// 获取锁getLock() {    // 是否有正在执行的线程    boolean hasLock = false;    try {        hasLock = redisClient.setnx("lockKey", "ing") == 1;        if (hasLock) {            redisClient.expire("lockKey", 60*60);//一小时        }    } catc…

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…

http://snowolf.iteye.com/blog/1677495 近半个月过得很痛苦,主要是产品上线后,引来无数机器用户恶意攻击,不停的刷新产品各个服务入口,制造垃圾数据,消耗资源.他们的最好成绩,1秒钟可以并发6次,赶在Database入库前,Cache进行Missing Loading前,强占这其中十几毫秒的时间,进行恶意攻击. 相关链接: Memcached笔记——(一)安装&常规错误&监控Memcached笔记——(二)XMemcached&Spring集成 Me…

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…

java高级精讲之高并发抢红包~揭开Redis分布式集群与Lua神秘面纱 redis数据库 Redis企业集群高级应用精品教程[图灵学院] Redis权威指南 利用redis + lua解决抢红包高并发的问题 抢红包的需求分析 抢红包的场景有点像秒杀,但是要比秒杀简单点.因为秒杀通常要和库存相关.而抢红包则可以允许有些红包没有被抢到,因为发红包的人不会有损失,没抢完的钱再退回给发红包的人即可.另外像小米这样的抢购也要比淘宝的要简单,也是因为像小米这样是一个公司的,如果有少量没有抢到,则下次再抢,…

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…

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…

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…

一.IM 系统的高并发场景 IM 系统中,高并发多见于直播互动场景.比如直播间,在直播过程中,观众会给主播打赏.送礼.发送弹幕等,尤其是明星直播间,几十万.上百万人的规模一点也不稀奇.近期随着武汉新型肺炎疫情的蔓延,很多教育机构也提供了"停课不停学"的在线直播教学服务,也是一大直播互动场景. 直播互动场景具有这样的特点:流量峰值具有"短时间快速聚集"的突发性.流量随着开播和结束而剧烈波动,因而会带来很大的高并发压力. 二.IM 系统的高并发解决方案 1.网关全量转发…

近半个月过得很痛苦,主要是产品上线后,引来无数机器用户恶意攻击,不停的刷新产品各个服务入口,制造垃圾数据,消耗资源.他们的最好成绩,1秒钟可以并发6次,赶在Database入库前,Cache进行Missing Loading前,强占这其中十几毫秒的时间,进行恶意攻击. 相关链接: Memcached笔记--(一)安装&常规错误&监控 Memcached笔记--(二)XMemcached&Spring集成 Memcached笔记--(三)Memcached使用总结 Memcached…

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…

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…

一.Eureka的高可用性 Eureka下面的服务实例默认每隔30秒会发送一个HTTP心跳给Eureka,来告诉Eureka服务还活着,每个服务实例每隔30秒也会通过HTTP请求向Eureka获取服务列表,这就相当于一个服务实例一分钟会与Eureka进行四次请求,当服务实例多了以后,就要考虑Eureka的压力,如果我们有1000个服务实例,一分钟就会有4000次请求,平均每秒70次请求,不过Eureka内部是通过内存建立一个HashMap来维护服务实例列表的,并且还做了读写分离,所以保证多个实例…

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…

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…

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…

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>…

对于一个互联网平台来说,高并发是经常会遇到的场景.最有代表性的比如秒杀和抢购.高并发会出现三个特点: 1.高并发读取 2.高并发写入(一致性) 3.出现超卖问题 前端如何应对? 1.缓存静态数据,例如图片,html页面,js等 2.搭建负载均衡集群,目前采用较多的为nginx 3.进行ip限制,限制同一个ip单位时间内发起的请求数量.或者建立ip黑名单,避免恶意攻击 4.考虑系统降级.比如当达到系统负载的时候返回一个静态处理页面 后端如何应对? 1.采用mysql读写分离,但是当高并发的时候my…

Redis主从架构 到目前为止,Redis Cluster 能实现很好的性能,但如果只是缓存几个G的数据,那么单机Redis就足够了,但缓存主要用来读的,单机的QPS有一定的极限,一两万QPS一台应该没什么问题,但如果是几十万的QPS这类场景呢?Redis主从架构就非常合适. 主从架构主要是保证Redis的高并发性的,对于缓存来说,一般也都是用来支撑读高并发的.因此架构做成主从(master-slave)架构,一主多从,主负责写,并且将数据复制到其它的 slave 节点,从节点负责读.所有的读请…

数据结构 redis 相比 memcached 来说,拥有更多的数据结构,能支持更丰富的数据操作.如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作, redis 会是不错的选择. redis 主要有以下几种数据类型:string.hash.list.set.sorted set 过期策略 redis 过期策略是:定期删除+惰性删除+内存淘汰机制. 定期删除:指的是 redis 默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的 key,检查其是否过期,如果过期就删除.假设 redis 里放了 10w…

问题分析 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定采用redis list 仿真实现,而且方便回滚. 问题三:日志量毕竟大,保存最近30条足矣,决定用php写个离线统计和清理脚本. 一.设计数据库表和存储 考虑到log系统对数据库的性能更多一些,稳定性和安全性没有那么高,存储引擎自然是只支持select insert 没有索引的archive.如果确实有update需求…

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…

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…

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…

在博客上,一个简单的AIOweb来样加工.查看AIO异步处理,依靠操作系统完成IO操作Proactor处理模型确实很强大,它可以实现高并发.高响应server一个很好的选择,但在tomcat中间connector理模型还依然是基于NIO的处理.当然,我觉得这可能会在以后的版本号进行改进,但还有一方面,我更觉得AIO的负载控制方面的处理可能是比較难的,由于AIO api并没有提供我们对分配线程组的处理.而仅仅是提供一个线程组,交给操作系统去解决io处理上的问题,所以,这可能会给须要复杂处理的负载均…