问题年年有,今年特别多.最近公司对呼叫中心平台做了大幅度重构,基于OpenSIPS实现的会话管理服务,在高并发压测过程中,发现OpenSIPS的日志居然出现丢失的情况,简直让我食不知味,困惑不已. 最终虽解决了问题,但内部个中原理性尚未彻底弄明白,今日先记录在此,供同道中人参考,更希望有识之士能一解玉修心中之惑……   闲话不多说,来.来.来,翠花,上酸菜!!!!!!   1.运行环境配置 CentOS      7.4 Rsyslogd    8.24.0 OpenSIPS  2.4.2

本文来自网易云社区 作者:张伟 关于HashMap在并发场景下的问题有很多人,很多公司遇到过!也很多人总结过,我们很多时候都认为这样都坑距离自己很远,自己一定不会掉入这样都坑.可是我们随时都有就遇到了这样都问题,坑一直都在我们身边.今天遇到了一个非线程安全对象在并发场景下使用的问题,通过这个案例分析HashMap 在并发场景下使用存在的问题(当然在这个案例中还有很多问题值得我们去分析,值得大家引以为戒.)通过分析问题产生都原因,让我们今后更好远离这个BUG. 代码如图所示,大家都应该知道Hash

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

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

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

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>

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

参考链接:并发场景下HashMap死循环导致CPU100%的问题

目录 1.背景 2.表锁导致的慢查询的问题 3.线上修改表结构有哪些风险? 4.一个死锁问题的分析 5.锁等待问题的分析 6.小结 1.背景 对于数据库系统来说在多用户并发条件下提高并发性的同时又要保证数据的一致性一直是数据库系统追求的目标,既要满足大量并发访问的需求又必须保证在此条件下数据的安全,为了满足这一目标大多数数据库通过锁和事务机制来实现,MySQL数据库也不例外.尽管如此我们仍然会在业务开发过程中遇到各种各样的疑难问题,本文将以案例的方式演示常见的并发问题并分析解决思路. 2.表锁导

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

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

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

最近在和小伙伴们做充电与通信程序的架构迁移.迁移前的架构是,通信程序负责接收来自充电集控设备的数据实时数据,通过Thrift调用后端的充电服务,充电服务收到响应后放到进程的Queue中,然后在管理线程的调度下,启动多线程进程数据处理. 随着业务规模的不断扩大和对系统可用性的逐步提高.现在这个架构存在很多的问题,比如: 1.充电服务重启,可能会丢数据. 2.充电服务重启会波及影响通信服务. 3.充电服务与通信服务面对的需求和变化是不一样,强依赖的架构带来很多的问题. 为了解决上述的这些问题,项目组

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

问题出现是这样的,用node写爬虫, 之前每条数据都是await插入,并且是阻塞的,后来改成了非阻塞,可以并行插入操作,结果一直找不到原因. 后来在日志中找到了 too many connections,分析如下: 用nodejs写爬虫的时候,使用了类似这样的函数 let conn = null; try{ conn = await pool.getConnection(); await conn.begin() let rst = await .conn.query('xxxx',params

转自:https://blog.csdn.net/zzaric/article/details/80641786 应用场景如下: 公司内有多个业务系统,由于业务系统内有向用户发送消息的服务,所以通过统一消息系统对外暴露微服务接口供外部业务系统调用,所有公司内业务系统的消息(短信,APP,微信)推送都由统一消息系统去推送,短信推送需要走外部短信通道商去发送短信,APP和微信走内部系统的push服务器,但是不管是短信通道商还是内部push服务器都会有每秒上限的控制.在这假设n/s条. 以下是统一消息

使用场景: 在list数据进来之后使用安全数组    Lists.newCopyOnWriteArrayList() 进行了   parallelStream  并行处理,在接口中进行了登录者信息接口的调用,获取方式是从当前登录的requst中获取用户携带的session信息,在并行处理的过程中出现调用NPE异常信息. 问题排查: public static ServletRequestAttributes getRequestAttributes() { RequestAttributes a

在做产品的某个核心模块的性能优化时,发现压到100并发时应用服务器的CPU就飙升至90%以上,50并发以后TPS就基本定格在一个数值上.使用性能监视器收集应用服务器的数据,发现每秒的.NET CLR Exceptions数据特别高,且异常数量与CPU使用率的曲线呈正比例的关系. 并发测试的业务结果是正确的,LoadRunner也没有发现大量的错误,那么大量的内部异常从哪儿来的呢?使用windbg输出所有异常信息,查阅Log日志. 打开windbg,attach到指定进程,设置捕获异常并输出的命令