mysql 并发 锁表_MySQL中的锁(表锁、行锁) 并发控制锁

https://github.com/MrLining/mysql/wiki/MySQL%E4%B8%AD%E7%9A%84%E9%94%81%EF%BC%88%E8%A1%A8%E9%94%81%E3%80%81%E8%A1%8C%E9%94%81%EF%BC%89-%E5%B9%B6%E5%8F%91%E6%8E%A7%E5%88%B6%E9%94%81

6、 表锁差异

MyISAM:只支持表级锁,用户在操作myisam表时,select,update,delete,insert语句都会给表自动加锁,如果加锁以后的表满足insert并发的情况下,可以在表的尾部插入新的数据。

InnoDB:支持事务和行级锁,是innodb的最大特色。行锁大幅度提高了多用户并发操作的新能。但是InnoDB的行锁,只是在WHERE的主键是有效的,非主键的WHERE都会锁全表的。

8、 表主键

MyISAM:允许没有任何索引和主键的表存在,索引都是保存行的地址。

InnoDB:如果没有设定主键或者非空唯一索引,就会自动生成一个6字节的主键(用户不可见),数据是主索引的一部分,附加索引保存的是主索引的值的数据列。

11、 外键

MyISAM:不支持

InnoDB:支持

通过上述的分析,基本上可以考虑使用InnoDB来替代MyISAM引擎了,原因是InnoDB自身很多良好的特点,比如事务支持、存储 过程、视图、行级锁定等等,在并发很多的情况下,相信InnoDB的表现肯定要比MyISAM强很多。另外,任何一种表都不是万能的,只用恰当的针对业务类型来选择合适的表类型,才能最大的发挥MySQL的性能优势。如果不是很复杂的Web应用,非关键应用,还是可以继续考虑MyISAM的,这个具体情况可以自己斟酌。

存储引擎选择的基本原则

采用MyISAM引擎

R/W > 100:1 且update相对较少

并发不高

表数据量小

硬件资源有限

采用InnoDB引擎

R/W比较小,频繁更新大字段

表数据量超过1000万,并发高

安全性和可用性要求高

采用Memory引擎

有足够的内存

对数据一致性要求不高,如在线人数和session等应用

需要定期归档数据

作者:codefix

链接:https://www.jianshu.com/p/a957b18ba40d

來源:简书

简书著作权归作者所有,任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。

=============================

一、MySQL中的锁(表锁、行锁)

背景: 当数据库中有多个操作需要修改同一数据时,不可避免的会产生数据的脏读。这时就需要数据库具有良好的并发控制能力,这一切在 MySQL 中都是由服务器和存储引擎来实现的。

解决并发问题最有效的方案是引入了锁的机制,锁在功能上分为共享锁 (shared lock) 和排它锁 (exclusive lock) 即通常说的读锁和写锁。

锁是计算机协调多个进程或纯线程并发访问某一资源的机制。在数据库中,除传统的计算资源(CPU、RAM、I/O)的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源

687474703a2f2f696d616765732e636e626c6f67732e636f6d2f636e626c6f67735f636f6d2f667579756e626979692f3230313230342f3230313230343032323131343532333037392e706e67

687474703a2f2f696d616765732e636e626c6f67732e636f6d2f636e626c6f67735f636f6d2f667579756e626979692f3230313230342f3230313230343032323131343536393638342e706e67

概述

相对其他数据库而言,MySQL的锁机制比较简单,其最显著的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制。 MySQL大致可归纳为以下3种锁:

表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。

行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。

页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般

注意:

有两种类型的表级锁:读锁和写锁。 读锁是共享锁,支持并发读,写操作被锁。 写锁是独占锁,上锁期间其他线程不能读表或写表。 如果要支持并发读写,建议采用 InnoDB 表,因为它是采用行级锁,可以获得更多的更新性能。

MySQL表级锁的锁模式(MyISAM)

MySQL的表锁有两种模式:表共享读锁(Table Read Lock)和表独占写锁(Table Write Lock)。 MySQL中的表锁兼容性如下表:

当前锁模式/是否兼容/请求锁模式读锁写锁

读锁

写锁

对MyISAM表的读操作,不会阻塞其他用户对同一表的读请求,但会阻塞对同一表的写请求;

对MyISAM表的写操作,则会阻塞其他用户对同一表的读和写请求;

MyISAM表的读和写操作之间,以及写和写操作之间是串行的!

