我在这里分享一篇关于 MySQL 的可重复读介绍，讲得挺好的，可以解决一些疑惑，链接在下方引用处。...而且，根据定义，SQL 标准的可重复读无法解决幻读问题。...但是，MySQL 的可重复读比 SQL 的可重复读的标准要更高，具体表现为：仅仅用 select 语句时幻读不会发生（这种情况简称 Phantom Reads），但是出现与写有关的操作时幻读会发生（这种情况简称...所以这就解释了某些文章会说 MySQL 的可重复读可以防止某些幻读情况的出现。...另外，从面试的角度来说，如果没有强调是 MySQL 的情况，可以忽略这些，只要按照 SQL 的关于幻读和可重复读的定义来回答即可。
通过这样的机制，保证了快照读的可重复读，但读取到的数据很可能已经过期了。...其中，第一条语句，对读取记录加S锁（共享锁），其他的操作，都加的是X锁（排它锁）。当前读在RC和RR隔离级别下的表现也是不一样的，为了方便说明，现在将数据还原到初始数据，然后按照下表的顺序操作。...RR 会锁等待，在RR隔离级别下，事务1的sql不仅会对该记录加X锁，还会对上下两个数据间隙加间隙锁，以此确保在数据读取期间，其它事物不会在该间隙内增加数据，从而保证可重复读。 ?...总结 RR隔离级别下，快照读通过undo log来保证可重复读，当前读通过X（S）锁+GAP锁来保证可重复读，但显然快照读和当前读之间无法保证可重复读。...本文对可重复读的实现机制做了阐述，关于undo log、锁等知识仅仅从简描述，后面有时间再详细写一下。 版权声明 本博客所有的原创文章，作者皆保留版权。
简单理解一下可重复读 可重复读是指：一个事务执行过程中看到的数据，总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的。 我们可以简单理解为：在可重复读隔离级别下，事务在启动的时候就”拍了个快照“。...它在事务开始的时候向 InnoDB 的事务系统申请的，是按申请顺序严格递增的。...在可重复读隔离级别下，一个事务在启动时，InnoDB 会为事务构造一个数组，用来保存这个事务启动瞬间，当前正在”活跃“的所有事务ID。”活跃“指的是，启动了但还没提交。...提出问题：为啥事务B更新的时候能看到事务C的修改？ 我们假设事务B在更新的看不到事务C的修改，是什么个情况？...可重复读的核心是一致性读，而事务更新数据的时候，只能使用当前读，如果当前记录的行锁被其他事务占用，就需要进入锁等待。 参考 03 | 事务隔离：为什么你改了我还看不见？
事务可重复读采坑 1.1. 问题 今天碰到个事务幻读的情况，不容易啊，这不是事务间造成的问题，而是rpc调用产生的问题，实际上业务比较规范也不会出现这样的问题。...原因 通过select @@tx_isolation;查询mysql的事务隔离情况会发现，mysql默认是REPEATABLE-READ可重复读，映射到代码就是在一个事务内，用同样的条件查询数据库查询到的数据是相同的...解决办法 mysql使用这样的隔离级别是有道理的，避免重复读取的不准确，只要这个库都归一个系统管理，我们就可以避免我上述的问题 但既然我现在的遗留业务已经成为了这样的逻辑，在不能修改其它系统的前提下，我只能在代码上下功夫...c的方法a中其它行报错，则不能回滚方法方法a的执行内容 这样我又需要写额外的补偿代码，当方法a执行错误，且问题不是在方法c时，我要跳过方法c进行方法调用补偿 1.4....总结 搞的这么复杂，实际上上面的改造在可以动其他系统的情况下，最简单就是获取订单信息不应该系统A来写sql读，既然系统B管理了订单表那么关于它的增删改查都由它提供就不会产生上述问题了
