在实际的开发中，我们经常会遇到同一秒内多次调用接口的情况。如果不进行处理，可能会导致接口重复执行，造成数据异常或其他问题。因此，我们需要一种方法来避免同一秒内重复调用接口的问题。
Java提供了很多种锁的接口和实现，通过对各种锁的使用发现理解锁的概念是很重要的。
在开发定时任务时，如果任务执行周期较短，可能会导致任务在前一次执行尚未完成时就再次触发，从而产生重复执行的问题。为了解决这个问题，我们可以借助Redisson的RLock锁机制，确保任务只有在前一次执行完成后才能再次执行。本文将介绍如何使用Redisson RLock锁来避免定时任务的重复执行。
Python的解释器，从运行过程上来说就是在模拟一个CPU的处理，只要理解了这一点，python中鼎鼎大名的全局解释锁和多进程也就能够理解了。（Ps:在远古时代，python社区试图把python的解释锁拿掉，但是效果并不理想，因为共享资源及其产生的锁机制极大的制约了处理速度。虽说如此，但是我们还是可以基于多台服务器，用python实现一个简单的分布式架构和多进程处理框架的，不过这又是另一话题了。）所以，在只要理解了CPU的处理机制也就理解了python的解释器。
协程式单线程 子程序，或者称为函数，在所有语言中都是层级调用，比如A调用B，B在执行过程中又调用了C，C执行完毕返回，B执行完毕返回，最后是A执行完毕。所以子程序调用是通过栈实现的，一个线程就是执行一个子程序。 协程不同于线程，线程是抢占式的调度，而协程是协同式的调度，协程需要自己做调度。 子程序调用总是一个入口，一次返回，调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。 协程优势是极高的执行效率
每个运行的进程，系统都会分配一个相关的运行环境，一般的可以将该运行环境认为是进程环境变量的集合，当进程启动的时候，环境变量就确定了，只有当前进程才能够修改其环境变量。Python的os模块中提供了environ属性，来记录当前进程的运行环境，environ是字典数据结构，以key-value的方式存储环境变量（key是环境变量的变量名，一般要求字母全部大写），value是对应的环境变量的值：
在java中，我们进行多线程操作的时候，一般都会用到锁的机制。并且在锁中我们一般用到的是synchronized和ReentrantLock两种，当然还有更加细化的读写锁。我们这里api的使用不讲解。在学习锁机制之前，我们需要了解几个概念。 原子性：相关操作中，不会被其他线程干扰，安全的运行到结束。一般通过同步操作来实现。 可见性：当某个线程修改了共享变量。其状态可以立刻让其他线程了解到。通常解释为本地内存数据反映到主内存上。关键字volative字就是这么做的。 有序性： 保持线程内的串行语义，避免指令重
背景 前几天有人在群里问，“正交测试法”在工作中用不用的到。借此说一下我的看法。 正文 在测试工作中，多数系统都需要设计我称之为“竞争条件测试”的用例。何为“竞争条件测试”，即多个进程或线程操作统一资
写在前面的话：程序中的并发，是导致临界区竞争的根本原因，而解决这个问题的最常用办法就是锁机制，而mutex是Go语言之中最基本的一种锁机制。
在使用Python爬虫分布式架构中可能出现以下的问题，我们针对这些问题，列出相应解决方案：
在多用户环境中，在同一时间可能会有多个用户更新相同的记录，这会产生冲突。这就是著名的并发性问题。
多线程并发访问同一个资源问题，假如线程A获取变量之后修改变量值，线程C在此时也获取变量值并且修改，两个线程同时并发处理一个变量，就会导致并发问题。
首先我们理解下两种不同思路的锁，乐观锁和悲观锁。 这两种锁机制，是在多用户环境并发控制的两种所机制。下面看百度百科对乐观锁和悲观锁两种锁机制的定义：
乐观锁和悲观锁是数据库并发控制中的两个重要概念。在多用户并发访问数据库时，为了防止数据出现不一致的情况，需要采取锁机制来保证数据的一致性。下面我将分别对乐观锁和悲观锁进行详细的介绍，并比较它们的优缺点。
有些业务逻辑在执行过程中要求对数据进行排他性的访问，于是需要通过一些机制保证在此过程中数据被锁住不会被外界修改，这就是所谓的锁机制。 Hibernate支持悲观锁和乐观锁两种锁机制。悲观锁，顾名思义悲观的认为在数据处理过程中极有可能存在修改数据的并发事务（包括本系统的其他事务或来自外部系统的事务），于是将处理的数据设置为锁定状态。悲观锁必须依赖数据库本身的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，关于数据库的锁机制和事务隔离级别在《Java面试题大全（上）》中已经讨论过了。乐观锁，顾名思义，对并发事务持乐观态度（认为对数据的并发操作不会经常性的发生），通过更加宽松的锁机制来解决由于悲观锁排他性的数据访问对系统性能造成的严重影响。最常见的乐观锁是通过数据版本标识来实现的，读取数据时获得数据的版本号，更新数据时将此版本号加1，然后和数据库表对应记录的当前版本号进行比较，如果提交的数据版本号大于数据库中此记录的当前版本号则更新数据，否则认为是过期数据无法更新。Hibernate中通过Session的get()和load()方法从数据库中加载对象时可以通过参数指定使用悲观锁；而乐观锁可以通过给实体类加整型的版本字段再通过XML或@Version注解进行配置。
我们开的的各式各样系统中，系统运行需要CPU、内存、I/O、磁盘等等资源。但除了硬资源外，还有最为重要的软资源：数据。
1、当我们用范围条件检索数据，并请求共享或排他锁时，InnoDB会给符合条件的已有数据记录的索引项加锁；对于键值在条件范围内但并不存在的记录，叫做间隙。
在多用户并发访问数据库时，为了保证数据的一致性和完整性，必须使用锁机制来控制对共享资源的访问。MySQL数据库也不例外，它提供了多种锁机制来保证数据的正确性和可靠性。本文将详细介绍MySQL的锁机制，包括锁分类、锁级别、锁粒度、锁冲突等方面。
