sqlserver 乐观并发模式

在做项目时,通常我们对乐观并发有几种处理模式 1. 告诉用户此数据已被其他人捷足先登,更改了.你就算新一下重来吧. 2.直接把数据覆盖上去,我最大. 3.用被人的数据. 这里给出 code first 的做法 [Table("product")] [JsonObject(IsReference = true)] public class Product { [Key] public int id { get; set; } public string code { get; set;

好久没更新博客了.正好最近要整理一下最近这段时间做过的项目以及学习python的一些心得.如标题所示,今天就来说说windows下多进程加协程并发模式.其实网上还是蛮多在linux下的多进程加协程并发模式,本身linux对python的支持更好吧.但是由于本人的开发环境是windows的,而且网上关于这方面的资料还是少了一点,不过经过一番折腾,也算是弄出来了.废话不多说,先贴代码吧: # coding=utf-8 # windows下多进程加协程并发模式 # 打入gevent的monkey补丁

并发模式 让我们先来回顾一下boring函数的例子. func boring(msg string, c chan string) {    for i := 0; ; i++ {         c <- fmt.Sprintf("%s %d", msg, i)         time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(1e3)) * time.Millisecond) } }             func main() { c := make(

7.1 并发模式 - runner

半同步/半异步并发模式:父进程监听到新的客户端连接请求后,以通信管道通知进程池中的某一子进程:"嘿,有新的客户连接来了,你去accept,然后处理下!",从而避免在进程间传递文件描述符.这种模式中,一个客户连接上的所有任务始终有同一个进程来处理. 具体细节,尽在代码中: #ifndef PROCESSPOOL_H #define PROCESSPOOL_H #include <sys/types.h> #include <sys/socket.h> #inclu

我为什么说生产消费者模式,并不是高并发模式?因为高并发的关键因素是数据分割,不是通信.生产消费者模式只是一个异步数据通信模式.对并发性能的提高有限. 为什么数据分割对并发性能影响这么大? 首先,我们需要说一说硬件cpu,毕竟软件最后是cpu来执行.我们的目标是让代码性能尽可能的高.更详细的表述,就是让代码最大限度的发挥cpu的性能.现在的电脑.手机都已经全部是多核cpu了.所以,表述就是让代码最大限度的发挥多核cpu的性能.最大限度的发挥多核cpu的性能,需要我们尽可能的保证代码的高并行度.高并

一.并发编程与并发模式 并发编程主要是为了让程序同时执行多个任务,并发编程对计算精密型没有优势,反而由于任务的切换使得效率变低.如果程序是IO精密型的,则由于IO操作远没有CPU的计算速度快,所以让程序阻塞于IO操作将浪费大量的CPU时间.如果程序有多个线程,则当前被IO操作阻塞的线程可主动放弃CPU,将执行权转给其它线程.(*IO精密型和cpu精密型可以参考此文:CPU-bound(计算密集型) 和I/O bound(I/O密集型)) 并发编程主要有多线程和多进程,这里我们先讨论并发模式,并发

7.3 并发模式 - work

7.2 并发模式 - pool