Java生鲜电商平台-SpringCloud微服务架构高并发参数优化实战 一.写在前面 在Java生鲜电商平台平台中相信不少朋友都在自己公司使用Spring Cloud框架来构建微服务架构,毕竟现在这是非常火的一门技术. 如果只是用户量很少的传统IT系统,使用Spring Cloud可能还暴露不出什么问题. 如果是较多用户量,高峰每秒高达上万并发请求的互联网公司的系统,使用Spring Cloud技术就有一些问题需要注意了. 二.场景引入,问题初现 朋友A的公司做互联网类的创业,组建了一个小型研

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:

原文链接:JAVA NIO non-blocking模式实现高并发服务器 Java自1.4以后,加入了新IO特性,NIO. 号称new IO. NIO带来了non-blocking特性. 这篇文章主要讲的是如何使用NIO的网络新特性,来构建高性能非阻塞并发服务器. 文章基于个人理解,我也来搞搞NIO.,求指正. 在NIO之前 服务器还是在使用阻塞式的java socket. 以Tomcat最新版本没有开启NIO模式的源码为例, tomcat会accept出来一个socket连接,然后调用proc

JAVA NIO non-blocking模式实现高并发服务器 分类: JAVA NIO2014-04-14 11:12 1912人阅读 评论(0) 收藏 举报 目录(?)[+] Java自1.4以后,加入了新IO特性,NIO. 号称new IO. NIO带来了non-blocking特性. 这篇文章主要讲的是如何使用NIO的网络新特性,来构建高性能非阻塞并发服务器. 文章基于个人理解,我也来搞搞NIO.,求指正. 在NIO之前 服务器还是在使用阻塞式的java socket. 以Tomcat最

java高级精讲之高并发抢红包~揭开Redis分布式集群与Lua神秘面纱 redis数据库 Redis企业集群高级应用精品教程[图灵学院] Redis权威指南 利用redis + lua解决抢红包高并发的问题 抢红包的需求分析 抢红包的场景有点像秒杀,但是要比秒杀简单点.因为秒杀通常要和库存相关.而抢红包则可以允许有些红包没有被抢到,因为发红包的人不会有损失,没抢完的钱再退回给发红包的人即可.另外像小米这样的抢购也要比淘宝的要简单,也是因为像小米这样是一个公司的,如果有少量没有抢到,则下次再抢,

Java生鲜电商平台-高并发核心技术订单与库存实战 一. 问题 一件商品只有100个库存,现在有1000或者更多的用户来购买,每个用户计划同时购买1个到几个不等商品. 如何保证库存在高并发的场景下是安全的? (1)不多发 (2)不少发     二. 下单的步骤 (1)下单 (2)下单同时预占库存 (3)支付 (4)支付成功真正减扣库存 (5)取消订单 (6)回退预占库存 三. 什么时候进行预占库存? (1)方案一:加入购物车的时候去预占库存 (2)方案二:下单的时候去预占库存 (3)方案三:支付

Java生鲜电商平台-高并发的设计与架构 说明:源码下载Java开源生鲜电商平台以及高并发的设计与架构文档 对于高并发的场景来说,比如电商类,o2o,门户,等等互联网类的项目,缓存技术是Java项目中最常见的一种应用技术.然而,行业里很多朋友对缓存技术的了解与掌握,仅仅停留在掌握redis/memcached等缓存技术的基础使用,最多了解一些集群相关的知识,大部分人都可以对缓存技术掌握到这个程度.然而,仅仅对缓存相关的技术掌握到这种程度,无论是对于开发复杂的高并发系统,或者是在往Java高级工程

摘要: 1. 背景 1.1. 惊人的性能数据 最近一个圈内朋友通过私信告诉我,通过使用Netty4 + Thrift压缩二进制编解码技术,他们实现了10W TPS(1K的复杂POJO对象)的跨节点远程服务调用. 1. 背景 1.1. 惊人的性能数据 最近一个圈内朋友通过私信告诉我,通过使用Netty4 + Thrift压缩二进制编解码技术,他们实现了10W TPS(1K的复杂POJO对象)的跨节点远程服务调用.相比于传统基于Java序列化+BIO(同步阻塞IO)的通信框架,性能提升了8倍多. 事

