转自:https://blog.csdn.net/Roy_70/article/details/78260826 一.前言在一些对高并发请求有限制的系统或者功能里,比如说秒杀活动,或者一些网站返回的当前用户过多,请稍后尝试.这些都是通过对同一时刻请求数量进行了限制,一般用作对后台系统的保护,防止系统因为过大的流量冲击而崩溃.对于系统崩溃带来的后果,显然还是拒绝一部分请求更能被维护者所接受. 而在各种限流中,除了系统自身设计的带锁机制的计数器外,利用Redis实现显然是一种既高效安全又便捷方便的方

为了实现,并发写操作,首先实验一下在本地情况下, 将一个文件切分成若干个 文件块 然后将文件块 通过多线程的并发的方式写入到指定目录下的文件中. 下面是简单的试着实现代码,暂时 先进行记录一下: import java.io.FileInputStream ; import java.io.FileOutputStream ; import java.io.File; import java.io.IOException ; import java.nio.channels.FileChanne

来自:http://www.geedoo.info/dfs-client-block-write-replace-datanode-on-failure-enable.html 这几天由于杭州集群处于升级过度时期,任务量大,集群节点少(4个DN),集群不断出现问题,导致flume收集数据出现错误,以致数据丢失. 出现数据丢失,最先拿来开刀的就是数据收集,好嘛,先看看flume的错误日志: [php]Caused by: java.io.IOException: Failed to add a d

使用python2在进行并发写的时候,发现文件会乱掉,就是某一行中间会插入其他行的内容. 但是在使用python3进行并发写的时候,无论是多进程,还是多线程,都没有出现这个问题,难道是python3的特性吗? import time import os import multiprocessing from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool def write(val, file): w = open(file, "a")

package main import ( "fmt" "runtime" "sync" ) const N = 26 func main() { const GOMAXPROCS = 1 runtime.GOMAXPROCS(GOMAXPROCS) var wg sync.WaitGroup wg.Add(N) for i := 0; i < N; i++ { go func(i int) { defer wg.Done() fmt.Pr

1. 前言 上篇文章讲了 Unsafe 类中 CAS 的实现,其实是在为这篇文章打基础.不太熟悉的小伙伴请移步Unsafe 中 CAS 的实现.本篇文章主要基于 OpenJDK8 来做源码解析. 2. 源码 ConcurrentHashMap 基于 HashMap 实现. JDK1.7 和 JDK1.8 作为并发容器在实现上是有差别的.JDK1.7 通过 Segment 分段锁实现,而 JDK1.8 通过 CAS+synchronized 实现. 2.1 ConcurrentHashMap 几个

package main import ( "fmt" "runtime" "sync" ) const N = 26 func main() { const GOMAXPROCS = 1 runtime.GOMAXPROCS(GOMAXPROCS) var wg sync.WaitGroup wg.Add(N) for i := 0; i < N; i++ { go func(i int) { defer wg.Done() fmt.Pr

OceanBase 0.4的UpdateServer存储引擎使用了一棵可以多线程并发修改的BTree,读写不冲突,由颜然 开发.线上运行稳定. UpdateServer存储引擎采用类leveldb的方式,最近的更新操作都写入内存中的一个活跃memtable,当活跃memtable占用内存达到某个阈值时,即冻结,dump到磁盘上形成sstable,从而释放内存.然后会开启一个新的memtable供随后的写入.与leveldb不同的是,leveldb采用skiplist做为核心存储数据结构,而Upd

[本人原创],欢迎交流和分享技术,转载请附上如下内容: 作者:itshare [转自]http://www.cnblogs.com/itshare/ 通常我们知道,当一个日志借口被外部程序多个线程请求后,如果没有使用Buffer和异步写入IO的处理.CPU就会一直处于加锁和解锁的频繁切换,这样加上等待每次线程锁中的IO处理完毕的时间,高并发调用日志接口的整个过程中响应和处理速度就会严重变慢,并且让CPU一直居高不下. 这里,Coding First,先看对比结果,最后我再附上LogBufferP

MyISAM锁调度是如何实现的呢,这也是一个很关键的问题.例如,当一个进程请求某个MyISAM表的读锁,同时另一个进程也请求同一表的写锁,此时MySQL将会如优先处理进程呢?通过研究表明,写进程将先获得锁(即使读请求先到锁等待队列).但这也造成一个很大的缺陷,即大量的写操作会造成查询操作很难获得读锁,从而可能造成永远阻塞.所幸我们可以通过一些设置来调节MyISAM的调度行为.我们可通过指定参数low-priority-updates,使MyISAM默认引擎给予读请求以优先的权利,设置其值为1(s

目录 前言 1. Sentinel 的自动装配 1.2 依赖引入 1.3 SentinelWebAutoConfiguration 配置类 1.4 CommonFilter 过滤器 1.5 小结 2. 获取 ProcessorSlot 链 2.1 Sentinel 源码包结构 2.2 获取 ProcessorSlot 链与操作 Slot 槽的入口 CtSph.entryWithPriority() 2.2.1 构造 ProcessorSlot 链 CtSph.lookProcessChain()

