产品通过HTTP协议为外部提供接口服务,常规情况是客户通过HTTP协议请求服务,服务结束后通过HTTP协议将服务记录POST到请求方. 用原生C实现了一个简单的HTTP Client,只有简单的功能: 1.实现HTTP GET/POST/PUT等方法: 2.POST支持参数和数据POST: 3.POST后接收返回值并关闭连接: 4.支持连接TIMEOUT.同步接收返回值TIMEOUT: 5.由于要设置超时,采用了多线程POST数据: 在业务量大了后,会频繁调用HTTP Client,且本身是多线

//LoginClient.java package mySocket; import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStreamReader; import java.io.PrintWriter; import java.net.Socket; /** *client通过键盘录入username *服务端对这个username进行校验. * *假设该用户存在,在服务端显示xxx,已登录. *并在client显示xxx,欢迎光临. *

转自: https://www.cnblogs.com/edgeyang/articles/3722035.html 浅析libcurl多线程安全问题 背景:使用多线程libcurl发送请求,在未设置超时或长超时的情况下程序运行良好.但只要设置了较短超时(小于180s),程序就会出现随机的coredump.并且栈里面找不到任何有用的信息. 问题:1.为什么未设置超时,或者长超时时间(比如601s)的情况下多线程libcurl不会core? 问题:2.进程coredump并不是必现,是否在libc

把redis作为缓存使用已经是司空见惯,但是使用redis后也可能会碰到一系列的问题,尤其是数据量很大的时候,经典的几个问题如下: (一)缓存和数据库间数据一致性问题分布式环境下(单机就不用说了)非常容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题,针对这一点的话,只能说,如果你的项目对缓存的要求是强一致性的,那么请不要使用缓存.我们只能采取合适的策略来降低缓存和数据库间数据不一致的概率,而无法保证两者间的强一致性.合适的策略包括 合适的缓存更新策略,更新数据库后要及时更新缓存.缓存失败时增加重试机制,例

缓存雪崩 数据未加载到缓存中,或者缓存同一时间大面积的失效,从而导致所有请求都去查数据库,导致数据库CPU和内存负载过高,甚至宕机. 比如一个雪崩的简单过程: 1.redis集群大面积故障 2.缓存失效,但依然大量请求访问缓存服务redis 3.redis大量失效后,大量请求转向到mysql数据库 4.mysql的调用量暴增,很快就扛不住了,甚至直接宕机 5.由于大量的应用服务依赖mysql和redis的服务,这个时候很快会演变成各服务器集群的雪崩,最后网站彻底崩溃. 如何预防缓存雪崩: 1.缓

阿里的人问我 缓存雪崩(大量数据在同一时间过期了)了如何处理,缓存击穿了如何处理,回答的很烂,做了总结: 把redis作为缓存使用已经是司空见惯,但是使用redis后也可能会碰到一系列的问题,尤其是数据量很大的时候,经典的几个问题如下: 1. 缓存穿透 在大多数互联网应用中,缓存的使用方式如下图所示: 当业务系统发起某一个查询请求时,首先判断缓存中是否有该数据: 如果缓存中存在,则直接返回数据: 如果缓存中不存在,则再查询数据库,然后返回数据. 了解了上述过程后,下面说说缓存穿透. 1.1 什么

1.缓存雪崩 数据未加载到缓存中,或者缓存同一时间大面积的失效,从而导致所有请求都去查数据库,导致数据库CPU和内存负载过高,甚至宕机. 比如一个雪崩的简单过程 1.redis集群大面积故障 2.缓存失效,但依然大量请求访问缓存服务redis 3.redis大量失效后,大量请求转向到mysql数据库 4.mysql的调用量暴增,很快就扛不住了,甚至直接宕机 5.由于大量的应用服务依赖mysql和redis的服务,这个时候很快会演变成各服务器集群的雪崩,最后网站彻底崩溃. 如何预防缓存雪崩 1.缓

1优缺点 非常非常的快,有测评说比Memcached还快(当大家都是单CPU的时候),而且是无短板的快,读写都一般的快,所有API都差不多快,也没有MySQL Cluster.MongoDB那样更新同一条记录如Counter时慢下去的毛病. 丰富的数据结构,超越了一般的Key-Value数据库而被认为是一个数据结构服务器.组合各种结构,限制Redis用途的是你自己的想象力,作者自己捉刀写的用途入门. 因为是个人作品,Redis目前只有2.3万行代码,Keep it simple的死硬做法,使得普

Twemproxy 缓存代理服务器 Twemproxy 概述 Twemproxy(又称为nutcracker)是一个轻量级的Redis和Memcached代理,主要用来减少对后端缓存服务器的连接数.Twemproxy是由Twitter开源出来的缓存服务器集群管理工具,主要用来弥补Redis/Memcached 对集群(cluster)管理的不足. antirez(Redis作者)写过一篇对twemproxy的介绍,他认为twemproxy是目前Redis 分片管理的最好方案,虽然antirez的

Java目前有三种IO相关的API了,下面简单的说一下: BIO,阻塞IO,最常用的Java IO API,提供一般的流的读写功能.相信学习Java的人,都用过. NIO,非阻塞IO,在JDK1.4中开始出现,大量应用与服务器端编程,用于提高并发访问的性能,常用的NIO框架有Netty,Mina. AIO,异步IO,在JDK1.7开始出现.还没有了解过,等以后了解了再说. 阻塞.非阻塞,同步.异步 在写这篇文章前,在网上了解了一下,其中争议最的问题要数阻塞.非阻塞怎么理解,异步.同步怎么理解.

