1.三级封锁协议 一级封锁协议 事务在修改数据时必须先加X锁，在事务结束之后释放X锁。 这样可以解决丢失修改的问题。因为不能有两个事务同时修改同一个数据，所以不会有修改被覆盖的问题。 二级封锁协议 在一级的基础上，要求读取数据A之前必须加上S锁，读取A之后立即释放S锁。 这样可以解决读脏数据的问题。 ...
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数据库 时间：
2020-05-09 09:18:12
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分布式系统项目，服务器集群，Java分布式系统高并发解决方案 ...
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编程语言 时间：
2020-05-05 12:39:34
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数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约。 数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值和异常值。 数据质量分析是检查数据中是否存在一些脏数据，例如：缺失值、异常值和不一致的值等。 数据缺失有很多原因，例如数据无法获得 ...
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2020-05-03 16:39:32
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由于并发，如果不加以控制，就会出现以下问题：丢失修改，不可重复读，幻读（读脏数据）。 解决方法： 1）一级封锁协议 做法：修改对象之前必须加X锁，直到事务结束才能释放。 好处：可防止丢失修改。 2）二级封锁协议 做法：在一级锁的基础上，读取数据之前必须先对其加 S 锁，读完后即可释放 S 锁。 事务 ...
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2020-05-03 10:22:33
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1. 【强制】业务上具有唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，也必须建成唯一索引。 说明：不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的；另外，即使在应用层做了非常完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。 2. 【强制】超过三个表禁 ...
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2020-04-27 11:43:32
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秒杀大家都不陌生。自2011年首次出现以来，无论是双十一购物还是 12306 抢票，秒杀场景已随处可见。简单来说，秒杀就是在同一时刻大量请求争抢购买同一商品并完成交易的过程。 从架构视角来看，秒杀系统本质是一个高性能、高一致、高可用的三高系统。而打造并维护一个超大流量的秒杀系统需要进行哪些关注，就是 ...
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2020-04-18 09:48:00
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本文不是一个吹嘘的文章，不会讲很多高深的架构，相反，会讲解很多基础的问题和写法问题，如果读者自认为基础问题和写法问题都是不是问题，那请忽略这篇文章，节省出时间去做一些有意义的事情。
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编程语言 时间：
2020-04-16 11:45:07
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并发导致数据出现的问题1.脏读(Drity Read)释义：已知有两个事务A和B, A读取了已经被B更新但还没有被提交的数据，之后，B回滚事务，A读取的数据就是脏数据。注：即事务b读取了事务a在内存中修改的数据（未提交写入数据库的磁盘）即READ_UNCOMMITTED（读未提交隔离机制）即可发生的 ...
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数据库 时间：
2020-04-13 21:10:25
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最近在修改同事代码时，经常遇到莫名的问题，比如查询结果集中出现上一次请求中的脏数据，我就排查啊，总觉得是代码哪个地方写的不严谨，后来想到了，可能是action对象成单例造成的。看了下spring配置文件，果然，全部没有加 scope="prototype"。加上后，问题顺利解决。 ps:不写scop ...
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2020-04-08 18:48:12
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我们知道，Linux用cache/buffer缓存数据，且有个回刷任务在**适当时候**把脏数据回刷到存储介质中。什么是适当的时候？换句话说，什么时候触发回刷？是脏数据达到多少阈值还是定时触发，或者两者都有？不同场景对触发回刷的时机的需求也不一样，对IO回刷触发时机的选择，是IO性能优化的一个重要方... ...
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系统相关 时间：
2020-04-08 09:53:35
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