(***当一线程获得对一个表的写锁后,只有持有锁的线程可以对表进行更新操作。其他线程的读、写操作都会等待,直到锁被释放为止。***)

并发锁,表锁并发插入 在一定条件下,MyISAM也支持查询和操作的并发进行。MyISAM存储引擎有一个系统变量concurrent_insert,专门用以控制其并发插入的行为,其值分别可以为0、1或2。

当concurrent_insert设置为0时,不允许并发插入。

当concurrent_insert设置为1时,MyISAM允许在一个读表的同时,另一个进程从表尾插入记录。这也是MySQL的默认设置。

当concurrent_insert设置为2时,无论MyISAM表中有没有空洞,都允许在表尾并发插入记录。

可以利用MyISAM存储引擎的并发插入特性,来解决应用中对同一表查询和插入锁争用。

fc1e3590eab2ab3c3838783055f3d092.png

例如,将concurrent_insert系统变量为2,总是允许并发插入;同时,通过定期在系统空闲时段执行OPTIONMIZE TABLE语句来整理空间碎片,收到因删除记录而产生的中间空洞。

MyISAM的锁调度

MyISAM存储引擎的读和写锁是互斥的,读操作是串行的。那么,一个进程请求某个MyISAM表的读锁,同时另一个进程也请求同一表的写锁,MySQL如何处理呢?答案是写进程先获得锁。 不仅如此,即使读进程先请求先到锁等待队列,写请求后到,写锁也会插到读请求之前!

这是因为MySQL认为写请求一般比读请求重要。这也正是MyISAM表不太适合于有大量更新操作和查询操作应用的原因,因为,大量的更新操作会造成查询操作很难获得读锁,从而可能永远阻塞。这种情况有时可能会变得非常糟糕! 我们可以通过一些设置来调节MyISAM的调度行为:

通过指定启动参数low-priority-updates,使MyISAM引擎默认给予读请求以优先的权利。

通过执行命令SET LOW_PRIORITY_UPDATES=1,使该连接发出的更新请求优先级降低。

通过指定INSERT、UPDATE、DELETE语句的LOW_PRIORITY属性,降低该语句的优先级。

虽然上面3种方法都是要么更新优先,要么查询优先的方法,但还是可以用其来解决查询相对重要的应用(如用户登录系统)中,读锁等待严重的问题。 另外,MySQL也提供了一种折中的办法来调节读写冲突,即给系统参数max_write_lock_count设置一个合适的值,当一个表的读锁达到这个值后,MySQL变暂时将写请求的优先级降低,给读进程一定获得锁的机会。 上面已经讨论了写优先调度机制和解决办法。这里还要强调一点:一些需要长时间运行的查询操作,也会使写进程“饿死”!因此,应用中应尽量避免出现长时间运行的查询操作,不要总想用一条SELECT语句来解决问题。因为这种看似巧妙的SQL语句,往往比较复杂,执行时间较长,在可能的情况下可以通过使用中间表等措施对SQL语句做一定的“分解”,使每一步查询都能在较短时间完成,从而减少锁冲突。如果复杂查询不可避免,应尽量安排在数据库空闲时段执行,比如一些定期统计可以安排在夜间执行。

InnoDB锁问题

InnoDB与MyISAM的最大不同有两点:一是支持事务(TRANSACTION);二是采用了行级锁。

1、事务(Transaction)及其ACID属性

事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元,事务具有4属性,通常称为事务的ACID属性。

原子性(Actomicity):事务是一个原子操作单元,其对数据的修改,要么全都执行,要么全都不执行。

一致性(Consistent):在事务开始和完成时,数据都必须保持一致状态。这意味着所有相关的数据规则都必须应用于事务的修改,以操持完整性;事务结束时,所有的内部数据结构(如B树索引或双向链表)也都必须是正确的。