2021年10月21日，Nature Computational Science 杂志发表文章，就如何报告基于机器学习的研究提供了一些建议，以提方法的透明度和可重复性。 以下是全文内容。...但是，巨大的力量伴随着巨大的责任。机器学习领域面临着 "可重复性危机"，因为建立数据驱动模型的过程缺乏透明度和报告。...随着机器学习在许多不同的领域变得越来越流行和广泛使用，确保研究人员报告所有这些细节以使结果具有适当的可重复性变得至关重要。...幸运的是，研究界已经注意到了这个问题，不同的领域已经就如何最好地报告机器学习研究以提高透明度和可重复性提出了一些建议。...我们的目标是与更广泛的计算科学家群体就这一话题展开对话，并希望能改善研究成果的整体报告。我们已经看到了来自不同团体的伟大倡议，我们期待着看到我们的研究团体有更多的参与，推动机器学习更加透明和可重复。
数学里的排列组合是不能重复选择数据的，这里实现一种可以重复选择数字的排列组合。...这么一个功能的使用场景可以是这样的，比如设置了一个6位数字的密码，但是忘记了，有一个程序可以快速的去测试密码，这时候就需要逐个去测试可能的密码。...这种时候的问题就转换为从0-9这10个数字中，选取6个数字了，个数很简单，就是10的6次方，100万个，那么如何快速的生成这100万个数字呢？...很显然，如果需要选6个数字，那么就得用6个循环，这个程序虽然很简单的，但是不能通用。 如果很设计一个功能，只要输入数据源，以及需要选择的数据个数，就能够得到结果就非常的方便了。...其实这个算法可以根据数字的加法来设计： '有点类似加法的10进1的方法 '对于排列的结果，m个位置相对于ArrKeys下标的取值范围都是1-n（注意下标0的情况） '初始m个位置都取下标0 'm个位置的第
这个问题上，分片技术可能会被证明是以太坊可扩展性问题可行的解决方案。...可扩展性问题 目前，以太坊区块链每秒可以处理大约 5 到 6 笔交易，然而，这个数字远远落后于每秒可以处理 2000 次交易的 VISA 信用卡系统。...针对可扩展性问题，社区中已经提出了一些建议，其中包括提高以太坊每个区块大小限制。 增大以太坊区块链上每个区块的大小，理论上可以增加每秒处理的交易数量，因为更多的交易将能够包含在单个块中。...这导致了中心化的风险，因为此时区块链实际上只能由少数节点（例如超级计算机）运行。 分片解决方案 以太坊扩展性问题的另一个解决方案是进行“分片”。...采用分片技术是一个很有意思的建议，至少可能是以太坊的可扩展性问题的一个解决方案。无论如何，只有经过时间的考验，才能证明分片到底是不是一个可行的解决方案。
科学研究的过程可重复性可以说是一件不言而喻的事情：如果你提出一观点或发现一个现象，在别人那里完全重复不出来，谁知道是不是臆想呢？...分析可重复也是对数据科学家的基本要求之一，你不能给出资方一个不可重复的结果。...在这方面R语言和Python都有相应的工程技术来保证数据科学的可重复性，今天我们主要讲一讲R语言生态的单细胞数据分析可重复性流程构建方法。...为了保证数据科学项目的可持续和可重复，一个RProjects是值得拥有的。...以上，其实用到的核心技术并不多，主要是R语言生态的： ? 怎么样？对构建可重复的单细胞数据分析流程有信心了吗？
image.png 为了实现快速、可靠的持续集成流程，麦当劳转向可重用的工作流程和 GitHub Actions。...我们的目标是为我们所有不同的应用程序创建快速、可靠、一致且灵活的最先进的持续集成 (CI) 流程。 为此，我们结合使用了 GitHub 提供的可重用工作流程和自定义可重用操作。...在使用 GitHub Actions 实施可重用工作流程时，我们重点关注了几个关键的改进目标： 通过减少代码重复和复杂性来最大限度地提高可读性和可维护性。 为持续集成过程创建黄金路径。...高级流程 提高可靠性和代码可维护性 为了减少管道代码重复，我们根据应用程序的语言类型对应用程序的 CI 工作流程进行分组，并使用 GitHub Actions 上的可重用工作流程来创建中央 CI 代码库...通过我们的中央可重用工作流程和操作，我们可以确保所有应用程序都遵循一组特定的所需步骤。
