使用delphi已经10多年了,一直搞桌面程序开发,对Webservice一直很陌生,近来因工作需要,学习delphi开发WebService,担心遗忘,作此笔记. 特别感谢 中塑在线技术总监 大犇 一.delphi开发WebService 1.打开delphi,选择New--other--WebService,在右侧选择 SOAP Server Application,点击OK  2.上一步点击OK后,会出现一个提示窗口,这里选择ISAPI 动态链接库,点击OK进入下一步 3.此时会提示一个确

同一套业务逻辑,实现一个webservice中间接口,中间涉及memcached和mogodb的一些操作.分别在Node.js和JAVA平台实现,java代码部署在Tomcat 7.0上,用Apache jmeter进行压力测试.得到的测试结果很是出乎意料,Node.js的高并发优势为什么没有体现出来呢??? 操作系统:CentOS 6.4(虚拟机)内存:1.5GCPU:单核 并发数 100执行次数 10 以下是测试结果 可以看到Node.js的平均执行时间为333毫秒,Tomcat的执行时间为

初衷与整理描述 Java高并发秒杀系统API是来源于网上教程的一个Java项目,也是我接触Java的第一个项目.本来是一枚c#码农,公司计划部分业务转java,于是我利用业务时间自学Java才有了本文,本来接触之初听别人说,c#要转java很容易,我也信了,但是真正去学习的时候还是踩了无数个坑,好在朋友有几个做安卓的,向他们讨教了一些经验,但是他们做安卓的和web又是两个方向,于是继续一个人默默采坑避雷之旅,首先上手的是下面这个Java高并发秒杀系统API. 学习java的初衷一个是公司转行,二

基于SOA的分布式高可用架构和微服务架构,是时下如日中天的互联网企业级系统开发架构选择方案.在核心思想上,两者都主张对系统的横向细分和扩展,按不同的业务功能模块来对系统进行分割并且使用一定的手段实现服务之间的通信,并且基于弹性云服务搭建高可用的分布式解决方案. 但它们之间的区别可能比相似的地方要多,特别是体现在对服务的使用和与云服务的深度结合上.在具体实践中,微服务的架构也可以与其它互联网中间件组合在一起,组成规模更为庞大的SOA分布式系统.本文主要对一个典型的SOA分布式应用的架构和组件做详细

转载:https://www.cnblogs.com/guan-520/p/9575848.html 何谓高并发 高并发指的是:在同时或极短时间内,有大量的请求到达服务端,每个请求都需要服务端耗费资源进行处理,并做出相应的反馈. 从服务端视角看高并发服务端处理请求需要耗费服务端的资源,比如能同时开启的进程数.能同时运行的线程数.网络连接数. cpu.I/O.内存等等,由于服务端资源是有限的,那么服务端能同时处理的请求也是有限的: 高并发问题的本质就是:资源的有限性 高并发带来的问题 服务端的处理

一.性能调优系列 1.Tomcat性能调优 JVM参数调优: -Xms 表示JVM初始化堆的大小, -Xmx表示JVM堆的最大值.这两个值的大小一般根据需要进行设置. 当应用程序需要的内存超出堆的最大值时虚拟机就会提示内存溢出,并且导致应用服务崩溃. 因此- -般建议堆的最大值设置为可用内存的最大值的80%. 在catalina.bat中,设置JAVA _0PTS='-Xms256m-Xmx512m',表示初始化内存为256MB,可以使用的最大内存512MB. 2.JVM性能调优 Java类加载

一.数据结构与算法基础 · 说一下几种常见的排序算法和分别的复杂度. · 用Java写一个冒泡排序算法 · 描述一下链式存储结构. · 如何遍历一棵二叉树? · 倒排一个LinkedList. · 用Java写一个递归遍历目录下面的所有文件. 二.Java基础 · 接口与抽象类的区别? · Java中的异常有哪几类?分别怎么使用? · 常用的集合类有哪些?比如List如何排序? · ArrayList和LinkedList内部的实现大致是怎样的?他们之间的区别和优缺点? · 内存溢出是怎么回事?

高并发,听起来高大上的一个词汇,在身处于互联网潮的社会大趋势下,高并发赋予了更多的传奇色彩.首先,我们可以看到很多招聘中,会提到有高并发项目者优先.高并发,意味着,你的前雇主,有很大的业务层面的需求,而且也能怎么你在整个项目中的一个处理逻辑的能力体现.那么,你真的知道什么是高并发吗?这不是一个很简单的话题.高并发,往往会牵扯到很多的问题,如何才能快速响应,如何处理各个线程之间的交互,如何完成逻辑之间的高负载运转,甚至,一个系统,如果没有做好前期高并发的合理配置,整个产品会遇到瓶颈,以及不可预期的

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.

