前面的有篇文章在讲资源竞争的时候,提到了互斥锁.互斥锁的根本就是当一个goroutine访问的时候,其他goroutine都不能访问,这样肯定保证了资源的同步,避免了竞争,不过也降低了性能. 仔细剖析我们的场景,当我们读取一个数据的时候,如果这个数据永远不会被修改,那么其实是不存在资源竞争的问题的.因为数据是不变的,不管怎么读取,多少goroutine同时读取,都是可以的. 所以其实读取并不是问题,问题主要是修改.修改的数据要同步,这样其他goroutine才可以感知到.所以真正的互斥应该是读取

构建高性能服务(二)java高并发锁的3种实现 来源:http://www.xymyeah.com/?p=46   提高系统并发吞吐能力是构建高性能服务的重点和难点.通常review代码时看到synchronized是我都会想一想,这个地方可不可以优化.使用synchronized使得并发的线程变成顺序执行,对系统并发吞吐能力有极大影响,我的博文 http://maoyidao.iteye.com/blog/1149015 介绍了可以从理论上估算系统并发处理能力的方法. 那么对于必须使用sync

前言 GO语言在WEB开发领域中的使用越来越广泛,Hired 发布的<2019 软件工程师状态>报告中指出,具有 Go 经验的候选人是迄今为止最具吸引力的.平均每位求职者会收到9 份面试邀请. 想学习go,最基础的就要理解go是怎么做到高并发的. 那么什么是高并发? 高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求. 严格意义上说,单核的CPU是没法做到并行的,只有多核的CPU才能做到严格意义上的并行

golang 为什么能做到高并发 goroutine是go并行的关键,goroutine说到底就是携程,但是他比线程更小,几十个goroutine可能体现在底层就是五六个线程,Go语言内部帮你实现了这些goroutine之间的内存共享.执行goroutine只需极少的栈内存(大概是4~5KB),当然会根据相应的数据伸缩.也正因为如此,可同时运行成千上万个并发任务.goroutine比thread更易用.更高效.更轻便. 一些高并发的处理方案基本都是使用协程,openresty也是利用lua语言的

初级技巧 - 乐观锁 乐观锁适合这样的场景:读不会冲突,写会冲突.同时读的频率远大于写. 以下面的代码为例,悲观锁的实现: Java代码   public Object get(Object key) { synchronized(map) { if(map.get(key) == null) { // set some values } return map.get(key); } } 乐观锁的实现: Java代码   public Object get(Object key) { Objec

提到锁大家会想到Synchronized同步关键字,使用它确实可以解决一切并发问题,但是对于体统吞吐量要求更高,在这里提供了几个小技巧.帮助大家减少锁粒度.提高系统的并发能力 一.乐观锁 试用场景:读不会冲突.写会冲突.同时读的频率远远大于写 二.乐观锁 一.定义 1.悲观锁:即很悲观,每次拿数据的时候都觉得数据会被人更改,所以拿数据的时候就把这条记录锁掉,这样别人就没法改这条数据了,一直到你的锁释放. 2.乐观锁:即很乐观,查询数据的时候总觉得不会有人更改数据,等到更新的时候再判断这个数据有没

本文基本内容 多道技术 进程 线程 协程 并发 多线程 多进程 线程池 进程池 GIL锁 互斥锁 网络IO 同步 异步等 实现高并发的几种方式 协程:单线程实现并发 一 多道技术 产生背景 所有程序串行 导致资源浪费 多道技术的目的就是让多个程序并发执行 同时处理多个任务 提高计算机效率 1.1 空间复用 时间复用 空间复用 指的是 同一时间 内存中加载多个不同程序数据, 每个进程间内存区域相互隔离,物理层面的隔离 时间复用 切换+保存 切换条件 1 一个进程执行过程中遇到了IO操作 切换到其他

[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

高并发问题是程序设计所必须要解决的问题,解决此类问题最主要的途径就是对对程序进行加锁控制.hibernate对加锁机制同样做出了实现,常用加锁方式为悲观锁和乐观锁.悲观锁指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态,通常是由数据库机制实现的,在整个过程中把数据锁住(查询时),只要事务不释放(提交或者回滚)任何用户都不能查看或修改. 悲观锁的应用: 悲观锁的应用十分的简单,如果使用get或load方法进行查

