


Cas de candidatures pratiques d'optimisme et de verrouillage pessimiste dans les affaires
Apr 08, 2025 am 10:03 AMLe choix des verrous optimistes et des verrous pessimistes dépend des scénarios commerciaux et des exigences de cohérence des données. 1. Les verrous pessimistes supposent des conflits de données et les verrous garantissent la cohérence des données, mais une faible efficacité sous une concurrence élevée, telles que les transferts bancaires; 2. Les verrous optimistes supposent que la probabilité de conflit de données est faible et aucune verrouille n'est ajoutée, vérifiez si les données sont modifiées avant la mise à jour, avec une efficacité élevée mais une incohérence des données, telles que la gestion des stocks de commerce électronique et les commentaires du forum; 3. Dans les scénarios de concurrence élevés, vous pouvez envisager de combiner des serrures optimistes et des verrous pessimistes, un premier prétraitement des serrures optimistes et confirmer enfin les verrous pessimistes, en tenant compte de l'efficacité et de la cohérence des données. Le choix final nécessite le compromis entre l'efficacité et la cohérence des données.
Lock optimiste et verrouillage pessimiste: compromis et choix dans les pratiques commerciales
verrouillage optimiste et verrouillage pessimiste, ces deux concepts semblent mystérieux, mais en fait, ils sont deux stratégies complètement différentes lorsqu'elles traitaient des accès simultanés aux bases de données. En termes simples, les verrous optimistes croient que "les données ne sont généralement pas en conflit", tandis que les verrous pessimistes croient que "les données sont susceptibles de confronter". Cet article ne vous donnera pas une définition ennuyeuse, mais vous emmènera dans les scénarios commerciaux pour voir comment ils jouent et comment choisir la bonne solution en fonction des conditions réelles. Après l'avoir lu, vous pouvez contr?ler ces deux mécanismes de verrouillage comme un ancien conducteur en fonction des besoins de l'entreprise.
Commen?ons par les bases. Le verrouillage pessimiste, comme son nom l'indique, suppose toujours le pire des cas - une modification simultanée. Afin d'éviter les conflits de données, il verrouillera directement les données lors de l'accès aux données. Les exemples typiques sont le niveau d'isolement des transactions de la base de données et le mécanisme Mutex fourni par certains langages de programmation. Imaginez les transferts de compte bancaire. Les serrures pessimistes sont comme un gardien de sécurité strict. Un seul utilisateur peut saisir l'opération à la fois, et d'autres ne peuvent qu'attendre en ligne. Cela garantit la cohérence des données, mais l'efficacité ... vous savez, surtout lorsque la concurrence est importante, le temps d'attente sera long.
Les verrous optimistes sont complètement différents. Il estime que la probabilité de conflit de données est très faible, donc elle n'ajoutera pas activement les verrous. Il vérifiera si les données ont été modifiées avant de les mettre à jour. S'il n'a pas été modifié, il sera mis à jour; S'il a été modifié, il provoquera un conflit et permettra à l'utilisateur de rouler. C'est comme un administrateur flexible, qui permet à plusieurs utilisateurs d'afficher et de modifier les données simultanément, et d'effectuer une vérification uniquement lors de la soumission de modifications. C'est beaucoup plus efficace, mais il y a des risques, c'est-à-dire que "l'écriture sale" peut se produire et doit être manipulée avec prudence.
Regardons certains cas réels.
Cas 1: Gestion des stocks de produits du commerce électronique
L'inventaire des marchandises est un scénario simultané typique. Si vous utilisez des verrous pessimistes, vous devez ajouter une serrure chaque fois que l'utilisateur visite la page du produit ou même vérifie l'inventaire, ce qui conduira à un goulot d'étranglement de performances sérieux. Et le verrouillage optimiste est très adapté. Nous pouvons utiliser le mécanisme du numéro de version pour obtenir un verrouillage optimiste: chaque produit a un numéro de version, et chaque fois que l'inventaire est mis à jour, vérifiez si le numéro de version est cohérent. S'il est incohérent, cela signifie que les données ont été modifiées et que la mise à jour est refusée. C'est comme une étiquette publiée sur l'inventaire des produits, enregistrant le nombre de modifications, et ce n'est que lorsque l'étiquette n'a pas changé peut être modifiée.
<code class="python">class Product:</code><pre class='brush:php;toolbar:false;'> Def __init __ (self, id, nom, stock, version): self.id = id self.name = nom self.stock = stock self.version = version def update_stock (self, new_stock, current_version): Si self.version == current_version: self.stock = new_stock self.version = 1 Retour True # Update Success Success: return false # Update a échoué, les données ont été modifiées
Simuler les mises à jour simultanées
produit = produit (1, "iPhone", 100, 1)
thread1 = filetage.thread (cible = lambda: product.update_stock (90, 1))
thread2 = filetage.thread (cible = lambda: product.update_stock (80, 1))
thread1.start ()
thread2.start ()
thread1.join ()
thread2.join ()
imprimer (f "Inventaire final: {product.stock}") #Le résultat peut ne pas être de 80 ou 90, selon l'ordre de l'exécution du thread, montrant les problèmes possibles avec des verrous optimistes
Ce code utilise Python pour simuler l'implémentation de verrous optimistes. Notez qu'il s'agit d'une version simplifiée, et des problèmes tels que l'atomicité des transactions de base de données doivent être pris en compte dans les applications réelles. L'avez-vous vu? Bien que le verrouillage optimiste soit efficace, il peut entra?ner une incohérence des données et nécessite des mécanismes appropriés pour faire face aux conflits.
Cas 2: Forum Post Commentaires
Forum Post Commentaires, le volume de concurrence est également très important. Si vous utilisez des verrous pessimistes, chaque commentaire doit être verrouillé, ce qui est trop inefficace. Les verrous optimistes s'appliquent également ici. Nous pouvons utiliser un mécanisme similaire au numéro de version ou utiliser un horodatage pour déterminer si les données ont été modifiées.
Cas 3: Transfert bancaire (un autre souligné)
Comme mentionné ci-dessus, le verrouillage pessimiste semble être un choix plus s?r car il peut assurer la cohérence des données. Cependant, si le volume de concurrence est extrêmement élevé, le goulot d'étranglement des performances du verrouillage pessimiste sera très évident. Pour le moment, nous pouvons envisager de combiner des serrures optimistes et des serrures pessimistes. Par exemple, l'utilisation de verrous optimistes pour le prétraitement dans des scénarios de concurrence élevés et l'utilisation de verrous pessimistes pour la confirmation finale uniquement lorsque le dernier engagement est soumis. Cela peut garantir à la fois l'efficacité et la cohérence des données. Cela nécessite des stratégies et une conception plus complexes.
En bref, il n'y a pas de bon ou de mauvais absolu pour les verrous optimistes et les serrures pessimistes. La stratégie à choisir dépend du scénario commercial spécifique et des exigences de cohérence des données. Dans les scénarios de concurrence élevés, les verrous optimistes sont généralement plus efficaces, mais les conflits de données doivent être manipulés avec prudence; Alors que dans des scénarios avec des exigences extrêmement élevées pour la cohérence des données, les verrous pessimistes sont plus sécurisés, mais les performances peuvent devenir un goulot d'étranglement. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser l'efficacité et la cohérence des données, et choisir la solution appropriée en fonction de la situation réelle, ou même l'utiliser en combinaison. N'oubliez pas qu'il n'y a pas de solution miracle, seulement des solutions appropriées. Je vous souhaite de devenir un ma?tre de mécanisme de verrouillage!
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grace à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit?!

