背景 在互联网的高并发场景下,请求会非常多,但是数据库连接池比较少,或者说需要减少CPU压力,减少处理逻辑的,需要把单个查询,用某些手段,改为批量查询多个后返回. 如:支付宝中,查询"个人信息",用户只会触发一次请求,查询自己的信息,但是多个人同时这样做就会产生多次数据库连接.为了减少连接,需要在JAVA服务端进行合并请求,把多个"个人信息"查询接口,合并为批量查询多个"个人信息"接口,然后以个人信息在数据库的id作为Key返回给上游系统或者页面…

背景 在互联网的高并发场景下,请求会非常多,但是数据库连接池比较少,或者说需要减少CPU压力,减少处理逻辑的,需要把单个查询,用某些手段,改为批量查询多个后返回. 如:支付宝中,查询"个人信息",用户只会触发一次请求,查询自己的信息,但是多个人同时这样做就会产生多次数据库连接.为了减少连接,需要在JAVA服务端进行合并请求,把多个"个人信息"查询接口,合并为批量查询多个"个人信息"接口,然后以个人信息在数据库的id作为Key返回给上游系统或者页面…

前言: 承接上一篇文章,两文本来可以一起写的,但是发现RestTemplate使用普通的调用返回包装类型会出现一些问题,也正是这个问题,两文没有合成一文,本文篇幅不会太长,会说一下使用和适应的场景. 本文简单记述了Hystrix的请求合并的使用 >注意:本文项目地址:https://github.com/HellxZ/SpringCloudLearn.git 目录: 前言 目录 本文内容 一.请求合并是做什么的? 二.请求合并的原理 三.请求合并适用的场景 四.请求合并带来的问题 五.实现请求合…

在项目中使用HttpClient可能是很普遍,尤其在当下微服务大火形势下,如果服务之间是http调用就少不了跟http客户端找交道.由于项目用户规模不同以及应用场景不同,很多时候可能不需要特别处理也.然而在一些高并发场景下必须要做一些优化. 项目是快递公司的快件轨迹查询项目,目前平均每小时调用量千万级别.轨迹查询以Oracle为主要数据源,Mongodb为备用,当Oracle不可用时,数据源切换到Mongodb.今年菜鸟团队加入后,主要数据迁移到了阿里云上,以Hbase为主要存储.其中Hbase…

本文主要针对中小型应用或网站,重点探讨日常程序开发中SQL语句的优化问题,所谓“大数据”.“高并发”仅针对中小型应用而言,专业的数据库运维大神请无视.以下实践为个人在实际开发工作中,针对相对“大数据”和相对“高并发”场景的一些应对策略,部分措施并没有经过严格的对比测试和原理分析,如有错漏欢迎各种批评指教.减少查询的影响结果集,避免出现全表扫描.影响结果集是SQL优化的核心.影响结果集不是查询返回的 本文主要针对中小型应用或网站,重点探讨日常程序开发中SQL语句的优化问题,所谓“大数据”.“高并发…

C++高并发场景下读多写少的解决方案 概述 一谈到高并发的解决方案,往往能想到模块水平拆分.数据库读写分离.分库分表,加缓存.加mq等,这些都是从系统架构上解决.单模块作为系统的组成单元,其性能好坏也能很大的影响整体性能,本文从单模块下读多写少的场景出发,探讨其解决方案,以其更好的实现高并发. 不同的业务场景,读和写的频率各有侧重,有两种常见的业务场景: 读多写少:典型场景如广告检索端.白名单更新维护.loadbalancer 读少写多:典型场景如qps统计 本文针对读多写少(也称一写多读)场景…