摘要 我们设计实现了google文件系统,一个面向大规模分布式数据密集性应用的可扩展分布式文件系统.它运行在廉价的商品化硬件上提供容错功能,为大量的客户端提供高的整体性能. 尽管与现有的分布式文件系统具有很多相同的目标,我们的设计更多的来源于对于我们的具体应用的负载类型以及当前甚至未来技术环境的观察,这就使得它与早期的文件系统表现出明显的不同.这也使得我们重新审视传统上的设计选择,探索出一些在根本上不同的设计观点. 这个文件系统成功的满足了我们的存储需求.伴随这研究和开发的努力,在google内

为什么会引入RPC: RPC采用客户机/服务器模式.请求程序就是一个客户机,而服务提供程序就是一个服务器.当我们讨论HDFS的,通信可能发生在: Client-NameNode之间,其中NameNode是服务器 Client-DataNode之间,其中DataNode是服务器 DataNode-NameNode之间,其中NameNode是服务器 DataNode-DateNode之间,其中某一个DateNode是服务器,另一个是客户端 如果我们考虑Hadoop的Map/Reduce以后,这些系统

原文出处: https://github.com/springside/springside4/wiki/redis 版本:V3.0.3 2013-8-1 (@江南白衣版权所有,转载请保留出处) 1. Overview 1.1 资料 <The Little Redis Book> ,最好的入门小册子,可以先于一切文档之前看,免费. 作者Antirez的博客,Antirez维护的Redis推特. Redis 命令中文版, huangz同学的翻译. Redis设计与实现 ,又是huangz同学的巨

参考文献:http://my.oschina.net/costaxu/blog/108568 上面网友详细的列举了用mysqlslap对mysql的压力测试结果,我也照葫芦画瓢试了一次,结果如下: 以下命令代表:用10个并发连接,对一个有10个int列,10个varchar列,两个索引的表进行写操作 mysqlslap --concurrency= --iterations= --number- --number- -a --auto-generate-sql-add-autoincrement

1. Overview 1.1 资料 <The Little Redis Book> ,最好的入门小册子,可以先于一切文档之前看,免费. 作者Antirez的博客,Antirez维护的Redis推特. Redis 命令中文版, huangz同学的翻译. Redis设计与实现 ,又是huangz同学的巨作,深入了解内部实现机制. Redis 2.6源码中文注释版 ,继续是huangz同学的大功德. NoSQL Fan里的Redis分类 <Redis in Action> (Manni

1.EJB概念 2.EJB体系结构 3.SessionBean 3.1 SessionBean 服务端组件 3.2 Remote 与 Local 模式 3.3 Client访问处理流程 3.3.1 Remote模式下的SessionBean处理流程 3.3.2 Local    模式下的SessionBean处理流程 3.4 基于EJB2.1的Demo 3.5 SessionBean分类 3.5.1 Stateful 3.5.2 Stateless 3.5.3 Singleton 3.6 Ses

注意 socket通信默认的情况下是属于阻塞形式通信,在recv与accept函数会进行阻塞 1.客户端正常退出的情况下,server端的con的通道会正常的关闭,recv直接赋值为空 2.在windows下,使用pycharm的强制终端客户端,会造成,con通道的破坏,造成服务器端的异常(可以通过捕获异常来避免),在linux程序端,不会出现该问题 3.在发送数据的时候,send为空的情况下,在recv下,默认就是不处理,还处在阻塞的状态. 因此规定不能发送为空 4.socket通信的在py3

ElasticSearch index 剖析 在看ElasticSearch权威指南基础入门中关于:分片内部原理这一小节内容后,大致对ElasticSearch的索引.搜索底层实现有了一个初步的认识.记录一下在看文档的过程中碰到的问题以及我的理解.此外,在文章的末尾,还讨论分布式系统中的主从复制原理,以及采用这种副本复制方案带来的数据一致性问题. ElasticSearch index 操作背后发生了什么? 更具体地,就是执行PUT操作向ElasticSearch添加一篇文档时,底层发生的一系列

让大家久等了.继续更新thrift序列化的消息体,下面我们一步一步的看一看thrift的rpc是怎么实例化消息体的. 首先我们先准备一个request文件 namespace java bky struct TestRequest{ :i32 code; :string name; :string data; } 一个respone文件 namespace java bky struct TestRespone{ :i32 code; :string message; } 一个service文件

什么是CAS协议 Memcached于1.2.4版本新增CAS(Check and Set)协议类同于Java并发的CAS(Compare and Swap)原子操作,处理同一item被多个线程更改过程的并发问题. 在Memcached中,每个key关联有一个64-bit长度的long型惟一数值,表示该key对应value的版本号.这个数值由Memcached server产生,从1开始,且同一Memcached server不会重复.在两种情况下这个版本数值会加1:1.新增一个key-valu

Dubbo 是阿里巴巴公司开源的一个Java高性能优秀的服务框架,使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能,可以和 Spring框架无缝集成.不过,略有遗憾的是,据说在淘宝内部,dubbo由于跟淘宝另一个类似的框架HSF(非开源)有竞争关系,导致dubbo团队已经解散(参见http://www.oschina.net/news/55059/druid-1-0-9 中的评论),反到是当当网的扩展版本仍在持续发展,墙内开花墙外香.其它的一些知名电商如当当.京东.国美维护了自己的分支或