隔离性(Isolation):数据库系统提供一定的隔离机制,保证事务在不受外部并发操作影响的“独立”环境执行。这意味着事务处理过程中的中间状态对外部是不可见的,反之亦然。

持久性(Durable):事务完成之后,它对于数据的修改是永久性的,即使出现系统故障也能够保持。

2、并发事务带来的问题

相对于串行处理来说,并发事务处理能大大增加数据库资源的利用率,提高数据库系统的事务吞吐量,从而可以支持可以支持更多的用户。但并发事务处理也会带来一些问题,主要包括以下几种情况。

更新丢失(Lost Update):当两个或多个事务选择同一行,然后基于最初选定的值更新该行时,由于每个事务都不知道其他事务的存在,就会发生丢失更新问题——最后的更新覆盖了其他事务所做的更新。例如,两个编辑人员制作了同一文档的电子副本。每个编辑人员独立地更改其副本,然后保存更改后的副本,这样就覆盖了原始文档。最后保存其更改保存其更改副本的编辑人员覆盖另一个编辑人员所做的修改。如果在一个编辑人员完成并提交事务之前,另一个编辑人员不能访问同一文件,则可避免此问题

脏读(Dirty Reads):一个事务正在对一条记录做修改,在这个事务并提交前,这条记录的数据就处于不一致状态;这时,另一个事务也来读取同一条记录,如果不加控制,第二个事务读取了这些“脏”的数据,并据此做进一步的处理,就会产生未提交的数据依赖关系。这种现象被形象地叫做“脏读”。

不可重复读(Non-Repeatable Reads):一个事务在读取某些数据已经发生了改变、或某些记录已经被删除了!这种现象叫做“不可重复读”。

幻读(Phantom Reads):一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据,却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据,这种现象就称为“幻读”。

3.事务隔离级别

在并发事务处理带来的问题中,“更新丢失”通常应该是完全避免的。但防止更新丢失,并不能单靠数据库事务控制器来解决,需要应用程序对要更新的数据加必要的锁来解决,因此,防止更新丢失应该是应用的责任。

“脏读”、“不可重复读”和“幻读”,其实都是数据库读一致性问题,必须由数据库提供一定的事务隔离机制来解决。数据库实现事务隔离的方式,基本可以分为以下两种。

一种是在读取数据前,对其加锁,阻止其他事务对数据进行修改。 另一种是不用加任何锁,通过一定机制生成一个数据请求时间点的一致性数据快照(Snapshot),并用这个快照来提供一定级别(语句级或事务级)的一致性读取。

从用户的角度,好像是数据库可以提供同一数据的多个版本,因此,这种技术叫做数据多版本并发控制(MultiVersion Concurrency Control,简称MVCC或MCC),也经常称为多版本数据库。

数据库的事务隔离级别越严格,并发副作用越小,但付出的代价也就越大,因为事务隔离实质上就是使事务在一定程度上“串行化”进行,这显然与“并发”是矛盾的,同时,不同的应用对读一致性和事务隔离程度的要求也是不同的,比如许多应用对“不可重复读”和“幻读”并不敏感,可能更关心数据并发访问的能力。 为了解决“隔离”与“并发”的矛盾,ISO/ANSI SQL92定义了4个事务隔离级别,每个级别的隔离程度不同,允许出现的副作用也不同,应用可以根据自己业务逻辑要求,通过选择不同的隔离级别来平衡"隔离"与"并发"的矛盾

事务4种隔离级别比较:

隔离级别/读数据一致性及允许的并发副作用读数据一致性脏读不可重复读幻读

未提交读(Read uncommitted)

最低级别,只能保证不读取物理上损坏的数据

已提交读(Read committed)

语句级

可重复读(Repeatable read)

事务级

可序列化(Serializable)

最高级别,事务级

获取InonoD行锁争用情况 可以通过检查InnoDB_row_lock状态变量来分析系统上的行锁的争夺情况:

mysql> show status like 'innodb_row_lock%';