概述 一谈到高并发的优化方案,往往能想到模块水平拆分.数据库读写分离.分库分表,加缓存.加mq等,这些都是从系统架构上解决.单模块作为系统的组成单元,其性能好坏也能很大的影响整体性能,本文从单模块下读多写少的场景出发,探讨其解决方案,以其更好的实现高并发.不同的业务场景,读和写的频率各有侧重,有两种常见的业务场景: 读多写少:典型场景如广告检索端.白名单更新维护.loadbalancer 读少写多:典型场景如qps统计 本文针对读多写少(也称一写多读)场景下遇到的问题进行分析,并探讨一种合适的解…

上次我们介绍了在单机.集群下高并发场景可以选择的一些方案,传送门:高并发场景之一般解决方案 但是也发现了一些问题,比如集群下使用ConcurrentQueue或加锁都不能解决问题,后来采用Redis队列也不能完全解决问题, 因为使用Redis要自己实现分布式锁 这次我们来了解一下一个专门处理队列的组件:RabbitMQ,这个东西天生支持分布式队列. 下面我们来用RabbitMQ来实现上一篇的场景 一.新建RabbitMQ.Receive private static ConnectionFact…

Qunar机票技术部就有一个全年很关键的一个指标:搜索缓存命中率,当时已经做到了>99.7%.再往后,每提高0.1%,优化难度成指数级增长了.哪怕是千分之一,也直接影响用户体验,影响每天上万张机票的销售额. 在高并发场景下,提供了保证线程安全的对象.方法.比如经典的ConcurrentHashMap,它比起HashMap,有更小粒度的锁,并发读写性能更好.线程安全的StringBuilder取代String.StringBuffer等等(Java在多线程这块实现是非常优秀和成熟的). Java…

看了一篇网友日志,感觉工作中值得借鉴,原文如下: 事故描述 在一次项目中,上线了一新功能之后,陆陆续续的有客服向我们反应,有用户的个别道具数量高达42亿,但是当时一直没有到证据表示这是,确实存在,并且直觉告诉我们,这是不可能的,就一直没有在意,直到后来真的发现了一个用户确实是42亿,当时我们整个公司都震惊了,如果有大量用户是这样的情况,公司要亏损几十万,我们的老大告诉我们,肯定是什么地方数据溢出的,最后我们一帮人,疯了似的查代码,发现…… 如果按照正常的程序逻辑走下去,代码是完全没问题,但是我发…

原文:http://blog.csdn.net/heyewu4107/article/details/71009712 高并发场景系列(一) 利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下减库存 问题描述:某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 SELECT * from goods where ID =1 for update; UPDATE goods set stock…

package xxx; import java.sql.Timestamp; import java.util.concurrent.*; import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; /** * 高并发场景下System.currentTimeMillis()的性能问题的优化 * <p><p> * System.currentTimeMillis()的调用比new一个普通对象要耗时的多(具体耗时高出多少我还没测试过,有人说是100…

高并发场景之RabbitMQ 上次我们介绍了在单机.集群下高并发场景可以选择的一些方案,传送门:高并发场景之一般解决方案 但是也发现了一些问题,比如集群下使用ConcurrentQueue或加锁都不能解决问题,后来采用Redis队列也不能完全解决问题, 因为使用Redis要自己实现分布式锁 这次我们来了解一下一个专门处理队列的组件:RabbitMQ,这个东西天生支持分布式队列. 下面我们来用RabbitMQ来实现上一篇的场景 一.新建RabbitMQ.Receive private static…

这是java高并发系列第19篇文章. 本文主要内容 介绍Executor框架相关内容 介绍Executor 介绍ExecutorService 介绍线程池ThreadPoolExecutor及案例 介绍定时器ScheduledExecutorService及案例 介绍Excecutors类的使用 介绍Future接口 介绍Callable接口 介绍FutureTask的使用 获取异步任务的执行结果的几种方法 Executors框架介绍 Executors框架是Doug Lea的神作,通过这个框架…

