乐观并发

乐观的并发控制与传统方法不同，它不对事务执行过程进行检查，也不立即对数据库进行修改，而是在事务结束时进行有效性检查。如果事务执行不会破坏可串性，则提交事务；否则撤销并回滚事务，重新尝试。该协议包括三个阶段：1）读取阶段，事务从数据库直接读取数据项X的值，但修改保持在副本中；2）有效性阶段，在提交操作之前，对操作结果进行有效性（可串性）检查；3）写入阶段，如果通过有效性检查，则将事务操作结果写回数据库，否则放弃修改结果，重新尝试事务。这种方法在冲突操作较少时效率较高，但在冲突操作增多时，可能导致大量重启，从而降低效率。

Hibernate中实现乐观锁的方式主要有两种：使用version元素（版本控制）和timestamp元素（时间戳控制）。它们的区别在于，version通常是整数数据类型，而timestamp则是时间类型数据。在配置上也有所不同，大多数情况下采用版本记录机制（version）。具体实现时，在数据库表中增加一个version字段，读取数据时同时读取版本号，更新数据时将版本号加一。提交数据时，如果版本号小于或等于数据库表中的版本号，则认为数据已过期，否则执行更新操作。此外，Hibernate还支持悲观锁和乐观锁之间的切换以及游离状态的处理。游离状态的实例可以通过save()、persist()或s

在 Hive 中，一条 SQL 语句可能包含多个 Job，默认情况下这些 Job 会顺序执行。如果这些 Job 之间没有依赖关系，可以通过设置参数 set hive.exec.parallel=true 来实现 Job 的并发执行。默认情况下，可以并发执行的 Job 数量为 8。

详细探讨了Oracle数据库中乐观锁与悲观锁的工作原理、应用场景，并结合实例进行了深入分析。

借助SpringBoot整合Redis，通过缓存实现增删改查，有效提升高并发场景下的系统性能，极大程度改善用户体验。

商品秒杀系统的实战项目，SpringBoot 打底，Redis 抗压，MySQL 撑后端，AOP 加点小聪明。嗯，项目名叫seckill-master.7z，听着像个压缩包，解压后内容还挺丰富，适合搞后端的小伙伴练手，也适合熟悉下高并发场景的实战思路。

随着信息系统的复杂化，数据库并发控制显得尤为重要。有效的并发管理技术能够保证数据操作的准确性和效率。

事物与并发性的描述非常详细和具体，是值得下载的资源。

Disruptor 3.4.2 是一个高性能的并发编程框架，它使用环形缓冲区实现队列，并通过无锁算法和缓存行填充等技术，最大限度地减少了线程间的竞争，从而提高了系统的吞吐量和延迟。

在IT行业中，数据库作为系统的核心组成部分，尤其在高并发场景下，MySQL作为广泛采用的开源关系型数据库，其性能优化显得尤为重要。围绕高并发高可用MySQL性能优化展开讨论，主要包括索引优化、查询优化、架构设计以及高可用性策略。首先，合理的索引设计能够显著提升数据检索效率，特别是对于经常用于WHERE和JOIN条件的列，应优先考虑创建索引，并避免冗余和过度索引。其次，优化SQL查询语句可以减少全表扫描，合理使用LIMIT、JOIN操作，以及EXPLAIN分析查询计划，进而改进执行效率低下的部分。在架构设计方面，主从复制和分片技术是常见的高可用解决方案，通过读写分离和数据库分片，提升系统的整体处