jvm的内存的状态维持，但jvm的状态生命周期通常很短。 高可用的一些解决方案 高可用，从发展来看，大致经过了这几个
今天和同事聊了下两地三中心的一些理解，后续会在MySQL和Redis方向的高可用架构方案上做一些东西。这算是一个讨论的开始吧。
服务注册中心不可能是单点的，一定会有一个集群，那么集群中的服务注册信息如何在集群中保持一致的呢？
在双向复制，数据多活中，核心的一个部分就是数据处理，如何保证数据的如下几个问题，是整个方案设计的关键技术。
今天搭建了一套双主复制的架构，这种架构包含两台服务器，每一台都被配置成对方的主库和备库，是一种特殊的主从，架构图如下：
一般情况下，我们在定义表模型的时候，会使用time.Time，但是会根据当前时间存储。返回给前端的时候做时区转换会比较复杂，所以一般用int64:
这样就能极大的缓解压力，而具体能同时允许多少用例运行，这个你可以自行设置，可以最大，也可以1个，根据你的服务器来选择吧，每个项目设置都不同。
逻辑复制的行为类似于正常的DML操作，即便数据在订阅者节点本地被修改，逻辑复制也会根据收到的更改来更新数据。如果流入的数据违背了任何约束，复制将停止。这种情况被称为一个冲突。在复制UPDATE或DELETE操作时，缺失的数据将不会产生冲突并且这类操作将被简单地跳过。
乐观锁:指更新DB时,想法很乐观,认为这次操作保证不会导致冲突,并不进行任何其它处理(即不加锁),而在进行更新时,在判断是否有冲突(通过version)
系统的高可用架构就是要在上述各种故障情况下，保证系统依然可用提供服务，具体包括以下几种架构方案。
摘要：本文整理自顺丰大数据研发工程师覃立辉在 5月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：
对于双主MySQL设置，确实需要对写操作进行分区以避免数据冲突。以下是一些可能的策略：
Python中的列表不是线程安全的，在多线程环境下，对列表的操作可能会导致数据冲突或错误。但是，并非所有列表操作都是线程不安全的。如果操作是原子的，也就是说不能被线程调度机制打断，那么就没有问题。比如L.append(x)和L.pop()就是原子操作，所以是thread安全。如果操作不是原子的，或者涉及修改多个列表元素，那么就需要使用锁或者其他同步机制来保证线程安全。例如，Li = Lj 和 L.append(L- 1) 不是原子操作，因此它们可能会导致冲突。可以使用 dis 模块来检查操作是否是原子操作。
vdbench源码下载地址：https://www.oracle.com/downloads/server-storage/vdbench-source-downloads.html
在参与公司几个多数据中心项目的容灾架构设计后，积累了一些高可用和多数据中心容灾的一些思考，总结和分享出来希望一起和大家学习。
向量时钟，最早是用于分布式系统中进程间的时间同步。由于在分布式系统中没有一个直接的全局逻辑时钟。在一个由n个并发进程构成的系统中，每个事件的逻辑时钟均由一个n维向量（n元组）构成，其中第i维（分量）对应于第i个进程的逻辑时钟Vi
答:Runnable 接口好，因为实现了接口还可以继续继承。继承 Thread 类不能再 继承。
mysqldump 的 --extended-insert 表示长INSERT，多row在一起批量INSERT，提高导入效率，和没有开启 -e 的备份导入耗时至少相差3、4倍，默认开启；用--extended-insert=false关闭。强烈建议开启，
乐观锁是一种常用的并发控制机制，适用于高并发读取、少量写入的场景。它的主要思想是，每次读取数据时都假设没有其他线程对数据进行修改，只有在更新数据时才会根据实际情况进行并发冲突的检测和处理。
互斥同步最主要的问题就是线程阻塞和唤醒所带来的性能问题，因此这种同步也称为阻塞同步。
移动智能应用可以分为在线模式、纯离线模式与“在线+离线”混合模式。在线模式下系统数据一般存储在服务器端的大中型数据库（如 SQL Server、Oracle、MySQL 等），移动应用依赖于稳定可靠的网络连接；纯离线模式下系统数据一般存储在移动终端的轻量级数据库（如 SQLite等），移动应用不需要网络连接；“在线+离线”混合模式则比较复杂，通常情况下系统数据存储在服务器端，移动终端暂存部分数据，因而形成了分布式异构数据库。在移动应用运行过程中，当移动终端或服务器端执行数据更新操作后，为了保证数据的完整性和一致性，需要进行双向的数据同步。然而，由于移动网络本身具有复杂性、动态性、弱连接性以及通信延迟与带宽相对有限等特性，因而移动应用的数据同步技术备受考验。
