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  • 操作系统重要概念——并发性

    千次阅读 2021-03-13 15:28:09
    操作系统中的并发性概念是共享性、虚拟性、异步性的前提。为了更好解并发性,我们需要与并行性一起对比了解。先看概念: 并行是指两个或多个事件可以在同一个时刻发生。 并发是指两个或多个事件可以在同一个时间...

    操作系统中的并发性概念是共享性、虚拟性、异步性的前提。为了更好解并发性,我们需要与并行性一起对比了解。先看概念:

    • 并行是指两个或多个事件可以在同一个时刻发生。
    • 并发是指两个或多个事件可以在同一个时间间隔发生。

    更形象一些,请看下面的例子:

    8:00PM.咚咚呛老师在准备课程,同时8:00PM.同学们在认真学习,这两件事属于并行的关系。

    8:00P.M.咚咚呛老师在准备课程,8:05P.M.咚咚呛老师喝了口水。这两件事属于并行的关系。区分并行、并发的关键就是两件事是否在同一时刻发生。同一时刻即为并行,一定的时间间隔发生即为并发。

    并行和并发又是怎样在计算机中实现的呢?在计算机中,并行和并发的基础是多道程序设计。对于单个处理器,程序是并发执行的。假设蓝色的是程序A、黄色的是程序B,在某一时刻,只能有一个程序占用CPU,此时A,B交替运行。在双处理器环境中,每一个处理器上的程序都是交替运行的,但是对于两个处理器来说,某一时刻是有两个程序并行执行的。

     

     

     

     

     

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  • 在计算机科学中,并发性(Concurrence)是指在一个系统中,拥有多个计算,这些计算有同时执行的特性,而且他们之间有着潜在的交互。因此系统可进行的运行路径会有相当多个,而且结果可能具有不确定性。并发计算可能会...

    在计算机科学中,并发性(Concurrence)是指在一个系统中,拥有多个计算,这些计算有同时执行的特性,而且他们之间有着潜在的交互。因此系统可进行的运行路径会有相当多个,而且结果可能具有不确定性。并发计算可能会在具备多核心的同一个芯片中复合运行,以优先分时线程在同一个处理器中运行,或在不同的处理器执行。

    中文名

    并发性

    外文名

    Concurrence

    学    科

    计算机科学定    义

    不少于两个事件在同一间隔内发生

    有关术语

    并行性

    作    用

    提高计算机的效率与性能

    并发性简介

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    计算机操作系统一般都具有并发、共享、虚拟和异步这四个基本特征。其中,并发特征是操作系统最重要的特征,其它三个特征都是以并发特征为前提的。并发性 (Concurrence) 是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。通常的程序是静态实体(Passive Entity),在多道程序系统中,它们是不能独立运行的,更不能和其它程序并发执行。在操作系统中引入进程,就是为了使多个程序能并发执行。

    并行性和并发性 (Concurrence) 是既相似又有区别的两个概念,并行性是指两个或多个事件在同一时刻发生;而并发性是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。在多道程序环境下,并发性是指在一段时间内宏观上有多个程序在同时运行,但在单处理机系统中每一时刻却仅能有一道程序执行,故微观上这些程序只能是分时地交替执行。倘若在计算机系统中有多个处理机,则这些可以并发执行的程序便可被分配到多个处理机上,实现并行执行,即利用每个处理机来处理一个可并发执行的程序,这样,多个程序便可同时执行。[1]

    并发性并发性的不同层次

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    1、数字逻辑层几乎所有事情都是并行的,信号在大量连线上同时传播。

    2、在现代处理器里,流水线和超标量特征就是为了利用指令级并行。

    3、专用向量处理器实现一种中层的数据并行;各种多处理器系统中存在很多并行运行的进程;在互联网上一切事情都并发地进行。

    4、程序的并发性。

    并发性并发性的优点和缺点

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    并发性优点

    资源利用率更好

    程序设计在某些情况下更简单

    程序响应更快

    提高系统性能

    并发性缺点

    因为在并发系统下运算可以在运行时彼此交互,系统可进行的运行路径会有相当多个,产生的结果可能具有不确定性(Indeterminacy)。并发使用的分享资源可能变成一个不确定的资源并导致诸如死锁和资源匮乏等问题[2]

