先说场景: 根据Redis官网介绍,单机版Redis的读写性能是12万/秒,批量处理可以达到70万/秒.不管是缓存或者是数据库,都有批量处理的功能.当我们的系统达到瓶颈的时候,我们考虑充分的压榨缓存和数据库的性能,应对更大的并发请求.适用于电商促销双十一,等特定高并发的场景,让系统可以支撑更高的并发. 思路: 一个用户请求到后台,我没有立即去处理,而是把请求堆积到队列中,堆积10毫秒的时间,由于是高并发场景,就堆积了一定数量的请求. 我定义一个定时任务,把队列中的请求,按批处理的方式,像后端的R

在前文里,我们讲述了通过Hystrix进行容错处理的方式,这里我们将讲述通过Hystrix合并请求的方式 哪怕一个URL请求调用的功能再简单,Web应用服务都至少会开启一个线程来提供服务,换句话说,有效降低URL请求数能很大程度上降低系统的负载.通过Hystrix提供的“合并请求”机制,我们能有效地降低请求数量. 在如下的HystrixMergeDemo.java里,我们将收集2秒内到达的所有“查询订单”的请求,并把它们合并到一个对象中传输给后台,后台则是根据多个请求参数统一返回查询结果,这种基

在 Spring Cloud 中可以使用注解的方式来支持 Hystrix 的合并请求,缓存与合并请求功能需要先初始化请求上下文才能实现,因此,必须实现 javax.servlet.Filter 用于创建和销毁 Hystrix 的请求上下文,合并请求的注解需要用到 @HystrixCollapser 和 @HystrixCommand ,示例如下: 创建 Filter 和缓存一样,在 Filter 初始化时就创建 HystrixRequestContext,然后在每个请求调用 doFilter 方

Linux块设备可以分为三类.分别针对顺序访问物理设备.随机访问物理设备和逻辑设备(即“栈式设备”)   类型 make_request_fn request_fn 备注 SCSI 设备等 从bio构造request(经过合并和排序),返回0 逐个处理request 调用blk_init_queue,使用默认的__make_request,提供策略例程 SSD等 直接处理bio,返回0 无 调用blk_alloc_queue,提供make_request_fn RAID或Device Mappe

对springcloud只是学习了基本的框架搭建,基本上看到的例子都是只使用了fallback 但是hystrix还有线程隔离和请求合并的能力  顺便吐槽   大部分人的博客例子估计都是听课的  应用场景我觉得不合理  但是10个人有9个都是类似的例子 放几个链接 主要是学习的几个博文 Hystrix 使用与分析 SpringCloud实战3-Hystrix请求熔断与服务降级

问题: 我的理解是:我做了一些修改,我请求把我的修改push到你的仓库,然后你review一下我的代码,如果没问题就接受请求merge,这样的话叫做push request岂不是更合适?因为这个操作是我主动发起的.pull是仓库主向我fork的仓库发起的操作,那么pull request这种操作应该是要上游仓库主来向我发起啊,而不是我主动让上游仓库主来pull我仓库中的代码.   答案: 这个pull指的是权限主体的操作.你提交了代码,但是你没有操作上游repo的权限,你需要上游repo的主人r

function promise1 = new Promise((resolve,reject)=>{ return result1 }) function promise2 = new Promise((resolve,reject)=>{ return result2 }) function promise = Promise.all([promise1(),promise2()]).then( let tree = [...result1]; tree.push(result2) ).c

接着上一篇的Hystrix进行进一步了解. 当系统用户不断增长时,每个微服务需要承受的并发压力也越来越大,在分布式环境中,通常压力来自对依赖服务的调用,因为亲戚依赖服务的资源需要通过通信来实现,这样的依赖方式比起进程内的调用方式会引起一部分的性能损失, 在高并发的场景下,Hystrix 提供了请求缓存的功能,我们可以方便的开启和使用请求缓存来优化系统,达到减轻高并发时的请求线程消耗.降低请求响应时间的效果 Hystrix的缓存,这个功能是有点鸡肋的,因为这个缓存是基于request的,为什么这么

