update

#!/bin/bash PRO="jingxiku" LOGDIR=/var/log for i in `cat /script/host_list`;do ssh root@$i > /dev/null 2>&1 << EOF cd /data/jingxiku/tmp/ rm -rf ./* systemctl restart php-fpm exit EOF done cd /data/$PRO git pull --no-edit if [ $? -ne 0 ];then echo -e '\033[44;41;5;1m Please resolve the conflicts manually!!! \033[0m' echo -e "`date '+%Y/%m/%d %T'` Update failed!!!" >> $LOGDIR/update-$PROJECT.log exit 1 fi chmod -R 755 ./* chown -R www.www ./* php driver/shell update echo -e '\033[44;42;5;1m Update the webcode successfully ^_^ \033[0m' echo -e "`date '+%Y/%m/%d %T'` Update successfully ^_^" >>

<?php if (empty($_GET['id'])) { exit('没有接收到id'); } $id=$_GET['id']; $conn=mysqli_connect('127.0.0.1','root','123456','demo'); if (!$conn){ exit('没有连接到数据库'); } $data=mysqli_query($conn,"select * from users where id={$id} limit 1;"); if (empty($data)){ exit('查找不成功');} $user = mysqli_fetch_assoc($data);//关联数组 var_dump($user); if (empty($user)){ exit('没有数据'); } function update(){ global $user; if (empty($_POST['name'])){ $GLOBALS['err_message']='请输入姓名'; return; } if($_POST['gender']==='-1'&&empty($_POST['gender'])){ $GLOBALS['err_message']='请选择性别'; return; } $user['name']=$_POST['name']; $user[

一：hibernate.cfg.xml 配置 <!-- 1、配置数据库连接的4个参数 --> <property name="hibernate.connection.driver_class">com.mysql.jdbc.Driver</property> <!-- 连接数据库，本地数据库可以不用设置主机和端口 --> <property name="hibernate.connection.url">jdbc:mysql:///hibernate_01</property> <!-- jdbc:mysql://localhost:3306/数据库名 --> <!-- 用户名/密码 --> <property name="hibernate.connection.username">root</property> <property name="hibernate.connection.password">chaoqi</property> <!-- 是否显示sql语句 --> <property name="show_sql">true</property> <!-- 是否格式化sql语句 --> <property name="format_sql">true</property> <!-- 是否自动提交事务：针对insert有效，针对delete无效 -->

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> low_priority，低优先级 UPDATE [LOW_PRIORITY] tbl_name SET col_name1=expr1,col_name2=expr2,... mysql中update用low_priority让update不锁定表 MySQL允许你改变语句调度的优先级，它可以使来自多个客户端的查询更好地协作，这样单个客户端就不会由于锁定而等待很长时间。 改变优先级还可以确保特定类型的查询被处理得更快。 这 一部分讲解MySQL的默认的调度策略和可以用来影响这些策略的选项。它还谈到了并发性插入操作的使用和存储引擎锁定层次对客户端的并发性的影响。为了讨 论的方便，我们把执行检索（SELECT）的客户端称为"读取者"，把执行修改操作（DELETE、INSERT、REPLACE或UPDATE）的客户 端称为"写入者"。 (在不要求实时的情况下，写入可以降低跟新插入操作的优先级，确保读的速度。当然，也有更好的方法来完成这个目的，主从，中间缓存，都可以。) MySQL的默认的调度策略可用总结如下： · 写入操作优先于读取操作。 · 对某张数据表的写入操作某一时刻只能发生一次，写入请求按照它们到达的次序来处理。 · 对某张数据表的多个读取操作可以同时地进行。

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> MySql执行INSERT UPDATE等写入语句返回成功，再查询却发现没有写入，此问题可能是该用户需要 Super 权限。 比如一个用户 tester，对数据库 mydemo 的所有表，有 select,insert,update,delete等权限，当执行 INSERT INTO `mydemo`.`mytable` VALUES (1, 2, 3, 4, 5); MySql返回影响条数为 1，说明SQL执行是成功的。再新建一个连接去查询该表，发现记录没有插入。 我给 tester 一个Server上的 Super 权限，就解决了这个问题。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/159328/blog/202897

