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: #glam

当前筛选 #glam清除筛选

😉 Благодарим всех, кто посетил онлайн-семинар с участием Ивана Викторовича Бегтина: теперь можно смело говорить о том, что дата-инженерия в DH интересна сотням людей! Вы можете найти все выпуски «Цифровой среды» здесь (в ближайшее время на странице появится и запись «Дата-инженерии в цифровой гуманитаристике»). Несколько полезных ссылок по мотивам доклада: 🔜 О глобальной инициативе OpenGLAM https://openglam.pubpub.org/ 🔜Наборы данных для ИИ Национальной библиотеки Норвегии https://ai.nb.no/datasets/ 🔜Открытые данные национальной библиотеки Финляндии https://data.nationallibrary.fi/ 🔜 GLAM Workbench коллекция культурных данных и API Австралии https://glam-workbench.net/ 🔜 Приоритетные площадки для работы исследователей – Hugging face https://huggingface.co/ и Kaggle https://www.kaggle.com/ 🔜 Веб-архивы Сommon Crawl https://commoncrawl.org/ и Internet Archive https://archive.org/ 🔜 Платформа для поиска данных Dateno https://dateno.io #opendata#dataset#glam#openglam#datacatalogs#данные#датасеты