巧妙地使用Interlocked的各个方法,再无锁无阻塞的情况下判断出所有线程的运行完成状态. 昨晚耐着性子看完了clr via c#的第29章<<基元线程同步构造>>,尽管这本书不是第一次看了,但是之前看的都是一带而过,没有深入理解,甚至可以说是不理解,实习了之后发现自己的知识原来这么表面,很多的实现都不能做出来,这很大程度上打击了我,而且,春招也快来了,更需要打扎实基础.引起我注意的是jeffrey在第29章说的:使用Interlocked,代码很短,绝不阻塞任何线程,二期使用

作为一个师父离职早的野生程序员,业务方面还可以达到忽悠别人的水平,但上升到性能层面那就是硬伤. 真实天上掉馅饼,公司分配了一个测试性能的任务,真是感觉我的天空星星都亮了. 高并发主要限制因素:CPU.网络流量.内存.系统配置 CPU 用top看cpu利用率,按1查看每个cpu线程的工作情况:这里面会显示出cpu的空闲.利用率.软中断等状态 如果某个cpu线程使用率经常达到100%,那cpu就成了瓶颈,通常为了实现高并发,负载比较大的服务程序会自己绑定cpu,使自己的任务分配到多个cpu线程中去,

海量用户高并发SAAS产品测试上线流程 SAAS产品测试上线流程-以Web插件产品为例子 1   概述 在互联网产品中,IT公司之间更加注重产品功能之间的协作,SAAS形态的产品扮演着越来越重要的作用. 一个典型的完全由宿主代理的SAAS服务的通讯流程如下图: 这样的产品一般具有如下特点: 一般由第三方提供专门的服务 通常以网络为媒介来提供服务 具备嵌入的客户端功能 具备第三方服务端功能 一般不以独立的产品形式直接面向客户 一般需要集成“寄生”在宿主产品中来面向客户 SAAS形态的主要产品有:

Mysql 大数据量高并发的数据库优化 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.

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

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

ConcurrentHashMap 是 Java concurrent 包的重要成员.本文将结合 Java 内存模型,来分析 ConcurrentHashMap 的 JDK 源代码.通过本文,读者将了解到 ConcurrentHashMap 高并发性的具体实现机制.这对于我们在实际应用中更加高效的使用它是很有帮助的. 简介 ConcurrentHashMap 是 util.concurrent 包的重要成员.本文将结合 Java 内存模型,分析 JDK 源代码,探索 ConcurrentHash

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 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参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

最近做的一个应用,功能要求非常简单,就是 key/value 形式的存储,简单的 INSERT/SELECT,没有任何复杂查询,唯一的问题是量非常大,如果目前投入使用,初期的单表 insert 频率约 20Hz(次/秒,我喜欢这个单位,让我想起国内交流电是 50Hz),但我估计以后会有 500Hz+ 的峰值.目前的工作成果,额定功率 200Hz(CPU 占用 10 – 20,load avg = 2),最大功率 500Hz(这时 load avg > 20,很明显,只能暂时挺挺,应该在出现这种负

课程简介: 随着互联网的发展,高并发.大数据量的网站要求越来越高.而这些高要求都是基础的技术和细节组合而成的.本课程就从实际案例出发给大家原景重现高并发架构常用技术点及详细演练. 通过该课程的学习,普通的技术人员就可以快速搭建起千万级的高并发大数据网站平台. 亮点一:真实环境还原,课程采用了VM环境重现大网站集群服务器环境,真实环境还原再现. 亮点二:基础实用,细节决定成败,课程内容在演练过程中重点介绍各种细节,保证初级人员快速入门及高级进阶. 亮点三:讲师丰富的海量平台运作经验 讲师tom5多

使用Redis实现高并发分布式序列号生成服务 序列号的构成 为建立良好的数据治理方案,作数据掌握.分析.统计.商业智能等用途,业务数据的编码制定通常都会遵循一定的规则,一般来讲,都会有自己的编码规则和自增序列构成.比如我们常见的身份证号.银行卡号.社保电脑号等等. 以某公司产品标识码(代表该产品的唯一编码)的构成为例: 规则定义:商品款号(8位)+颜色号(3位)+号型码(3位) (共14位) 其标识码为:62X19001 001 46A 业务含义为: 2009年男装秋冬季仿毛套西黑色170A版