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 在Oracle关系数据库中，我们先来看下面这个问题： A事务：select <cols> from T where id > 10 and id < 10000; B事务：update T set id = 45000 where id = 4501 两个事务按下面的顺序执行： A事务：|--------------------------------|commit B事务： |-------------|commit 也就是A事务先开始执行，过一段时间B事务再开始执行，但是B事务先执行完并commit提交了，A事务又过了一段时间才完成。那么问题来了，在这种情况下，问A事务能不能取得正确的结果，两个事务之间会不会有干扰，怎么干扰？ 这是一个典型的关系型数据库事务的隔离性问题，而且，针对不同的数据库（存储引擎），可能会有不同的表现。 根据上面的描述，以oracle为例，它的缺省数据库隔离级别是读已提交（read-committed），事务A持有一个读锁（瞬间共享读锁），B持有一个排它写锁。 Read Committed读已提交的官方定义是，通过“瞬间共享读锁”和“排他写锁”实现。读取数据的事务允许其他事务继续访问该行数据，但是未提交的写事务将会禁止其他事务访问该行。 按照读已提交的定义，似乎按上题的条件，A

mark下自己近期在电商开发中遇到的一个问题－数据库死锁及其排查过程。 先抛一个业务报错日志做为这次梳理的开始 上图是我接收到的错误报警，SQLSTATE[40001]: Serialization failure: 1213 Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction，错误信息显示我们业务中有一条数据库操作遇到了死锁情况。接下来就开始我们的追查之旅。 1.执行“show engine innodb status”获取INNODB引擎当前信息（ show engine innodb status 详细介绍 ） ------------------------ LATEST DETECTED DEADLOCK ------------------------ 2017-01-04 09:25:17 7f553477d700 *** (1) TRANSACTION: TRANSACTION 124378994, ACTIVE 0.007 sec starting index read mysql tables in use 1, locked 1 LOCK WAIT 4 lock struct(s), heap size 1184, 8 row lock(s), undo log entries

求逆序对最常用的方法就是树状数组了，确实，树状数组是非常优秀的一种算法。在做POJ2299时，接触到了这个算法，理解起来还是有一定难度的，那么下面我就总结一下思路： 首先：因为题目中a[i]可以到999,999,999之多，在运用树状数组操作的时候，用到的树状数组C[i]是建立在一个有点像位存储的数组的基础之上的，不是单纯的建立在输入数组之上。 比如输入一个9 1 0 5 4（最大9） 那么C[i]树状数组的建立是在： 下标 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 –——下标就要建立到9 数组 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 –——通过1来表示存在 现在由于999999999这个数字相对于500000这个数字来说是很大的，所以如果用数组位存储的话，那么需要999999999的空间来存储输入的数据。 这样是很浪费空间的，题目也是不允许的，所以这里想通过离散化操作。 那么怎么离散化操作呢？离散化是一种常用的技巧，有时数据范围太大，可以用来放缩到我们能处理的范围，必要的是建立一个结构体a[n]，v表示输入的值，order表示原i值，再用一个数组aa[n]存储离散化后的值 例如： i:1 2 3 4 5 v:9 0 1 5 4 sort:0 1 4 5 9 order:2 3 5 4 1 aa:5 1 2 4 3 //建立映射:aa[a[i].order]=i;

线上碰到存储过程死锁问题了，开始以为非主键查询 for update 会导致表锁，后来经过测试 innodb下for update索引生效的情况下 根据索引字段查询是行级锁， 会将整个结果集进行上锁，直到事务结束。 错误地方进行一些修正，一般情况的确是将索引的结果集进行上锁，但是由于表过大的情况，mysql为了性能自动优化将索引附近的结果集全部进行上锁。 具体实验过程可以看 https://blog.csdn.net/qq_31975227/article/details/103710018 ，自己做一遍也能实验出来。 但是存储过程死锁的问题还是没有解决，不过该存储过程只是进行内存统计数据的落库，所以不应该上锁。虽然程序是node调用，但是也不会出现执行顺序问题，如果出现了执行顺序问题加了行级锁也是没有用的，又不是在源数据进行加减等计算操作，计算操作都在内存完成了，最后只进行了落库操作。（ 来至个人的吐槽，我没办法说法领导, 后来和领导沟通说明白了问题） 死锁的问题通过分析死锁日志文件解决了，由于上面一块错误的认识。一直认为两个非唯一索引可以命中单条记录，其实mysql为了性能命中了多条。 一个简单的update语句，update ？ where id1=1 and id2=2 id1和id2 都是非唯一索引，这时有的语句会对因为优化导致上锁其他索引周边的数据条目

Updating Spyder If you installed Spyder through Anaconda (recommended), WinPython, MacPorts, or your system package manager, update using those same methods. With Anaconda, just run (in Anaconda Prompt if on Windows) conda update anaconda t o update the distribution as a whole and conda update spyder to update Spyder specifically. If you installed Spyder via the advanced/cross-platform method, pip , run pip install --upgrade spyder . This command will also update all Spyder dependencies, so we recommend you use an isolated virtualenv or venv environment to avoid any potential unintended