悲观锁与乐观锁

本文深入探讨了悲观锁与乐观锁的概念、原理及应用场景,特别是在并发量不大的情况下,悲观锁如何有效解决并发问题。同时,文章阐述了在高并发环境下,为何选择乐观锁作为更优解决方案,提供了实际生产环境中使用锁机制的指导。

悲观锁:在查询时加

1.Student s = sess.get(Student.class, id, LockMode.UPGRADE);

五种模式:

LockMode.NONE:查询时现在cache里找,如果没有,再到DB里加载无锁机制。

LockMode.READ:不管cache有没有,都查询数据库,Hibernate在读取记录的时候都会自动获取

LockMode.UPGRADE:不管cache有没有,都查询数据库,并且,对查询的数据加锁,如果锁被其他事务拿走,当前事务会一直等到加上锁为止。利用数据库的for update子句加锁

LockMode.UPGRADE_NOWAIT:不管cache有没有,都查询数据库,并且,对查询的数据加锁,如果锁被其他事务拿走,当前事务会立刻返回。

LockMode.WRITE:在做insert,update,delete会自动使用模式,内部使用。

2.以下情况用悲观锁:查询数据时,就给数据加锁

1)数据资源被多个事务并发访问的机会很大

2)修改数据所需时间非常短

乐观锁:大多数是基于数据版本记录机制实现

1 在javabean中加上version的属性提供set和get方法

2 在映射文件的<id></id>后加上<version> 

实现原理:读取数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,对此版本号加一。此时,将提交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对,如果提交的数据,版本号大宇数据库表当前的办恶补呢号,则予以更新,否则认为是过期数据


结论:

在实际生产环境里边,如果并发量不大且不允许脏读,可以使用悲观锁解决并发问题;但如果系统的并发非常大的话,悲观锁定会带来非常大的性能问题,所以我们就要选择乐观锁定的方法.


提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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