mysql 常见锁类型

news2024/11/15 18:47:01

表锁 & 行锁

在 MySQL 中锁的种类有很多,但是最基本的还是表锁和行锁:表锁指的是对一整张表加锁,一般是 DDL 处理时使用,也可以自己在 SQL 中指定;而行锁指的是锁定某一行数据或某几行,或行和行之间的间隙。行锁的加锁方法比较复杂,但是由于只锁住有限的数据,对于其它数据不加限制,所以并发能力强,通常都是用行锁来处理并发事务。表锁由 MySQL 服务器实现,行锁由存储引擎实现,常见的就是 InnoDb,所以通常我们在讨论行锁时,隐含的一层意义就是数据库的存储引擎为 InnoDb ,而 MyISAM 存储引擎只能使用表锁。

表锁

表锁由 MySQL 服务器实现,所以无论你的存储引擎是什么,都可以使用。一般在执行 DDL 语句时,譬如 ALTER TABLE 就会对整个表进行加锁。在执行 SQL 语句时,也可以明确对某个表加锁,譬如下面的例子

mysql> lock table products read;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from products where id = 100;

mysql> unlock tables;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

上面的 SQL 首先对 products 表加一个表锁,然后执行查询语句,最后释放表锁。
表锁可以细分成两种:读锁和写锁,如果是加写锁,则是 lock table products write 。

关于表锁,我们要了解它的加锁和解锁原则,要注意的是它使用的是 一次封锁 技术,也就是说,我们会在会话开始的地方使用 lock 命令将后面所有要用到的表加上锁,在锁释放之前,我们只能访问这些加锁的表,不能访问其他的表,最后通过 unlock tables 释放所有表锁。这样的好处是,不会发生死锁!所以我们在 MyISAM 存储引擎中,是不可能看到死锁场景的。对多个表加锁的例子如下:

mysql> lock table products read, orders read;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from products where id = 100;

mysql> select * from orders where id = 200;

mysql> select * from users where id = 300;
ERROR 1100 (HY000): Table 'users' was not locked with LOCK TABLES

mysql> update orders set price = 5000 where id = 200;
ERROR 1099 (HY000): Table 'orders' was locked with a READ lock and can't be updated

mysql> unlock tables;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

可以看到由于没有对 users 表加锁,在持有表锁的情况下是不能读取的,另外,由于加的是读锁,所以后面也不能对 orders 表进行更新。MySQL 表锁的加锁规则如下:

  • 对于读锁
    • 持有读锁的会话可以读表,但不能写表;
    • 允许多个会话同时持有读锁;
    • 其他会话就算没有给表加读锁,也是可以读表的,但是不能写表;
    • 其他会话申请该表写锁时会阻塞,直到锁释放。
  • 对于写锁
    • 持有写锁的会话既可以读表,也可以写表;
    • 只有持有写锁的会话才可以访问该表,其他会话访问该表会被阻塞,直到锁释放;
    • 其他会话无论申请该表的读锁或写锁,都会阻塞,直到锁释放。

锁的释放规则如下:

  • 使用 UNLOCK TABLES 语句可以显示释放表锁;
  • 如果会话在持有表锁的情况下执行 LOCK TABLES 语句,将会释放该会话之前持有的锁;
  • 如果会话在持有表锁的情况下执行 START TRANSACTION 或 BEGIN 开启一个事务,将会释放该会话之前持有的锁;
  • 如果会话连接断开,将会释放该会话所有的锁。

行锁

表锁不仅实现和使用都很简单,而且占用的系统资源少,所以在很多存储引擎中使用,如 MyISAM、MEMORY、MERGE 等,MyISAM 存储引擎几乎完全依赖 MySQL 服务器提供的表锁机制,查询自动加表级读锁,更新自动加表级写锁,以此来解决可能的并发问题。但是表锁的粒度太粗,导致数据库的并发性能降低,为了提高数据库的并发能力,InnoDb 引入了行锁的概念。行锁和表锁对比如下:

  • 表锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低;
  • 行锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。

行锁和表锁一样,也分成两种类型:读锁和写锁。常见的增删改(INSERT、DELETE、UPDATE)语句会自动对操作的数据行加写锁,查询的时候也可以明确指定锁的类型,SELECT ... LOCK IN SHARE MODE 语句加的是读锁,SELECT ... FOR UPDATE 语句加的是写锁。