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

hystrix支持N个请求自动合并为一个请求,这个功能在有网络交互的场景下尤其有用,比如每个请求都要网络访问远程资源,如果把请求合并为一个,将使多次网络交互变成一次,极大节省开销.重要一点,两个请求能自动合并的前提是两者足够"近",即两者启动执行的间隔时长要足够小,默认为10ms,即超过10ms将不自动合并. 请求合并使多个请求可以批量化成单个HystrixCommand实例执行.合并器可以使用批量大小和自批次创建以来的经过时间作为执行批处理的触发器.Hystrix支持2种请求折叠方式

资源合并与压缩减少HTTP请求的概要 资源合并与压缩减少HTTP请求主要的两个优化点是减少HTTP请求的数量和减少请求资源的大小 http协议是无状态的应用层协议,意味着每次http请求都需要建立通信链路.进行数据传输,而在服务器端,每个http都需要启动独立的线程去处理. 这些通信和服务的开销都很昂贵,减少http请求的数量和减少请求资源的大小可有效提高访问性能 减少http的主要手段是合并CSS.合并JavaScript.合并图片.将浏览器一次访问需要的javascript和CSS合并成一个

本文学习使用nodejs实现css或js资源文件的合并请求功能,我们都知道在一个复杂的项目当中,可能会使用到很多第三方插件,虽然目前使用vue开发系统或者h5页面,vue组件够用,但是有的项目中会使用到类似于echarts这样的插件,或者第三方其他的插件,比如ztree.js这样的,那如果我们把所有js都打包到一个js文件当中,那么该js可能会变得非常大,或者我们可能会把他们单独打包一个个js文件去,然后在页面中分别一个个使用script标签去引入他们,但是这样会导致页面多个js请求.因此就想使

接着上一篇的Hystrix进行进一步了解. 当系统用户不断增长时,每个微服务需要承受的并发压力也越来越大,在分布式环境中,通常压力来自对依赖服务的调用,因为亲戚依赖服务的资源需要通过通信来实现,这样的依赖方式比起进程内的调用方式会引起一部分的性能损失, 在高并发的场景下,Hystrix 提供了请求缓存的功能,我们可以方便的开启和使用请求缓存来优化系统,达到减轻高并发时的请求线程消耗.降低请求响应时间的效果 Hystrix的缓存,这个功能是有点鸡肋的,因为这个缓存是基于request的,为什么这么

DNS预热 一次DNS解析耗时20-120ms, 当网页中使用的域名较多时,DNS预热节省的时间还是非常可观的 先看效果 预热的目的: 减少请求次数 提前对DNS预获取 预热的方式 爬虫 APP 网页meta <meta http-equiv="x-dns-prefetch-control" content="on" /> <link rel="dns-prefetch" href="//webresource.eng

请求合并 使用HystrixObservableCollapser可以将参数不同,但执行过程相同的调用合并执行.当调用observe.toObservable方法时,会向RequestCollapser提交getRequestArgument方法获取的参数.用户需要实现getRequestArgument方法来设定请求参数,RequestCollapser是执行批量的类. public Observable<ResponseType> toObservable(Scheduler observ

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

很多人都说要减少http请求,可关注为什么要减少请求的人却少很多,本文是对我在几篇博客以及知乎上看到的内容的整理. http请求头的数据量 每次请求都会带上一些额外的信息进行传输,当请求的资源很小,比如1个不到1k的图标,可能request带的数据比实际图标的数据量还大. 所以当请求越多的时候,在网络上传输的数据自然就多,传输速度自然就慢了.  其实request自带的数据量还是小问题,毕竟request能带的数据量还是有限的. http连接的开销 相比request头部多余的数据,http连接

  ServletRequest 基本概念 JavaWeb中的 "Request"对象  实际为   HttpServletRequest  或者  ServletRequest,   两者都为接口 服务器接收请求后,将请求数据进行对象封装     功能大致分类 request的功能可以分为以下几种: 封装了请求头数据: 封装了请求正文数据,如果是GET请求,那么就没有正文: request是一个域对象,可以把它当成Map来添加获取数据: request提供了请求转发和请求包含功能.

1. 使用HttpClient 前面拼接StringContent string strContent = "client_id=client&client_secret=secret&grant_type=client_credentials"; HttpContent content = new StringContent(strContent, Encoding.UTF8, "application/x-www-form-urlencoded"