+-------------------------------+-------+

| Variable_name | Value |

+-------------------------------+-------+

| Innodb_row_lock_current_waits | 0 |

| Innodb_row_lock_time | 725374 |

| Innodb_row_lock_time_avg | 3181 |

| Innodb_row_lock_time_max | 11045 |

| Innodb_row_lock_waits | 228 |

+-------------------------------+-------+

5 rows in set (0.00 sec)

如果发现争用比较严重,如Innodb_row_lock_waits和Innodb_row_lock_time_avg的值比较高,还可以通过设置InnoDB Monitors来进一步观察发生锁冲突的表、数据行等,并分析锁争用的原因。

InnoDB的行锁模式及加锁方法

InnoDB实现了以下两种类型的行锁。

共享锁(s):允许一个事务去读一行,阻止其他事务获得相同数据集的排他锁。 --读锁 排他锁(X):允许获取排他锁的事务更新数据,阻止其他事务取得相同的数据集共享读锁和排他写锁。 --写锁

另外,为了允许行锁和表锁共存,实现多粒度锁机制,InnoDB还有两种内部使用的意向锁(Intention Locks),这两种意向锁都是表锁。

意向共享锁(IS):事务打算给数据行共享锁,事务在给一个数据行加共享锁前必须先取得该表的IS锁。

意向排他锁(IX):事务打算给数据行加排他锁,事务在给一个数据行加排他锁前必须先取得该表的IX锁。

InnoDB行锁模式兼容性列表

当前锁模式/是否兼容/请求锁模式XIXSIS

X

冲突

冲突

冲突

冲突

IX

冲突

兼容

冲突

兼容

S

冲突

冲突

兼容

兼容

IS

冲突

兼容

兼容

兼容

如果一个事务请求的锁模式与当前的锁兼容,InnoDB就请求的锁授予该事务;反之,如果两者两者不兼容,该事务就要等待锁释放。 意向锁是InnoDB自动加的,不需用户干预。对于UPDATE、DELETE和INSERT语句,InnoDB会自动给涉及及数据集加排他锁(X);对于普通SELECT语句,InnoDB会自动给涉及数据集加排他锁(X);对于普通SELECT语句,InnoDB不会任何锁;事务可以通过以下语句显示给记录集加共享锁或排锁。

共享锁(S):SELECT * FROM table_name WHERE ... LOCK IN SHARE MODE 排他锁(X):SELECT * FROM table_name WHERE ... FOR UPDATE 用SELECT .. IN SHARE MODE获得共享锁,主要用在需要数据依存关系时确认某行记录是否存在,并确保没有人对这个记录进行UPDATE或者DELETE操作。但是如果当前事务也需要对该记录进行更新操作,则很有可能造成死锁,对于锁定行记录后需要进行更新操作的应用,应该使用SELECT ... FOR UPDATE方式获取排他锁。

InnoDB行锁实现方式 InnoDB行锁是通过索引上的索引项来实现的,这一点MySQL与Oracle不同,后者是通过在数据中对相应数据行加锁来实现的。InnoDB这种行锁实现特点意味者:只有通过索引条件检索数据,InnoDB才会使用行级锁,否则,InnoDB将使用表锁! 在实际应用中,要特别注意InnoDB行锁的这一特性,不然的话,可能导致大量的锁冲突,从而影响并发性能。