MySQL实现并发控制和数据一致性的原理主要依赖于锁机制和多版本并发控制（MVCC）。
具有排它性（我锁住当前数据后，比人看不到此数据），悲观锁一般是由数据库机制来做到的。
MySQL 是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL 的 SQL “结构化查询语言”，是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了 GPL（GNU 通用公共许可证），由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本，而选择 MySQL 作为其网站数据库。 综上所述，MySQL 的优势如下： ・MySQL 是开源的，无需支付额外费用； ・MySQL 使用标准的 SQL 数据语言形式； ・MySQL 可以运行于多个系统上，并且支持多种语言，包括 C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby 和 Tcl 等； ・MySQL 对 PHP 有很好的支持，PHP 是目前最流行的 Web 开发语言； ・MySQL 可以定制， 采用 GPL 协议，可修改源码来开发自己的 MySQL 系统。 从 MySQL 作为最流行的关系型数据库管理系统，以及在众多数据库中的明显优势来讲，可想而知，企业对 MySQL 的相关人才需求量是非常大的。那要怎么去学习 MySQL 呢？有很多人觉得学习 MySQL 只要学会怎么写 SQL 语句就行，这种观点其实是片面的。很多时候，等正式业务的数据量和 QPS 上来后，可能会由于部分低效率的 SQL 而拖慢整个数据库，也有可能由于事务设计不合理导致死锁，甚至可能有被 SQL 注入的风险等，所以表设计、SQL 优化、事务、锁等也必须要引起我们的重视。 本专栏的目的不仅是一起讨论如何高效、安全地使用 MySQL，更希望大家通过专栏内容的学习，成为能够对数据库或者 SQL 语句进行优化的综合型数据库使用者，进阶自己在数据库领域的相关技能。 本专栏分为 5 个模块，共 32 小节，课程结构与知识脉络如下：
在现代应用程序中，数据库是不可或缺的组成部分之一。而MySQL作为一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模的应用中。然而，在高并发的情况下，数据库的性能往往成为瓶颈，因此数据库锁机制成为了至关重要的技术。本文将深入探讨MySQL中的各种锁，包括行锁、表锁、页锁等，以及如何使用它们来提高数据库的性能。
大多数互联网系统都是分布式部署的，分布式部署确实能带来性能和效率上的提升，但为此，我们就需要多解决一个分布式环境下，数据一致性的问题。
在使用Spring框架进行数据库操作时，开发者有时会遇到org.springframework.dao.ConcurrencyFailureException异常。这种异常通常发生在多线程或高并发环境下，当多个事务试图同时修改同一数据时，数据库会产生并发冲突，导致异常的发生。
Java是一种面向对象的编程语言，具有良好的并发编程能力。在多线程并发编程中，线程安全和锁机制是极其重要的两个概念。下面将介绍什么是线程安全和锁机制，以及如何实现。
1、在子线程中，如果手动为其创建了Looper，那么在所有的事情完成以后应该调用quit方法来终止消息循环，否则这个子线程就会一直处于等待（阻塞）状态，而如果退出Looper以后，这个线程就会立刻（执行所有方法并）终止，因此建议不需要的时候终止Looper。
Java锁（Java Locks）是Java编程语言中用于实现多线程同步和互斥的机制。在并发编程中，多线程同时访问共享资源可能导致竞态条件（Race Condition）和其他并发问题，Java锁提供了一种控制多线程并发访问的方式，以确保线程安全（Thread Safety）和正确的数据访问。
yield指令，可以暂停一个函数并返回中间结果。使用该指令的函数将保存执行环境，并且在必要时恢复。 生成器比迭代器更加强大也更加复杂，需要花点功夫好好理解贯通。 看下面一段代码： [python] view plain copy def gen(): for x in xrange(4): tmp = yield x if tmp == 'hello': print 'world' else: print str(tmp)
An insert intention lock is a type of gap lock set by INSERT operations prior to row insertion. This lock signals the intent to insert in such a way that multiple transactions inserting into the same index gap need not wait for each other if they are not inserting at the same position within the gap. Suppose that there are index records with values of 4 and 7. Separate transactions that attempt to insert values of 5 and 6, respectively, each lock the gap between 4 and 7 with insert intention locks prior to obtaining the exclusive lock on the inserted row, but do not block each other because the rows are nonconflicting.
