背景 多用户系统会出现并发问题,应对并发问题的两种方式是“悲观锁”和“乐观锁”,多数情况下都会采用“乐观锁”,这引发了一个问题,如果检查出乐观并发异常如何重试?是让最终用户手工重试?还是让系统自动重试?如何做出这个决策?本文就给我的一点想法. 想法虽小,记下来不容易忘. 何时选择:让最终用户手工重试 如果并发修改涉及的数据是用户直接参与修改的,就让用户手工重试. 注:因为用户重试一般是另外一个独立的请求,编程上比较容易处理,服务器只需要抛出并发异常即可. 何时选择:让系统自动重试 如果并发修改涉…

ab.exe介绍 ab.exe是apache server的一个组件,用于监测并发请求,并显示监测数据 具体使用及下载地址请参考:http://www.cnblogs.com/gossip/p/4398784.html   本文的目的    通过webapi接口模拟100个并发请求下,同步和异步访问数据库的性能差异     创建数据库及数据 --创建表结构 CREATE TABLE dbo.[Cars] ( Id INT IDENTITY(1000,1) NOT NULL, Model NVAR…

这是我做前端一来的第一篇文章,都不知道该怎么开始了.那就直接奔主题吧.先讲讲这个功能的实现场景吧,我们小组使用vue全家桶实现了一个单页面应用,最初就考虑对登录状态做限制.比如登录后不能后退到登录页面,退出到登录页面后,不能后退刚刚登录的页面.在main.js中: new Vue({ store, router }).$mount('#app') router.beforeEach((to, from, next) => { window.scrollTo(0, 0) console.log(1…

std::call_once的作用是很简单的, 就是保证函数或者一些代码段在并发或者多线程的情况下,始终只会被执行一次.比如一些init函数,多次调用可能导致各种奇怪问题. 给个例子: #include <iostream> #include <thread> #include <mutex> std::once_flag flag1; void simple_do_once() { std::call_once(flag1, [](){ std::cout <&…

锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制.在数据库中,除传统的计算资源(如CPU.RAM.I/O等)的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源.如何保证数据并发访问的一致性.有效性是所有数据库必须解决的一个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素.从这个角度来说,锁对数据库而言显得尤其重要,也更加复杂.本章我们着重讨论MySQL锁机制的特点,常见的锁问题,以及解决MySQL锁问题的一些方法或建议. MySQL锁概述 相对其他数据库而言,MySQL的锁机制比较简单,其最显著…

原来是安装了“驱动精灵”. 真是个垃圾! 不通知用户的情况下,自动给锁定主页. 真TMD恶心 离倒闭不远了,现在只能通过这种方式来获取流量.…

数据库参数化的模式 数据库的参数化有两种方式,简单(simple)和强制(forced),默认的参数化默认是“简单”,简单模式下,如果每次发过来的SQL,除非完全一样,否则就重编译它(特殊情况会自动参数化,正是本文想说的重点)强制模式就是将adhoc SQL强制参数化,避免每次运行的时候因为参数值的不同而重编译,这里不详细说明. 这首先要感谢“潇湘隐者”大神的提示, 当时也是遇到一个实际问题, 发现执行计划对数据行的预估,怎么都不对,有观察到无论怎么改变参数,SQL语句执行前都没有重编译,疑惑了…

需求:抢码功能 要求: 1.特定时间段才开放抢码: 2.每个时间段放开的码是有限的: 3.每个码不允许重复: 实现: 1.在不考虑并发的情况下实现: function get_code($len){ $CHAR_ARR = array('1','2','3','4','5','6','7','8','9','A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L','M','N','O','P','Q','X','Y','Z','W','S','R','T')…

背景: 本人上次做申领campaign的PHP后台时,因为项目上线后某些时段同时申领的人过多,导致一些专柜的存货为负数(<0),还好并发量不是特别大,只存在于小部分专柜而且一般都是-1的状况,没有造成特别特别严重的后果,但还是要反思了自己的过错. 这次又有新的申领campaign,我翻看了上次的代码逻辑: 正文: [先select后update] beginTranse(开启事务) try{     $result = $dbca->query('select amount from s_st…

最近弄了个wcf的监控服务,偶尔监控到目标服务会报一个目标积极拒绝的错误.一开始以为服务停止了,上服务器检查目标服务好好的活着.于是开始查原因. 一般来说目标积极拒绝(TCP 10061)的异常主要是2种可能: 1:服务器关机或者服务关闭 2:Client调用的端口错误或者服务器防火墙没开相应的端口 但是我们的服务本身是可以调用的,只是偶尔报这个错误,说明并不是这2个问题造成的.继续google,在stackoverflow上看到这样一篇:传送门 If this happens always,…

