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交之前，对象的状态没有被修改或者在修改对象状态时采用适当的机制来同步。 并发冲突：如果发生并发修改同一记录或数据时，会发生并发冲突。在设计数据模型和业务逻辑时，合理使用乐观锁或悲观锁等机制来避免并发冲突，从而减少事务回滚的可能性。 数据库异常：如果在事务过程中发生了数据库
应用支持，3G/4G/5G、NB-IoT 等全网络支持，MQTT & CoAP 等多协议支持；分布式节点集群，千万级并发连接支持，毫秒级消息时延和电信级高可靠性，契合 5G 的 mMTC和 uRLLC标准；内置规则引擎和组合集成的流处理数据库，实现一站式 IoT 数据提取、过滤、转换、分发、存储与分析，简化
table 初始化和扩容的控制 如果为负，则表将被初始化或扩容： -1用于初始化 -N 活动的扩容线程数 否则，当table为null时，保留创建时要使用的初始表大小，或者默认为0. 初始化后，保留下一个要扩容表的元素计数值. 扩容时要拆分的下一个表索引（加1） 扩容和/或创建 CounterCell
lived和Nginx的日志文件，以便及时发现和解决问题。定期检查Keepalived和Nginx的配置，确保配置的正确性和安全性。通过以上步骤，你可以实现基于Keepalived和Nginx的高可用性Web服务。这种配置方式可以有效地防止单点故障，提高服务的可靠性和可用性。
作业一个sqoop作业需要有一个From端的Link和一个To端的Link，每个Link的name都是唯一的。新建作业时，首先指定FromLinkName和ToLinkName，然后分别设置MFromJobConfig和ToJobConfig，例如源端的数据库名表名，目的端的数据库名和表名。此外，每个作业还要设置driver
缓存、日志等对象通常被设计成单例模式，一方面减少了频繁创建销毁对象用以提升性能，另一方面避免了对共享资源的多重占用并简化了访问。 那么在高并发、多线程的环境下，是如何确保多个线程操作的是同一对象，也就是说保证对象的唯一性呢？这时就要用到单例模式，来确保实例化过程中，对象只被实例化
curPash =QDir::currentPath(); //获取当前路径 QString dlgTitle="选择表格文件"; //xls和xlsx格式的文件都可以，xlsx兼容xls，注意每一种类型后面要加两个分号 QString filter="表格文件(*.xls *.xlsx);;xls文件(*
需要进行的表结构变更，只需登录一次DAS，使用任务调度功能即可。 2. 功能使用2.1 功能入口（后台任务-任务调度） 2.2 新建任务1. 点击“新建任务”按钮创建一个后台调度任务，首次使用“任务调度”功能会提示“保存SQL到数据库”的协议，提醒用户DAS会存储用户提交的SQL语句，以便在特定的时间点执行，
sa 、或者create file等关键字时 （3）master和agent连接失败导致备份失败 【问题描述】master和agent连接失败导致备份失败 【涉及版本】 【排查方案】日志报错Master和agent连接失败，Agents did not connect in
ft>随着业务增长，逻辑库存储空间不足，并发压力较大。</align> <align=left><b>解决方案</b></align><align=left>此时可对DDM实例逻辑库进行平滑扩容，通过增加RDS实例来提高数据存储能力与并发支持能力。在不中断应用服务的情况下，通过新
生锁冲突的概率最低，并发度最高。 页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。 从锁的角度来说，表级锁更适合于以查询为主，只有少量按索引条件更新数据的应用，如Web应用； 而行级锁则更适合于有大量按索引条件并发更新少量不同数据，同
问题描述【问题描述】使用CopyManager导入数据，出现了时间类型数据无法导入。和使用序列导入数据效率变低的问题解决方案【机制说明】大量并发insert入库包含sequence的表，cache值太小导致gtm请求超时，【分析过程】 使用CopyManager导入数据，出现了时
在测试过程中，我们可能需要自己编写测试用例，那什么样的测试用例算好用例呢？我稍微整理了3点。1）CPU最好不要跑满，CPU跑满会导致资源换进换出劣化，降低性能。2）在测试并发的时候注意内存的使用情况，用explain performance去查看语句的每个DN的max peak memory，这个值*DN数若超
python爬虫入门进阶 ❤️ 4. Ceph实战，从原理到实战应有尽有。 Ceph实战 ❤️ 5. Java高并发编程入门，打卡学习Java高并发。 Java高并发编程入门 前言 GIS全称是：Geography Information System，意指：地理信息系
费的时间和系统资源的开销，然后，介绍了Executors中几种创建线程池的方式，不过不推荐使用，接着介绍了正确创建线程池的姿势，着重介绍了ThreadPoolExecutor类的构造器和execute()方法。最后提到了在SpringBoot中使用线程池。 参考 线程和线程池 如何优雅的使用和理解线程池
动金融行业实现全面云化、数智融合和全场景智联，共建全场景智慧金融。” ▲华为云计算Marketing部部长董理斌发表主题演讲 全面拥抱云核心系统走向分布式云原生化 在本次峰会上，华为云推出分布式新核心方案，面向大机下移、传统银行新建核心系统，为持牌数字银行提供稳定的
没有真实环境可以提供（不能拿已有的生产环境来搞，我怕老板来砍我），因此只能在虚拟环境下进行，不过这并不影响大家学习和借鉴，毕竟基本思路和方法是相同的，也利于做实验和测试。准备基础环境一个迷你主机，配置为cpu 8线程、1TB硬盘、12G内存，拿来做虚拟化非常合适，省电省地又安静。看看，是不是很小巧？
RocketMQ（六）：Consumer Rebalanc原理解析（运行流程、触发时机、导致的问题） 之前的文章已经说过拉取消息和并发消费消息的原理，其中消费者会根据要负责的队列进行消息的拉取以及消费，而再平衡机制就是决定消费者要负责哪些队列的 RocketMQ设计上，一个队列只
位复数complex64复数，表示双 32 位浮点数（实数部分和虚数部分）complex128复数，表示双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分）昇腾应用开发中，使用pyacl python接口开发很方便，不可避免，需要做pyacl类型和numpy类型转换ACL_FLOAT = 0ACL_F
随着企业业务的蓬勃发展和业务数据呈指数级增长，传统数据库在支撑海量数据和读写方面显得力不从心，因此，越来越多客户将目光投向了云数据库。 云数据库天然具备稳定可靠、弹性伸缩、免运维等优势，但在企业上云过程中，不少客户还是会担心出现各种问题，如应用改造工作量大、业务中断、数据丢失，
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