Vue Effect的依赖追踪粒度优化：实现精确到属性级别的更新避免过度渲染 大家好，今天我们来深入探讨Vue Effect的依赖追踪，以及如何通过优化其粒度，实现精确到属性级别的更新，从而避免不必要的过度渲染，提升Vue应用的性能。 依赖追踪的基础：响应式系统 在深入优化之前，我们先回顾一下Vue响应式系统的核心概念。Vue利用Object.defineProperty (Vue 2) 或 Proxy (Vue 3) 拦截数据的读取和修改操作，从而实现数据的依赖追踪。当组件渲染过程中访问了响应式数据，Vue会记录下这个组件与该数据的依赖关系。当响应式数据发生变化时，Vue会通知所有依赖于该数据的组件进行更新。 Vue 2 实现 (基于 Object.defineProperty) function defineReactive(obj, key, val) { // 递归处理 val，如果 val 也是一个对象，使其也变成响应式对象 if (typeof val === ‘object’ && val !== null) { observe(val); } const …
JAVA高并发下频繁超卖问题：锁粒度优化与乐观锁冲突排查
JAVA高并发下频繁超卖问题：锁粒度优化与乐观锁冲突排查 大家好，今天我们来聊聊在高并发环境下，Java应用程序中常见的超卖问题，并深入探讨如何通过锁粒度优化和乐观锁冲突排查来解决它。超卖问题是指在库存有限的情况下，由于并发操作导致销售数量超过实际库存，造成经济损失。 超卖问题场景分析 超卖问题在高并发的电商、票务等系统中非常普遍。我们来看一个简单的秒杀场景： 假设一个商品库存为10，多个用户同时发起购买请求。如果处理不当，可能出现卖出11件甚至更多的情况。 以下是一个简单的模拟超卖问题的代码： public class Inventory { private int stock = 10; public boolean decreaseStock(int quantity) { if (stock >= quantity) { stock -= quantity; System.out.println(“成功购买 ” + quantity + ” 件，剩余库存：” + stock); return true; } else { System.out.println(“库存不足， …
JAVA synchronized代码块锁粒度过大导致吞吐下降的拆分策略
JAVA synchronized 代码块锁粒度过大导致吞吐下降的拆分策略 大家好，今天我们要深入探讨一个在并发编程中经常遇到的问题：synchronized 代码块锁粒度过大导致吞吐量下降，以及如何通过有效的拆分策略来解决这个问题。 在多线程应用中，synchronized 关键字是实现互斥访问的重要手段。它可以确保在同一时刻只有一个线程可以访问被保护的代码块或方法。然而，过度使用 synchronized 或者不合理地设置锁的范围，会导致锁竞争加剧，线程阻塞，从而严重影响程序的吞吐量。 锁竞争与吞吐量 锁竞争是指多个线程试图同时获取同一个锁的情况。当一个线程持有锁时，其他试图获取该锁的线程会被阻塞，直到锁被释放。这种阻塞会导致线程上下文切换，而上下文切换本身也是一种开销。当锁竞争非常激烈时，大量的线程会处于阻塞状态，CPU 时间被浪费在上下文切换上，而不是执行实际的业务逻辑，最终导致吞吐量下降。 吞吐量是指单位时间内系统能够处理的请求或事务的数量。在并发编程中，高吞吐量是衡量系统性能的重要指标之一。 识别锁粒度过大的问题 在开始优化之前，首先需要识别出代码中锁粒度过大的问题。以下是 …
JAVA高并发订单系统中锁粒度设计不当导致性能崩溃案例
Java 高并发订单系统锁粒度设计不当导致性能崩溃案例分析 各位，今天我们来聊聊在高并发订单系统中，锁粒度设计不当导致性能崩溃的案例。这是一个非常现实且常见的问题，很多系统在初期设计时，往往忽略了高并发场景下的锁竞争，导致系统在高负载下出现性能瓶颈，甚至直接崩溃。 1. 订单系统核心流程与锁的应用场景 首先，我们需要了解一个典型的电商订单系统的核心流程。简单来说，用户下单通常会经历以下几个步骤： 步骤 描述 涉及资源 1. 用户提交订单 用户在前端提交订单，包含商品信息、数量、收货地址等。 订单数据结构 2. 库存检查 系统检查用户购买的商品是否有足够的库存。 商品库存数据 3. 扣减库存 如果库存足够，系统扣减相应商品的库存。 商品库存数据 4. 生成订单 系统生成订单记录，包含订单号、用户信息、商品信息等。 订单数据结构 5. 支付 用户选择支付方式并完成支付。 支付相关服务、用户账户 6. 更新订单状态 支付成功后，系统更新订单状态为“已支付”。 订单数据结构 7. 消息通知 系统发送消息通知给用户和商家。 消息队列 在高并发场景下，上述流程中的多个环节都可能成为性能瓶颈。而锁， …