    并发性并发计算

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    并发性概述

    并发计算,简单来说,就是将一个计算任务,分区成几个小的部分,让它们同时被计算,之后再汇整计算结果,以完成任务。它跟并行计算(Parallel computing)与分布式计算,有重叠之处,在概念上不同,但常会让人混淆。

    并发计算是一种程序运算的特性,可以被视为是并行运算的进一步抽象,它包涵了时间片这种可以被用来实现虚拟并行运算(pseudo parallelism)的技术,因此在实际的物理运作中,计算过程可能是并行,或非并行的。

    并行计算是指,当并发计算的程序,在机器平台上同时被运行的状况,因此,并行计算是一种机器运算的形式之一。分布式计算(Distributed computing)则是并行计算的一个特例,它采用计算机网络来进行同步。

    实现并发程序有许多方式,依编程语言与操作系统的支持,可以用进程,或是线程来实现。它可以运行在单一处理器上,将不同的运行步骤分散在不同时间片中运行,以非并行方式循序运算;它也可以用并行计算来实现,将每个进程指定给处理器组中的某个处理器,以单片机多处理器平台,或是通过网络链接的分散平台来实做。

    依照硬件与操作系统的支持,并发计算可以在同一个进程中完成,在同一个进程中以多线程来完成,以多个进程来达成,甚至可以分成数个程序来运行。可以用单处理器的循序计算来实现,也可以采并行计算或分布式计算方式实做。但以并行方式来运作并发程序,并不必然会增进运行效率。因为运行结果可能会因为平台特性而改变,也增加它在设计上的难度。

    并发性优点

    并发计算可以增加产出 - 让并发程序以并行方式运行,在某个特定时间内,可以让数个进程同时完成计算任务,增加了产出。

    输入/输出的反应时间加快 - 密集进行输入/输出(I/O)操作的应用程序,多数的时间,都在等待输入或输出操作完成。在等待的时间中,并发计算编程可以让另外的进程来运作。更适当的程序架构 - 某些计算问题或问题的领域,特别适合以并发计算来解决。

    并发性并发交互与通信

    并发计算中,不同计算单元之间,需要进行通信以保持同步。这些通信方式,在某些并发编程语言中,是被隐藏起来的(例如,利用future方式)。以外显方式来进行通信,可分成两种主要方式:

    共享内存通信,是指经由改变共享内存地址内的数据内容,让不同的并发单元间进行通信,如Java与C#都支持这个方式。使用这种通信类型的并发程序,通常需要应用某种锁定的方式来达成线程间的同步,这些锁定技术包括mutex,semaphore,或monitor等。

    消息传递通信,是指通过消息的交换,使不同的并发单元间同步,如Scala,Erlang与occam。

    并发性并行性和并发性的区别

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    并发的实质是一个物理CPU(也可以多个物理CPU)在若干道程序之间多路复用,并发性是对有限物理资源强制行使多用户共享以提高效率。并发性是关于软件过程分解成进程、线程并处理相关的效率、原子性、同步和调度问题。

    实现并发技术的关键之一是如何对系统内的多个活动(进程)进行切换。

    并行的时间或者活动一定是并发的,但是反之并发的时间或者活动未必是并行的。并行性是并发性的特例,而并发性是并行性的基本。

    实行并行性的原因,由于计算机和外部的设备不匹配,输入和输出极大地影响了效率。例如一台计算机的内存里只有一个程序在运行,该程序还不能处理它未拥有的数据,并且只有在它获得数据后,它可以继续执行下一步操作,要延续这个程序必须等待输入或输出。既然这个程序控制着个计算机,那么计算机也必须等待。使得一个计算机等待时间要远超过它处理数据时花的时间。为什么不把两个程序同时放进内存。一旦如此,程序A等待数据时,处理器就可以转向程序B。还可以继续推广,有两个或更多的程序装入内存以便更好的利用内存。一般来说,装入内存的程序越多,处理器的利用率也就越高,这是相对的。

    那么计算机是如何进行处理的呢?处理器在一个机器周期中捕获并执行单个指令。如果处理器在同一时刻只能处理一条指令,那么它是不可能同时处理两个程序。因此,尽管多道程序可以共享内存,但是只有一个程序是活跃的。并行性是指“在同一时刻”,多核处理器能够同时运行多个程序。并发性是指“在一段时间内”一个处理器可以并发的处理多个程序。

