6月30日，数据库发生了大量锁表。大概持续1小时，并且越锁越多。后来通过业务人员停掉程序，并kill掉会话后解决。 几天后再EM上查看CPU占用： CPU发生了明显等待。 主要是由于enq:TX - row lock contention等待事件造成。 等待事件—enq:TX - row lock
理解了如何通过调试事件输出当前进程中寄存器信息，那么实现加载DLL模块也会变得很容易实现，加载DLL模块主要使用`LOAD_DLL_DEBUG_EVENT`这个通知事件，该事件可检测进程加载的模块信息，一旦有新模块被加载或装入那么则会触发一个通知事件，利用该方法并配合磁盘路径获取函数则可很容易的实现进程模块加载的监控。
# chrome事件循环的自问自答 ## 目录 - [1. 宏任务有哪些？](#1-宏任务有哪些) - [2. 微任务有哪些？](#2-微任务有哪些) - [3. dom渲染是事件循环的一部分么？](#3-dom渲染是事件循环的一部分么) - [4. requestAnimationFrame的回调
上一篇内容《从2PC和容错共识算法讨论zookeeper中的Create请求》介绍了保证分布式事务提交的两阶段提交协议，而XA是针对两阶段提交提出的接口实现标准，本文则对XA进行介绍
RocketMQ事务的使用场景 单体架构下的事务 在单体系统的开发过程中，假如某个场景下需要对数据库的多张表进行操作，为了保证数据的一致性，一般会使用事务，将所有的操作全部提交或者在出错的时候全部回滚。以创建订单为例，假设下单后需要做两个操作： 在订单表生成订单 在积分表增加本次订单增加的积分记录
2022-11-03 10:58:21.474 INFO --- [pool-7-thread-1] c.a.m.e.PartitionBasedLoadBalancer []: Load balancer already running 2022-11-03 10:58:51.014 WARN --- [ parallel-2] c.a.m.e.Partition
Seata 简介 传统的单体应用中，业务操作使用同一条连接操作不同的数据表，一旦出现异常就可以整体回滚。随着公司的快速发展、业务需求的变化，单体应用被拆分成微服务应用，原来的单体应用被拆分成多个独立的微服务，分别使用独立的数据源，业务操作需要调用三个服务来完成。此时每个服务内部的数据一致性由本地事务
我们继续延申调试事件的话题，实现进程转存功能，进程转储功能是指通过调试API使获得了目标进程控制权的进程，将目标进程的内存中的数据完整地转存到本地磁盘上，对于加壳软件，通常会通过加密、压缩等手段来保护其代码和数据，使其不易被分析。在这种情况下，通过进程转储功能，可以将加壳程序的内存镜像完整地保存到本...
当读者需要获取到特定进程内的寄存器信息时，则需要在上述代码中进行完善，首先需要编写`CREATE_PROCESS_DEBUG_EVENT`事件，程序被首次加载进入内存时会被触发此事件，在该事件内首先我们通过`lpStartAddress`属性获取到当前程序的入口地址，并通过`SuspendThrea...
分布式事务提交慢的一次总结和思考 背景 分布式事务未提交 是应用程序出现宕机异常的很重要的一原因. 应用宕机主要可以分为: 1. 内存泄露导致的OOM宕机. 表现在系统越来越慢, 应用的内存和CPU占用量越来越高. 最终达到无响应的状态, 此时数据库一般是正常的. 2. 分布式事务未提交导致的宕机,
⼀、本地事务 1、ACID特性 原⼦性(A) ⼀致性(C) 隔离性(I) 持久性(D) 2、事务的隔离级别 两个或多个事务并发操作相同的数据的时候事务之间的相互访问关系 查询当前隔离级别：select @@tx_isolation 设置隔离级别：set session transaction iso
一、背景 在预发环境中，由消息驱动最终触发执行事务来写库存，但是导致MySQL发生死锁，写库存失败。 com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLTransactionRollbackException: rpc error: code = Aborted desc =
一：背景 1. 讲故事 大家都知道数据库应用程序 它天生需要围绕着数据文件打转，诸如包含数据的 .mdf，事务日志的 .ldf，很多时候深入了解这两类文件的合成原理，差不多对数据库就能理解一半了，关于 .mdf 的合成前面的文章已经有所介绍，这篇我们来聊一下 .ldf 的一些内部知识，比如 LSN。
JavaScript事件和自定义事件
摘要：Redis事务包含两种模式：事务模式和Lua脚本。 本文分享自华为云社区《一文讲透 Redis 事务》，作者： 勇哥java实战分享。 准确的讲，Redis事务包含两种模式：事务模式和Lua脚本。 先说结论： Redis的事务模式具备如下特点： 保证隔离性； 无法保证持久性； 具备了一定的原子
## 基础理论 ### CAP理论 一致性（Consistency） ：在分布式系统中所有的数据备份，在同一时刻都保持一致状态，如无法保证状态一致，直接返回错误； 可用性（Availability）：在集群中一部分节点故障，也能保证客户端访问系统并得到正确响应，允许一定时间内数据状态不一致； 分区容
说到分布式事务，大家并不陌生。在实际工作中，用得比较多的还是柔性分布式事务，今天主要把在工作中运用到的几种柔性分布式事务的场景及实现方式做一个简单介绍，也可以看做是柔性分布式事务的一个演进过程。
和其他平台类似，Android 中 View 的布局是一个树形结构，各个 ViewGroup 和 View 是按树形结构嵌套布局的，从而会出现用户触摸的位置坐标可能会落在多个 View 的范围内，这样就不知道哪个 View 来响应这个事件，为了解决这一问题，就出现了事件分发机制。
问题描述 Event Hub中有个retention的设置为7天，有没有办法增大这个Retention的时间? 如果没办法，是不是超过7天的数据就会被删除？ 问题解答 因为Azure Event Hub(事件中心)是一个实时事件流引擎，其设计意图并不是用于代替数据库以及/或者用作无限期保存的事件流的
问题描述 参考Github上 Event Hub的示例代码（Using Apache Flink with Event Hubs for Apache Kafka Ecosystems : https://github.com/Azure/azure-event-hubs-for-kafka/tre
