在运用CAS做Lock-Free操作中有一个经典的ABA问题: 线程1准备用CAS将变量的由A替换为B,在此之前,线程2将变量的由A替换为C,又由C替换为A,然后线程1执行CAS时发现变量的仍然为A,所以CAS成功。但实际上这时的现场已经和最初不同了,尽管CAS成功,但可能存
在运用CAS做Lock-Free操作中有一个经典的ABA问题:
线程1准备用CAS将变量的值由A替换为B,在此之前,线程2将变量的值由A替换为C,又由C替换为A,然后线程1执行CAS时发现变量的值仍然为A,所以CAS成功。但实际上这时的现场已经和最初不同了,尽管CAS成功,但可能存在潜藏的问题,例如下面的例子:
现有一个用单向链表实现的堆栈,栈顶为A,这时线程T1已经知道A.next为B,然后希望用CAS将栈顶替换为B:
head.compareAndSet(A,B);
在T1执行上面这条指令之前,线程T2介入,将A、B出栈,再pushD、C、A,此时堆栈结构如下图,而对象B此时处于游离状态:
此时轮到线程T1执行CAS操作,检测发现栈顶仍为A,所以CAS成功,栈顶变为B,但实际上B.next为null,所以此时的情况变为:
其中堆栈中只有B一个元素,C和D组成的链表不再存在于堆栈中,平白无故就把C、D丢掉了。
以上就是由于ABA问题带来的隐患,各种乐观锁的实现中通常都会用版本戳version来对记录或对象标记,避免并发操作带来的问题,在Java中,AtomicStampedReference
public class Test { private static AtomicInteger atomicInt = new AtomicInteger(100); private static AtomicStampedReference atomicStampedRef = new AtomicStampedReference( 100, 0); public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Thread intT1 = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { atomicInt.compareAndSet(100, 101); atomicInt.compareAndSet(101, 100); } }); Thread intT2 = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { } boolean c3 = atomicInt.compareAndSet(100, 101); System.out.println(c3); // true } }); intT1.start(); intT2.start(); intT1.join(); intT2.join(); Thread refT1 = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { } atomicStampedRef.compareAndSet(100, 101, atomicStampedRef.getStamp(), atomicStampedRef.getStamp() + 1); atomicStampedRef.compareAndSet(101, 100, atomicStampedRef.getStamp(), atomicStampedRef.getStamp() + 1); } }); Thread refT2 = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { int stamp = atomicStampedRef.getStamp(); try { TimeUnit.SECONDS.sleep(2); } catch (InterruptedException e) { } boolean c3 = atomicStampedRef.compareAndSet(100, 101, stamp, stamp + 1); System.out.println(c3); // false } }); refT1.start(); refT2.start(); } }

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

説明コマンドのキーメトリックには、タイプ、キー、行、および追加が含まれます。 1)タイプは、クエリのアクセスタイプを反映しています。値が高いほど、constなどの効率が高くなります。 2)キーは使用されているインデックスを表示し、nullはインデックスがないことを示します。 3)行はスキャンされた行の数を推定し、クエリのパフォーマンスに影響します。 4)追加の情報を最適化する必要があるというFilesortプロンプトを使用するなど、追加情報を提供します。

Temporaryを使用すると、MySQLクエリに一時テーブルを作成する必要があることが示されています。これは、異なる列、またはインデックスされていない列を使用して順番に一般的に見られます。インデックスの発生を回避し、クエリを書き直し、クエリのパフォーマンスを改善できます。具体的には、expliect出力に使用を使用する場合、MySQLがクエリを処理するために一時テーブルを作成する必要があることを意味します。これは通常、次の場合に発生します。1)個別またはグループビーを使用する場合の重複排除またはグループ化。 2)Orderbyに非インデックス列が含まれているときに並べ替えます。 3)複雑なサブクエリを使用するか、操作に参加します。最適化方法には以下が含まれます。1)OrderbyとGroupB

MySQL/INNODBは、4つのトランザクション分離レベルをサポートしています。 1.ReadunCommittedは、知らないデータを読み取ることができます。 2。読み込みは汚い読み取りを回避しますが、繰り返しのない読みが発生する可能性があります。 3. RepeatablerEadはデフォルトレベルであり、汚い読み取りと非回復不可能な読みを避けますが、幻の読み取りが発生する可能性があります。 4. Serializableはすべての並行性の問題を回避しますが、同時性を低下させます。適切な分離レベルを選択するには、データの一貫性とパフォーマンス要件のバランスをとる必要があります。

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。


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