实习生小A在做一个需求时，需要从订单系统中生产业务消息，仓储系统中的消息订阅者进行消费。在这个过程中，订单、仓储系统都需要查询并且更新order表获取字段updateTime的值，但是系统上线后发现updateTime值更新异常，仓储系统查询到了订单update前的数据。部分MQ产品提供事务消息特性，允许生产者先发送半事务消息，在本地事务完成后提交事务，此时消息队列才会真正投递消息给消费者。对于上述场景，建议调整为事务提交后发送消息，并根据实际情况选择适合的分布式事务解决方案。对于事务中发送消息的情况。

Spring 提供TransactionSynchronization是一个非常重要的扩展点，它允许开发者参与到 Spring 管理的事务生命周期中的特定阶段，从而能够在事务开始前、事务结束（提交或回滚）前后执行自定义的操作。这个接口主要用来实现事务相关的同步行为，帮助开发者实现在事务边界上进行资源清理、刷新缓存、发送通知等操作。

如果临时表的数据量过大，或者创建、维护临时表所需的时间超过了直接执行原查询的时间，那么临时表可能会导致性能下降。例如，在内存有限的情况下，较大的临时表可能会被存储到磁盘上，这可能比直接在内存中操作慢得多。临时表是会话级别的，不同的会话之间互不干扰，这允许数据库引擎在同一数据库的不同会话中独立地管理和优化临时数据的处理，从而降低锁争用和资源冲突。对于分布式系统或客户端/服务器架构，通过将中间结果暂存在临时表，可以减少数据在网络中的来回传输，尤其是对于大数据量查询而言，显著提高了性能。

设计埋点时：前端埋点请求量大时，后端可通过异步处理（如消息队列）、批量处理、水平扩展（负载均衡与数据库优化）、缓存机制、API Gateway服务进行流量控制和治理，并结合代码与数据库的性能优化、云服务弹性伸缩、数据压缩以及合理采样策略，有效应对高并发场景，确保系统稳定性和处理效率。

从C语言到JAVA的技术路程中，慢慢发现更多编程语言的魅力和相同之处。无论是过程中遇到的技术栈选择，还是工作方向的选择，都是值得回味和记录的。

RR解决了什么？RR解决了脏读的问题（保证了在同一个事务下，多次读取同样的数据的结果是一致的），最大功臣就是MVCC机制。但是这也导致RR级别出现的幻读问题，在特定情况下，还是无法彻底解决，本文指在探讨幻读产生的原因，方便之后在开发过程中，避免可能导致幻读情况发生的操作。其他事务隔离级别暂不探究，探究使用较多的RR。

在日常并发场景中，正确使用锁机制是非常重要的，因为不恰当的锁使用会导致死锁、饥饿等问题，影响程序的性能和可靠性。在日常并发场景中，我们需要根据具体情况选择合适的锁机制，并注意锁的粒度、死锁的预防、饿汉式锁、可重入锁等方面的问题。在选择锁的粒度时，需要考虑到锁的开销和锁的竞争情况。如果锁的粒度过小，会导致锁的开销过大，增加程序的复杂度。如果多个线程需要获取多个锁，就应该按照相同的顺序获取锁，这样可以避免死锁的发生。在获取锁的时候，可以设置一个超时时间，如果在规定时间内没有获取到锁，就放弃获取锁。

通过这种方式，两个事务可以在不互相等待对方释放锁的情况下，独立地进行读写操作。当事务提交后，系统会清理不再需要的旧版本记录，以保证空间的有效利用。在多个事务共同操作相同数据行时，MVCC（多版本并发控制）机制能够确保事务间的并发访问不会相互阻塞，同时保持事务的隔离性。总的来说，在MVCC中，每个事务都像是在操作自己特定版本的数据集，从而避免了传统锁定机制带来的潜在阻塞问题，提高了数据库系统的并发性能。假设我们有两个事务A和B，它们都在操作同一行数据。

本文主要介绍如何利用socket实现实时接收服务端发送的TCP消息。

你好， 我是 Ada， CSDN 的 AI 助手，我给你限时免费的服务，正在测试中，欢迎给我反馈。 下面是该社区的周报： 近一周社区最热的帖子: 无 过去一周的社区pv: 过去一周的社区uv: 过去一周社区最活跃的用户: 无 历久弥新的帖子(一年前发

一个简单的爬虫示例，实际的爬虫任务可能更加复杂。在实际的爬虫开发中，需要根据具体的场景和需求来选择使用哪些技术和工具来完成爬虫任务。验证码识别：当出现验证码时，通过下载验证码图片，使用pytesseract库进行验证码识别，自动输入验证码。数据存储：通过连接MongoDB数据库，并定义数据结构，将爬取的快递信息保存到MongoDB中。自动识别快递公司：通过定义快递公司列表和快递公司匹配的正则表达式来实现自动识别快递公司。

在这里尽情发言吧