性能调优之MYSQL高并发优化   一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以

亿级流量电商详情页系统的大型高并发与高可用缓存架构实战 完整高清含源码,需要课程的联系QQ:2608609000 1[免费观看]课程介绍以及高并发高可用复杂系统中的缓存架构有哪些东西2[免费观看]基于大型电商网站中的商品详情页系统贯穿的授课思路介绍3小型电商网站的商品详情页的页面静态化架构以及其缺陷11分钟4大型电商网站的异步多级缓存构建+nginx数据本地化动态渲染的架构9分钟5能够支撑高并发+高可用+海量数据+备份恢复的redis的重要性5分钟6从零开始在虚拟机中一步一步搭建一个4个节点的C

什么是高并发? 狭义来讲就是你的网站/软件同一时间能承受的用户数量有多少 相关指标有 并发数:对网站/软件同时发起的请求数,一般也可代表实际的用户 每秒响应时间:常指一次请求到系统正确响的时间(以秒为单位) TPS(每秒事务数):每秒钟可以处理的事务(请求响应),大概的计算公式为:并发数/每秒响应时间=TPS QPS(每秒查询数):TPS事务有读有写,而QPS指的是读取,一般情况QPS应是高于TPS的 IP(独立IP):一个IP可以发生多次UV和PV PV(访问量):即Page View,页面浏

Java高并发如何解决 对于我们开发的网站,如果网站的访问量非常大的话,那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了.而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题,但话又说回来了,既然逃避不掉,那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧.为了更好的理解并发和同步,我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步    1.同步和异步的区别和联系 所谓同步,可以理解为在执行完一个函数或方法之后,一直等待系统返回值或消息,这时程序是出于阻塞的,只有接收到返回的值或消息后才往下执行其它的命令. 异步

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 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参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

一.什么是高并发在互联网时代,所讲的并发.高并发,通常是指并发访问,也就是在某个时间点,有多少个访问同时到来.比如,百度首页同时有1000个人访问,那么也就是并发为1000.通常一个系统的日PV在千万以上,有可能是一个高并发系统(但有可能不算是一个高并发系统,比如有的公司不走技术路线,全靠机器堆...因为有钱任性!)二.高并发,我们具体应该关心什么?QPS:每秒请求或者查询的数量,在互联网领域,指的是每秒相应请求数(指HTTP请求).吞吐量:单位时间内处理的请求数(通常由QPS于并发数决定).响

数据库:mysql 数据库的乐观锁:一般通过数据表加version来实现,相对于悲观锁的话,更能省数据库性能,废话不多说,直接看代码 第一步: 建立数据库表: CREATE TABLE `skill_activity` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '活动id', `name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '活动名称', `num` bigint(10) NOT NULL COMMENT '活动数

<高并发Web系统的设计与优化>的读后感 一口气看完了<高并发Web系统的设计与优化>,感觉受益匪浅,作者从高并发开始讨论问题,并逐步给出了非常有建设性的想法和建议,是值得我们进一步去思考的.我们都知道,高并发必然带来服务器的高压力,高压状态下单个服务器随时可能宕机,减少压力的性价比较高的办法就是分而治之(提升系统硬件就不说了),如何分便是相当困难的课题,这不是简单的一个1变2,2变4的过程,这是整个系统架构顺势变迁的一段艰苦历程,看过myspace系统变迁那篇文章的人就会明白这段

做业务,要懂基本的SQL语句: 做性能优化,要懂索引,懂引擎: 做分库分表,要懂主从,懂读写分离... 数据库的使用,是开发人员的基本功,对它掌握越清晰越深入,你能做的事情就越多. 今天我们用10分钟,重点梳理一遍以下几方面: 数据库知识点汇总: 数据库事务特性和隔离级别: 详解关系型数据库.索引与锁机制: 数据库调优与最佳实践: 面试考察点及加分项. 知识点汇总 一.数据库的不同类型 1.常用的关系型数据库 Oracle:功能强大,主要缺点就是贵 MySQL:互联网行业中最流行的数据库,这不仅

本文原题为“一套高可用群聊消息系统实现”,由作者“于雨氏”授权整理和发布,内容有些许改动,作者博客地址:alexstocks.github.io.应作者要求,如需转载,请联系作者获得授权. 一.引言 要实现一整套能用于大用户量.高并发场景下的IM群聊,技术难度远超IM系统中的其它功能,原因在于:IM群聊消息的实时写扩散特性带来了一系列技术难题. 举个例子:如一个2000人群里,一条普通消息的发出问题,将瞬间写扩散为2000条消息的接收问题,如何保证这些消息的及时.有序.高效地送达,涉及到的技术问