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Andy Wu

一位剛畢業不久的菜鳥後端工程師。 持續努力學習中~

select...for update再insert造成deadlock的陷阱

最近在寫購票系統,因而踩中了這個坑。這個坑其實對InnoDB的鎖的觀念不熟悉的人會很難發現造成deadlock的原因,因此想特別寫一篇記錄一下,幫助也在開發類似功能的大家少走一點冤望路。

本篇的講解順序會先帶大家重現我之前引發Deadlock的購票功能邏輯,再來說明資料表使用InnoDB引擎下產生如此Deadlock的原因。

 

環境

  • 本篇範例使用的DB是 MariaDB 10.3.7 (開源版的MySQL)
  • 資料表採用預設的 InnoDB 引擎,隔離層級也是預設的 Repeatable Read
  • 範例資料表ticket的schema如下:
CREATE TABLE `ticket` (
  `id`      int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `show_id` int(11) NOT NULL,
  `user_id` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `ticket_show_id_IDX` (`show_id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4

id是主鍵(PK)、show_id為了之後查詢上的需要,有建非唯一索引(non-unique index)、user_id理論上是外鍵(FK),但這個欄位不是本篇的重點所以忽略他。

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[Git] commit至未來或過去的特定時間

偶然間在逛別人的repo時發現了對方的contribution竟然這麼酷炫

這絕對不可能是每天勤奮地commit出來的

肯定是可以用程式算好一次性的commit、push

查了一下語法,原來設定GIT_AUTHOR_DATEGIT_COMMITTER_DATE可以調整commit的時間

GIT_AUTHOR_DATE='Wed Dec 30 10:00 2020 +0800' \
GIT_COMMITTER_DATE='Wed Dec 30 10:00 2020 +0800' \
git commit -m "my commit"

這樣就可以commit到特定的時間點去啦

完整圖解Node.js的Event Loop(事件迴圈)

最近當完兵在面試Backend Engineer的缺,想把主力放在Node.js上,因此又把一些Node.js的核心觀念拿出來啃了一遍。網路上太多把前端瀏覽器的Event Loop與Node.js的Event Loop混著講的文章了,因此趁記憶猶新時把Node.js的Event Loop記錄一下,釐清一下觀念。

在開始前先做個小測驗,如果你都能答對代表你的觀念很清晰,這篇文章的內容你應該都懂了。如果答錯了就請繼續往下閱讀吧。

請寫出各個console.log();輸出的順序:

console.log('start');

process.nextTick(function() {
  console.log('nextTick1');
});

setTimeout(function() {
  console.log('setTimeout');
}, 0);

new Promise(function(resolve, reject) {
  console.log('promise');
  resolve('resolve');
}).then(function(result) {
  console.log('promise then');
});

(async function() {
  console.log('async');
})();

setImmediate(function() {
  console.log('setImmediate');
});

process.nextTick(function() {
  console.log('nextTick2');
});

console.log('end');

挑戰一下自己先別往下滑

再往下滑就是解答嘍!! 閱讀更多

白話文講解支持向量機(二) 非線性SVM

先恭喜一下我自己煎熬了四個月終於退伍了XD。趁著退伍後的空閒時間趕快來補齊之前還沒寫完的SVM續集。😝

在上一篇白話文講解支持向量機(一) 線性SVM中我們學到了線性SVM的損失函數、目標函數,以及調整超參數C來決定決策線在訓練時對於資料點的靈敏程度。本篇我們將來介紹當資料不是單純可以線性分割時,非線性SVM是如何分類資料的。

以下是本篇講解的順序:

  • 線性SVM(上一篇)
  • 特性
  • 損失函數
  • 目標函數
  • 目標函數中的正規化項

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白話文講解支持向量機(一) 線性SVM

大學畢業後7月正式入伍登入了國軍online。在軍中由於有太多的時間可以發呆思考人生,所以想說利用這些時間把一些機器學習的模型在頭腦裡跑過一遍。SVM在機器學習領域裡算是一個滿經典的演算法,因此值得趁記憶猶新時花些篇幅記錄一下,希望可以以我自己比較白話的理解方式介紹SVM。

我將以下面的順序講解SVM,先讓大家有個大致的概念:

  • 非線性SVM(下一篇)
  • 特性
  • 實際上的運作方式
  • 預測新資料
  • Kernel
  • Kernel Trick
  • 目標函數

 
本篇會先從線性SVM開始講起,如何使用一條直線、一個平面或是在更高維度的任何線性函數來達成二元分類。除了線性的SVM以外,也有非線性SVM。不過我覺得線性SVM跟非線性SVM還是要明確分開來講比較好,不然像我在自學的時候就把這這兩個混在一起看,導致在kernel的觀念那邊卡關很久。

因此下一篇我們才會進入非線性SVM,假設資料不是單純可以線性分割時,SVM可以怎麼變化達成非線性的切割,進而帶到非線性SVM使用的kernel概念、以及實際上電腦在訓練時都會採用kernel trick優化減少運算量。

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