什么时候使用表锁

对于InnoDB表,在绝大部分情况下都应该使用行级锁,因为事务和行锁往往是我们之所以选择InnoDB表的理由。但在个另特殊事务中,也可以考虑使用表级锁。

第一种情况是:事务需要更新大部分或全部数据,表又比较大,如果使用默认的行锁,不仅这个事务执行效率低,而且可能造成其他事务长时间锁等待和锁冲突,这种情况下可以考虑使用表锁来提高该事务的执行速度。 第二种情况是:事务涉及多个表,比较复杂,很可能引起死锁,造成大量事务回滚。这种情况也可以考虑一次性锁定事务涉及的表,从而避免死锁、减少数据库因事务回滚带来的开销。 当然,应用中这两种事务不能太多,否则,就应该考虑使用MyISAM表。 在InnoDB下 ,使用表锁要注意以下两点。 (1)使用LOCK TALBES虽然可以给InnoDB加表级锁,但必须说明的是,表锁不是由InnoDB存储引擎层管理的,而是由其上一层MySQL Server负责的,仅当autocommit=0、innodb_table_lock=1(默认设置)时,InnoDB层才能知道MySQL加的表锁,MySQL Server才能感知InnoDB加的行锁,这种情况下,InnoDB才能自动识别涉及表级锁的死锁;否则,InnoDB将无法自动检测并处理这种死锁。 (2)在用LOCAK TABLES对InnoDB锁时要注意,要将AUTOCOMMIT设为0,否则MySQL不会给表加锁;事务结束前,不要用UNLOCAK TABLES释放表锁,因为UNLOCK TABLES会隐含地提交事务;COMMIT或ROLLBACK产不能释放用LOCAK TABLES加的表级锁,必须用UNLOCK TABLES释放表锁,正确的方式见如下语句。 例如,如果需要写表t1并从表t读,可以按如下做: SET AUTOCOMMIT=0; LOCAK TABLES t1 WRITE, t2 READ, ...; [do something with tables t1 and here]; COMMIT; UNLOCK TABLES;

关于死锁

MyISAM表锁是deadlock free的,这是因为MyISAM总是一次性获得所需的全部锁,要么全部满足,要么等待,因此不会出现死锁。但是在InnoDB中,除单个SQL组成的事务外,锁是逐步获得的,这就决定了InnoDB发生死锁是可能的。 发生死锁后,InnoDB一般都能自动检测到,并使一个事务释放锁并退回,另一个事务获得锁,继续完成事务。但在涉及外部锁,或涉及锁的情况下,InnoDB并不能完全自动检测到死锁,这需要通过设置锁等待超时参数innodb_lock_wait_timeout来解决。需要说明的是,这个参数并不是只用来解决死锁问题,在并发访问比较高的情况下,如果大量事务因无法立即获取所需的锁而挂起,会占用大量计算机资源,造成严重性能问题,甚至拖垮数据库。我们通过设置合适的锁等待超时阈值,可以避免这种情况发生。 通常来说,死锁都是应用设计的问题,通过调整业务流程、数据库对象设计、事务大小、以及访问数据库的SQL语句,绝大部分都可以避免。下面就通过实例来介绍几种死锁的常用方法。

(1)在应用中,如果不同的程序会并发存取多个表,应尽量约定以相同的顺序为访问表,这样可以大大降低产生死锁的机会。如果两个session访问两个表的顺序不同,发生死锁的机会就非常高!但如果以相同的顺序来访问,死锁就可能避免。

(2)在程序以批量方式处理数据的时候,如果事先对数据排序,保证每个线程按固定的顺序来处理记录,也可以大大降低死锁的可能。

(3)在事务中,如果要更新记录,应该直接申请足够级别的锁,即排他锁,而不应该先申请共享锁,更新时再申请排他锁,甚至死锁。

(4)在REPEATEABLE-READ隔离级别下,如果两个线程同时对相同条件记录用SELECT...ROR UPDATE加排他锁,在没有符合该记录情况下,两个线程都会加锁成功。程序发现记录尚不存在,就试图插入一条新记录,如果两个线程都这么做,就会出现死锁。这种情况下,将隔离级别改成READ COMMITTED,就可以避免问题。

(5)当隔离级别为READ COMMITED时,如果两个线程都先执行SELECT...FOR UPDATE,判断是否存在符合条件的记录,如果没有,就插入记录。此时,只有一个线程能插入成功,另一个线程会出现锁等待,当第1个线程提交后,第2个线程会因主键重出错,但虽然这个线程出错了,却会获得一个排他锁!这时如果有第3个线程又来申请排他锁,也会出现死锁。对于这种情况,可以直接做插入操作,然后再捕获主键重异常,或者在遇到主键重错误时,总是执行ROLLBACK释放获得的排他锁。

