偏向MyISAM引擎，开销小，加锁快；无死锁；锁定力度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低
NebulaGraph 论坛最近有些讨论帖，各种姿势来问 NebulaGraph Session 管理相关的事情，我寻思这也不是一个法子，还是来写一篇文章来讲述下 NebulaGraph 中的 Session 管理。由于本文设定为非正式的 Session 讲解，所以本文主要分为理论和实操部分，在实操部分主要摘录了论坛用户的一些关于 Session 的理解，以及本人对 Session 相关问题的解答。
首先一起来复习一下死锁的概念：死锁是指两个或者多个事务在同一资源上相互占用，并请求锁定对方占用的资源，从而导致恶性循环的现象。
第5章 Mybatis 传统DAO 层开发[了解] 使用 Mybatis 开发 Dao，通常有两个方法，即原始 Dao 开发方式和 Mapper 接口代理开发方式。而现在主流的开发方式是接口代理开发方式，这种方式总体上更加简便。我们的课程讲解也主要以接口代理开发方式为主。在第二章节已经给大家介绍了基于代理方式的 dao 开发，现在给大家介绍一下基于传统编写 Dao 实现类的开发方式。 5.1 Mybatis 实现 DAO 的传统开发方式 5.1.1 持久层 Dao 接口 public interfac
这是Wi-Fi Calling的第三篇，聊一聊用户是怎么从Wi-Fi Handover(切换)到LTE的。
在保存某些多页面共用的变量的时候（如保存用户登陆信息），我们用得最多的就是Session和Cookies了，至于Session怎么使用这里就不说了
项目内引入spring-session-data-redis,配合spring-boot-starter-data-redis
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
大家好，我是程序源代码，算算入行的时候我已算入行10以上的老兵了，毕业在北京北漂8年，13年回到省会石家庄，一直就在河北这块土地上生活着。现在人了快到了中年，感觉现在生活压力都比较多大。梦想着有一天能进入大厂，实现一个大厂梦。其实我感觉大家应该和我一样，都想有进入大厂工作毕竟生活需要理想，还需要苟且（挣高工资），其实现在大厂并不是特别容易进，作为一名好多年的Java选手，其实我感觉进入大厂，首先要把自己的技术和面试这两个重要点做好。
作者:eygle 出处:http://www.eygle.com/blog 日期:October 27, 2005 本文链接:http://www.eygle.com/archives/2005/10/oracle_howto_kill_session.html
“ALTER SYSTEM KILL SESSION 'SID,SERIAL#' IMMEDIATE;”或者“ALTER SYSTEM DISCONNECT SESSION 'SID,SERIAL#' IMMEDIATE;”。
平时遇到的死锁，绝大多数情况下，都可以根据当时的场景进行重现，然后具体分析解决，下文这个死锁几次尝试测试模拟，均没有成功重现 在尝试用profile跟踪加锁顺序之后，大概可以推断到当时死锁发生的原因，但是仍有无法重现，为了避免不必要的麻烦，这里用测试表的方式，尽可能还原尝试的场景，来做进一步的分析。 死锁发生的场景如下（暂不论表设计合不合理，索引合不合理，sql语句写法合不合理，分析死锁是主要目的，解决死锁是另外一回事）
最近开发人员说使用dbms_lock.allocate_unique自定义的锁在使用dbms_lock.relase无法释放，下面来个演示的例子来看看到底怎么一回事？ 1、演示锁不能释放的情形
从对数据的操作类型来分，可以分为读锁和写锁；从对数据操作粒度来分，可分为表锁和行锁。
本文实例讲述了PHP实现提高SESSION响应速度的几种方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
锁是计算机协调多个进程或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（如CPU、RAM、I/O等）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。
这么个场景，如果一个查询正在遍历一个 表中的数据，而执行期间另一个线程对这个表结构做变更，删了一列，那么查询线程拿到的结果 跟表结构对不上，肯定是不行的。
数据库中锁的设计初衷处理并发问题，作为多用户共享资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理控制资源访问规则。锁就是实现这些访问规则中的重要数据。