Ubuntu烧写失败可能是卡的问题 问:用RP4412开发板,卡烧了光盘中的fastboot失败,现在如何补救呢? 答:INAND格式化,利用usb来升级啊. 也有文档,看升级文档. 问:这个是怎么回事? 答:你是升级什么系统? 问:ubuntu12.04. ubuntu系统不能直接烧写到开发板上么?必须把系统做到sd卡上啊? 我把ft5x0x_ts.ko 放在我做的sd卡上,在开发板上怎么找不到这个文件啊. 答:利用u盘,到系统里面再mount上去. 问:我插上u盘显示这个. 答:也可以利用s

案例: 一个普通linux C程序,执行期间会进行多次printf操作,利用bash脚本重定向功能,将stdout重定向到一个另一个文件中去.在运行途中用ctrl+C终止程序,发现定向文件始终为空,即写失败. 分析: 原本以为是bash重定向机制导致的问题,于是将重定向取消,改为使用fprintf,而非printf.即在C程序内部进行写文件.发现问题依旧.(排除fopen打开失败的因素) 仔细观察,发现问题集中在两个层面,一个是ctrl+c到底做了什么,二是写文件操作为什么失败. 首先,ctrl

前言 一提到线程安全的并发计数器,AtomicLong 必然是第一个被联想到的工具.Atomic* 一系列的原子类以及它们背后的 CAS 无锁算法,常常是高性能,高并发的代名词.本文将会阐释,在并发场景下,使用 AtomicLong 来充当并发计数器将会是一个糟糕的设计,实际上存在不少 AtomicLong 之外的计数器方案.近期我研究了一些 Jdk1.8 以及 JCTools 的优化方案,并将它们的对比与实现细节整理于此. 相关面试题: 单机场景下,有比 AtomicLong 更高效的并发计数

"为什么这个功能用不了?" 程序员:"清一下缓存" 上篇洞悉系列文章给大家详细介绍了MySQL的存储内幕:洞悉MySQL底层架构:游走在缓冲与磁盘之间.既然聊过了磁盘存储,我们今天就进一步来聊聊内存存储. 大多数并发量稍微高点的项目中都不会让请求直达MySQL这类的关系型数据库,而是中间加一道或者几道缓存,就如同操作系统中的CPU的多级缓存,以及主存那样,通过更快速的硬件去提高数据读取的效率,进而加快系统的处理速度,避免让IO成为系统的瓶颈. 而Redis作为一个成

并发问题的症状 多线程put后可能导致get死循环 从前我们的Java代码因为一些原因使用了HashMap这个东西,但是当时的程序是单线程的,一切都没有问题.后来,我们的程序性能有问题,所以需要变成多线程的,于是,变成多线程后到了线上,发现程序经常占了100%的CPU,查看堆栈,你会发现程序都Hang在了HashMap.get()这个方法上了,重启程序后问题消失.但是过段时间又会来.而且,这个问题在测试环境里可能很难重现. 我们简单的看一下我们自己的代码,我们就知道HashMap被多个线程操作.

转载: HashMap多线程并发问题分析 并发问题的症状 多线程put后可能导致get死循环 从前我们的Java代码因为一些原因使用了HashMap这个东西,但是当时的程序是单线程的,一切都没有问题.后来,我们的程序性能有问题,所以需要变成多线程的,于是,变成多线程后到了线上,发现程序经常占了100%的CPU,查看堆栈,你会发现程序都Hang在了HashMap.get()这个方法上了,重启程序后问题消失.但是过段时间又会来.而且,这个问题在测试环境里可能很难重现. 我们简单的看一下我们自己的代码

为了实现对临界资源的有效管理,应用层的程序有原子变量,条件变量,信号量来控制并发,同样的问题也存在与驱动开发中,比如一个驱动同时被多个应用层程序调用,此时驱动中的全局变量会同时属于多个应用层进程的进程空间,这种情况下也要使用一些技术来实现对并发的控制.本文将讨论内核中下述并发控制技术的技术特点和应用场景. 中断屏蔽 原子操作 原子变量操作 原子位操作 自旋锁 传统自旋锁 读写自旋锁 顺序锁 RCU 信号量 传统信号量 读写信号量 完成量 互斥量 中断屏蔽 顾名思义,就是屏蔽所有的中断,由于内核中

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt395 缘起:在高并发的分布式环境下,对于数据的查询与修改容易引发一致性问题,本文将分享一种非常简单但有效的优化方法. 一.业务场景 业务场景为,购买商品的过程要对余额进行查询与修改,大致的业务流程如下: (1)从数据库查询用户现有余额 SELECT money FROM t_yue WHERE uid=$uid,不妨设查询出来的$old_money=100元 (2)业务层实

1 多HTable并发写 创建多个HTable客户端用于写操作,提高写数据的吞吐量,一个例子: static final Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); static final String table_log_name = "user_log"; wTableLog = new HTable[tableN]; for (int i = 0; i < tableN; i++) { wTableLog[i] = 

什么是Redis的并发竞争问题 Redis的并发竞争问题,主要是发生在并发写竞争. 考虑到redis没有像db中的sql语句,update val = val + 10 where ...,无法使用这种方式进行对数据的更新. 假如有某个key = "price",  value值为10,现在想把value值进行+10操作.正常逻辑下,就是先把数据key为price的值读回来,加上10,再把值给设置回去.如果只有一个连接的情况下,这种方式没有问题,可以工作得很好,但如果有两个连接时,两个