死锁对于DBA或是数据库开发人员而言并不陌生,它的引发多种多样,一般而言,数据库应用的开发者在设计时都会有一定的考量进而尽量避免死锁的产生.但有时因为一些特殊应用场景如高频查询,高并发查询下由于数据库设计的潜在问题,一些不易捕捉的死锁可能出现从而影响业务.这里为大家介绍由于设计问题引起的键查找死锁及相关的解决办法. 这里我们在测试的同时开启trace profiler跟踪死锁视图(locks:deadlock graph).(当然也可以开启跟踪标记,或者应用扩展事件(xevents)等捕捉死锁)…

死锁对于DBA或是数据库开发人员而言并不陌生,它的引发多种多样,一般而言,数据库应用的开发者在设计时都会有一定的考量进而尽量避免死锁的产生.但有时因为一些特殊应用场景如高频查询,高并发查询下由于数据库设计的潜在问题,一些不易捕捉的死锁可能出现从而影响业务.这里为大家介绍由于设计问题引起的键查找死锁及相关的解决办法. 这里我们在测试的同时开启trace profiler跟踪死锁视图(locks:deadlock graph).(当然也可以开启跟踪标记,或者应用扩展事件(xevents)等捕捉死锁)…

http://www.cnblogs.com/heyuquan/p/global-guid-identity-maxId.html 又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也…

又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 Random生成高唯一性随机码 今天分…

月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: 1.         GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 2.         Random生成高唯一性随机码 今天分享的主题是:如何在高并发分布式系统中生成全局唯一Id. 但这篇博文实际上是“半分享半讨论”的博文: 1)         半分享是我将说下我所了解到的关于今天主题所涉及的几种方案.…

避免Redis/Memcached缓存失效引发Dogpile效应 Redis/Memcached高并发访问下的缓存失效时可能产生Dogpile效应(Cache Stampede效应). 推荐阅读:高并发下的 Nginx 优化方案 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-01/78791.htm 避免Memcached缓存的Dogpile效应 Memcached的read-through cache流程:客户端读取缓存,没有的话就由客户端生成缓存.Memcached缓…

高并发分布式系统中生成全局唯一(订单号)Id   1.GUID数据因毫无规律可言造成索引效率低下,影响了系统的性能,那么通过组合的方式,保留GUID的10个字节,用另6个字节表示GUID生成的时间(DateTime),这样我们将时间信息与GUID组合起来,在保留GUID的唯一性的同时增加了有序性,以此来提高索引效率,在NHibernate中,COMB型主键的生成代码如下所示: /// <summary> /// 保留GUID的10个字节,用另6个字节表示GUID生成的时间(DateTime)组…

高并发应用中客户端等待.响应时间的推算,及RT/QPS概念辨析 对于一个网站,已知服务端的服务线程数和处理单个请求所需的时间时,该如何算出高并发时用户从点击链接到收到响应的时间?注意这个时间并不等于服务端处理单个请求的时间,因为高并发时,很多用户请求需要排队等待,你要把这个额外的等待时间算进去. 这个问题很重要,因为它的结果直接影响你的网站的用户体验.这篇文章就是来帮你算这个时间的.你可以使用本文附带的程序来算,也可以通过本文提炼出的公式来算. 另外还有一个问题:所谓RT(响应时间)和QPS,究…

如果在对某行记录的更新时不采取任何防范措施,在多线程访问时,就容易出现库存为负数的错误. 以下用php.mysql,apache ab工具举例说明: mysql表结构 CREATE TABLE `yxt_test_concurrence` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `value` ) NOT NULL COMMENT '库存', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_u…

时间过得真快,再次登录博客园来写博,才发现距离上次的写博时间已经过去了一个月了,虽然是因为自己找了实习,但这也说明自己对时间的掌控能力还是没那么的强,哈哈,看来还需不断的努力啊!(这里得特别说明一下本人面试的一些感受:做我们IT这一行,一定要使自己精于某个领域,再不断的去涉猎其他的领域,更重要的是学会找出各个领域的相融点,这跟我们学习书本一样,用‘Java’和‘计算机网络’来举下例子,我们知道Java中的socket编程,对于面向连接的编程来说(包括我们每次在网页上向服务器请求资源时),它的第一…