场景: 一个商品有库存,下单时先检查库存,如果>0,把库存-1然后下单,如果<=0,则不能下单,事务包含两条sql语句: ; update products ) WHERE id=; 在并发情况下,可能会把库存减为负数(两个进程同时select出来的都>0,然后都会执行update),怎么办呢? 方法1: InnoDB支持通过特定的语句进行显示加锁: select...lock in share mode select...for udpate for update; update pr…

http://www.cnblogs.com/kklldog/p/5037006.html wcf的监控服务,偶尔监控到目标服务会报一个目标积极拒绝的错误.一开始以为服务停止了,上服务器检查目标服务好好的活着.于是开始查原因. 一般来说目标积极拒绝(TCP 10061)的异常主要是2种可能: 1:服务器关机或者服务关闭 2:Client调用的端口错误或者服务器防火墙没开相应的端口 但是我们的服务本身是可以调用的,只是偶尔报这个错误,说明并不是这2个问题造成的.继续google,在stackove…

存在缺陷的代码: public class DataPropertyIdAndNameRepositoryImpl{ /** 发布标志 */ private volatile boolean publishFlag; public Integer getStandardId(int dataId, String propertyName) { if (!publishFlag) { loadToCache(); } Integer standardId = 0; Map<String, Inte…

在高并发.高负载的情况下,如何给表添加字段并设置DEFAULT值? 在Oracle 12c之前,当Oracle表数据量上亿时,对表执行“ALTER TABLE XXX ADD COLUMN_XX VARCHAR2(2) DEFAULT 'XXX';”操作时,效率及安全性是必须要考虑的因素.若直接执行,则会在该过程中给表加上6级表锁,也就是连查询都需要等待,这在生产库上是相当危险的操作.因为Oracle在执行上述操作过程中,不仅要更新数据字典,还会刷新全部的记录,并且会使得Undo表空间暴涨,所以…

众所周知在默认参数情况下Linux对高并发支持并不好,主要受限于单进程最大打开文件数限制.内核TCP参数方面和IO事件分配机制等.下面就从几方面来调整使Linux系统能够支持高并发环境. Iptables相关 如非必须,关掉或卸载iptables防火墙,并阻止kernel加载iptables模块.这些模块会影响并发性能. 单进程最大打开文件数限制 一般的发行版,限制单进程最大可以打开1024个文件,这是远远不能满足高并发需求的,调整过程如下: 在#号提示符下敲入: # ulimit–n 6553…

本文主要讲并行优化的几种方式, 其结构如下: 锁优化 减少锁的持有时间 例如避免给整个方法加锁 1 public synchronized void syncMethod(){ 2 othercode1(); 3 mutextMethod(); 4 othercode2(); 5 } 改进后 1 public void syncMethod2(){ 2 othercode1(); 3 synchronized(this){ 4 mutextMethod(); 5 } 6 othercode2()…

情况:在高并发情况下,查看线程栈信息,有大量的线程BLOCKED. 从线程栈得知,线程栈中出现了阻塞,锁在了com.fasterxml.jackson.databind.ser.SerializerCache.untypedValueSerializer(SerializerCache.java:74)上. "catalina-exec-1453" #1525 daemon prio=5 os_prio=0 tid=0x00007f1010098800 nid=0x2675 waiti…

Linux的虚拟内存管理有几个关键概念: Linux 虚拟地址空间如何分布?malloc和free是如何分配和释放内存?如何查看堆内内存的碎片情况?既然堆内内存brk和sbrk不能直接释放,为什么不全部使用 mmap 来分配,munmap直接释放呢 ? Linux 的虚拟内存管理有几个关键概念: 1.每个进程都有独立的虚拟地址空间,进程访问的虚拟地址并不是真正的物理地址: 2.虚拟地址可通过每个进程上的页表(在每个进程的内核虚拟地址空间)与物理地址进行映射,获得真正物理地址: 3.如果虚拟地址对…

1.  我们需要接收一个外部的订单,而这个订单号是不允许重复的 2.  数据库对外部订单号没有做唯一性约束 3.  外部经常插入相同的订单,对于已经存在的订单则拒绝处理 对于这个需求,很简单我们会用下面的代码进行处理(思路:先查找数据库,如果数据库存在则直接退出,否则插入) package com.yhj.test; import com.yhj.dao.OrderDao; import com.yhj.pojo.Order; /** * @Description:并发测试用例 * @Autho…

查询了下Mysql 关于高并发的处理的资料,在这记录一下. 高并发大多的瓶颈在后台数据逻辑处理,在存储,mysql的正常的优化方案如下: 1.代码中sql语句优化 2.数据库字段优化,索引优化 3.加缓存,redis/memcache等 4.主从,读写分离 5.分区表 6.垂直拆分,解耦模块 7.水平切分 点评: 1.方法1&方法2是最简单,也是提升效率最快的方式.也许有人说这两点你已经做的很好了,你的每条语句都命中了索引,是最高效的.但是你是否是为了你的sql达到最优而去建索引,而不是从整个业…