    一个并发程序是指能同时执行通常不相关的各种任务。以一个游戏服务器为例子:它通常是有各种组件组成,每种组件都跟外部世界进行着复杂的信息交互。一个组件有可能要处理多个用户聊天;另外一些可能要处理用户的输入,并把最新状态反馈给用户;其它的用来进行物理计算。这些都是并发处理[3]

    并发程序并不需要多核处理器。

    相比之下,并行程序是用来解决一个单一任务的。以一个试图预估某支股票价格在下一分钟波动情况的金融组件为例,如果想最快速度的知道标普500中哪支股票应该卖出还是买进,你不能一个一个的计算,而是将这些所有的股票同时计算。这是并行。

    参考资料

    1.

    汤小丹.计算机操作系统:西安电子科技大学出版社,2010

    2.

    Cleaveland, Rance; Scott Smolka. Strategic Directions in Concurrency Research. ACM Computing Surveys. December 1996, 28 (4): 607. doi:10.1145/242223.242252.

    3.

    Bryan O'Sullivan , John Goerzen , Don Stewart.Real World Haskell:O'Reilly Media,2008

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  • java中的并发什么

    2021-03-17 13:41:02
    java中的并发什么发布时间:2020-06-10 19:20:22来源:亿速云阅读:190作者:鸽子并发什么并发:是指在某个时间段内,多任务交替的执行任务。当有多个线程在操作时,把CPU运行时间划分成若干个时间段,再将时间...

    java中的并发是什么

    发布时间:2020-06-10 19:20:22

    来源:亿速云

    阅读:190

    作者:鸽子

    并发是什么?

    并发:是指在某个时间段内,多任务交替的执行任务。当有多个线程在操作时,把CPU运行时间划分成若干个时间段,再将时间段分配给各个线程执行。 在一个时间段的线程代码运行时,其它线程处于挂起状。

    在并发环境下,程序的封闭性被打破,出现以下特点:

    ● 并发程序之间有相互制约的关系。直接制约体现为一个程序需要另一个程序的计算结果;间接体现为多个程序竞争共享资源,如处理器、缓冲区等。

    ● 并发程序的执行过程是断断续续的。程序需要记忆现场指令及执行点。

    ● 当并发数设置合理并且CPU拥有足够的处理能力时,并发会提高程序的运行效率。

    在并发环境中,当一个对象可以被多个线程访问到时,会造成该对象可以被任何访问到的线程进行修改,从而出现数据不一致的情况。所以提出线程安全的概念。

    并发和并行

    是十分容易混淆的概念。并发指的是多个任务交替进行,而并行则是指真正意义上的“同时进行”。实际上,如果系统内只有一个CPU,使用多线程时,在真实系统环境下不能并行,只能通过切换时间片的方式交替进行,从而并发执行任务。真正的并行只能出现在拥有多个CPU的系统中。

    为什么要用到并发?

    并发编程在一定程度上离不开多核CPU的发展。随着单核CPU的研发已经不能遵循“摩尔定律”(摩尔定律是硬件发展的观测定律,另外还有基于“摩尔定律”的“反摩尔定律”,不过“反摩尔定律”是软件领域的定律,有兴趣的可以自行了解),硬件工程师们为了进一步提升计算速度,而不是再追求单独的计算单元,而是将多个计算单元整合到了一起,也就是形成了多核CPU。短短十几年的时间,家用型CPU,比如Intel i7就可以达到4核心甚至8核心。而专业服务器则通常可以达到几个独立的CPU,每一个CPU甚至拥有多达8个以上的内核。

    因此,“摩尔定律”似乎在CPU核心扩展上继续得到体验。而在多核的CPU的背景下,催生了并发编程的趋势,通并发编程的形式可以将多核CPU的计算能力发挥到极致,性能得到提升。

    在特殊的业务场景下先天的就适合于并发编程。比如在图像处理领域,一张1024X768像素的图片,包含达到78万6千多个像素。即时将所有的像素遍历一边都需要很长的时间,面对如此复杂的计算量就需要充分利用多核的计算的能力。

    另外在开发购物平台时,为了提升响应速度,需要拆分,减库存,生成订单等等这些操作,就可以进行拆分利用多线程的技术完成。面对复杂业务模型,并行程序会比串行程序更适应业务需求,而并发编程吻合更能这种业务拆分正是因为这些优点,使得多线程技术能够得到重视,也是一名CS学习者应该掌握的:

    ● 充分利用多核CPU的计算能力;

    ● 方便进行业务拆分,提升应用性能

    并发编程有哪些缺点?