尽管通过上面的设计和优化等措施,可以大减少死锁,但死锁很难完全避免。因此,在程序设计中总是捕获并处理死锁异常是一个很好的编程习惯。如果出现死锁,可以用SHOW INNODB STATUS命令来确定最后一个死锁产生的原因和改进措施。

实际场景中如何避免锁的资源竞争

让 SELECT 速度尽量快,尽量减少大的复杂的Query,将复杂的Query分拆成几个小的Query分步进行;

尽可能地建立足够高效的索引,让数据检索更迅速;

使用EXPLAIN SELECT来确定对于你的查询,MySQL认为哪个索引是最适当的,优化你的SQL

当在同一个表上同时有插入和删除操作时, INSERT DELAYED 可能会很有用;

当 SELECT 和 DELETE 一起使用出现问题时, DELETE 的 LIMIT 参数可能会很有用;

合理利用读写优先级(比如:用 LOW_PRIORITY 属性来降低 INSERT , UPDATE , DELETE 的优先级;用 HIGH_PRIORITY 来提高 SELECT 语句的优先级)

Welcome to my world!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/346476.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

jwt获取token_Koa开发之koa-jwt工作过程

最近的工作是开发一个分布式的服务系统,选用的环境是node开发环境,由于需要全面的进行异步开发所以使用Koa框架,开发Web服务需要对用户进行身份认证,所以就使用koa-jwt,为什么使用token这种方式网上有很多介绍token和s…

c语言大作业_2018 C语言大作业--21_Ekko制作教程

同学们实现的效果:https://www.zhihu.com/video/1066249425780809728以下是开发同学的相关文档:《Ekko》设计报告本组设计并编写的游戏《Ekko》,是一款引用了当下红火的网络游戏《英雄联盟》中的游戏角色Ekko为主角,由本组三名成员…

Nutshell中的Java 8语言功能-第1部分

你好朋友, Java 8发布已经很长时间了,现在越来越多地被使用。 在本文中,我们将讨论以下Java 8主题。 1.功能接口 2,Lambda表达式 3.默认方法 1.功能界面 什么是功能接口? 与一种并且只有一种抽象方法的接口是功能…

做ppt用的小插图_如何用PPT做随机抽奖?

每到年底,每个公司都开始筹备年会活动。年会在员工们最期待的就是抽奖环节了。除了用专门的抽奖软件之外,PPT也可以做随机抽奖。今天就来解锁这个动画的做法。1,先设置好图片和文本;2,选中每一张幻灯片,选择…

mysql 隔离级别 快照_MySql的四种事务隔离级别

一、事务的四大特性(ACID)了解事务隔离级别之前不得不了解的事务的四大特性。1、原子性(Atomicity)事务开始后所有操作,要么全部做完,要么全部不做。事务是一个不可分割的整体。事务在执行过程中出错,会回滚到事务开始之前的状态,…

jsp mysql论坛_使用SSM和ajax做一个简易的论坛-01(简介和建表)

三月底刚学完SSM试着做了个简单的论坛,想分享一下,顺便整理一下自己的收获。一、demo介绍一个具有登录、注册功能,发帖、回帖功能的简易论坛。没有后台系统。设计逻辑类似于贴吧,发帖时自动附带一个一楼。二、使用的框架/库前端&a…

elastic 修改map_Amazon Elastic Map Reduce使用Apache Mahout计算建议

elastic 修改mapApache Mahout是一个“可扩展的机器学习库”,其中包括各种单节点和分布式推荐算法的实现。 在上一篇博客文章中, 我描述了如何在单个节点上实现在线推荐系统来处理数据。 如果数据太大而无法放入内存(> 100M首选项数据点&a…

mysql 更新时间加数字_Mysql实战45讲笔记:8、聚合函数count

count(*)的实现方式在不同的MySQL引擎中,count()有不同的实现方式 1. MyISAM引擎把一个表的总行数存在了磁盘上,因此执行count()的时候会直接返回这个数,效率很高; 2. 而InnoDB引擎就麻烦了,它执行count(*)的时候&…

python学生管理系统类图_类图 python

广告关闭 腾讯云11.11云上盛惠 ,精选热门产品助力上云,云服务器首年88元起,买的越多返的越多,最高返5000元! 我正在研究一个庞大的遗留python类,它有很多方法。 我最终将复杂的方法分解成更小的部分&#x…