行锁这个名字听起来像是这个锁加在某个数据行上,实际上这里要指出的是:在 MySQL 中,行锁是加在索引上的。

MySQL 加锁流程

当执行下面的 SQL 时(id 为 students 表的主键),我们要知道,InnoDb 存储引擎会在 id = 49 这个主键索引上加一把 X 锁。

mysql> update students set score = 100 where id = 49;

当执行下面的 SQL 时(name 为 students 表的二级索引),InnoDb 存储引擎会在 name = 'Tom' 这个索引上加一把 X 锁,同时会通过 name = 'Tom' 这个二级索引定位到 id = 49 这个主键索引,并在 id = 49 这个主键索引上加一把 X 锁。

mysql> update students set score = 100 where name = 'Tom';

加锁过程如下图所示:

多条记录的加锁流程:

mysql> update students set level = 3 where score >= 60;

下图展示了当用户执行这条 SQL 时,MySQL Server 和 InnoDb 之间的执行流程:

MySQL 在操作多条记录时 InnoDB 与 MySQL Server 的交互是一条一条进行的,加锁也是一条一条依次进行的,先对一条满足条件的记录加锁,返回给 MySQL Server,做一些 DML 操作,然后在读取下一条加锁,直至读取完毕。

行锁种类

根据锁的粒度可以把锁细分为表锁和行锁,行锁根据场景的不同又可以进一步细分,在 MySQL 的源码里,定义了四种类型的行锁,如下:

#define LOCK_TABLE  16  /* table lock */
#define LOCK_REC    32  /* record lock */

/* Precise modes */
#define LOCK_ORDINARY   0   
#define LOCK_GAP    512
#define LOCK_REC_NOT_GAP 1024   
#define LOCK_INSERT_INTENTION 2048
  • LOCK_ORDINARY:也称为 Next-Key Lock,锁一条记录及其之前的间隙,这是 RR 隔离级别用的最多的锁,从名字也能看出来;
  • LOCK_GAP:间隙锁,锁两个记录之间的 GAP,防止记录插入;
  • LOCK_REC_NOT_GAP:只锁记录;
  • LOCK_INSERT_INTENSION:插入意向 GAP 锁,插入记录时使用,是 LOCK_GAP 的一种特例。

读锁 & 写锁

MySQL 将锁分成两类:锁类型(lock_type)和锁模式(lock_mode)。锁类型就是上文中介绍的表锁和行锁两种类型,当然行锁还可以细分成记录锁和间隙锁等更细的类型,锁类型描述的锁的粒度,也可以说是把锁具体加在什么地方;而锁模式描述的是到底加的是什么锁,譬如读锁或写锁。锁模式通常是和锁类型结合使用的,锁模式在 MySQL 的源码中定义如下:

/* Basic lock modes */
enum lock_mode {
    LOCK_IS = 0, /* intention shared */
    LOCK_IX,    /* intention exclusive */
    LOCK_S,     /* shared */
    LOCK_X,     /* exclusive */
    LOCK_AUTO_INC,  /* locks the auto-inc counter of a table in an exclusive mode*/
    ...
};
  • LOCK_IS:读意向锁;
  • LOCK_IX:写意向锁;
  • LOCK_S:读锁;
  • LOCK_X:写锁;
  • LOCK_AUTO_INC:自增锁;

将锁分为读锁和写锁主要是为了提高读的并发,如果不区分读写锁,那么数据库将没办法并发读,并发性将大大降低。而 IS(读意向)、IX(写意向)只会应用在表锁上,方便表锁和行锁之间的冲突检测。LOCK_AUTO_INC 是一种特殊的表锁。下面依次进行介绍。

读写锁

读锁和写锁都是最基本的锁模式,它们的概念也比较容易理解。读锁,又称共享锁(Share locks,简称 S 锁),加了读锁的记录,所有的事务都可以读取,但是不能修改,并且可同时有多个事务对记录加读锁。写锁,又称排他锁(Exclusive locks,简称 X 锁),或独占锁,对记录加了排他锁之后,只有拥有该锁的事务可以读取和修改,其他事务都不可以读取和修改,并且同一时间只能有一个事务加写锁。(注意:这里说的读都是当前读,快照读是无需加锁的,记录上无论有没有锁,都可以快照读)