Java并发编程：如何避免锁的粒度过大导致的性能瓶颈与竞争加剧
Java并发编程：精细化你的锁，提升并发性能 大家好，今天我们来聊聊Java并发编程中的一个常见问题：锁的粒度过大。很多时候，为了保证线程安全，我们很自然地会使用锁。但是，如果锁的粒度控制不当，尤其是锁的范围过大，很容易导致性能瓶颈和激烈的锁竞争，反而降低了程序的并发能力。 想象一下，如果所有人都必须排队使用同一个打印机，即使有些人只是打印一页纸，其他人也只能等待。这就像一个粒度过大的锁，即使某些线程只需要访问一小部分资源，其他线程也必须等待锁释放。 那么，如何避免这个问题，精细化我们的锁，从而提升并发性能呢？接下来，我将从多个方面深入探讨这个问题。 1. 什么是锁的粒度？ 锁的粒度指的是锁保护的数据范围的大小。 粗粒度锁: 保护的数据范围较大，例如，锁住整个对象或者整个方法。 细粒度锁: 保护的数据范围较小，例如，只锁住对象的某个字段或者某个代码块。 2. 锁粒度过大带来的问题 性能瓶颈: 多个线程争用同一个锁，导致大量线程阻塞，降低了系统的吞吐量。 竞争加剧: 更多的线程参与锁的竞争，增加了上下文切换的开销。 可伸缩性差: 当并发量增加时，粗粒度锁的性能下降更加明显，系统难以扩展。 …
MySQL高级讲座篇之：共享锁与排他锁的博弈：在并发读写场景下的锁粒度控制。
各位观众老爷，大家好！我是今天的主讲人，咱们今天聊聊MySQL里那些“锁”事儿，特别是共享锁和排他锁这哥俩，在并发读写这个热闹的舞台上，如何控制“锁”的粒度，让我们的数据库既能高效运转，又能保证数据的一致性。 开场白：数据库里的“秩序维护员” 在多用户、高并发的数据库环境中，就像一个熙熙攘攘的大商场，每个人都想买东西（读数据）或者更新商品信息（写数据）。如果没有人维持秩序，那就会乱成一锅粥，轻则商品信息出错，重则整个系统崩溃。 这时候，锁就闪亮登场了！它们就像商场里的保安，负责维持秩序，确保每个顾客（并发事务）能够安全、有序地访问数据。 第一幕：共享锁（Shared Lock）——“大家一起看，但别动手！” 定义： 共享锁，又名读锁，顾名思义，允许多个事务同时读取同一份数据，但不允许任何事务修改这份数据。 场景： 适用于读操作远大于写操作的场景。例如，商品详情页的浏览，新闻的阅读等等。 语法： — 显式加共享锁 SELECT * FROM products WHERE id = 1 LOCK IN SHARE MODE; –隐式加共享锁(有些情况下，MySQL会自动加锁，但具体情况 …
理解 InnoDB 的锁粒度升级与降级机制
好的，各位观众，各位“码”友们，大家好！我是今天的主讲人，人称“Bug终结者”（其实是Bug制造者…🤫）。今天咱们聊点硬核的，但保证不让你睡着——InnoDB的锁粒度升级与降级机制。 咱们都知道，数据库就像一个巨大的公共厕所，咳咳，我是说，公共资源。当很多人同时想用同一个资源（比如同一张表，同一行数据）的时候，如果没有秩序，那就会乱套，造成数据不一致，甚至系统崩溃。所以，锁就应运而生了。 InnoDB作为MySQL的默认存储引擎，就像一位优秀的秩序维护者，它使用锁来管理并发访问，确保数据的一致性。但是，锁也不是越多越好，锁的粒度越粗，并发性能就越差。所以，InnoDB玩了一手“锁舞”，灵活地调整锁的粒度，这就是我们今天要聊的——锁粒度升级与降级。 一、锁的那些“亲戚朋友”：认识InnoDB的锁家族 在深入了解锁粒度升级与降级之前，咱们先来认识一下InnoDB的锁家族，知己知彼嘛！ 共享锁（Shared Lock，S锁）： 就像图书馆里的书，你可以借阅，但不能修改。多个事务可以同时持有同一资源的共享锁，读读读，随便读！📖 排他锁（Exclusive Lock，X锁）： 就像私人领地，谁也 …