先恶补一下知识点,上节回顾 上下文切换:当CPU从执行一个线程切换到执行另外一个线程的时候,它需要先存储当前线程的本地的数据,程序指针等,然后载入另一个线程的本地数据,程序指针等,最后才开始执行.这种切换称为"上下文切换"("context switch") CPU会在一个上下文中执行一个线程,然后切换到另外一个上下文中执行另外一个线程,上下文切换并不廉价.如果没有必要,应该减少上下文切换的发生 进程: 一个程序需要运行所需的资源的集合每个进程数据是独立的每个进程里

高并发:http://www.cnblogs.com/wangchaozhi/p/5061378.html 表类型:http://www.xiaoxiaozi.com/2009/07/14/1171/

一.引言 通常我们认为静态网页html的网站速度是最快的,但是自从有了动态网页之后,很多交互数据都从数据库查询而来,数据也是经常变化的,除了一些新闻资讯类的网站,使用html静态化来提高访问速度是不太现实的方案.我们不得不在代码与数据库之间寻求一种更合适的解决方案. 减少数据库访问次数,文件和数据库分离,大数据分布式存储,服务器的集群负载均衡,页面缓存的使用,nosql内存数据库代替关系型数据库,这些方案措施都是提高系统高并发性能的关键,下面一一分解. 二.分解 (1)       分布式服务器

http://www.51-n.com/t-4264-1-1.html PHP uniqid()函数可用于生成不重复的唯一标识符,该函数基于微秒级当前时间戳.在高并发或者间隔时长极短(如循环代码)的情况下,会出现大量重复数据.即使使用了第二个参数,也会重复,最好的方案是结合md5函数来生成唯一ID.PHP uniqid() 生成不重复唯一标识方法一这种方法会产生大量的重复数据,运行如下PHP代码会数组索引是产生的唯一标识,对应的元素值是该唯一标识重复的次数. <?php $units = arr

[实战Java高并发程序设计 1]Java中的指针:Unsafe类 [实战Java高并发程序设计 2]无锁的对象引用:AtomicReference [实战Java高并发程序设计 3]带有时间戳的对象引用:AtomicStampedReference [实战Java高并发程序设计 4]数组也能无锁:AtomicIntegerArray [实战Java高并发程序设计 5]让普通变量也享受原子操作 [实战Java高并发程序设计6]挑战无锁算法:无锁的Vector实现 在对线程池的介绍中,提到了一个非

[实战Java高并发程序设计 1]Java中的指针:Unsafe类 [实战Java高并发程序设计 2]无锁的对象引用:AtomicReference [实战Java高并发程序设计 3]带有时间戳的对象引用:AtomicStampedReference [实战Java高并发程序设计 4]数组也能无锁:AtomicIntegerArray [实战Java高并发程序设计 5]让普通变量也享受原子操作 我们已经比较完整得介绍了有关无锁的概念和使用方法.相对于有锁的方法,使用无锁的方式编程更加考验一个程序

[实战Java高并发程序设计 1]Java中的指针:Unsafe类 [实战Java高并发程序设计 2]无锁的对象引用:AtomicReference [实战Java高并发程序设计 3]带有时间戳的对象引用:AtomicStampedReference [实战Java高并发程序设计 4]数组也能无锁:AtomicIntegerArray 有时候,由于初期考虑不周,或者后期的需求变化,一些普通变量可能也会有线程安全的需求.如果改动不大,我们可以简单地修改程序中每一个使用或者读取这个变量的地方.但显然

除了提供基本数据类型外,JDK还为我们准备了数组等复合结构.当前可用的原子数组有:AtomicIntegerArray.AtomicLongArray和AtomicReferenceArray,分别表示整数数组.long型数组和普通的对象数组. 这里以AtomicIntegerArray为例,展示原子数组的使用方式. AtomicIntegerArray本质上是对int[]类型的封装.使用Unsafe类通过CAS的方式控制int[]在多线程下的安全性.它提供了以下几个核心API: //获得数组第

[实战Java高并发程序设计 1]Java中的指针:Unsafe类 [实战Java高并发程序设计 2]无锁的对象引用:AtomicReference AtomicReference无法解决上述问题的根本是因为对象在修改过程中,丢失了状态信息.对象值本身与状态被画上了等号.因此,我们只要能够记录对象在修改过程中的状态值,就可以很好的解决对象被反复修改导致线程无法正确判断对象状态的问题. AtomicStampedReference正是这么做的.它内部不仅维护了对象值,还维护了一个时间戳(我这里把它

是<实战Java高并发程序设计>第4章的几点. 如果你对技术有着不折不挠的追求,应该还会特别在意incrementAndGet() 方法中compareAndSet()的实现.现在,就让我们更进一步看一下它把! public final boolean compareAndSet(int expect, int update){ returnunsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update); } 在这里,我们看到一个特殊的变

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,

如今在电商行业里,秒杀抢购活动已经是商家常用促销手段.但是库存数量有限,而同时下单人数超过了库存量,就会导致商品超卖甚至库存变负数的问题. 又比如:抢购火车票.论坛抢楼.抽奖乃至爆红微博评论等也会引发阻塞式高并发问题.如果不做任何措施可能在高瞬间造成服务器瘫痪,如何解决这个问题呢?这里提出个人认为比较可行的几个思路方法: 方案一:使用消息队列来实现 可以基于例如MemcacheQ等这样的消息队列,具体的实现方案这么表述吧比如有100张票可供用户抢,那么就可以把这100张票放到缓存中,读写时不要加