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

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

需求:我们先举个某系统验证的列子:(A渠道系统,业务B系统,外部厂商C系统) (1)B业务系统调用A渠道系统,验证传入的手机.身份证.姓名三要素是否一致. (2)A渠道系统再调用外部厂商C系统. (3)A渠道系统将结果返回给B业务系统. 这3个过程中,(2)过程,调用外部厂商是需要计费的. 当B业务系统并发量很高时,有100笔相同的三要素校验,由于是相同的三要素,A渠道只要调用一次厂商即可知道结果.为了防止在某一请求还没响应结束的同时,其他请求也去调用外部系统,这个时候就需要加锁处理 分布式锁的

需求: 我们先举个某系统验证的列子:(A渠道系统,业务B系统,外部厂商C系统)(1)B业务系统调用A渠道系统,验证传入的手机.身份证.姓名三要素是否一致.(2)A渠道系统再调用外部厂商C系统.(3)A渠道系统将结果返回给B业务系统. 这3个过程中,(2)过程,调用外部厂商是需要计费的.当B业务系统并发量很高时,有100笔相同的三要素校验,由于是相同的三要素,A渠道只要调用一次厂商即可知道结果.为了防止在某一请求还没响应结束的同时,其他请求也去调用外部系统,这个时候就需要加锁处理 分布式锁的特点

写在前面 在实际工作中,有一种非常普遍的并发场景:那就是读多写少的场景.在这种场景下,为了优化程序的性能,我们经常使用缓存来提高应用的访问性能.因为缓存非常适合使用在读多写少的场景中.而在并发场景中,Java SDK中提供了ReadWriteLock来满足读多写少的场景.本文我们就来说说使用ReadWriteLock如何实现一个通用的缓存中心. 本文涉及的知识点有: 文章已收录到: https://github.com/sunshinelyz/technology-binghe https://

高并发 php uniqid 用md5生成不重复唯一标识符方案uniqid() 函数基于以微秒计的当前时间,生成一个唯一的 ID.uniqid(prefix,more_entropy)prefix 可选.为 ID 规定前缀.如果两个脚本恰好在相同的微秒生成 ID,该参数很有用.more_entropy 可选.规定位于返回值末尾的更多的熵.如果 prefix 参数为空,则返回的字符串有 13 个字符串长.如果 more_entropy 参数设置为 true,则是 23 个字符串长.如果 more_

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

在公用事业最近项目生成token检查问题.首先考虑php中间uniqid()函数生成一个随机字符串,但因为该函数的良好似基于微秒的水平.在高并发的情况下,,也能够产生相同的值. 解1:uniqid(rand(1,10000)), 函数的第一参数可被用来产生一个前缀号码,如此,重复率数字. 但可能性仍存在反复 解2:md5(uniqid()),  使用md5()功能.产生绝对独一无二值 版权声明:本文博客原创文章.博客,未经同意,不得转载.

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.

http://www.cnblogs.com/heyuquan/p/global-guid-identity-maxId.html 又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9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

又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9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: GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 Random生成高唯一性随机码 今天分

一.数据库发号器 每一次都请求数据库,通过数据库的自增ID来获取全局唯一ID 对于小系统来说,这是一个简单有效的方案,不过也就不符合讨论情形中的高并发的场景. 首先,数据库自增ID需要锁表 而且,UUID的生成强依赖于数据库,每次获取UUID都需要经过一次数据库的调用,性能损耗很大. 其实,在这种大并发的场景中,数据库的主键都不建议使用数据库的自增ID.因为虽然这个简单,但是如果随便业务发展,需要对原有的数据进行重新分库分表的时候,可能会产生主键冲突,这影响了系统的平滑扩容,容易埋下坑. 二.中

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

前言: 在遨游了一番 Java Web 的世界之后,发现了自己的一些缺失,所以就着一篇深度好文:知名互联网公司校招 Java 开发岗面试知识点解析 ,来好好的对 Java 知识点进行复习和学习一番,大部分内容参照自这一篇文章,有一些自己补充的,也算是重新学习一下 Java 吧. 前序文章链接: Java 面试知识点解析(一)--基础知识篇 (一)高并发编程基础知识 这里涉及到一些基础的概念,我重新捧起了一下<实战 Java 高并发程序设计>这一本书,感觉到心潮澎湃,这或许就是笔者叙述功底扎实的