前几天有粉丝和我聊到他找工作面试大厂时被问的问题，因为现在疫情期间，找工作也特别难找。他说面试的题目也比较难，都偏向于一两年的工作经验的面试题。
1、线程模式代码 #!/usr/bin/python #_*_coding:utf-8_*_ import threading import time def Producer(): print 'chef : 等人来买包子。。。' event.wait() event.clear() print 'sb is coning for baozi...' print 'chef : making a baozi for sb...' time.slee
表中有一属性，记录着当前记录被查询的次数。每一次查询之后会把处理过程甩给event（观察者模式）。如果一段时间内访问量变大会出现并发问题。并发会导致数据的不准确。
默认情况下，Spring Boot 中的 Bean 是非线程安全的。这是因为，默认情况下 Bean 的作用域是单例模式，那么此时，所有的请求都会共享同一个 Bean 实例，这意味着这个 Bean 实例，在多线程下可能被同时修改，那么此时它就会出现线程安全问题。
lock 机制不管你是java, C#, 还是python都是常用的线程同步机制, 相比较C# 的锁机制, python的加锁显得比较简单, 直接调用threading 标准库的lock 就可以了. python 的 lock类有两个函数, 分别是acquire 函数以及 release 函数, 前者起到锁定的作用, 将状态设置为锁定状态, 后者则是解锁, 将状态设置为未锁定状态. 我们看看代码:
在平常开发中，我们经常会用到多线程的开发，在使用多线程的时候，我们就需要注意线程安全的问题，特别是重要的操作共享变量时，线程安全的问题又是重中之重。我们今天就来了解一下锁中的乐观锁和悲观锁。 在面试中，如果是Java后天研发的工程师，很有可能会考到这一个知识点。所以今天也就来说下这个。 两者的概念 乐观锁 根据表面上来看每次去拿数据的时候认为别人都不会修改。所以不会上锁，有着更宽松的锁机制，减少了性能的开销。 在更新的时候会根据版本号进行判断是否有程序去修改这个数据，例如版本号等机制，使用版本号的机制在进行
当数据库有并发事务的时候，可能会产生数据的不一致，这时候需要一些机制来保证访问的次序，锁机制就是这样的一个机制。
Redis的事务处理允许将多个命令组合成一个原子操作，要么全部执行成功，要么全部失败。Redis事务采用了乐观锁的机制，即在执行事务期间不会对数据进行加锁，而是在执行EXEC命令时检查事务期间是否有其他操作对数据进行了修改，如果有，则事务会被回滚。
Java 中 SynchronizedMap 和 ConcurrentHashMap 都是线程安全的 Map 实现。它们通过不同的锁机制来保证多线程情况下对 Map 的操作正确性和并发性。
数据库是现代应用程序的核心组成部分之一，而MySQL作为一个开源关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模的应用中。在高并发的环境下，数据库的性能往往成为瓶颈，因此数据库锁机制成为了至关重要的技术。本文将深入探讨MySQL中的行锁和表锁，以及如何使用它们来提高数据库的并发性能。
这块作者还是大概得将书中的内容进行一下翻译，首先为啥要用redis分布式锁。我们在之前学redis事务的时候说redis提供了watch/mutli/exec机制，其中的watch是乐观锁。也就是通过监听某个数据的变动来做出相应的改变。当时我们也说了redis的watch乐观锁为啥不像关系型数据库那样直接禁止别其他客户端修改的问题。Redis更多的还是基于其效率设计，因此通过尽可能快的通知客户端去维护数据的安全性，通过watch的乐观锁和mutli/exec事务来看。确实可以直接做分布式锁，为啥可以做这件事的原因是watch命令的监听特性会一直持续到exec的执行，如果watch的键值发生变化，那么watch后边的事务是不会执行的。但是我们必须要保持我们的事务不会出现指令性质的错误，这块我们之前说过redis事务本身和关系型数据库事务不一样，执行出错期间不能回滚。
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@Scheduled是Spring框架中的一个注解，它可以用于配置定时任务，使得方法可以按照规定的时间间隔定时执行。在使用该注解时，我们可以指定任务的执行时间、循环周期、并发数等参数，从而实现定时任务的功能。在Spring Boot中，@Scheduled注解可以直接应用于方法上。
很多语言都提供了环境隔离的支持，例如nodejs的node_module，golang的go mod，python也有virtualenv和pyvenv等机制。为了建立依赖快照，通常会用 pip freeze > requirements.txt 命令生成一个requirements.txt文件，在一些场景下这种方式就可以满足需求，但是在复杂场景下requirements.txt就力不从心了。
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，
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