1.锁，保证的是被锁的代码，一次执行完毕才能被其他线程执行，锁保证了一个线程执行过程中不被其他线程打断。以保证数据的准确性。 2。数据的读写过程，是有冲突的，当一个线程正在读数据，另一个线程正在写同一个数据，就有可能导致数据不准确，造成脏数据。就要保证读写分开时间段。即加锁。 3.如果想要保证共享对 ...
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2016-09-29 20:57:17
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memcached，首先下载python-memcached模块，在cmd中执行pip install python-memcached即可 memcached比较简单，默认情况仅支持简单的kv存储，并且缓存写于内存当中，具体不做介绍了 服务器开启服务后，简单操作下 防止脏数据时使用cas，gets ...
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编程语言 时间：
2016-09-27 13:18:58
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一、分布式协调技术 在给大家介绍ZooKeeper之前先来给大家介绍一种技术——分布式协调技术。那么什么是分布式协调技术？那么我来告诉大家，其实分布式协调技术 主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制，让他们有序的去访问某种临界资源，防止造成"脏数据"的后果。这时，有人可能会说这个简单，写一 ...
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2016-08-29 12:45:46
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note：生产环境中需要数据库有脏数据，需要清空表数据并保留数据结构。步骤：借助工具SQLyog一、导出数据库结构导出test.sql二、进入数据库执行drop三、导入表结构结果展示：清空了表数据，但是表结构没变化。
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2016-08-24 17:38:47
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丢失的修改、不可重复读、读脏数据、幻影读 下面我们先来看一个例子，说明并发操作带来的数据的不一致性问题。 丢失的修改 考虑飞机订票系统中的一个活动序列:甲售票点（甲事务）读出某航班的机票余额A,设A=16.乙售票点（乙事务）读出同一航班的机票余额A,也为16.甲售票点卖出一张机票,修改余额A←A-1 ...
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2016-08-10 14:19:58
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常见并发并发一致性问题包括：丢失的修改、不可重复读、读脏数据、幻影读（幻影读在一些资料中往往与不可重复读归为一类） 丢失修改 下面我们先来看一个例子，说明并发操作带来的数据的不一致性问题。 考虑飞机订票系统中的一个活动序列:甲售票点（甲事务）读出某航班的机票余额A,设A=16.乙售票点（乙事务）读出 ...
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2016-08-04 21:12:31
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http://www.cnblogs.com/wenfeng762/archive/2011/11/06/2237253.html http://xm-king.iteye.com/blog/770721 read uncommited 读脏数据问题 不可重复读 以及 幻读 read commite ...
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数据库 时间：
2016-08-03 18:34:19
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http://blog.csdn.net/taylor_tao/article/details/7063639 事务具有ACID四种特性。 但是Isolation并发可能引起如下问题： 1.脏读 允许读取到未提交的脏数据。 2.不可重复读 如果你在时间点T1读取了一些记录，在T2时再想重新读取一次同 ...
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数据库 时间：
2016-07-23 13:41:03
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一、线程 threading用于提供线程相关的操作，线程是应用程序中工作的最小单元。 二、线程锁 当多个线程同时修改同一条数据时可能会出现脏数据，所以，出现了线程锁 - 同一时刻允许一个线程执行操作。 ...
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2016-07-21 00:44:18
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每次写博客，第一句话都是这样的：程序员很苦逼，除了会写程序，还得会写博客！ 当然，题外话说多了，咱进入正题！ 在处理大数据的时候，经常会发生并发，并发的情况发生后，会出现数据污读，从而产生脏数据。 首先通过一段程序进行说明、<有兴趣的小伙伴可以复制粘贴这段程序>。 项目背景：模拟大转盘抽奖程序。 场 ...
