几个重点问题回顾

博客围绕数据库的锁与并发控制展开。介绍了并发访问控制准则,指出数据库并行执行存在的问题及不同数据库默认事务隔离级别。对比了幻读和不可重复读,分析了当前多用RC隔离级别的原因,还提及了InnoDB表锁的获取情况。

Ⅰ、锁与并发控制

locking、concurrency、isolation、serializability这几个是同一个意思

1.1 并发访问控制的准则

第一准则:不出错
Concurrent execution should not cause application programs to malfunction

第二准则:性能要比单线程高
Concurrent execution should not have lower throughput or much higher response times than serial execution

特例:线程池,秒杀场景,1024个线程肯定比1个线程慢,单线程qps能达到将近1000,1024线程只能几十

数据库中并行执行会存在三个问题

脏读         rc解决
不可重复读    rr解决,innodb在rr下也解决了幻读,所以rr被称为2.99度隔离性
幻读         serializable    大多数数据库厂商不遵循

serializable才是数据库真正的隔离性要求,隔离性和隔离级别不一样,两阶段加锁(读写都加锁,序列化),任何操作都加锁

acid中的i,数据库产品都没有符合要求的

oracle db2 sqlserver默认事务隔离级别都是rc的,只解决脏读不解决不可重复读和幻读

innodb默认rr,解决了脏读,不可重复读,幻读

tips:
如果开启了分布式事务,一定要用serializable,这是官方文档里说的,不知道为什么,不懂

Ⅱ、幻读VS不可重复读

幻读(phantom read):连续执行两次同样的sql语句可能导致不同的结果,并且第二次的sql语句可能会返回之前不存在的行(记录数量不一样)

不可重复读是同一条记录结果不一样(修改),而幻读是读到的记录数量不一样

Ⅲ、为什么现在都用rc呢?

rc不解决幻读,但rc相对rr,锁持有时间短 ,开销更小

但是

我们应用程序对生活中的application来说好像不是一个问题

对记录的修改,大部分时候都是一条一条的,自己处理自己。

有问题的是减库存的的时候,多线程对一条记录操作,但这个时候是有for update锁定这条记录,所以现实生活中,不可重复读和幻读没影响,并不是那么重要

四、其他

innodb表锁的获取

lock table l read;
lock table l write;
unlock tables;

这是server层的锁(mdl锁)

从原理上讲innodb也是可以对表加X锁的,但是没有一个具体的命令来触发,也可以把lock table l read; 理解为加X锁

通常来说不需要加表级别的锁,mysqldump都不加,ddl不支持online的时候就是先对一张表先加一个S锁,现在不一样了

转载于:https://www.cnblogs.com/---wunian/p/9201850.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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