悲观锁,乐观锁

 面试中被问到了,查找资料整理下。

悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁。

 

以常用的mysql InnoDB存储引擎为例:加入商品表items表中有一个字段status,status=1表示该商品未被下单,status=2表示该商品已经被下单,那么我们对每个商品下单前必须确保此商品的status=1。假设有一件商品,其id为10000;如果不使用锁,那么操作方法如下:
       //查出商品状态
       select status from items where id=10000;
       //根据商品信息生成订单
       insert into orders(id,item_id) values(null,10000);
       //修改商品状态为2
       update Items set status=2 where id=10000;
       上述场景在高并发环境下可能出现问题:
       前面已经提到只有商品的status=1是才能对它进行下单操作,上面第一步操作中,查询出来的商品status为1。但是当我们执行第三步update操作的时候,有可能出现其他人先一步对商品下单把Item的status修改为2了,但是我们并不知道数据已经被修改了,这样就可能造成同一个商品被下单2次,使得数据不一致。所以说这种方式是不安全的。
       使用悲观锁来实现:在上面的场景中,商品信息从查询出来到修改,中间有一个处理订单的过程,使用悲观锁的原理就是,当我们在查询出items信息后就把当前的数据锁定,直到我们修改完毕后再解锁。那么在这个过程中,因为items被锁定了,就不会出现有第三者来对其进行修改了。

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乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量,像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。

以mysql InnoDB存储引擎为例,还是拿之前的例子商品表items表中有一个字段status,status=1表示该商品未被下单,status=2表示该商品已经被下单,那么我们对每个商品下单前必须确保此商品的status=1。假设有一件商品,其id为10000;
       下单操作包括3步骤:
       //查询出商品信息
       select (status,version) from items where id=#{id}
       //根据商品信息生成订单
       //修改商品status为2
       update items set status=2,version=version+1 where id=#{id} and version=#{version};
       为了使用乐观锁,我们需要首先修改items表,增加一个version字段,数据默认version可设为1;

 

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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