    1、频繁的上下文切换

    时间片是CPU分配给各个线程的时间,因为时间非常短,所以CPU不断通过切换线程,让我们觉得多个线程是同时执行的,时间片一般是几十毫秒。

    每次切换时,需要把当前的状态保存起来,以便能够进行恢复先前状态,而这个切换行为非常损耗性能,过于频繁切换反而无法发挥出多线程编程的优势。通常减少上下文切换可以采用无锁并发编程、 CAS算法、使用最少的线程和使用协程。

    无锁并发编程:可以参照的ConcurrentHashMap锁分段的思想,不同的线程处理不同段的数据,这样在多线程竞争的条件下,可以减少上下文切换的时间。

    CAS算法,利用原子下使用CAS算法来更新数据,使用了乐观锁,可以有效的减少一部分不必要的锁竞争带来的上下文切换

    使用最少线程:避免创建不需要的线程,比如任务很少,但是创建了很多的线程,这样会造成大量的线程都处于等待状态

    协程:在单线程里实现多任务的调度,并在单线程里维持多个任务间的切换

    由于上下文切换是个相对比较耗时的操作,所以在 “Java的并发编程的艺术” 一书中有过一个实验,并发累加未必会比串行累加速度快。

    2、线程的安全性问题

    多线程编程中最难以把握的就是临界区线程安全问题,稍微不注意就会出现死锁的情况,一旦产生死锁就会造成系统功能不可用。

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  • 并发性Concurrency

    2021-07-27 10:22:09
    并发性Concurrency1.1 什么是并发Go是并发语言,而不是并行语言。在讨论如何在Go中进行并发处理之前,我们首先必须了解什么是并发,以及它与并行性有什么不同。(Go is a concurrent language and not a parallel one...

    并发性Concurrency

    1.1 什么是并发

    Go是并发语言,而不是并行语言。在讨论如何在Go中进行并发处理之前,我们首先必须了解什么是并发,以及它与并行性有什么不同。(Go is a concurrent language and not a parallel one. )

    并发性Concurrency是同时处理许多事情的能力。

    举个例子,假设一个人在晨跑。在晨跑时,他的鞋带松了。现在这个人停止跑步,系鞋带,然后又开始跑步。这是一个典型的并发性示例。这个人能够同时处理跑步和系鞋带,这是一个人能够同时处理很多事情。

    什么是并行性parallelism,它与并发concurrency有什么不同?

    并行就是同时做很多事情。这听起来可能与并发类似,但实际上是不同的。

    让我们用同样的慢跑例子更好地理解它。在这种情况下,我们假设这个人正在慢跑,并且使用它的手机听音乐。在这种情况下,一个人一边慢跑一边听音乐,那就是他同时在做很多事情。这就是所谓的并行性(parallelism)。

    并发性和并行性——一种技术上的观点。

    假设我们正在编写一个web浏览器。web浏览器有各种组件。其中两个是web页面呈现区域和下载文件从internet下载的下载器。假设我们以这样的方式构建了浏览器的代码,这样每个组件都可以独立地执行(这是在Java和Go中使用线程来完成的,我们可以在稍后使用Goroutines来实现这一点)。当这个浏览器运行在单个核处理器中时,处理器将在浏览器的两个组件之间进行上下文切换。它可能会下载一个文件一段时间,然后它可能会切换到呈现用户请求的网页的html。这就是所谓的并发性。并发进程从不同的时间点开始,它们的执行周期重叠。在这种情况下,下载和呈现从不同的时间点开始,它们的执行重叠。假设同一浏览器运行在多核处理器上。在这种情况下,文件下载组件和HTML呈现组件可能同时在不同的内核中运行。这就是所谓的并行性。

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    并行性Parallelism不会总是导致更快的执行时间。这是因为并行运行的组件可能需要相互通信。例如,在我们的浏览器中,当文件下载完成时,应该将其传递给用户,比如使用弹出窗口。这种通信发生在负责下载的组件和负责呈现用户界面的组件之间。这种通信开销在并发concurrent 系统中很低。当组件在多个内核中并行concurrent 运行时,这种通信开销很高。因此,并行程序并不总是导致更快的执行时间!