这里我借鉴了网上其他大佬的观点: 一:高并发带来的挑战 原因:秒杀抢购会经常会带来每秒几万的高并发场景,为了更快的返回结果给用户. 吞吐量指标QPS(每秒处理请求数),假设一个业务请求响应耗时为100ms,我们有10台Web服务器,每台给它最大连接数500. 理想化计算方式: 10 * 500/0.1 = 50000 难道我们真的有处理5万并发? 不然.高并发场景下,Web服务器打开了越多的连接进程,CPU切换上下文的也越多.会增加CPU的压力,导致CPU业务请求响应耗时 会超出预期很多.可能你…

高并发场景下System.currentTimeMillis()的性能问题的优化 package cn.ucaner.alpaca.common.util.key; import java.sql.Timestamp; import java.util.concurrent.*; import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; /** * 高并发场景下System.currentTimeMillis()的性能问题的优化 * <p><p>…

前言: 最近忙着微服务项目的开发,脱更了半个月多,今天项目的初版已经完成,所以打算继续我们的微服务学习,由于Hystrix这一块东西好多,只好多拆分几篇文章写,对于一般对性能要求不是很高的项目中,可以使用其基础上开发的Feign进行容错保护.Hystrix学到现在我认为它的好处在于可以更灵活的调整熔断时间和自定义的线程隔离策略,设置请求缓存与请求合并,还可以降低被调用服务的负载,配合仪表盘和Turbine进行服务状态监控等,更加深入的还请阅读书籍,理解浅薄,还望看官莫笑. 由于篇幅有限,请求合并…

1.1 负载均衡介绍 1.1.1 负载均衡的妙用 负载均衡(Load Balance)集群提供了一种廉价.有效.透明的方法,来扩展网络设备和服务器的负载.带宽.增加吞吐量.加强网络数据处理能力.提高网络的灵活性和可用性. ü 单台计算机无法承受大规模的并发访问或数据流量了,此时需要搭建负载均衡集群把流量分摊到多台节点设备上分别处理,即减少用户等待响应的时间又提升了用户体验: ü 7*24小时的服务保证,任意一个或多个有限后端节点设备宕机,不能影响整个业务的运行. 1.1.2 为什么要用lvs n…

LVS-DR+keepalived模式是一种非常经典的常用生产组合 高可用场景及LVS架构 一般都用一(负载)拖多(Server Array)方式 使用LVS架设的服务器集群系统有三个部分组成: (1)最前端的负载均衡层,用Load Balancer表示: (2)中间的服务器集群层,用Server Array表示: (3)最底端的数据共享存储层,用Shared Storage表示: 在用户看来,所有的内部应用都是透明的,用户只是在使用一个虚拟服务器提供的高性能服务. 系统环境准备 参考 系统环境…

一.背景 2021年2月,收到反馈,视频APP某核心接口高峰期响应慢,影响用户体验. 通过监控发现,接口响应慢主要是P99耗时高引起的,怀疑与该服务的GC有关,该服务典型的一个实例GC表现如下图: 可以看出,在观察周期里: 平均每10分钟Young GC次数66次,峰值为470次: 平均每10分钟Full GC次数0.25次,峰值5次: 可见Full GC非常频繁,Young GC在特定的时段也比较频繁,存在较大的优化空间.由于对GC停顿的优化是降低接口的P99时延一个有效的手段,所以决定对该核…

1.背景 我们有个业务,会调用其他部门提供的一个基于http的服务,日调用量在千万级别.使用了httpclient来完成业务.之前因为qps上不去,就看了一下业务代码,并做了一些优化,记录在这里. 先对比前后:优化之前,平均执行时间是250ms:优化之后,平均执行时间是80ms,降低了三分之二的消耗,容器不再动不动就报警线程耗尽了,清爽~ 2.分析 项目的原实现比较粗略,就是每次请求时初始化一个httpclient,生成一个httpPost对象,执行,然后从返回结果取出entity,保存成一个字…

