并发访问
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MySQL并发访问与锁机制
并发访问中的锁机制
当多个MySQL客户端同时访问同一数据时,为保证数据一致性,MySQL会使用锁机制。获得数据锁的客户端拥有该锁的“钥匙”,只有它才能进行解锁操作。例如,客户端A成功对数据施加了锁,则只有客户端A能解锁该数据。
锁机制基础
MySQL锁机制是保证数据一致性和并发控制的重要机制,它确保同一时间只有一个客户端可以修改数据,避免数据冲突和错误。
MySQL
6
2024-04-29
Oracle RAC原理并发访问与数据修改技术详解
并发访问(包括并发读取和并发修改)在Oracle RAC中是常见的技术挑战。在多用户环境下,可能出现数据不一致的问题。例如,脏读指用户读取了其他用户修改但尚未提交的数据,导致信息不准确。更新丢失则是指一个会话修改了数据,但在提交前另一个会话已经提交了对同一数据的修改,导致先前的修改丢失。Oracle RAC通过复杂的锁定和资源管理机制来解决这些问题,确保数据的一致性和并发性。
Oracle
3
2024-07-16
Hive 并发执行
在 Hive 中,一条 SQL 语句可能包含多个 Job,默认情况下这些 Job 会顺序执行。如果这些 Job 之间没有依赖关系,可以通过设置参数 set hive.exec.parallel=true 来实现 Job 的并发执行。默认情况下,可以并发执行的 Job 数量为 8。
Informix
4
2024-05-12
Oracle RAC 并发控制机制
Oracle RAC 环境中,为了保证数据的一致性,采用了多种并发控制机制。根据资源类型的不同,主要分为 Cache Fusion 和 Non-Cache Fusion 两种机制。
Cache Fusion 主要用于管理数据库缓存中的数据块,其核心是将每个数据块映射为一个 PCM 资源,并利用 DLM(分布式锁管理器)进行全局锁的申请和释放。进程只有在获得 PCM 锁之后,才能访问对应的数据块。此外,Cache Fusion 还需要解决数据块版本控制问题,确保进程能够访问到最新的数据。
Non-Cache Fusion 用于管理非缓存资源,例如数据文件头等。与 Cache Fusion 不同,Non-Cache Fusion 并不需要进行数据块的版本控制,其并发控制机制与单实例数据库类似,主要依赖于锁和闩锁。
Oracle
2
2024-05-31
图像访问
ImageAccess.rar 文件包含与图像访问相关的资源和工具。
Access
3
2024-05-21
数据库事务处理与并发控制的并发控制级别设置
应用系统的并发控制级别设置影响系统的并发程度和吞吐量。在同一时刻,它决定了对相关数据进行修改的可能性。不同的应用系统对并发错误的容忍程度也有所不同,例如银行系统通常对金钱错误毫不妥协,而网上论坛可能允许某些错误的发生。
Oracle
2
2024-07-20
数据库事务处理与并发控制中的并发异常案例
在数据库事务处理与并发控制过程中,我们可以通过以下案例来说明并发异常的问题。假设有两个事务同时执行,事务1和事务2。初始时刻,数据库中数值为1。事务1读取A的值并将其加上40,然后写回数据库,使得A的值变为140,并提交事务。而事务2在事务1提交后读取A的值为140,并将其加上50,最后将结果190写回数据库并提交事务。这种并发执行导致最终数据库中A的值不符合预期,展示了并发控制的必要性。
Oracle
2
2024-07-31
SpringBoot整合Redis优化高并发
借助SpringBoot整合Redis,通过缓存实现增删改查,有效提升高并发场景下的系统性能,极大程度改善用户体验。
Redis
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2024-05-15
注册可执行并发程序教程
注册可执行并发程序
以下步骤说明如何注册可执行并发程序:
在 Oracle 数据库中创建用户并发程序:
确定要注册的并发程序的用户名和密码。
使用 CREATE USER 语句创建用户。
编译可执行并发程序:
使用适当的编译器编译并发程序。
注册可执行并发程序:
使用 DBMS_SCHEDULER.CREATE_JOB 过程注册并发程序。
Oracle
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2024-06-01
Disruptor 3.4.2 高性能并发框架
Disruptor 3.4.2 是一个高性能的并发编程框架,它使用环形缓冲区实现队列,并通过无锁算法和缓存行填充等技术,最大限度地减少了线程间的竞争,从而提高了系统的吞吐量和延迟。
Hbase
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2024-06-04