TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #269 · 7 јул.

­Возможно, стоит пояснить разницу между синхронизацией из thread/process-safe и синхронизацией с помощью Lock🤔 Наша задача — заставить разные процессы и потоки обращаться к базе данных (или любым другим ресурсам) последовательно. Чтобы не случилось так называемого race condition, то есть состояние гонки. Это когда разные потоки или процессы пытаются одновременно что-то сделать с одним и тем же ресурсом. В этом случае нам нужна какая-то логика ограничения. Пока один процесс не завершил своё действие, другие не могут получить доступ к ресурсу. Так вот, thread-safe и process-safe означает что отдельно взятые операции записи в БД гарантированно будут последовательны. Запросы из разных процессов или потоков выстроятся в очередь и не будут мешать друг другу. Лучше всего когда этот блок реализован на уровне БД в виде атомарных операций или ещё как-то. Но зачем нам тогда еще дополнительный Lock? Этот способ синхронизации используется когда процесс никак не укладывается в одно действие и должен сделать множество операций прежде чем дать доступ следующему. В этом случае процесс ставит некий глобальный Lock на ресурс и никто другой, даже получив законное право на доступ, не может ничего сделать. Все ждут пока этот Lock не будет снят. Это решается на уровне приложения и правильность реализации полностью в вашей ответственности. Например, если забыли разблокировать или сделали перекрёстный Lock (Deadlock как на картинке), то всё зависнет в бесконечном ожидании. #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #dataenginering

当前筛选 #dataenginering清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2420 · 12.11.2024 г., 16:01

#вакансия#edtech#nlp#llm#dataenginering Наша команда проектирует и реализует образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере: ИИ, дата инжиниринга и разработки на Java, React. Сейчас находимся в поиске Преподавателя в команду курса по большим языковым моделям. Человека с опытом в NLP и LLM. Подробнее: Проведение занятий по выбранным темам. Занятия в формате вебинаров 2 раза в неделю по 2 часа. Студенты - уровня jun и jun+. Оплата – до 30 000 руб. за проведение 1 занятия, по итогу собеседования. Интересно, свяжитесь со мной, и все обсудим) t.me/KaterinkaGl или [email protected]