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

L'introduction à l'arbitrage statistique L'arbitrage statistique est une méthode commerciale qui capture l'inadéquation des prix sur le marché financier basé sur des modèles mathématiques. Sa philosophie principale découle de la régression moyenne, c'est-à-dire que les prix des actifs peuvent s'écarter des tendances à long terme à court terme, mais reviendront éventuellement à leur moyenne historique. Les traders utilisent des méthodes statistiques pour analyser la corrélation entre les actifs et rechercher des portefeuilles qui changent généralement de manière synchrone. Lorsque la relation de prix de ces actifs est anormalement déviée, des opportunités d'arbitrage se présentent. Sur le marché des crypto-monnaies, l'arbitrage statistique est particulièrement répandu, principalement en raison de l'inefficacité et des fluctuations drastiques du marché lui-même. Contrairement aux marchés financiers traditionnels, les crypto-monnaies fonctionnent 24h / 24 et leurs prix sont très susceptibles de briser les nouvelles, les sentiments des médias sociaux et les améliorations technologiques. Cette fluctuation des prix constante crée fréquemment un biais de prix et fournit aux arbitrageurs un

Ouvrez l'application "Paramètres" de l'iPhone, entrez "Hotspot personnel" et activez "Autoriser les autres à rejoindre". Vous devez définir pour la première fois un mot de passe Wi-Fi et un nom de réseau; 2. D'autres appareils peuvent se connecter aux hotspots via Wi-Fi, Bluetooth ou USB: sélectionnez le réseau de l'iPhone sur l'appareil et entrez le mot de passe. La méthode Bluetooth doit d'abord être appariée, puis partager le réseau via Bluetooth. Connectez l'ordinateur avec un cable de données pour faire confiance à l'appareil; 3. Vous pouvez modifier le mot de passe Wi-Fi dans les paramètres, modifier le nom du hotspot en modifiant le nom de l'iPhone, surveiller l'utilisation des données cellulaires et fermer le hotspot à temps après utilisation pour économiser l'énergie et assurer la sécurité; Lorsque vous rencontrez des problèmes, vous pouvez essayer de redémarrer l'appareil, de vérifier les signaux, de reconnecter le réseau ou de réinitialiser les paramètres du réseau