Pete Warden 最近在自己的个人博客上发表了一篇文章，讨论了机器学习领域令人头疼的模型的可重复性问题，广大研究人员们想必深有同感。...她可能从一个跑出来的程序里拿出部分训练到的权重，然后在这个新的起点上，运行不同的代码。 她会记录所有运行过程得到的权重和对应的评分，然后当她没有时间做更多实验的时候就从里面挑出一组作为最终的模型。...她发表她的结果，附上代码和训练权重。 这已经是发生在一位认真负责的研究人员身上的比较乐观的景象了，同时你想必也已经看出来了，让另一个人接手把所有这些步骤重复一遍，最终还要得到同样的结果会有多难。...这也是一个没有止境的工作，因为来自 TensorFlow 的，GPU 驱动的，甚至数据集上的变化，都能对准确性产生微妙的影响。...将来我们的训练的一致性和教育这个圈子的后辈的效果一定会和我们想出来的工具一样繁荣，我都等不及看到这些了。
Warden 最近在自己的个人博客上发表了一篇文章，讨论了机器学习领域令人头疼的模型的可重复性问题，广大研究人员们想必深有同感。...她可能从一个跑出来的程序里拿出部分训练到的权重，然后在这个新的起点上，运行不同的代码。 她会记录所有运行过程得到的权重和对应的评分，然后当她没有时间做更多实验的时候就从里面挑出一组作为最终的模型。...她发表她的结果，附上代码和训练权重。 这已经是发生在一位认真负责的研究人员身上的比较乐观的景象了，同时你想必也已经看出来了，让另一个人接手把所有这些步骤重复一遍，最终还要得到同样的结果会有多难。...这也是一个没有止境的工作，因为来自 TensorFlow 的，GPU 驱动的，甚至数据集上的变化，都能对准确性产生微妙的影响。...将来我们的训练的一致性和教育这个圈子的后辈的效果一定会和我们想出来的工具一样繁荣，我都等不及看到这些了。
可重复的生信分析一直是未来的趋势。如果实现可重复的生信分析，关键在于分析软件版本的控制，一致的环境设置还有良好的分析流程的记录。最近发现一篇关于这方面很好的教程。...改教程主要分三个方面:Docker的介绍,Conda的介绍还有Workflowr的教程。通过使用这几个不同的工具实现上面提到的要素，进而进行可重复的生信分析。今天先讲第一部分 Docker的介绍。...我的电脑是mac系统的，后面的操作都基于mac系统的docker。.../data是容器中链接数据的文件夹的文件路径。/data文件夹中的任何数据都将被本地文件系统中的数据替换。-v选项指定你本地需要替换到容器里的路径。...，下一次的内容会介绍Conda在可重复的生信分析里面的角色，敬请大家关注。
事物隔离级别是可重复度： section 1: （1）创建数据库： create DATABASE TESTDB; （2）创建表： CREATE TABLE `t` (...section 2: （1） beging; （2）更新数据：update t set c=0 where id=c; （3）commit; 事物的提交，因为行锁，section 1 做不了改行的操作...然而： section 1: 执行： select * from t; 还是没有更新的数据： ?...但是使用：select * from t for update; 可以获取更新的数据，这就是悲观锁了。 ?
可重复的生信分析一直是未来的趋势。如果实现可重复的生信分析，关键在于分析软件版本的控制，一致的环境设置还有良好的分析流程的记录。Conda可以说是版本控制和生信工具安装的一大神器。...相信大家对它了解肯定不少，但是又该怎么样利用它，进行可重复的分析呢？今天继续讲第二部分 Conda的介绍。 本节教程将会使用到docker，去安装minconda的镜像。...如果你还没看我docker的教程，强烈建议你先回顾一下: 可重复的生信分析系列一:Docker的介绍 什么是Conda?...如果你在安装生物信息学工具之前遇到过依赖性问题，Conda会轻而易举帮助您解决这一问题。此外，Conda使安装和使用不兼容的工具变更加容易。...相信大部分的小伙伴对上面提到的分析都应该了如指掌了，但是conda在可重复的生信分析中，究竟能起到一个什么的作用，下面请听我细说： 什么是Conda的环境?
