咳咳，各位靓仔靓女们，晚上好啊！我是你们的老朋友，今晚咱们聊点高阶的MySQL姿势——乐观锁和悲观锁，这俩兄弟在并发控制里可是扛把子，但用哪个，可得看咱们的业务场景脸色。废话不多说，上干货！ 开场白：并发这事儿，谁都绕不开 在互联网世界里，并发就跟呼吸一样，是标配。多个用户同时访问、修改数据，这事儿太常见了。但并发带来的问题也让人头疼：数据丢失、数据不一致……想想你抢购商品，结果库存明明显示还有，下单却失败了，是不是很崩溃？ 所以，并发控制就显得尤为重要。而乐观锁和悲观锁，就是解决并发问题的两大利器。 第一回合：悲观锁，霸道总裁式守护 悲观锁，顾名思义，它总是抱着一种“肯定会出问题”的悲观态度。每次操作数据之前，先把它锁起来，别的线程想动？没门儿！必须等我操作完了，释放锁，你们才能排队来。 这种锁就像一个霸道总裁，不允许任何人染指它的东西。 悲观锁的实现：SELECT … FOR UPDATE 在MySQL里，实现悲观锁最常用的方式就是SELECT … FOR UPDATE语句。这条语句会锁定查询出来的数据行，直到事务结束。 — 开启事务 START TRANSACTION; …
理解 CAP 定理在大数据架构设计中的权衡与取舍
好的，各位观众老爷，欢迎来到今天的“架构师脱口秀”！我是你们的老朋友，人称“代码诗人”的架构师小李，今天我们要聊一个在大数据领域，乃至整个分布式系统领域都如雷贯耳，但又让无数英雄好汉挠头的家伙——CAP定理。 开场白：CAP定理，分布式世界的“三角恋”？ 想象一下，你身处一个复杂的三角恋关系中，你要同时满足三个人的需求：小美要你时刻在线，秒回消息；小丽要你数据安全，绝不泄露秘密；小红则要你响应迅速，绝不让她等太久。问题来了，你真的能同时满足她们三个的需求吗？ 🤔 CAP定理，就像这复杂的三角恋，它告诉我们，在一个分布式系统中，我们只能在一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance） 这三个要素中，最多同时满足两个，不得不做出权衡和取舍。 这就是CAP定理的精髓，一个分布式架构师永远绕不开的难题。 第一幕：三位主角闪亮登场！ 为了更好地理解CAP定理，我们先来认识一下这三位主角： 一致性（Consistency）： 就像铁打的誓言，保证所有节点上的数据都是一样的。无论你从哪个节点读取数据，看到的都是最新的、一致的 …