我们前面反复强调，在 Go 语言并发编程中，倡导「使用通信共享内存，不要使用共享内存通信」，而这个通信的媒介就是我们前面花大量篇幅介绍的通道（Channel），通道是线程安全的，不需要考虑数据冲突问题，面对并发问题，我们始终应该优先考虑使用通道，它是 first class 级别的，但是纵使有主角光环加持，通道也不是万能的，它也需要配角，这也是共享内存存在的价值，其他语言中主流的并发编程都是通过共享内存实现的，共享内存必然涉及并发过程中的共享数据冲突问题，而为了解决数据冲突问题，Go 语言沿袭了传统的并发编程解决方案 —— 锁机制，这些锁都位于 sync 包中。
在实验环境MySQL5.6、存储引擎：InnoDB中，揭开“锁”的神秘面纱，捋一捋我对这几个概念的想法
在上一篇文章中，我们探讨了进程间通信的三种常见机制：管道、消息队列和共享内存。我们了解到，这些机制各有其特点和适用场景，可以根据实际需求选择合适的机制进行进程间通信。然而，进程间通信并不仅限于这三种方式。
报错代码：VM3950:37 TypeError: _self.$scopedSlots.default is not a function
本文参考了网上众多文章，把 Amazon Dynamo 架构汇总成文，为后续源码分析奠定基础。
在电商秒杀等高并发场景中，仅仅开启事务还是无法避免数据冲突。比如用户A和用户B获取某一商品的库存并尝试对其修改，A, B查询的商品库存都为5件，结果A下单5件，B也下单5件，这就出现问题了。解决方案就是操作( 查询或修改)某个商品库存信息时对其加锁。锁有悲观锁和乐观锁。
数据复制在企业信息化建设中是非常重要的一环，不管是建设数据仓库，还是搭建灾备系统，都需要确定数据复制策略。
MySQL InnoDB Cluster 是一个完整的高可用解决方案，它集成了MySQL Group Replication、MySQL Router和MySQL Shell，以提供高可用性、可伸缩性和可管理性。Group Replication是InnoDB Cluster的核心组件，它利用Paxos算法的变体来实现分布式一致性。下面我们将通过InnoDB Cluster的实现案例来探讨在两个成员的情况下Paxos算法如何帮助实现一致性：
在生产环境的数据迁移中，发生误操作真是很不愿意看到，今天自己总结了一下，从个人的经验来看有以下的几种操作或者是失误导致的问题。有一些错误自己已经犯过。 外键 不管是使用imp/impdp,sqlldr还是使用Insert append的方式导入数据，如果存在外键的约束，在数据导入前最好都设置为disable,要不数据导入的时候很可能发生冲突，因为批量的数据导入很可能开启多个并发进程，如果你不能完全控制导入的先后顺序，最好还是disable掉。 触发器 触发器在数据导入前最好和开发组确认，如果忽略了这个
线程要不要锁住同步资源就是我们平时讲的并发策略，他们主要是在处理线程同步资源时的假设和操作方式上的不同。
记得在上大学那会开始，在大学的课堂上，常常会听到老师讲什么共享锁，排它锁各种锁的词汇，以前仅仅听过一次就没有管了，并没有进行深入的研究
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在今天的数字化世界中，高并发是许多应用程序不可避免的挑战之一。无论是社交媒体、电子商务还是金融系统，都需要处理大量的数据并提供快速响应。然而，高并发环境下如何保证数据的修改安全性却是一个复杂而关键的问题。在本文中，我们将探讨高并发下的数据修改安全策略，并提供一个示例代码演示，帮助您应对这一挑战。
软件开发领域有一个著名的“不可能三角”——质量、成本、时间，三者无法兼得。这也是 IT 行业没有银弹解决方案的根因所在，就好像分布式系统在带来高并发能力，突破 CPU 计算瓶颈与存储限制时，不可避免地带来了数据一致性的问题。 网上谈论数据一致性的文章不少，大多从算法的角度切入，本文作者选择了从服务架构的角度切入，详细拆解了主从架构、主主架构、无主架构三种架构模式下，数据一致性的难点与解决方案。
当我们想要在业务中引入“乐观锁”时，应该要思考清楚它的概念，为了更加形象的理解“乐观锁”，我们可以先看一下认识下悲观锁。
众所周知，Elasticsearch是⼀个实时的分布式搜索引擎，为⽤户提供搜索服务。当我们决定存储某种数据，在创建索引的时候就需要将数据结构，即Mapping确定下来，于此同时索引的设定和很多固定配置将不能改变。
JDK提供了ThreadLocal，用于构造线程安全的对象，ThreadLocal通过Thread的ThreadLocalMap内部属性来保证线程安全，而ThreadLocalMap的key是ThreadLocal。通过map这种数据结构来存储线程相关的数据。而Netty里的FastThreadLocal是如何做到比ThreadLocal有更快的速度的呢。下面来分析Netty里FastThreadLocal的实现:
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