    进程(Process),线程(Thread),协程(Coroutine,也叫轻量级线程)

    进程

    进程是一个程序在一个数据集中的一次动态执行过程,可以简单理解为“正在执行的程序”,它是CPU资源分配和调度的独立单位。

    进程一般由程序、数据集、进程控制块三部分组成。我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成;数据集则是程序在执行过程中所需要使用的资源;进程控制块用来记录进程的外部特征,描述进程的执行变化过程,系统可以利用它来控制和管理进程,它是系统感知进程存在的唯一标志。 进程的局限是创建、撤销和切换的开销比较大。

    线程

    线程是在进程之后发展出来的概念。 线程也叫轻量级进程,它是一个基本的CPU执行单元,也是程序执行过程中的最小单元,由线程ID、程序计数器、寄存器集合和堆栈共同组成。一个进程可以包含多个线程。

    线程的优点是减小了程序并发执行时的开销,提高了操作系统的并发性能,缺点是线程没有自己的系统资源,只拥有在运行时必不可少的资源,但同一进程的各线程可以共享进程所拥有的系统资源,如果把进程比作一个车间,那么线程就好比是车间里面的工人。不过对于某些独占性资源存在锁机制,处理不当可能会产生“死锁”。

    协程

    协程是一种用户态的轻量级线程,又称微线程,英文名Coroutine,协程的调度完全由用户控制。人们通常将协程和子程序(函数)比较着理解。

    子程序调用总是一个入口,一次返回,一旦退出即完成了子程序的执行。

    与传统的系统级线程和进程相比,协程的最大优势在于其"轻量级",可以轻松创建上百万个而不会导致系统资源衰竭,而线程和进程通常最多也不能超过1万的。这也是协程也叫轻量级线程的原因。

    协程的特点在于是一个线程执行,与多线程相比,其优势体现在:协程的执行效率极高。因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,因此,没有线程切换的开销,和多线程比,线程数量越多,协程的性能优势就越明显。

    1.2 Goroutines

    1.2.1 什么是Goroutines

    go中使用Goroutines来实现并发concurrently。Goroutines是与其他函数或方法同时运行的函数或方法。Goroutines可以被认为是轻量级的线程。与线程相比,创建Goroutine的成本很小,它就是一段代码,一个函数入口。以及在堆上为其分配的一个堆栈(初始大小为4K,会随着程序的执行自动增长删除)。因此它非常廉价,Go应用程序可以并发运行数千个Goroutines。

    Goroutines在线程上的优势。

    与线程相比,Goroutines非常便宜。它们只是堆栈大小的几个kb,堆栈可以根据应用程序的需要增长和收缩,而在线程的情况下,堆栈大小必须指定并且是固定的

    Goroutines被多路复用到较少的OS线程。在一个程序中可能只有一个线程与数千个Goroutines。如果线程中的任何Goroutine都表示等待用户输入,则会创建另一个OS线程,剩下的Goroutines被转移到新的OS线程。所有这些都由运行时进行处理,我们作为程序员从这些复杂的细节中抽象出来,并得到了一个与并发工作相关的干净的API。

    当使用Goroutines访问共享内存时,通过设计的通道可以防止竞态条件发生。通道可以被认为是Goroutines通信的管道。

    1.2.2 主goroutine

    封装main函数的goroutine称为主goroutine。

    主goroutine所做的事情并不是执行main函数那么简单。它首先要做的是:设定每一个goroutine所能申请的栈空间的最大尺寸。在32位的计算机系统中此最大尺寸为250MB,而在64位的计算机系统中此尺寸为1GB。如果有某个goroutine的栈空间尺寸大于这个限制,那么运行时系统就会引发一个栈溢出(stack overflow)的运行时恐慌。随机,这个go程序的运行也会终止。

    此后,主goroutine会进行一系列的初始化工作,涉及的工作内容大致如下:

    创建一个特殊的defer语句,用于在主goroutine退出时做必要的善后处理。因为主goroutine也可能非正常的结束

    启动专用于在后台清扫内存垃圾的goroutine,bin个设置GC可用的标识

    执行mian包中的init函数

    执行main函数

    执行完main函数后,它还会检查主goroutine是否引发了运行时恐慌,并进行必要的处理。最后主goroutine会结束自己以及当前进程的运行。

    1.2.3 如何使用Goroutines

    在函数或方法调用前面加上关键字go,您将会同时运行一个新的Goroutine。

    实例代码:

    package main

    import (

    "fmt"

    )

    func hello() {

    fmt.Println("Hello world goroutine")

    }

    func main() {

    go hello()

    fmt.Println("main function")

    }

    运行结果:可能会值输出“main function”。

    e3d3e5f81ed3c91c4d8b89e7d28c6105.bmp

    我们开始的Goroutine怎么样了?我们需要了解Goroutine的规则

    当新的Goroutine开始时,Goroutine调用立即返回。与函数不同,go不等待Goroutine执行结束。当Goroutine调用,并且Goroutine的任何返回值被忽略之后,go立即执行到下一行代码。

    main的Goroutine应该为其他的Goroutines执行。如果main的Goroutine终止了,程序将被终止,而其他Goroutine将不会运行。

    修改以上代码:

    package main

    import (

    "fmt"

    "time"

    )

    func hello() {

    fmt.Println("Hello world goroutine")

    }

    func main() {

    go hello()

    time.Sleep(1 * time.Second)

    fmt.Println("main function")

    }

    运行结果:

    13ac3362dbd247810a923bc1e1bdc94e.bmp

    在上面的程序中,我们已经调用了时间包的Sleep方法,它会在执行过程中睡觉。在这种情况下,main的goroutine被用来睡觉1秒。现在调用go hello()有足够的时间在main Goroutine终止之前执行。这个程序首先打印Hello world goroutine,等待1秒,然后打印main函数。

    1.2.4 启动多个Goroutines

    示例代码:

    package main

    import (

    "fmt"

    "time"

    )

    func numbers() {

    for i := 1; i <= 5; i++ {

    time.Sleep(250 * time.Millisecond)

    fmt.Printf("%d ", i)

    }

    }

    func alphabets() {

    for i := 'a'; i <= 'e'; i++ {

    time.Sleep(400 * time.Millisecond)

    fmt.Printf("%c ", i)

    }

    }

    func main() {

    go numbers()

    go alphabets()

    time.Sleep(3000 * time.Millisecond)

    fmt.Println("main terminated")

    }

    运行结果:

    1 a 2 3 b 4 c 5 d e main terminated

    时间轴分析:

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  • 关于分布式架构下接口的幂等性和并发性控制

    千次阅读 热门讨论 2021-04-01 16:32:19
    关于分布式架构下接口的幂等性和并发性控制 废话不多说直接上代码 主要思路通过注解形式实现幂等,利用redis的lua脚本解决并发执行 定义注解 /** * 幂等注解 * get请求直接 key * post的请求 body格式 user....
  • 并发下如何保证数据的一致

    千次阅读 2021-03-14 14:59:56
    针对秒杀系统,可以采取将并发请求串行化。放在一个队列中,处理对数据库的写操作4.通过redis实现,读和写都操作redis。写redis数据时,同时产生一条业务相关联的日志数据。单独开个任务或者消息队列来对日志数据...
  • 如果不显式声明事务,那么...完美的数据正确有它的代价,不同的读写场景,对隔离的需求不同。隔离越高,数据越安全,但性能越低。教科书上一般会写四种隔离级别,按照不同隔离级别可能出现的 "症状" 划分:Re...
  • MySQL的并发控制

    千次阅读 2021-02-05 10:02:58
    当有多个查询在同一时刻修改同一数据时,便会产生并发问题。MySQL通过锁来进行并发控制。读写锁读锁又称共享锁(S锁),读锁互不干扰,多个客户在同一时刻可以同时读取同一个资源。写锁又称排他锁(X锁),写锁则是排他...
  • Golang 并发赋值的安全探讨

    千次阅读 热门讨论 2021-03-22 21:17:28
    1.什么是并发安全 并发安全就是程序在并发情况下执行的结果是正确的。 比如对一个变量简单的自增操作count++,在非并发下很好理解,而在并发情况下却容易出现预期之外的结果,这样的代码就是非并发安全的。 因为...

空空如也

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并发性是什么