一套完整的系统权限需要支持功能权限和数据权限,前面介绍了系统通过RBAC的权限模型来实现功能的权限控制,这里我们来介绍,通过扩展Mybatis-Plus的插件DataPermissionInterceptor实现数据权限控制. 简单介绍一下,所谓功能权限,顾名思义是指用户在系统中拥有对哪些功能操作的权限控制,而数据权限是指用户在系统中能够访问哪些数据的权限控制,数据权限又分为行级数据权限和列级数据权限. 数据权限基本概念: 行级数据权限:以表结构为描述对象,一个用户拥有对哪些数据的权限,表示为对

背景 在互联网的高并发场景下,请求会非常多,但是数据库连接池比较少,或者说需要减少CPU压力,减少处理逻辑的,需要把单个查询,用某些手段,改为批量查询多个后返回. 如:支付宝中,查询"个人信息",用户只会触发一次请求,查询自己的信息,但是多个人同时这样做就会产生多次数据库连接.为了减少连接,需要在JAVA服务端进行合并请求,把多个"个人信息"查询接口,合并为批量查询多个"个人信息"接口,然后以个人信息在数据库的id作为Key返回给上游系统或者页面

背景 在互联网的高并发场景下,请求会非常多,但是数据库连接池比较少,或者说需要减少CPU压力,减少处理逻辑的,需要把单个查询,用某些手段,改为批量查询多个后返回. 如:支付宝中,查询"个人信息",用户只会触发一次请求,查询自己的信息,但是多个人同时这样做就会产生多次数据库连接.为了减少连接,需要在JAVA服务端进行合并请求,把多个"个人信息"查询接口,合并为批量查询多个"个人信息"接口,然后以个人信息在数据库的id作为Key返回给上游系统或者页面

详见: http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcytp78   聊聊并发-Java中的Copy-On-Write容器   Copy-On-Write简称COW,是一种用于程序设计中的优化策略.其基本思路是,从一开始大家都在共享同一个内容,当某个人想要修改这个内容的时候,才会真正把内容Copy出去形成一个新的内容然后再改,这是一种延时懒惰策略.从JDK1.5开始Java并发包里提供了两个使用CopyOnWrite机制实现的并发

先说场景: 根据Redis官网介绍,单机版Redis的读写性能是12万/秒,批量处理可以达到70万/秒.不管是缓存或者是数据库,都有批量处理的功能.当我们的系统达到瓶颈的时候,我们考虑充分的压榨缓存和数据库的性能,应对更大的并发请求.适用于电商促销双十一,等特定高并发的场景,让系统可以支撑更高的并发. 思路: 一个用户请求到后台,我没有立即去处理,而是把请求堆积到队列中,堆积10毫秒的时间,由于是高并发场景,就堆积了一定数量的请求. 我定义一个定时任务,把队列中的请求,按批处理的方式,像后端的R

1.1 负载均衡介绍 1.1.1 负载均衡的妙用 负载均衡(Load Balance)集群提供了一种廉价.有效.透明的方法,来扩展网络设备和服务器的负载.带宽.增加吞吐量.加强网络数据处理能力.提高网络的灵活性和可用性. ü 单台计算机无法承受大规模的并发访问或数据流量了,此时需要搭建负载均衡集群把流量分摊到多台节点设备上分别处理,即减少用户等待响应的时间又提升了用户体验: ü 7*24小时的服务保证,任意一个或多个有限后端节点设备宕机,不能影响整个业务的运行. 1.1.2 为什么要用lvs n

接着上一篇的Hystrix进行进一步了解. 当系统用户不断增长时,每个微服务需要承受的并发压力也越来越大,在分布式环境中,通常压力来自对依赖服务的调用,因为亲戚依赖服务的资源需要通过通信来实现,这样的依赖方式比起进程内的调用方式会引起一部分的性能损失, 在高并发的场景下,Hystrix 提供了请求缓存的功能,我们可以方便的开启和使用请求缓存来优化系统,达到减轻高并发时的请求线程消耗.降低请求响应时间的效果 Hystrix的缓存,这个功能是有点鸡肋的,因为这个缓存是基于request的,为什么这么

前言: 承接上一篇文章,两文本来可以一起写的,但是发现RestTemplate使用普通的调用返回包装类型会出现一些问题,也正是这个问题,两文没有合成一文,本文篇幅不会太长,会说一下使用和适应的场景. 本文简单记述了Hystrix的请求合并的使用 >注意:本文项目地址:https://github.com/HellxZ/SpringCloudLearn.git 目录: 前言 目录 本文内容 一.请求合并是做什么的? 二.请求合并的原理 三.请求合并适用的场景 四.请求合并带来的问题 五.实现请求合

接着上一篇的Hystrix进行进一步了解. 当系统用户不断增长时,每个微服务需要承受的并发压力也越来越大,在分布式环境中,通常压力来自对依赖服务的调用,因为亲戚依赖服务的资源需要通过通信来实现,这样的依赖方式比起进程内的调用方式会引起一部分的性能损失, 在高并发的场景下,Hystrix 提供了请求缓存的功能,我们可以方便的开启和使用请求缓存来优化系统,达到减轻高并发时的请求线程消耗.降低请求响应时间的效果 Hystrix的缓存,这个功能是有点鸡肋的,因为这个缓存是基于request的,为什么这么

来源:http://www.jianshu.com/p/5f499f8212e7 引言 本文试图从一个更高的视角来总结Java语言中的并发编程内容,希望阅读完本文之后,可以收获一些内容,至少应该知道在Java中做并发编程实践的时候应该注意什么,应该关注什么,如何保证线程安全,以及如何选择合适的工具来满足需求. 当然,更深层次的内容就会涉及到JVM层面的知识,包括底层对Java内存的管理,对线程的管理等较为核心的问题,当然,本文的定位在于抽象与总结,更为具体而深入的内容就需要自己去实践,考虑到可能

