写入冲突

将 stop 后的多挂计数修改为与当前计数不同的值。

确定冲突解决范围： 事务级别：冲突中目标本地记录获胜时，整个复制事务回滚。推荐使用此选项。 行级别：冲突中目标本地记录获胜时，仅回滚相关的一条记录。 影响参照完整性冲突解决的范围。

在可串行化问题中，读写操作的顺序至关重要。如果两个事务对同一数据项进行操作，其中至少一个是写操作，则称这些操作发生了冲突。操作的冲突可以分为RW冲突、WR冲突以及WW冲突。例如，当两个事务同时对相同的数据项进行读写操作时，就会发生冲突。

CnPlugin与Win8.1系统存在冲突，导致在Win10或Win8环境下输入文字时出现卡顿和延迟反应慢的问题。使用专用输入法时，CnPlugin在Win8和Win10上能够有效解决这些卡顿现象。

JSON写入器用于将对象转换为JSON字符串

文件写入的操作流程，Hadoop 里做得还蛮有讲究的。 块式存储的思路，用得比较巧。HDFS 把文件切成一块块，128MB 一块，每块还会备份个两三份。写入时不是直接写磁盘，而是先从NameNode拿到块的位置，流式写入DataNode。嗯，效率还挺高。 数据是走管道式传输的，也就是你写入一块，它会串行传到多个DataNode上。这种设计虽然看着复杂点，但好处是副本同步得快，出问题也能迅速补上。 写数据的时候，client会先跟NameNode申块，再找出对应的DataNode，按顺序写。每写一段就确认一下。写失败？直接换块重写，逻辑得还算稳。 如果你搞分布式文件系统，Hadoop 的写入机制

v$system_event 里的“latch free”统计项，用来看有没有冲突，挺直接的。你打开一查就知道有没有问题——没数据就是没冲突。有的话，CPU 飙高。嗯，这时候可以试试调低，一般能压住高 CPU 使用率，尤其在并发多的时候，挺实用的。

利用ActiveX命令将data_n安全地写入现有Excel电子表格的指定range_n。输入必须成对出现，可以根据需要提供左上角单元格或右上角单元格地址。从最近的更新开始，函数可以验证数据块的大小是否正确，以避免可能的错误。这种灵活性使得write2excel功能成为处理大数据和错误检查的理想选择。

Hadoop数据写入流程解析 数据分块: 将待写入数据分割成大小一致的数据块，每个数据块默认大小为128MB（可配置）。 副本复制: 每个数据块会被复制成多份（默认3份），并分发到不同的数据节点上，确保数据冗余和高可用性。 节点选择: NameNode 负责选择存储数据块的最佳节点，通常会考虑节点的可用空间、负载均衡和数据本地性等因素。 数据传输: 客户端将数据块并行传输到选定的数据节点上。 数据写入: 数据节点接收到数据块后，会将其写入本地磁盘，并生成校验和，用于数据完整性验证。 确认写入: 当所有数据块及其副本都成功写入后，数据节点会向 NameNode 发送确认信

ElasticSearch 的写入机制，其实多人没整明白，尤其在大数据场景下，写入慢、堆积、甚至丢数据的问题，真的挺让人头大。《ElasticSearch 写入原理及优化》这份文档，讲得还蛮细，算是把写入链路拆得比较清楚了。你能搞懂从index求开始，到refresh、flush、merge这一套流程，哪里耗时、哪里能动手脚。像你用Flink或者Logstash批量写入时，常见的吞吐低，其实多时候是bulk size没调好，或者是refresh 机制搞得太频繁。文档里有提这块的优化建议，还附了实践对比，蛮实用的。顺带一提，作者也连了不少相关文章，有倒排索引实现的 Java 代码，有Elasti