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R…

1.高并发情况下,生成分布式全局id策略2.利用全球唯一UUID生成订单号优缺点3.基于数据库自增或者序列生成订单号4.数据库集群如何考虑数据库自增唯一性5.基于Redis生成生成全局id策略6.Twitter的Snowflake算法生成全局id7.基于Zookeeper生成全局id 高并发情况下,生成分布式全局id策略 1.注意幂等性且全局唯一性2.注意安全性,不能被猜疑3.趋势递增性 订单号命名规则:比如“业务编码 + 时间戳 + 机器编号[前4位] + 随机4位数 + 毫秒数”. 利用全球…

本文基于php语言使用加锁实现并发情况下抢码功能,特定时间段开放抢码并不允许开放的码重复: 需求:抢码功能 要求: 1.特定时间段才开放抢码: 2.每个时间段放开的码是有限的: 3.每个码不允许重复: 实现: 1.在不考虑并发的情况下实现: function get_code($len){ $CHAR_ARR = array('1','2','3','4','5','6','7','8','9','A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L','M…

之前有写过一篇介绍c#操作redis的文章 http://www.cnblogs.com/axel10/p/8459434.html ,这篇文章中的案例使用了StringIncrement来实现了高并发情况下key值的稳定增加,但如果要用锁的方式而不是StringIncrement方法,那该怎么做呢? LockTake涉及到三个参数:key,token和TimeSpan,分别表示redis数据库中该锁的名称.锁的持有者标识和有效时间.下面将用一个多线程增加key值的案例来演示LockTake/L…

背景介绍 通常我们在接口里要保存一条数据时,会先判断该条记录在数据库里是否存在,如果不存在就插入,如果存在就返回已经存在. 就拿常见的工单来举例 Order order = orderService.getByOrderNum(ordernum); if(order == null){ orderService.save(neworder); }else{ msg="该工单已存在"; } 在单线程下这么写肯定没问题,但是如果是并发情况下,很有可能会同时插入多条记录进数据库. 解决方案…

首先说说什么是ACID: 它们分别是Atomicity(原子性),Consistency(一致性),Isolation(隔离性),Transaction(持久性) 原子性: 意为单个事务里的多个操作要么一起成功,要么一起失败.比如现在有三个插入操作,那么前两个成功,第三个失败了,此时,前两个也不再算数,数据库会回滚到事务开始之前的状态. innodb靠着undo缓冲区实现,也就是当事务开始的时候,首先将会受到影响的行当前的状态保存到undo缓冲区中,一旦失败,则回滚. 一致性: 单个事务对数据库…

双重检查加锁机制(并发insert情况下数据重复插入问题的解决方案) c#中单例模式和双重检查锁 转:https://blog.csdn.net/zhongliangtang/article/details/81564749…

笔记 5.高级篇幅之高并发情况下接口限流特技         简介:谷歌guava框架介绍,网关限流使用 1.nginx层限流 2.网关层限流 开始 mysql最大的连接数就是3千多.如果想把应用搞好.每个应用就必须要持平 所以数据库这里也要考虑让他支持更大的并发. 这里可以限流.保护下端服务 限流的框架,谷歌开源的 每次在桶里放100个令牌.请求过来就去桶里拿令牌.令牌被拿光了表示请求过大. 核心就是产生令牌的速率 在网关的服务里做限流 只给Order订单限流,所以前面名字加上Order 继承…

这个问题是在面试时常问的几个问题,一般在问这个问题之前会问Hashmap和HashTable的区别?面试者一般会回答:hashtable是线程安全的,hashmap是线程不安全的. 那么面试官就会紧接着问道,为什么hashmap不是线程安全的,会造成什么问题么?于是面试者就回答:HashMap在并发情况下的put操作会造成死循环. 这时候就会被面试官问:HashMap在并发为什么造成死循环? 很多面试者这时候就会一脸懵.没有过相关经验和深入的理解源码是很难回答这个问题的. 下面我们就通过HahM…

转载自 https://juejin.im/book/5bffcbc9f265da614b11b731/section/5c42cf94e51d45524861122d#heading-8 mysql实现这个机制的背后,主要有两种方式 采用 AUTO-INC 锁,也就是在执行插入语句时,就在表级别上加一个AUTO-INC锁.然后,为每条待插入记录的AUTO_INCREMENT修饰的列分配递增的值.在该语句执行完成之后,再把AUTO-INC锁释放掉.需要注意的是,在释放锁的时候,不同于一般情况下的…