读写意向锁

表锁锁定了整张表,而行锁是锁定表中的某条记录,它们俩锁定的范围有交集,因此表锁和行锁之间是有冲突的。譬如某个表有 10000 条记录,其中有一条记录加了 X 锁,如果这个时候系统需要对该表加表锁,为了判断是否能加这个表锁,系统需要遍历表中的所有 10000 条记录,看看是不是某条记录被加锁,如果有锁,则不允许加表锁,显然这是很低效的一种方法,为了方便检测表锁和行锁的冲突,从而引入了意向锁。

意向锁为表级锁,也可分为读意向锁(IS 锁)和写意向锁(IX 锁)。当事务试图读或写某一条记录时,会先在表上加上意向锁,然后才在要操作的记录上加上读锁或写锁。这样判断表中是否有记录加锁就很简单了,只要看下表上是否有意向锁就行了。意向锁之间是不会产生冲突的,也不和 AUTO_INC 表锁冲突,它只会阻塞表级读锁或表级写锁,另外,意向锁也不会和行锁冲突,行锁只会和行锁冲突。

下面是各个表锁之间的兼容矩阵:

AUTO_INC 锁

AUTO_INC 锁又叫自增锁(一般简写成 AI 锁),它是一种特殊类型的表锁,当插入的表中有自增列(AUTO_INCREMENT)的时候可能会遇到。当插入表中有自增列时,数据库需要自动生成自增值,在生成之前,它会先为该表加 AUTO_INC 表锁,其他事务的插入操作阻塞,这样保证生成的自增值肯定是唯一的。AUTO_INC 锁具有如下特点:

  • AUTO_INC 锁互不兼容,也就是说同一张表同时只允许有一个自增锁;
  • 自增锁不遵循二段锁协议,它并不是事务结束时释放,而是在 INSERT 语句执行结束时释放,这样可以提高并发插入的性能。
  • 自增值一旦分配了就会 +1,如果事务回滚,自增值也不会减回去,所以自增值可能会出现中断的情况。

显然,AUTO_INC 表锁会导致并发插入的效率降低,为了提高插入的并发性,MySQL 从 5.1.22 版本开始,引入了一种可选的轻量级锁(mutex)机制来代替 AUTO_INC 锁,我们可以通过参数 innodb_autoinc_lock_mode 控制分配自增值时的并发策略。参数 innodb_autoinc_lock_mode 可以取下列值:

  • innodb_autoinc_lock_mode = 0 (traditional lock mode)

    • 使用传统的 AUTO_INC 表锁,并发性比较差。
  • innodb_autoinc_lock_mode = 1 (consecutive lock mode)

    • MySQL 默认采用这种方式,是一种比较折中的方法。
    • MySQL 将插入语句分成三类:Simple insertsBulk insertsMixed-mode inserts。通过分析 INSERT 语句可以明确知道插入数量的叫做 Simple inserts,譬如最经常使用的 INSERT INTO table VALUE(1,2) 或 INSERT INTO table VALUES(1,2), (3,4);通过分析 INSERT 语句无法确定插入数量的叫做 Bulk inserts,譬如 INSERT INTO table SELECT 或 LOAD DATA 等;还有一种是不确定是否需要分配自增值的,譬如 INSERT INTO table VALUES(1,'a'), (NULL,'b'), (5, 'C'), (NULL, 'd') 或 INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE,这种叫做 Mixed-mode inserts
    • Bulk inserts 不能确定插入数使用表锁;Simple inserts 和 Mixed-mode inserts 使用轻量级锁 mutex,只锁住预分配自增值的过程,不锁整张表。Mixed-mode inserts 会直接分析语句,获得最坏情况下需要插入的数量,一次性分配足够的自增值,缺点是会分配过多,导致浪费和空洞。
    • 这种模式的好处是既平衡了并发性,又能保证同一条 INSERT 语句分配的自增值是连续的。
  • innodb_autoinc_lock_mode = 2 (interleaved lock mode)

    • 全部都用轻量级锁 mutex,并发性能最高,按顺序依次分配自增值,不会预分配。
    • 缺点是不能保证同一条 INSERT 语句内的自增值是连续的,这样在复制(replication)时,如果 binlog_format 为 statement-based(基于语句的复制)就会存在问题,因为是来一个分配一个,同一条 INSERT 语句内获得的自增值可能不连续,主从数据集会出现数据不一致。所以在做数据库同步时要特别注意这个配置。

