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Go并发编程：深入理解通道死锁与有效预防

Go并发编程：深入理解通道死锁与有效预防

一、通道死锁的本质特征在Go的并发模型中，通道（channel）作为goroutine间的通信管道，其阻塞特性既是优势也是潜在陷阱。当所有活跃的goroutine都在等待通道操作完成，且没有任何其他goroutine能解除这种等待状态时，程序就会触发经典的fatal error: all goroutines are asleep - deadlock!。go func main() { ch := make(chan int) ch <- 42 // 阻塞发送 fmt.Println(<-ch) // 永远无法执行 }这个简单示例揭示了死锁的核心条件： 1. 无缓冲通道的同步特性 2. 发送/接收操作的相互依赖 3. 缺少并行的goroutine调度二、四种典型死锁场景分析2.1 单goroutine自锁如开篇示例所示，单个goroutine尝试在无缓冲通道上同时进行发送和接收操作，这种"自己等自己"的模式必然导致死锁。2.2 循环等待闭环go func circularWait() { ch1, ch2 := make(chan...

2025年09月06日

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MySQL锁粒度对性能影响：MySQL锁策略选择实战经验

MySQL锁粒度对性能影响：MySQL锁策略选择实战经验

本文深度剖析MySQL不同锁粒度的性能差异，结合实际场景分享锁策略选择的实战经验，包含表锁/行锁的适用场景、死锁排查案例及高并发下的优化方案。一、锁粒度：数据库并发的双刃剑上周处理的一个生产事故让我印象深刻：某电商平台的库存扣减接口在秒杀时段出现大量超时，监控显示平均响应时间从50ms飙升至8秒。经过紧急排查，最终发现是开发人员误用了SELECT...FOR UPDATE导致全局间隙锁（Gap Lock）阻塞了所有并发事务。这个案例充分证明了：锁粒度的选择直接决定系统的并发天花板。MySQL主要提供三种锁粒度：表级锁：MyISAM默认机制，开销小但并发差行级锁：InnoDB核心特性，细粒度但管理复杂间隙锁：防止幻读的特殊锁，容易引发死锁（表：不同锁粒度对比）| 锁类型 | 加锁速度 | 并发度 | 死锁概率 | 适用场景 | |----------|----------|--------|----------|-----------------------| | 表锁 | 快 | 低 | 低 | 全表...

2025年07月24日

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悠悠楠杉

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2025-04-07

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jesse
2025-01-16

有whmcs接口吗？
sowxkkxwwk
2024-11-20

博主太厉害了！
zpzscldkea
2024-11-20

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bruvoaaiju
2024-11-14

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