前言 高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等. 为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验,我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素,来设计适合自己业务场景的高并发处理方案. 在电商相关产品开发的这些年,我有幸的遇到了并发下的各种坑,这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史,这里进行的总结,作为自己的归档记录,同时分享给大家. 服务器架构 业务从发展的初期到逐渐成熟,服务器架构也是从相对单一到集群,再到分布式服务. 一个可以支持高并发的服务少不

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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

互联网无时无刻不面对着高并发问题,例如商品秒杀.微信群抢红包.大麦网抢演唱会门票等. 当一个Web系统,在一秒内收到数以万计甚至更多的请求时,系统的优化和稳定是至关重要的. 互联网的开发包括Java后台.NoSQL.数据库.限流.CDN.负载均衡等. 一.互联系统应用架构基础分析 防火墙的功能是防止互联网上的病毒和其他攻击,正常的请求通过防火墙后,最先到达的就是负载均衡器. 负载均衡器的主要功能: 对业务请求做初步的分析,决定分不分发请求到Web服务器,常见的分发软件比如Nginx和Apache

Java高并发的常见应对方案 一.关于并发我们说的高并发是什么? 在互联网时代,高并发,通常是指,在某个时间点,有很多个访问同时到来. 高并发,通常关心的系统指标与业务指标? QPS:每秒钟查询量,广义的,通常指指每秒请求数 响应时间:从请求发出到收到响应花费的时间,例如:系统处理一个HTTP请求需要100ms,这个100ms就是系统的响应时间 带宽:计算带宽大小需关注两个指标,峰值流量和页面的平均大小 PV:综合浏览量(Page View),即页面浏览量或者点击量,通常关注在24小时内访问的页

java线程具体解释及高并发编程庖丁解牛 线程概述: 祖宗: 说起java高并发编程,就不得不提起一位老先生Doug Lea,这位老先生可不得了.看看百度百科对他的评价,一点也不为过: 假设IT的历史,是以人为主体串接起来的话,那么肯定少不了Doug Lea. 这个鼻梁挂着眼镜.留着德王威廉二世的胡子,脸上永远挂着谦逊腼腆笑容.服务于纽约州立大学Oswego分校计算机科学系的老大爷. 说他是这个世界上对Java影响力最大的个人.一点也不为过. 由于两次Java历史上的大变革,他都间接或直接的扮演

转自:http://blog.csdn.net/wuyuxing24/article/details/48758927 一, 背景 先说下我要实现的功能,server端一直在linux平台下面跑,当客户端有请求过来的时候server端接受到请求,拿到客户端的数据,根据拿到的数据做出相应的处理,得到处理的结果直接把结果数据发送给客户端.这样一个连接的请求结束,我的不是长连接的情况,不会一直保持客户端的连接.来一个处理一个处理完了就结束了. 二,源码下载(包括客户端测试代码) 我把逻辑处理部分简单化

原文链接:https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/java-lo-concurrenthashmap/  <探索 ConcurrentHashMap 高并发性的实现机制> 其他文章: http://www.importnew.com/21781.html  <ConcurrentHashMap源码剖析> http://blog.csdn.net/yan_wenliang/article/details/51029372  <史上最

在电商项目中所有的访问都是通过首页访问进去的,那么首页门户的访问频率会是非常高的,用我们专业术语来说就是并发量高,这时问题就来了,并发量高我们在做程序时就要保证首页的抗压能力强,而且还要保证抗压的同时数据的加载速度还要保证也能高.这时就要说下OpenResty并发站点架构的思想了. 一.OpenResty简介 OpenResty 是一个基于 Nginx 与 Lua 的高性能 Web 平台,其内部集成了大量精良的 Lua 库.第三方模块以及大多数的依赖项.用于方便地搭建能够处理超高并发.扩展性极高

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