简介 Java服务大多是跑在tomcat里,但是众所周知tomcat的并发性能没有优势(tomcat8及以上的版本可能有所改善),所以为了更好的适应高并发的应用场景,我们可以使用tomcat+nginx实现动静分离,在处理静态请求的时候,就直接给Nginx处理,动态请求就转给tomcat处理. 简单一句话就是,nginx负责静态请求,以及高并发下的负载均衡调度动态请求给tomcat处理. Nginx配置普通tomcat跳转 通过proxy_pass配置请求转发地址.即当访问localhost的8…

写在前面 在Java中提供了synchronized关键字来保证只有一个线程能够访问同步代码块.既然已经提供了synchronized关键字,那为何在Java的SDK包中,还会提供Lock接口呢?这是不是重复造轮子,多此一举呢?今天,我们就一起来探讨下这个问题. 再造轮子? 既然JVM中提供了synchronized关键字来保证只有一个线程能够访问同步代码块,为何还要提供Lock接口呢?这是在重复造轮子吗?Java的设计者们为何要这样做呢?让我们一起带着疑问往下看. 为何提供Lock接口? 很多…

http://blog.csdn.NET/ghj1976/article/details/27996095 典型的两个现实案例: 我们先看两个用Go做消息推送的案例实际处理能力. 360消息推送的数据: 16台机器,标配:24个硬件线程,64GB内存 Linux Kernel 2.6.32 x86_64 单机80万并发连接,load 0.2~0.4,CPU 总使用率 7%~10%,内存占用20GB (res) 目前接入的产品约1280万在线用户 2分钟一次GC,停顿2秒 (1.0.3 的 GC…

技术要点 org.springframework.web.context.request.async.DeferredResult<T> 示例如下: 1.   新建Maven项目  async 2.   pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaL…

本文目标: synchronized中实现线程等待和唤醒 Condition简介及常用方法介绍及相关示例 使用Condition实现生产者消费者 使用Condition实现同步阻塞队列 Object对象中的wait(),notify()方法,用于线程等待和唤醒等待中的线程,大家应该比较熟悉,想再次了解的朋友可以移步到线程的基本操作 synchronized中等待和唤醒线程示例 package com.itsoku.chat09; import java.util.concurrent.TimeU…

import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; public class IncrTest { public static void concurrenceTest() { /** * 模拟高…

一.前言 System.currentTimeMillis()的调用比new一个普通对象要耗时的多(具体耗时高出多少我也不知道,不过听说在100倍左右),然而该方法又是一个常用方法, 有时不得不使用,比如生成wokerId.打印日志什么的,在高并发情形下肯定存在性能问题的,但怎么做才好呢? System.currentTimeMillis()之所以慢是因为 去跟系统打了一次交道.那什么快?内存!如果该方法从内存直接取数,那不就美滋滋了. 二.代码实现 public class SystemClo…

我们知道大量请求会阻塞在Tomcat服务器上,影响其它整个服务.在复杂的分布式架构的应用程序有很多的依赖,都会不可避免地在某些时候失败.高并发的依赖失败时如果没有隔离措施,当前应用服务就有被拖垮的风险.Spring Cloud Netflix Hystrix就是隔离措施的一种实现,可以设置在某种超时或者失败情形下断开依赖调用或者返回指定逻辑,从而提高分布式系统的稳定性. 生活中举个例子,如电力过载保护器,当电流过大的的时候,出问题,过载器会自动断开,从而保护电器不受烧坏.因此Hystrix请求熔…

当请求一个*.aspx文件的时候,这个请求会被inetinfo.exe进程截获,它判断文件的后缀(aspx)之后,将这个请求转交给 ASPNET_ISAPI.dll,ASPNET_ISAPI.dll会通过http管道(Http PipeLine)将请求发送给ASPNET_WP.exe进程,在ASPNET_WP.exe进程中通过HttpRuntime来处理这个请求,处理完 毕将结果返回客户端.inetinfo.exe进程:是www服务的进程,IIS服务和ASPNET_ISAPI.DLL都寄存在此进…