我的程序根据我的计算，内存使用只需要30MB左右。但是观察发现，程序的内存不断上涨。
数据库锁就是一种保证数据一致性而使各种共享资源在被并发访问，并发访问人有序所设计的一种规则。
select t.* from order t where t.order_no='order_no' for update;
--1.首先通过主键order_no锁住一条订单 select t.* from order t where t.order_no='order_no' for update; --2.其次通过主键channel_id锁住一个渠道 select t.* from channel t where t.channel_id='channel_id' for update; --3.然后通过主键order_no对订单表数据进行修改 update order t set t.order_status=0,t.finish_time=sysdate where t.order_no='order_no'; commit;
偏向MyISAM存储引擎，开销小，加锁快；无死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。
一 简介 通过前面两篇文章的介绍，相信读到这里的各位对MDL 锁已经有了比较深入的了解了,本文将结合理论知识介绍几组MDL 锁的案例。 二 常见MDL 锁的场景 1 Waiting for global read lock 我们先构造一个Waiting for global read lock场景： session1: alter table t1 add c3 bigint; //大表执行需较长时间 session2: set global read only=on; //等待 查看
所有session可以读；但是当前session 更新插入报错，其他session 更新插入等待。 比如： 在数据迁移时，加读锁，防止任何session的更新操作。
Session用于保存每个用户的专用信息. 每个客户端用户访问时，服务器都为每个用户分配一个唯一的会话ID（Session ID) . 她的生存期是用户持续请求时间再加上一段时间(一般是20分钟左右).Session中的信息保存在Web服务器内容中,保存的数据量可大可小.当 Session超时或被关闭时将自动释放保存的数据信息.由于用户停止使用应用程序后它仍然在内存中保持一段时间,因此使用Session对象使保存用户数据的方法效率很低.对于小量的数据,使用Session对象保存还是一个不错的选择
我们第二种模式是通过python的上下文管理器来创建管理这个会话session，此时是不需要手写来关闭这个session，因为它会随着上下文管理器的关闭而自动结束并且自动释放资源。
锁的重要性想必不用多说了吧，作为面试造火箭中最重要的一个点之一，可谓是不得不会，说出来都是一把辛酸泪，什么悲观锁，乐观锁，自旋锁，偏向锁等等等等，虽然说在我们平常写代码的时候很少会用到它们，但是实现的思想是很需要我们去研究的。
在Oracle中，如何彻底杀掉会话？V$SESSION的STATUS为KILLED的情况下如何找到相关的后台OS进程？
https://github.com/DTStack/chunjun/releases
我们在构建分布式系统的时候，经常需要控制对共享资源的互斥访问。这个时候我们就涉及到分布式锁（也称为全局锁）的实现，基于目前的各种工具，我们已经有了大量的实现方式，比如：基于Redis的实现、基于Zookeeper的实现。本文将介绍一种基于Consul 的Key/Value存储来实现分布式锁以及信号量的方法。 分布式锁实现 基于Consul的分布式锁主要利用Key/Value存储API中的acquire和release操作来实现。acquire和release操作是类似Check-And-Set的操作： -
本司礼物系统使用了golang的 mongo库 mgo，中间踩了一些坑，总结下避免大家再踩坑 golang的mgo库说明里是说明了开启连接复用的，但观察实验发现，这并没有根本实现连接的控制，连接复用仅在有空闲连接时生效，高并发时无可用连接会不断创建新连接，所以最终还是需要程序员自行去限制最大连接才行。 废话不多说，开始上代码 GlobalMgoSession, err := mgo.Dial(host) func (m *MongoBaseDao) Get(tablename strin
docker镜像仓库中镜像的清理，一直是个比较麻烦的事情。尤其是在测试环境当中，每天都会有大量的构建。由此会产生大量的历史镜像，而这些镜像，大多数都没有用。
