并发性问题

一次封锁法要求事务一次性获取所有所需数据的锁，否则将阻塞事务执行。 这种方法虽然简单易行，但存在显著缺陷： 并发度降低: 由于事务需要锁定所有后续操作所需的数据，即使这些数据在当前阶段并未被使用，也会导致其他事务长时间等待，降低系统整体并发处理能力。 封锁范围扩大: 一次性锁定所有数据必然扩大封锁范围，加剧资源竞争，进一步影响系统吞吐量。

事物与并发性的描述非常详细和具体，是值得下载的资源。

系统并发性的几个表象 写阻塞写 写阻塞读 各家对读一致性的解释不同。一般认为实现写不阻塞读的方式称为脏读。 读阻塞写 隔离级别!!! 隔离级别2、3可能出现读阻塞写的情况，例如： sql IF NOT EXISTS(SELECT * FROM mbfeserialno t WHERE @vs_bankcode = nbkcode AND t.lower(@vs_sqnflag) = lower(serialnocode)) (A.检查序号) BEGIN INSERT INTO mbfeserialno ... (序号不存在则新增初始序号) END ... UPDATE mbfeserialno t SET serialnoval = serialnoval + 1 WHERE @vs_bankcode = nbkcode AND lower(@vs_sqnflag) = lower(serialnocode) (B.序号存在则原序号+1) 解决方法： sql IF NOT EXISTS(SELECT * FROM mbfeserialno noholdlock t WHERE @vs_bankcode = nbkcode AND t.lower(@vs_sqnflag) = lower(serialnocode)) (A.检查序号)

第九讲Matlab行遍性问题的讲解内容，帮助理解Matlab中的行遍性概念。

Java 中提供了 4 种访问修饰符来控制方法和变量的可见性范围：- 公开（public）：对外公开- 受保护（protected）：对子类和同一个包中的类公开- 默认（无修饰符号）：仅对同一个包中的类公开- 私有（private）：仅对类本身公开，不对外公开 注意：- 访问修饰符可用于修饰类属性、成员方法和类。- 仅默认和 public 修饰符可以修饰类，且遵循上述访问权限规则。

这份认证指南详细讲解了DB2 9数据并发性，帮助考生备考730考试。

Matlab脚本自述文件介绍了适用于MEEP，MPB，Bristol FDTD，Nanoscribe，FIB等工具的有用脚本集合。减少代码重复，提高工作效率和质量。所有内容遵循GPLv3许可，除非另有指定。特别说明的内容如Bris2Meep后处理器Geo2Str及其Windows安装程序的LGPL授权。推荐安装Git进行版本控制。

CST介质板传输特性问题解答 问题1：结果精度 CST仿真结果的精度受多种因素影响，例如模型建立、边界条件设置、网格划分、求解器参数等。 建议您检查以下方面： 模型精度: 确保介质板的几何尺寸、材料属性设置准确。 边界条件: 根据实际情况选择合适的边界条件，例如完美匹配层(PML)、理想导体(PEC)等。 网格划分: 使用合适的网格尺寸，特别是在介质边界和结构变化剧烈的地方需要加密网格。 求解器参数: 根据仿真需求调整求解器的精度和收敛条件。 问题2：自定义时域高斯脉冲 在CST中，您可以通过以下步骤自定义时域高斯脉冲： 在“Navigation Tree”中选择“Excitation Signals”。 右键单击并选择“New excitation”。 选择“Gaussian”作为信号类型。 根据需要设置高斯脉冲的参数，例如中心频率、带宽、脉冲宽度等。 点击“OK”保存设置。 希望以上信息能够帮助您解决问题。

MySQL中的并发写入问题处理至关重要，可以通过事务、锁机制（如行锁、表锁、页锁）以及乐观锁和并发控制等多种机制来解决。事务通过BEGIN、COMMIT和ROLLBACK语句确保操作的原子性和数据的一致性；锁机制包括行锁、表锁和页锁，精细控制数据访问权限；乐观锁假设冲突较少，通过版本号或时间戳检查来避免不必要的锁定；并发控制如MVCC机制为每个事务分配唯一事务ID，保证并发操作的安全性。

应对 Hadoop 平台不兼容问题 在 64 位服务器上运行 Hadoop 时，可能会遇到 “Unable to load native-hadoop library for your platform” 错误。这是由于 Apache Hadoop 默认提供的本地库是 32 位版本，与 64 位环境不兼容。 解决方法: 获取 64 位版本的 Hadoop 本地库：自行编译或从可靠来源获取预编译的 64 位库文件。 替换现有库：将获取的 64 位库文件解压，并将内容覆盖到 Hadoop 安装目录下的 lib/native 和 lib 目录中。 通过以上步骤，Hadoop 将能够正确加载本地库，并正常运行于 64 位服务器环境。