细说行锁

前面在讲行锁时有提到,在 MySQL 的源码中定义了四种类型的行锁,我们这一节将学习这四种锁。

记录锁 Record Locks

记录锁 是最简单的行锁。

mysql> UPDATE accounts SET level = 100 WHERE id = 5;

这条 SQL 语句就会在 id = 5 这条记录上加上记录锁,防止其他事务对 id = 5 这条记录进行修改或删除。记录锁永远都是加在索引上的,就算一个表没有建索引,数据库也会隐式的创建一个索引。如果 WHERE 条件中指定的列是个二级索引,那么记录锁不仅会加在这个二级索引上,还会加在这个二级索引所对应的聚簇索引上(参考上面的加锁流程一节)。

注意,如果 SQL 语句无法使用索引时会走主索引实现全表扫描,这个时候 MySQL 会给整张表的所有数据行加记录锁。如果一个 WHERE 条件无法通过索引快速过滤,存储引擎层面就会将所有记录加锁后返回,再由 MySQL Server 层进行过滤。不过在实际使用过程中,MySQL 做了一些改进,在 MySQL Server 层进行过滤的时候,如果发现不满足,会调用 unlock_row 方法,把不满足条件的记录释放锁(显然这违背了两段锁协议)。这样做,保证了最后只会持有满足条件记录上的锁,但是每条记录的加锁操作还是不能省略的。可见在没有索引时,不仅会消耗大量的锁资源,增加数据库的开销,而且极大的降低了数据库的并发性能,所以说,更新操作一定要记得走索引。

间隙锁 Gap Locks

还是看上面的那个例子,如果 id = 5 这条记录不存在,这个 SQL 语句还会加锁吗?
这个 SQL 语句在 RC 隔离级别不会加任何锁,在 RR 隔离级别为了避免幻读会在 id = 5 前后两个索引之间加上间隙锁。
间隙锁和间隙锁之间是互不冲突的,间隙锁唯一的作用就是为了防止其他事务的插入。

Next-Key Locks

Next-key 锁 是记录锁和间隙锁的组合,它指的是加在某条记录以及这条记录前面间隙上的锁。假设一个索引包含10、11、13 和 20 这几个值,可能的 Next-key 锁如下:

(-∞, 10]
(10, 11]
(11, 13]
(13, 20]
(20, +∞)

通常我们都用这种左开右闭区间来表示 Next-key 锁,前面四个都是 Next-key 锁,最后一个为间隙锁。
和间隙锁一样,在 RC 隔离级别下没有 Next-key 锁,只有 RR 隔离级别才有。继续拿上面的 SQL 例子来说,如果 id 不是主键,而是二级索引,且不是唯一索引,那么这个 SQL 在 RR 隔离级别下会加什么锁呢?答案就是 Next-key 锁,如下:

(a, 5]
(5, b)

其中,a 和 b 是 id = 5 前后两个索引,我们假设 a = 1、b = 10,那么此时如果插入一条 id = 3 的记录将会阻塞住。之所以要把 id = 5 前后的间隙都锁住,仍然是为了解决幻读问题,因为 id 是非唯一索引,所以 id = 5 可能会有多条记录,为了防止再插入一条 id = 5 的记录,必须将下面标记 ^ 的位置都锁住,因为这些位置都可能再插入一条 id = 5 的记录:
1 ^ 5 ^ 5 ^ 5 ^ 10 11 13 15
可以看出来,Next-key 锁确实可以避免幻读,但是带来的副作用是连插入 id = 3 这样的记录也被阻塞了。

关于 Next-key 锁,有一个比较有意思的问题,比如下面这个 orders 表(id 为主键,order_id 为二级非唯一索引):

+-----+----------+
|  id | order_id |
+-----+----------+
|   1 |        1 |
|   3 |        2 |
|   5 |        5 |
|   7 |        5 |
|  10 |        9 |
+-----+----------+

这个时候不仅 order_id = 5 这条记录会加上 X 记录锁,而且这条记录前后的间隙也会加上锁,加锁位置如下:
1 2 ^ 5 ^ 5 ^ 9
可以看到 (2, 9) 这个区间都被锁住了,这个时候如果插入 order_id = 4 或者 order_id = 8 这样的记录肯定会被阻塞,这没什么问题,那么现在问题来了,如果插入一条记录 order_id = 2 或者 order_id = 9 会被阻塞吗?答案是可能阻塞,也可能不阻塞,这取决于插入记录主键的值。