加上锁之后，大家都能看，但是不能修改，难度增大了！大家都看到你们加锁了，并且这东西是免费的，所以我也要加锁，于是这秘籍的外表框上加上了很多的锁，这些锁统称为共享锁（S）。
数据库锁机制简单来说，就是数据库在多事务并发处理时，为了保证数据的一致性和完整性，数据库需要合理地控制资源的访问规则。锁是一种资源，这个资源是和事务关联在一起的，当某个事务获取了锁，在提交或回滚之前，就一直持有该锁。
版本：Oracle 11.2.0.4 RAC 问题现象：AWR手工创建快照失败，SYSAUX表空间剩余不足。
张大朋（Lunar）Oracle 资深技术专家 Lunar 拥有超过十年的 ORACLE SUPPORT 从业经验，曾经服务于ORACLE ACS部门，现就职于 ORACLE Sales Consultant 部门，负责的产品主要是 Exadata，Golden Gate，Database 等。 编辑手记：此文通过分场景环环紧扣的测试，深入剖析了enq: TM – contention等待事件的原理，今日拣选与大家共享。 结论：当外键无索引时 1，对子表的insert操作所在的事务没有完成前，对于父表
AUTO_INCREMENT=2，表示下一次插入数据时，若需要自动生成自增值，会生成id=2。
作者 | 汪翰林 编辑 | 蔡芳芳 Redis 作为最受欢迎的 NoSQL 数据库之一，具备高性能、高可用性、高扩展性等特点，在各互联网业务中使用广泛。目前业界针对 Redis 的性能优化主要针是配置项优化以及使用方式的优化。本文介绍网易数帆尝试撇开 Redis 本身，而从通用的协议栈层面来做优化，这种优化方式理论上可推广到其他 Socket 类互联网应用，如 Memcached、Ngnix、Envoy 等。 分 析 Redis-server 作为一个标准的 Socket 类应用，会通过监听地
大家在使用 Java NIO 的过程中，是不是也遇到过堆外内存泄露的问题？是不是也苦恼过如何排查？
首部字段只有 8 个字节，包括源端口、目的端口、长度、检验和。12 字节的伪首部是为了计算检验和临时添加的。
数据库性能是一个永恒的话题，那就是如何使用更少的资源以达到更高效的性能。Oracle系统参数RESOURCE_LIMIT是一个用于控制用户对于数据库资源使用的参数，当值为true的时候即为启用，否则禁用。该参数结合profile来可以控制多种资源的使用，如CPU_PER_SESSION, CONNECT_TIME,LOGICAL_READS_PER_SESSION, PRIVATE_SGA等等从而达到到节省资源来实现高效性能。本文描述了数据资源限制并演示了IDLE_TIME及SESSIONS_PER_USER的用法。
锁类型/引擎 行锁 表锁 页锁 MyISAM 有 InnoDB 有 有 BDB（被InnoDB取代） 有 有 锁的分类 表锁：开销小，加锁快，不会死锁，粒度大，冲突率高，并发低。 行锁：开销大，加锁慢，会死锁，粒度小，冲突率低，并发高。 页锁：处于表锁和行锁之间，会死锁。 锁的适用场景 表锁：更适用于查询为主，按少量索引条件更新。 行锁：更适用于大量按索引并发更新少量不同数据，同时又有并发查询。 MyISAM表锁 查看锁争用相关参数：show status
MyISAM写阻塞读的例子 session 1 session 2 lock table user write; select * from user; //返回查询结果 select * from user; //被阻塞，等待锁被释放 unlock tables; 获得锁，返回查询结果 注：
•插入操作使用的API是sqlSession.insert(“命名空间.id”,实体对象);
随着计算机技术和工程架构的发展，微服务变得越来越热。如今，绝大多数服务都处于分布式环境中，其中，数据一致性是我们一直关注的重点。分布式锁到底是什么？经过了哪些发展演进？工程上有哪些实现方案？各种方案的利弊权衡又有哪些？希望这篇文章能够对你有一些帮助。
int sys_exit(int error_code) { return do_exit((error_code&0xff)<<8); } int do_exit(long code) { int i; // 释放代码段和数据段页表,页目录，物理地址 free_page_tables(get_base(current->ldt[1]),get_limit(0x0f)); free_page_tables(get_base(current->ldt[2]),get_
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