C++高并发场景下读多写少的解决方案 概述 一谈到高并发的解决方案,往往能想到模块水平拆分.数据库读写分离.分库分表,加缓存.加mq等,这些都是从系统架构上解决.单模块作为系统的组成单元,其性能好坏也能很大的影响整体性能,本文从单模块下读多写少的场景出发,探讨其解决方案,以其更好的实现高并发. 不同的业务场景,读和写的频率各有侧重,有两种常见的业务场景: 读多写少:典型场景如广告检索端.白名单更新维护.loadbalancer 读少写多:典型场景如qps统计 本文针对读多写少(也称一写多读)场景

概述 一谈到高并发的优化方案,往往能想到模块水平拆分.数据库读写分离.分库分表,加缓存.加mq等,这些都是从系统架构上解决.单模块作为系统的组成单元,其性能好坏也能很大的影响整体性能,本文从单模块下读多写少的场景出发,探讨其解决方案,以其更好的实现高并发.不同的业务场景,读和写的频率各有侧重,有两种常见的业务场景: 读多写少:典型场景如广告检索端.白名单更新维护.loadbalancer 读少写多:典型场景如qps统计 本文针对读多写少(也称一写多读)场景下遇到的问题进行分析,并探讨一种合适的解

接上篇.在我们最终调用 @Html.RenderResFile(ResourceType.Script) 或者 @Html.RenderResFile(ResourceType.StyleSheet) 将页面中添加的文件路径合并成类似以下格式后: <script type="text/JavaScript" src="Resource/script?href=[Scripts/common/jquery][Scripts/functionA/A1,A2][Scripts

上篇我们进行了一些代码方面的准备工作.接下来的逻辑是:在View页面解析时,通过 Html.AppendResFile 方法添加的资源文件,我们需要按照分组.优先级,文件名等条件,对其路径进行合并.具体的合并规则如下: (1),优先级高的文件优先渲染. 假如页面中有以下文件添加代码: //添加样式文件A Html.AppendResFile(ResourceType.StyleSheet, "[Content/Styles/styleA]"); //添加样式文件B,但设置了高优先级 H

在我们日常的网站开发工作中,一个页面难免会引用到各种样式及脚本文件.了解Web开发的朋友们都知道,页面引用的每一个: <link href="style.css" rel="stylesheet" type="text/css"> 或者: <script type="text/javascript" src="jquery.js"></script> 都会由浏览器向服务器

高并发应用中客户端等待.响应时间的推算,及RT/QPS概念辨析 对于一个网站,已知服务端的服务线程数和处理单个请求所需的时间时,该如何算出高并发时用户从点击链接到收到响应的时间?注意这个时间并不等于服务端处理单个请求的时间,因为高并发时,很多用户请求需要排队等待,你要把这个额外的等待时间算进去. 这个问题很重要,因为它的结果直接影响你的网站的用户体验.这篇文章就是来帮你算这个时间的.你可以使用本文附带的程序来算,也可以通过本文提炼出的公式来算. 另外还有一个问题:所谓RT(响应时间)和QPS,究

hystrix支持N个请求自动合并为一个请求,这个功能在有网络交互的场景下尤其有用,比如每个请求都要网络访问远程资源,如果把请求合并为一个,将使多次网络交互变成一次,极大节省开销.重要一点,两个请求能自动合并的前提是两者足够"近",即两者启动执行的间隔时长要足够小,默认为10ms,即超过10ms将不自动合并. 请求合并使多个请求可以批量化成单个HystrixCommand实例执行.合并器可以使用批量大小和自批次创建以来的经过时间作为执行批处理的触发器.Hystrix支持2种请求折叠方式

2019 年 3 月 23 日,OpenResty 社区联合又拍云,举办 OpenResty × Open Talk 全国巡回沙龙·北京站,京东云技术专家罗玉杰在活动上做了< OpenResty 在直播场景中的应用 >的分享. OpenResty x Open Talk 全国巡回沙龙是由 OpenResty 社区.又拍云发起,邀请业内资深的 OpenResty 技术专家,分享 OpenResty 实战经验,增进 OpenResty 使用者的交流与学习,推动 OpenResty 开源项目的发展.

运行场景-场景中的全局变量与关联结果参数   by:授客 QQ:1033553122 A.   全局变量 实验1: globals.h #ifndef _GLOBALS_H #define _GLOBALS_H //-------------------------------------------------------------------- // Include Files #include "lrun.h" #include "web_api.h" #i

在项目中使用HttpClient可能是很普遍,尤其在当下微服务大火形势下,如果服务之间是http调用就少不了跟http客户端找交道.由于项目用户规模不同以及应用场景不同,很多时候可能不需要特别处理也.然而在一些高并发场景下必须要做一些优化. 项目是快递公司的快件轨迹查询项目,目前平均每小时调用量千万级别.轨迹查询以Oracle为主要数据源,Mongodb为备用,当Oracle不可用时,数据源切换到Mongodb.今年菜鸟团队加入后,主要数据迁移到了阿里云上,以Hbase为主要存储.其中Hbase

多个商品,需要发送多次网络请求,调用多次接口,才能拿到结果 可以使用HystrixCollapser将多个HystrixCommand合并到一起,多个command放在一个command里面去执行,发送一次网络请求,就拉取到多条数据 用请求合并技术,将多个请求合并起来,可以减少高并发访问下需要使用的线程数量以及网络连接数量,这都是hystrix自动进行的 其实对于高并发的访问来说,是可以提升性能的 请求合并有很多种级别 (1)global context,tomcat所有调用线程,对一个依赖服务