保证在实现功能的基础上,尽量减少对数据库的访问次数:通过搜索参数,尽量减少对表的访问行数,最小化结果集,从而减轻网络负担:能够分开的操作尽量分开处理,提高每次的响应速度:在数据窗口使用SQL时,尽量把使用的索引放在选择的首列:算法的结构尽量简单:在查询时,不要过多地使用通配符如SELECT * FROM T1语句,要用到几列就选择几列如:SELECT COL1,COL2 FROM T1:在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如:SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM…

数据在分片时,典型的是分库分表,就有一个全局ID生成的问题.单纯的生成全局ID并不是什么难题,但是生成的ID通常要满足分片的一些要求:   1 不能有单点故障.   2 以时间为序,或者ID里包含时间.这样一是可以少一个索引,二是冷热数据容易分离.   3 可以控制ShardingId.比如某一个用户的文章要放在同一个分片内,这样查询效率高,修改也容易.   4 不要太长,最好64bit.使用long比较好操作,如果是96bit,那就要各种移位相当的不方便,还有可能有些组件不能支持这么大的ID.…

一.lua中redis的配置依赖: 1.OpenResty的lua访问redis的插件:https://github.com/openresty/lua-resty-redis 二.下载后,导入对应的插件: lua_package_path "/opt/openresty/lualib/kafka/?.lua;;"; lua_need_request_body on; 三.lua代码 2.使用lua访问redis: server {        location /test {   …

memcached一般用于在访问一些性能相对低下的数据接口时(如数据库),为了保证这些数据接口的稳定性,加上memcached以减少访问次数,保证这些数据接口的健壮性.一般memcached的数据都是定时失效的,当数据失效时一般会再次去访问取数据接口,然后将其更新至memcached中.这时就会有一个问题,当某个数据失效时,恰好同时有大量的客户端访问该数据,这时这些客户端都会发现该数据失效,然后都会去调用数据接口去取数据更新,这自然就瞬间地使数据接口失去了memcached的保护,有可能造成系统…

1.GUID数据因毫无规律可言造成索引效率低下,影响了系统的性能,那么通过组合的方式,保留GUID的10个字节,用另6个字节表示GUID生成的时间(DateTime),这样我们将时间信息与GUID组合起来,在保留GUID的唯一性的同时增加了有序性,以此来提高索引效率,在NHibernate中,COMB型主键的生成代码如下所示: /// <summary> /// 保留GUID的10个字节,用另6个字节表示GUID生成的时间(DateTime)组合方式 /// </summary>…

https://blog.csdn.net/a574258039/article/details/19549407…

这篇文章讲了 1.同步异步概念(消去很多疑惑),同步就是一件事一件事的做:sychronized就是保证线程一个一个的执行. 2.我们需要明白,锁机制有两个层面,一种是代码层次上的,如Java中的同步锁,典型的就是同步关键字synchronized ( 线    程级别的).另一个就是数据库层次上的,比较典型的就是悲观锁和乐观锁. 3.常见并发同步案例分析   附原文链接 http://www.cnblogs.com/xiohao/p/4385508.html 对于我们开发的网站,如果网站的访问…

需求说明 在过去单机系统中,生成唯一ID比较简单,可以使用MySQL的自增主键或者Oracle中的sequence, 在现在的大型高并发分布式系统中,以上策略就会有问题了,因为不同的数据库会部署到不同的机器上,一般都是多主实例,而且再加上高并发的话,就会有重复ID的情况了.至于为什么会有重复就不多说了,技术人员都懂的. 本文讲述的案例不仅仅局限于数据库中的ID主键生产,也可以适用于其他分布式环境中的唯一标示,比如全局唯一事务ID,日志追踪时的唯一标示等. 先列出笔者最喜欢的一种全局唯一ID的生成…

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…

一.企业级web项目架构 一.企业级web项目架构图 二.架构分析 客户端通过企业防火墙发送请求 在App服务器如tomcat接收客户端请求前,面对高并发大数据量访问的企业架构,会通过加入负载均衡主备服务器将请求进行转发到不同web服务其中. 服务器通过访问数据库进行交互,同样高并发大数据会涉及到数据库处理高并发的方案 另外会添加多台服务器用作缓存.消息处理等 三.高并发 1.高并发一般会发生在下面两处 负载均衡处 数据库高并发: 2.高并发初期解决方案 应对高并发,解决方案大多从服务器级别和应…

