我们在操作数据库的时候，可能会由于并发问题而引起的数据的不一致性（数据冲突），如何保证数据并发访问的一致性、有效性，是所有数据库必须解决的一个问题，锁的冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素，从这一角度来说，锁对于数据库而言就显得尤为重要。 今天就分享下MySQL相关的最全锁，希望你学习后能更
在并发编程中，读写锁 ReentrantReadWriteLock 的性能已经算是比较高的了，因为它将悲观锁的粒度分的更细，在它里面有读锁和写锁，当所有操作为读操作时，并发线程是可以共享读锁同时运行的，这样就无需排队执行了，所以执行效率也就更高。 那么问题来了，有没有比读写锁 ReentrantRe
一、写在开头 我们在上一篇写ReentrantReadWriteLock读写锁的末尾留了一个小坑，那就是读写锁因为写锁的悲观性，会导致 “写饥饿”，这样一来会大大的降低读写效率，而今天我们就来将此坑填之！填坑工具为：StampedLock，一个素有Java锁王称号的同步类，也是在 java.util
问题描述 多设备并发往 Azure Storage Blob 的 Container 存数据是否可以? 问题解答 可以！ Azure Storage 是支持的并发存储数据的，Blob 可以使用乐观并发或悲观并发模型的，具体实现可以参考文档：https://docs.microsoft.com/zh-
文章目录 前言1. 什么是分布式锁2. 分布式锁的实现2.1 基于Redis的分布式锁实现方法2.2 基于redis实现分布式锁的初级版本2.3 改进分布式锁2.4 基于Lua脚本改善分布式锁 前言 上一篇博客我们讲到秒杀问题的一人一单在单机模式下使用synchronized添加悲观锁能解决并发问题