1.引言   达达创立于2014年5月,业务覆盖全国37个城市,拥有130万注册众包配送员,日均配送百万单,是全国领先的最后三公里物流配送平台. 达达的业务模式与滴滴以及Uber很相似,以众包的方式利用社会闲散人力资源,解决O2O最后三公里即时性配送难题(2016年4月,达达已经与京东到家合并). 达达的业务组成简单直接——商家下单.配送员接单和配送,也正因为理解起来简单,使得达达的业务量在短时间能实现爆发式增长.而支撑业务快速增长的背后,正是达达技术团队持续不断的快速技术迭代的结果,本文正好借

旭日Follow_24 的CSDN 博客 ,全文地址请点击: https://blog.csdn.net/xuri24/article/details/81293321 “高并发和多线程”总是被一起提起,给人感觉两者好像相等,实则 高并发 ≠ 多线程 多线程是完成任务的一种方法,高并发是系统运行的一种状态,通过多线程有助于系统承受高并发状态的实现 一,高并发与多线程 1,高并发:高并发不是JAVA的专有的东西,是语言无关的广义的,为提供更好互联网服务而提出的概念.高并发想让服务器(tomcat)

第1章 设计Restful接口 1.1前端交互流程设计 1.2 学习Restful接口设计 什么是Restful?它就是一种优雅的URI表述方式,用来设计我们资源的访问URL.通过这个URL的设计,我们就可以很自然的感知到这个URL代表的是哪种业务场景或者什么样的数据或资源.基于Restful设计的URL,对于我们接口的使用者.前端.web系统或者搜索引擎甚至是我们的用户,都是非常友好的. 第2章 SpringMVC整合spring 2.1 SpringMvc理论 蓝色部分是需要我们自己开发的

Java高并发秒杀API之Service层 第1章 秒杀业务接口设计与实现 1.1service层开发之前的说明 开始Service层的编码之前,我们首先需要进行Dao层编码之后的思考:在Dao层我们只完成了针对表的相关操作包括写了接口方法和映射文件中的sql语句,并没有编写逻辑的代码,例如对多个Dao层方法的拼接,当我们用户成功秒杀商品时我们需要进行商品的减库存操作(调用SeckillDao接口)和增加用户明细(调用SuccessKilledDao接口),这些逻辑我们都需要在Service层完

转载地址:http://bradyzhu.iteye.com/blog/2270698 1,Redis 丰富的数据结构(Data Structures) 字符串(String) Redis字符串能包含任意类型的数据 一个字符串类型的值最多能存储512M字节的内容 利用INCR命令簇(INCR, DECR, INCRBY)来把字符串当作原子计数器使用 使用APPEND命令在字符串后添加内容 列表(List) Redis列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序 你可以添加一个元素到列表的头部(左边:

1,Redis 丰富的数据结构(Data Structures) 字符串(String) Redis字符串能包含任意类型的数据 一个字符串类型的值最多能存储512M字节的内容 利用INCR命令簇(INCR, DECR, INCRBY)来把字符串当作原子计数器使用 使用APPEND命令在字符串后添加内容 列表(List) Redis列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序 你可以添加一个元素到列表的头部(左边:LPUSH)或者尾部(右边:RPUSH) 一个列表最多可以包含232-1个元素(4294

---恢复内容开始--- 第1章 秒杀系统高并发优化分析   1.为什么要单独获得系统时间 访问cdn这些静态资源不用请求系统服务器 而CDN上没有系统时间,需要单独获取,获取系统时间不用优化,只是new了一个日期对象返回,java访问一次内存(cacheline)的时间大概为10ns,即一秒可可访问一亿次 倒计时放在js端,在浏览器中,不会对服务器端造成影响,也不用优化 2.秒杀地址接口分析 秒杀未开启,秒杀开启,秒杀结束,秒杀地址返回的数据不同,不是静态的,无法使用CDN缓存 但它适合使用r