插入意向锁 Insert Intention Locks

插入意向锁是一种特殊的间隙锁(所以有的地方把它简写成 II GAP),这个锁表示插入的意向,只有在 INSERT 的时候才会有这个锁。注意,这个锁虽然也叫意向锁,但是和上面介绍的表级意向锁是两个完全不同的概念,不要搞混淆了。插入意向锁和插入意向锁之间互不冲突,所以可以在同一个间隙中有多个事务同时插入不同索引的记录。譬如在上面的例子中,id = 1 和 id = 5 之间如果有两个事务要同时分别插入 id = 2 和 id = 3 是没问题的,虽然两个事务都会在 id = 1 和 id = 5 之间加上插入意向锁,但是不会冲突。

插入意向锁只会和间隙锁或 Next-key 锁冲突,正如上面所说,间隙锁唯一的作用就是防止其他事务插入记录造成幻读,那么间隙锁是如何防止幻读的呢?正是由于在执行 INSERT 语句时需要加插入意向锁,而插入意向锁和间隙锁冲突,从而阻止了插入操作的执行。

行锁的兼容矩阵

下面我们对这四种行锁做一个总结,它们之间的兼容矩阵如下图所示:

其中,行表示已有的锁,列表示要加的锁。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/697680.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

ROS2 lifecycle node生命周期节点 官方例程文档翻译

0 官方例程文档 ros2 humble lifecycle demo github repo 1 引言 ROS2引入了受管理节点的概念,受管理的节点又被称为是生命周期节点(LifecycleNode)。在接下来的教程中,我们会解释这些节点的作用,是什么使得它们和普…

【Linux 驱动篇(三)】新字符设备驱动

文章目录 一、新字符设备驱动原理1. 分配和释放设备号2. 新的字符设备注册方法2.1 字符设备结构2.2 cdev_init 函数2.3 cdev_add 函数2.4 cdev_del 函数 二、自动创建设备节点1. mdev 机制2. 创建和删除类3. 创建设备4. 参考示例5. 设置文件私有数据 三、LED 灯驱动程序编写四、…

Q-Learning 原理干货讲解

强化学习 本文是强化学习和Q-Learning算法的概念及原理 项目实战案例可查看下一篇文章:Q-Learning 单路径吃宝箱问题–棋盘格吃宝箱问题–拓扑节点较优路径问题 一. 强化学习概述 1.1 什么是强化学习 基于环境的反馈而行动,通过不断与环境的交互、试错&…

AR急诊急救大平台远程专家会诊方案

随着AR技术的完善,在医院急救中,需要及时把各方面专家汇在一起会诊,在AR这方面有数据采集清晰,资料呈现方便便捷,针对客户需要,我们对业务需求分析,比较市面多种产品,把会议&#xf…

Spring Boot 中的 @Cacheable 注解

Spring Boot 中的 Cacheable 注解 在 Spring Boot 中,缓存是一个非常重要的话题。当我们需要频繁读取一些数据时,为了提高性能,可以将这些数据缓存起来,避免每次都从数据库中读取。为了实现缓存,Spring Boot 提供了一…

Apikit 自学日记:发起文档测试-TCP/UDP

进入某个TCP/UDP协议的API文档详情页,点击文档上方 测试 标签,即可进入 API 测试页,系统会根据API文档的定义的求头部、Query参数、请求体自动生成测试界面并且填充测试数据。 填写/修改请求参数 1.1设置请求参数 与发起HTTP协议测试类似&am…

Django Vue corsheaders跨域问题

跨域问题 记录一下在我自己的django-vue项目里面出现的跨域问题 我的项目之前一直是在本地跑的,因为需要上线测试,所以我就运行在同一个vlan里面 ip段:192.168.1.0/24 突然发现存在跨域问题,我django的接口访问被拦截了。 检查…

Web服务器群集:Nginx+Tomcat实现负载均衡与动静分离集群

目录 一、理论 1.多实例 2.Nginx负载均衡 3.Nginx动静分离 4.配置NginxTomcat负载均衡 5.配置NginxTomcat动静分离集群 6.Nginx 四层代理配置 二、实验 1.配置NginxTomcat负载均衡 2.、配置NginxTomcat动静分离集群 三、问题 1.服务器群集与集群的区别 四、总结 一…