简单的测试可以防止最严重的故障

错误处理是软件开发中最困难且被忽略的部分之一,如果系统是分布式的,那么这将变得更加困难。 好的论文写在“ 简单测试可以预防最关键的故障” 主题上。 每个开发人员都应该阅读本文。 我将尝试总结本文的主要内容,但建议阅读该论文以获取有…

sql 两个 in_SQL基础知识——IN运算符

IN的作用IN运算符允许您在WHERE子句中指定多个值。IN运算符是多个OR条件的简写。IN的语法SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE column_name IN (value1, value2, ...);或者SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE column_name IN (SELECT STATEMENT);示例数据库…

pythonlist循环添加元素_python中 for循环之后 添加元素到列表失败?

import re ls list() dc dict() # 介词、连词、人称代词等自己统计 adverb [i, you, he, she, it, in, on, with, by, for, at, about, under, of, to, and, or, therefore, so, of, a] with open("老人与海.txt", moder, encodingutf-8) as f: lryh f.read() # …

开始协议处理句柄_基于smb协议的wmiexec浅析

前言之前研究过Crackmapexec这款工具,对这个工具基于smb协议的wmiexec执行方法产生的流量进行了分析,网上似乎还没有相关的文章,这里旨在抛砖引玉,简单梳理下整个过程,以初学者的视角,探索流量当中存在的奥…

apache camel_轻量级的开源集成:Apache Camel还是Spring集成?

apache camel首先,为全面披露信息,在过去的1.5年中, 我一直担任 FuseSource(现为Red Hat) 的顾问,为零售,运输,银行/金融等不同行业的大型和小型公司提供SOA和集成项目支持。我的专长…

科尔达服务101

我今天想写一篇简短的要点文章。 我真的很好奇我能多快出版此书。 所以走吧 这篇文章是关于Corda Services(使用Corda 3.2版)的。 这些是什么? 作为经常使用Spring的开发人员,我个人会说它们就像Beans。 Spring Beans可以做的还很…

intent隐式和显式_Neo4j:使隐式关系成为显式和双向关系

intent隐式和显式我最近阅读了Michal Bachman关于 Neo4j中双向关系的文章 ,他建议对于某些关系类型,我们对关系的方向不那么感兴趣,因此可以在查询时忽略它。 他使用以下示例显示Neo Technology和GraphAware之间的合作关系: 两家…

mysql读写分离 存储过程_基于maxscale的读写分离部署笔记

使用maxscale搭建的读写分离架构,后期还可以再结合MHA做master的故障转移,这样业务层面上不需要做任何的改动即可。基于connect方式的不要使用。从库延迟他还会继续分发请求过去,暂时不适合生产使用。实验演示:目前的主从结构&…

python读书笔记2000_流畅的Python读书笔记

特殊方法的存在是为了Python解释器调用的,你自己并不需要去调用他们,比如说my_object.len()这种写法是没有的,应该使用len(my_object)。在使用len(my_object)的时候,如果my_object是一个自定义类的对象,那么Python会自…

antd 3升级命令_是时候拥有一个你自己的命令行工具了

本篇博客主要介绍了如何使用commander, inquirer以及chalk从零开始,创建属于自己的命令行工具。0. 一分钟体验首先我们先花一分钟的时间,体验一下创建自己的命令行cli工具是什么感觉。0.1. 新建项目目录假如我们的项目名称叫hello-cli,使用如…

找不到要去的声明_老汉将行李袋交由他人看管 去了一趟卫生间找不到人了.........

春节走亲访友难免多喝两杯,但酒后乘车却容易造成财物遗失。目前正值春运返程高峰,从沧州女儿家返程回山东老家的蔡先生就因为中午多喝了几杯酒,便将装有12000元生活费的行李袋弄丢了。好在沧州火车站派出所民警最终将蔡先生的失物找回&#x…