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

http://blog.csdn.NET/ghj1976/article/details/27996095 典型的两个现实案例: 我们先看两个用Go做消息推送的案例实际处理能力. 360消息推送的数据: 16台机器,标配:24个硬件线程,64GB内存 Linux Kernel 2.6.32 x86_64 单机80万并发连接,load 0.2~0.4,CPU 总使用率 7%~10%,内存占用20GB (res) 目前接入的产品约1280万在线用户 2分钟一次GC,停顿2秒 (1.0.3 的 GC

本文主要讲并行优化的几种方式, 其结构如下: 锁优化 减少锁的持有时间 例如避免给整个方法加锁 1 public synchronized void syncMethod(){ 2 othercode1(); 3 mutextMethod(); 4 othercode2(); 5 } 改进后 1 public void syncMethod2(){ 2 othercode1(); 3 synchronized(this){ 4 mutextMethod(); 5 } 6 othercode2()

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

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

原文:http://tlzl0526-gmail-com.iteye.com/blog/2378853 在一些高并发的场景中,比如秒杀,抢票,抢购这些场景,都存在对核心资源,商品库存的争夺,控制不好,库存数量可能被减少到负数,出现超卖的情况,或者 产生唯一的一个递增ID,由于web应用部署在多个机器上,简单的同步加锁是无法实现的,给数据库加锁的话,对于高并发,1000/s的并发,数据库可能由行锁变成表锁,性能下降会厉害.那相对而言,redis的分布式锁,相对而言,是个很好的选择,redis官方推

原文:http://blog.csdn.net/heyewu4107/article/details/71009712 高并发场景系列(一) 利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下减库存 问题描述:某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 SELECT * from goods where ID =1 for update; UPDATE goods set stock

之前有写过一篇介绍c#操作redis的文章 http://www.cnblogs.com/axel10/p/8459434.html ,这篇文章中的案例使用了StringIncrement来实现了高并发情况下key值的稳定增加,但如果要用锁的方式而不是StringIncrement方法,那该怎么做呢? LockTake涉及到三个参数:key,token和TimeSpan,分别表示redis数据库中该锁的名称.锁的持有者标识和有效时间.下面将用一个多线程增加key值的案例来演示LockTake/L

1 mongodb的锁 mongodb使用的读写锁. 2 mongodb高并发 同样是读写锁造成的问题. 3 findandmodify 该操作是原子的.

1 innodb的锁 1.1 s锁,即读锁,即share锁 1.2 x锁,即写锁,排他锁 1.3 s锁和x锁之间的关系 多个读锁可以共存,但是读锁不可以和写锁共存.写锁和写锁不可以共存. 1.4 间隙锁 就是对一段数据加锁,比如id大于3小于10的行加锁,防止插入id=4的数据. 2 innodb高并发 适合于读多写少的高并发,所以要想获取高并发,就要读写分离. 3 死锁 事务A有了1要2,事务B有了2要1. 4 innodb的三种行锁 第一,record lock 单个行上的锁. 第二,gap

Set表示一种没有反复元素的集合类,在JDK里面有HashSet的实现,底层是基于HashMap来实现的.这里实现一个简化版本号的Set,有下面约束: 1. 基于链表实现.链表节点依照对象的hashCode()顺序由小到大从Head到Tail排列. 2. 如果对象的hashCode()是唯一的.这个如果实际上是不成立的,这里为了简化实现做这个如果.实际情况是HashCode是基于对象地址进行的一次Hash操作.目的是把对象依据Hash散开.所以可能有多个对象地址相应到一个HashCode.也就是

锁优化 这里的锁优化主要是指 JVM 对 synchronized 的优化. 自旋锁 互斥同步进入阻塞状态的开销都很大,应该尽量避免.在许多应用中,共享数据的锁定状态只会持续很短的一段时间.自旋锁的思想是让一个线程在请求一个共享数据的锁时执行忙循环(自旋)一段时间,如果在这段时间内能获得锁,就可以避免进入阻塞状态. 自旋锁虽然能避免进入阻塞状态从而减少开销,但是它需要进行忙循环操作占用 CPU 时间,它只适用于共享数据的锁定状态很短的场景. 在 JDK 1.6 中引入了自适应的自旋锁.自适应意味