十分钟实现 Android Camera2 视频录制

1. 前言 因为工作中要使用Android Camera2 API,但因为Camera2比较复杂,网上资料也比较乱,有一定入门门槛,所以花了几天时间系统研究了下,并在CSDN上记录了下,希望能帮助到更多的小伙伴。 上两篇文章们使用…

Python主动抛出Warning的艺术:一种提醒用户的优雅方式

简介:Python提供了一个内置的warnings模块,使得开发者可以在代码中主动地发出警告。这对于告知用户某些问题或者对某些即将废弃的特性进行提示尤其有用。本文将重点介绍如何在Python代码中主动抛出警告,并探讨其使用场景和优势。 历史攻略&a…

设计模式3:单例模式:volatile关键字能不能解决多线程计数问题?

先说结论不能: 代码实测下: public class Counter {public volatile static int count 0;public static void inc() {//这里延迟1毫秒,使得结果明显try {Thread.sleep(1);} catch (InterruptedException e) {}count;}public static void ma…

Win10安装CUDA

一、安装Nvidia显卡驱动 安装Nvidia显卡驱动前可以先检查Nvidia显卡驱动是否已安装。搜索 Nvidia控制面板 或 Nvidia Control Panel可以看到当前已经安装的显卡驱动及版本。 如需安装显卡驱动,在官方驱动下载网站找到自己的显卡型号对应的驱动下载并安装:官方驱动…

行业分析| 无人机电力巡检技术的应用

随着现代生活水平的不断提升,人们对各行各业的发展都提出了更高的品质要求,对于电力的需求不断上涨,因此也加速了电力行业的转型升级。基于这一发展状况,我国电力行业逐渐开始选择应用无人机电力巡检等现代高科技技术。 无人机电…

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过BGAPISDK进行定序器编程:VCXG双快门操作(C#)

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过BGAPISDK进行定序器编程:VCXG双快门操作(C#) Baumer工业相机Baumer工业相机BGAPISDK和定序器编程的技术背景Baumer工业相机通过BGAPISDK进行定序器编程功能1.引用合适的类文件2.Baumer工业相机通过BGAPISDK进行定序器…

Keep上市,打响健身科技第一炮?

近些年,大众对于身体健康和审美的需求越来越旺盛,因此也引发了一场无形的健身革命。无论是线下动辄大几千的健身房,还是线上的健身直播经济都受到了不小的关注,在疫情刚开始的那段时间,各地的封控让在线健身成为了一种…

修改滚动条样式 和 那些高度

一、滚动条样式 二、那些高度 网页可见区域宽: document .body.clientWidth; 网页可见区域高: document .body.clientHeight; 网页可见区域宽: document .body.offsetWidth (包括边线的宽); 网页可见区域高: document .body.of…

亚马逊实践 | 构建可持续发展的架构模型

可持续发展概念源于对系统性文明危机和世界问题的科学和社会意识形态研究。世界级的进步学术社群和政治精英在二十世纪末就认识到了这些问题的存在。他们将即将到来的二十一世纪视为充满不确定性、全球灾难进程逐步升级的时代。可持续发展对多个领域产生影响,目前已…

Sudo堆溢出漏洞(CVE-2021-3156)复现

背景介绍 2021 年 1 月 26 日,Qualys Research Labs在 sudo 发现了一个缺陷。sudo 解析命令行参数的方式时,错误的判断了截断符,从而导致攻击者可以恶意构造载荷,使得sudo发生堆溢出,该漏洞在配合环境变量等分配堆以及…

在Mac上安装Aspectj1.9.8(用于Java17)+IDEA

1. 确定所使用的Java版本和AspectJ的对应关系 2. 下载AspectJ包 3. 安装AspectJ 4. 添加AspectJ对应的环境变量 5. AspectJ测试-简单终端测试 6. AspectJ测试-通过IDEA敲代码测试 ---------------------------------------详细教程-------------------------------------…

【深度学习】7-0 自制框架实现DeZero - 自动微分

介绍下处理深度学习的框架DeZero,通过这个框架来了解自动微分是如何实现的 自动微分指的是自动求出导数的做法(技术)。“自动求出导数”是指由计算机(而非人)求出导数。具体来说,它是指在对某个计算(函数)编码后计算机会自动求出该计算的导数的系统。 自…