ShutLil.rmtree () est une fonction de Python qui supprime récursivement l'intégralité de l'arborescence du répertoire. Il peut supprimer les dossiers spécifiés et tous les contenus. 1. Utilisation de base: utilisez ShutLil.rmtree (Path) pour supprimer le répertoire, et vous devez gérer FileLenotFoundError, PermissionError et autres exceptions. 2. Application pratique: vous pouvez effacer les dossiers contenant des sous-répertoires et des fichiers en un seul clic, tels que des données temporaires ou des répertoires mis en cache. 3. Remarques: L'opération de suppression n'est pas restaurée; FilenotFoundError est lancé lorsque le chemin n'existe pas; Il peut échouer en raison d'autorisations ou d'occupation des fichiers. 4. Paramètres facultatifs: les erreurs peuvent être ignorées par ignore_errors = true

Installer le pilote de base de données correspondant; 2. Utilisez Connect () pour se connecter à la base de données; 3. Créez un objet de curseur; 4. Utilisez EXECUTE () ou Execumany () pour exécuter SQL et utiliser une requête paramétrée pour empêcher l'injection; 5. Utilisez fetchall (), etc. pour obtenir des résultats; 6. commit () est requis après modification; 7. Enfin, fermez la connexion ou utilisez un gestionnaire de contexte pour le gérer automatiquement; Le processus complet garantit que les opérations SQL sont s?res et efficaces.

Les utilisateurs iOS doivent d'abord saisir la zone de téléchargement via le site officiel pour télécharger l'application Binance. 1. Passez le proxy réseau en automatique et entrez une adresse PAC de confiance; 2. Modifiez la zone d'identification Apple en une zone non restreinte comme Singapour et remplissez l'adresse correspondante; 3. Recherchez la binance dans l'App Store et téléchargez-la; 4. Si vous ne pouvez pas le télécharger, vous pouvez utiliser l'outil TestFlight pour l'installer via le code d'invitation; 5. Allumez les notifications et les autorisations de réseau cellulaire après l'installation; 6. Activer l'ID de face ou l'id touche dans l'application pour améliorer la sécurité du compte. Les étapes ci-dessus sont applicables au dernier système iOS, ce qui peut garantir que les utilisateurs d'iPhone terminent en douceur l'installation et utilisent normalement l'application Binance.

OpenTheFindmyApponanAutapleviceorgotoicloud.comTolocateyourlostiphoneaslongasit'spoweredOnandConnectedTotheinternet.2.UsethedevicestabtoselectyourMissiphonEndViewitsCurrentorLastwonds

Utilisez le multiprocessement.queue pour transmettre des données en toute sécurité entre plusieurs processus, adaptés aux scénarios de plusieurs producteurs et consommateurs; 2. Utilisez le multiprocessement.Pipe pour atteindre une communication bidirectionnelle à grande vitesse entre deux processus, mais uniquement pour les connexions à deux points; 3. Utilisez la valeur et le tableau pour stocker des types de données simples dans la mémoire partagée et doivent être utilisés avec le verrouillage pour éviter les conditions de concurrence; 4. Utiliser Manager pour partager des structures de données complexes telles que les listes et les dictionnaires, qui sont très flexibles mais ont de faibles performances, et conviennent aux scénarios avec des états partagés complexes; Les méthodes appropriées doivent être sélectionnées en fonction de la taille des données, des exigences de performance et de la complexité. La file d'attente et le gestionnaire conviennent le plus aux débutants.

Utilisez Boto3 pour télécharger des fichiers sur S3 pour installer d'abord Boto3 et configurer les informations d'identification AWS; 2. Créez un client via boto3.client ('s3') et appelez la méthode upload_file () pour télécharger des fichiers locaux; 3. Vous pouvez spécifier S3_KEY comme chemin cible et utiliser le nom de fichier local s'il n'est pas spécifié; 4. Des exceptions telles que FileLoTFoundError, NocRedentialSerror et ClientError doivent être gérées; 5. ACL, ContentType, StorageClass et Metadata peuvent être définis via le paramètre ExtraCargs; 6. Pour les données de mémoire, vous pouvez utiliser ByTesio pour créer des mots
