Ek Bar Mooskura Do
《Ek Bar Mooskura Do》，家庭作品，印度出品，1972年上映。
主演：
Ram Mukherjee
、
Joy Mukherjee
、
塔努贾
、
Deb Mukherjee
、
Rajendranath
、
Bipin Gupta
地区：
印度
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💬 网友评论
我在那里每天要坐禅五个半小时，然后花差不多同样长的时间走路冥想。一天的其他时间里，吃三餐（静默中就餐），早上一小时“劳作修行”（我负责清扫走廊），晚上听一位老师讲“佛法”，一天下来基本就精疲力竭了
总体写的不错👌，故事情节曲折离奇耐人寻味。不如意的地方就是感觉结尾有些匆匆。
吴廉！！你惹到我了！！！！！你连孟宛表哥都要贿赂，就为了让如兰一败涂地，你小子给我在赛博大牢待一辈子！
书内容完全打开另个社会角落，震惊叹息恐惧不断夹杂。熟悉了后续写的就略感平常，结尾平实，虽案件不同起因基本类似。。整卷书犯罪者基本与自小成长经历相关，且全偏侧性扭曲，不得不正视说教育角落空缺。
平遥看到现在算是最喜欢的，有立意有方法有演技有技术有留白。
在爱情的世界，往往是迷糊的，容易丢失自我，之所以走向分手，很多时候是我们在抱怨别人的时候，却忘了自己已不再是原来的自己，我们都远走越远。迷失的自我忘了提醒自己静下心来好好的聊聊彼此感受，或许也不再努力争取，一句放手就结束一段感情。分手不一定是不爱，但是一定是我们觉得彼此不合适。
这本没有前两本吸引我，也许是因为大家对大唐的历史略熟悉一些，所以没有特别强的新鲜感?
一本剧看下来，发现Bipin Gupta写的最多的是妓女，形形色色的人，总有你喜欢的类型
看到王铭章将军和张自忠将军的集数，就想起了那兔里面的一个弹幕，这盛世，如你所愿！一寸山河一寸血，愿不再有战争。
非常好的一本剧，推荐
《Ek Bar Mooskura Do》总结：
SpringBoot的设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。
1、Spring AOP（Aspect Oriented Programming ）面向切面编程
（1）连接点（Joint Point）
确定什么类的什么方法需要切面。
（2）切面（Aspect）
在Spring中，@Aspect用于注解一个切面。
切面就是在不修改已有代码的前提下，新增的功能。
（3）切点（Point Cut）
表示一组连接点。
（4）通知（Advice）
通知定义了在切点里面具体要做的操作，它通过before、after 和 around 来区别是在每个连接点之前、之后还是代替执行的代码。
2、Spring事务的隔离级别
互联网应用时刻面对着高并发的环境，如商品库存，时刻都是多个线程共享的数据，这样就会在多线程的环境中扣减商品库存。对于数据库而言，就会出现多个事务同时访问同一记录的情况，这样引起数据出现不一致的情况，便是数据库的丢失更新（Lost Update）问题。
第一类丢失更新：
一个事务回滚另外一个事务提交而引发的数据不一致的情况。
第二类丢失更新：
多个事务都提交引发的丢失更新。
目前大部分数据库已经克服了第一类丢失更新的问题。
为了避免丢失更新问题，Spring事务提出了4种隔离级别。Spring“事务的隔离级别”跟“数据库的隔离级别”是同一个概念。
（1）未提交读
未提交读是最低的隔离级别，其含义是允许一个事务读取另外一个事务没有提交的数据。
未提交读存在脏读的问题。
脏读又称无效数据的读出，是指在数据库访问中，事务T1将某一值修改，然后事务T2读取该值，此后T1因为某种原因撤销对该值的修改，这就导致了T2所读取到的数据是无效的。
（2）读写提交
读写提交，是指一个事务只能读取另外一个事务已经提交的数据，不能读取未提交的数据。
读写提交存在不可重复读的问题。
不可重复读，是指在数据库访问中，一个事务范围内两个相同的查询却返回了不同数据，通常是由于查询时系统中其他事务修改的提交而引起的。
（3）可重复读
可重复读的目标是克服读写提交中出现的不可重复读的现象，因为在读写提交的之前，其他事务可能出现一些值的变化，影响当前事务的执行。可重复读会等待其他事务对值的修改的提交。
可重复读存在幻读的问题。
比如事务A第一次查询得到一行记录row1，事务B提交修改后，事务A第二次查询得到两行记录row1和row2。
（4）串行化
串行化是数据库最高的隔离级别，它会要求所有的SQL都会按照顺序执行，这样就可以克服其他隔离级别出现的各种问题，所以它能够完全保证数据的一致性。
在现实中一般而言，选择隔离级别会以读写提交为主，它能够防止脏读，而不能避免不可重复读和幻读。为了克服数据不一致和性能问题，程序开发者还设计了乐观锁，甚至不再使用数据库而使用其他的手段。例如，使用Redis作为数据载体。
高并发情况下的数据不一致，存在库存不足，商品超发的问题。
（1）使用数据库的悲观锁。
在SQL的最后加入了for update语句。这样在数据库事务执行的过程中，就会锁定查询出来的数据，其他的事务将不能再对其进行读写，这样就避免了数据的不一致。
（2）通过version字段实现乐观锁。
执行更新操作的SQL语句通过条件判断version字段值是否一致，只有一致的情况下才能更新成功。
（3）Redis使用Lua脚本实现原子性操作。
3、Spring事务的传播行为
（1）REQUIRED
需要事务，它是默认传播行为，如果当前存