“高并发和多线程”总是被一起提起,给人感觉两者好像相等,实则 高并发 ≠ 多线程 多线程是完成任务的一种方法,高并发是系统运行的一种状态,通过多线程有助于系统承受高并发状态的实现.   高并发是一种系统运行过程中遇到的一种“短时间内遇到大量操作请求”的情况,主要发生在web系统集中大量访问或者socket端口集中性收到大量请求(例如:12306的抢票情况:天猫双十一活动).该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作,例如对资源的请求,数据库的操作等.如果高并发处理不好,不仅仅降低了用户的体验…

高并发访问的核心原则其实就一句话“把所有的用户访问请求都尽量往前推”. 如果把来访用户比作来犯的"敌人",我们一定要把他们挡在800里地以外,即不能让他们的请求一下打到我们的指挥部(指挥部就是数据库及分布式存储). 如:能缓存在用户电脑本地的,就不要让他去访问CDN. 能缓存CDN服务器上的,就不要让CDN去访问源(静态服务器)了.能访问静态服务器的,就不要去 访问动态服务器.以此类推:能不访问数据库和存储就一定不要去访问数据库和存储. 说起来很轻松,实际做起来却不容易,但只要稍加努力…

首先搞清楚php-fpm与cgi的关系 cgi cgi是一个web server与cgi程序(这里可以理解为是php解释器)之间进行数据传输的协议,保证了传递的是标准数据. php-cgi php-cgi是php解释器,就是上文提到的cgi程序. Fastcgi Fastcgi是用来提高cgi程序(php-cgi)性能的方案/协议. cgi程序的性能问题在哪呢?"PHP解析器会解析php.ini文件,初始化执行环境",就是这里了.标准的CGI对每个请求都会执行这些步骤,所以处理的时间会…

For project reason I have to measure the performance of OData service being accessed parallelly. And I plan to use the open source tool JMeter to generate a huge number of request in parallel and measure the average response time. Since I am a beginn…

又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 Random生成高唯一性随机码 今天分…

浅谈千万级PV/IP规模高性能高并发网站架构 原文:http://blog.51cto.com/oldboy/736710 文章架构简图:   高并发访问的核心原则其实就一句话“把所有的用户访问请求都尽量往前推”. 如果把来访用户比作来犯的"敌人",我们一定要把他们挡在800里地以外,即不能让他们的请求一下打到我们的指挥部(指挥部就是数据库及分布式存储). 如:能缓存在用户电脑本地的,就不要让他去访问CDN. 能缓存CDN服务器上的,就不要让CDN去访问源(静态服务器)了.能访问静态服…

背景:对vps小资源的实践中对,https://justwinit.cn/post/7536/ 的再优化,再实践,再优化,特别是Nginx,PHP,内核: 零)Nginx: error_log /data/logs/nginx_error.log notice; #Specifies the value for maximum file descriptors that can be opened by this process. worker_rlimit_nofile 51200; PHP:…

目录 疯狂创客圈 Java 分布式聊天室[ 亿级流量]实战系列之 -30[ 博客园 总入口 ] 写在前面 1.1. 快速的能力提升,巨大的应用价值 1.1.1. 飞速提升能力,并且满足实际开发要求 1.1.2. 越来越多.大量的应用场景 1.2. 高并发架构中的6大集群 1.2.1. 支撑亿级流量的IM整体架构 1.2.2. IM通讯协议介绍 1.2.3. 长连接和短连接 1.2.4. 技术选型 1.3. 基于Redis 设计分布式Session 1.3.1. SessionLocal本地会话…

一.Redis集群介绍 Redis真的是一个优秀的技术,它是一种key-value形式的NoSQL内存数据库,由ANSI C编写,遵守BSD协议.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API. Redis最大的特性是它会将所有数据都放在内存中,所以读写速度性能非常好.Redis是基于内存进行操作的,性能较高,可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量,例如商品抢购秒杀等活动. 网站承受高并发访问压力的同时,还需要从海量数据中查询出满足条件的数据,需要…

Redsi常见问题 缓存在高平发和安全压力下的一些问题 缓存击穿 是某一个热点key在高并发访问的情况下,突然失效,导致大量的并发大金mysql数据库的情况 缓存穿透 是利用redis和mysql的机制(redis缓存一旦不存在,就访问mysql),直接让过缓存访问mysql,而制造的db请求压力 一般在代码中防止 解决: 为防止缓存穿透,将null或者空字符串设置给redis 缓存雪崩 缓存是采用了相同的过期时间,导致缓存在某一时刻同时全部失效,导致的db崩溃 解决:设计不同的缓存失效时间 如…