它旨在降低复杂数据分析的复杂性，使生物信息学工作流的创建和执行变得更加容易和可重复。...灵活性：Snakemake允许用户以模块化和可重复的方式定义数据分析步骤，易于修改和重用。 可扩展性：它可以在各种计算环境中运行，从单个计算机到高性能计算集群，甚至是云环境。...可重复性：通过使用容器技术（如Docker和Singularity）和Conda环境，Snakemake支持高度可重复的科学分析，确保不同环境下的分析结果一致。...，展示了其如何促进科学研究的可重复性和高效性。...它特别强调可重复性和透明性，通过整合软件环境和容器技术，确保分析结果的一致性。此外，Snakemake还支持并行执行和错误处理，使得大规模数据分析更高效、更可靠。
什么是事务 事务的实现方式 不同机制下的不同隔离级别 幻读（P3／A3）和写偏斜（A5B） mysql中的可重复度 幻读 写偏斜 mysql中可重复读的实现 postgresql中的可重复读 无幻读 写偏斜...不同机制下的不同隔离级别 SQL标准定义了四种隔离级别，分别是读未提交，读已提交，可重复读，可串行化。...很明显，越低隔离级别的事务并发行更好，但是一致性更低，严格来说，低隔离级别的事务是不符合A和I的，常用的隔离级别多为读已提交和可重复度。...postgresql中的可重复读 无幻读 pg实现的隔离级别是比较标准的，可重复度级别（实际是SI）没有幻读，这里举两个例子 第一个例子 ?...pg write skew 可以看到，pg的可重复级别事务，还是存在写偏斜的，这是符合标准的。
但是对于幻读，我发现在可重复读的隔离级别下没有出现，当时想到难道是MySQL对幻读做了什么处理？...这是但是根据数据库理论的可重复读的实现(排他锁和共享锁)这是不应该的情况。 在了解实际原因前我们先复习下事物的相关理论。...可重复读取(Repeatable Read)：禁止不可重复读取和脏读取，但是有时可能出现幻读数据。读取数据的事务将会禁止写事务(但允许读事务)，写事务则禁止任何其他事务。Mysql默认使用该隔离级别。...在查阅了一些资料后发现在RR级别中，通过MVCC机制，虽然让数据变得可重复读，但我们读到的数据可能是历史数据，不是数据库最新的数据。...，这就实现了可重复读了。
关于脏读和不可重复读在相应的隔离级别下都很容易的复现了。但是对于幻读，我发现在可重复读的隔离级别下没有出现，当时想到难道是MySQL对幻读做了什么处理？...这是但是根据数据库理论的可重复读的实现(排他锁和共享锁)这是不应该的情况。 在了解实际原因前我们先复习下事物的相关理论。...可重复读取(Repeatable Read)：禁止不可重复读取和脏读取，但是有时可能出现幻读数据。读取数据的事务将会禁止写事务(但允许读事务)，写事务则禁止任何其他事务。Mysql默认使用该隔离级别。...在查阅了一些资料后发现在RR级别中，通过MVCC机制，虽然让数据变得可重复读，但我们读到的数据可能是历史数据，不是数据库最新的数据。...，这就实现了可重复读了。
Mysql RC/RR隔离原理和区别 不可重复读和可重复读 mysql四种隔离级别： 1.未提交读（READ UNCOMMITED）脏读 2.已提交读 （READ COMMITED）简称(RC) 不可重复读...3.可重复读（REPEATABLE READ）简称（RR） 4.可串行化（SERIALIZABLE） 这个不用验证了，所有的事务依次逐个执行，这样事务之间就完全不可能产生干扰了，一般不用，性能特别低...总结∶ 可重复读级别下(RR)，开启事务之后第一个select才会生成快照，而不是事务一开始就生成快照。...Oracle 默认使用READ COMMITTED（读已提交）隔离级别 MySQL默认使用REPEATABLE（可重复读）隔离级别 以下是测试步骤： 1.mysql客户端SQLyog测试无效，需要通过...但是，会出现脏读、不可重复读和幻读等问题。 READ COMMITTED:只允许事务读取已经提交的事务所做的修改。在同一个事务内，对同一行数据的查询可能返回不同的结果。
mysql是公司内使用的主流数据库，默认事务隔离级别是可重复读。...本文尝试结合django解释应用开发中并发访问数据库可能会遇到的可重复读引起的问题，希望能帮助大家在开发过程中有效避免类似问题，如果老版本应用中出现这类问题也可以快速定位。...由于django1.3（由于历史原因，目前蓝鲸体系内大多数稳定运营的工具系统用的是django1.3）中该问题最为严重，本文先对django1.3环境中的一个应用案例进行分析，说明问题产生的具体原因，然后说明如何有效避免类似问题...的记录还不存在，由于mysql默认的事务隔离级别是可重复读,因此在simple_test整个事务期间，都找不到key=6e3247f8-31c5-46d7-a3e9-1c855077ea56的记录，所以...最后，django1.8只是将这种可重复读引起问题的概率降低了很多，如果我们在事务中处理不当，也会引起类似问题，django本文最开始的例子进行稍微调整，在django1.8中运行一样会报错。
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