大家好,非常抱歉,在昨天下午(12月3日)的访问高峰,园子迎来更高的并发,在这样的高并发下,突发的数据库连接故障造成博客站点全线崩溃,由此给您带来很大的麻烦,请您谅解. 最近,我们一边在忙于AWS合作项目,一边在加快产品的改进速度,一边在统一全园UI,一边在忙于解决高并发下出现的各种问题.园子正处于发展的关键时期,我们正全力应对挑战,迎接园子的新阶段.感谢大家的支持,也请大家谅解这段时间给大家带来的麻烦. 今天下午的故障开始于 14:09 左右,最开始出现的故障是访问博客后台502. 发生故障时

1.背景: 在开发人员进行项目开发和调试代码时,有一个非常困扰的问题,就是程序在调试运行过程中会莫名其妙地异常退出.由于导致异常退出的问题非常多,因此在面对这种无任何提示的异常退出时,开发人员会非常无奈.因为他需要考虑最近的那些更改有可能导致这个错误的发生,万不得已,可能就需要把代码回退到某个版本,然后去慢慢验证了.这当然是非常影响工作效率的. 后来,项目经理前段时间介绍了一个新的库,用这个库可以非常准确地定位上一次奔溃的出错位置.这样开发人员便可以在奔溃的位置添加断点,进行调试. 自从知道有这

Xcode报错: This app has crashed because it attempted to access privacy-sensitive data without a usage description. The app's Info.plist must contain an NSPhotoLibraryUsageDescription key with a string value explaining to the user how the app uses this

Microsoft Orleans 在.net用简单方法构建高并发.分布式的大型应用程序框架. 原文:http://dotnet.github.io/orleans/ 在线文档:http://dotnet.github.io/orleans/What's-new-in-Orleans 源码地址:https://github.com/dotnet/orleans 简介:Orleans 框架可以构建大规模.高并发.分布式应用程序,而不需要学习专业分布式以及并发知识框架.它是由微软研究和设计应用于云计

一个登陆页面可能会被很多账户同时登陆或者注册,那么我们就好处理这些并发,否则降低程序的使用率,甚至程序奔溃,下面一段代码处理程序的高并发效果不错. /** *@author xiaoxie *@date create 2019/9/17 *@return * 处理高并发 */ public class RequestHolder { // 线程处理 private static final ThreadLocal<SysUser> userHolder = new ThreadLocal<

高并发问题是程序设计所必须要解决的问题,解决此类问题最主要的途径就是对对程序进行加锁控制.hibernate对加锁机制同样做出了实现,常用加锁方式为悲观锁和乐观锁.悲观锁指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态,通常是由数据库机制实现的,在整个过程中把数据锁住(查询时),只要事务不释放(提交或者回滚)任何用户都不能查看或修改. 悲观锁的应用: 悲观锁的应用十分的简单,如果使用get或load方法进行查

这篇文章我们将介绍服务器的开发,并从多个方面探究如何开发一款高性能高并发的服务器程序. 所谓高性能就是服务器能流畅地处理各个客户端的连接并尽量低延迟地应答客户端的请求:所谓高并发,指的是服务器可以同时支持多的客户端连接,且这些客户端在连接期间内会不断与服务器有数据来往. 这篇文章将从两个方面来介绍,一个是服务器的框架,即单个服务器程序的代码组织结构:另外一个是一组服务程序的如何组织与交互,即架构.注意:本文以下内容中的客户端是相对概念,指的是连接到当前讨论的服务程序的终端,所以这里的客户端既可能

原文地址: IO读写的基础原理 大家知道,用户程序进行IO的读写,依赖于底层的IO读写,基本上会用到底层的read&write两大系统调用.在不同的操作系统中,IO读写的系统调用的名称可能不完全一样,但是基本功能是一样的. 这里涉及一个基础的知识:read系统调用,并不是直接从物理设备把数据读取到内存中:write系统调用,也不是直接把数据写入到物理设备.上层应用无论是调用操作系统的read,还是调用操作系统的write,都会涉及缓冲区. 具体来说,调用操作系统的read,是把数据从内核缓冲区复

前言 ​ 采集应用程序奔溃信息,主要分为以下两种场景: ​ NSException 异常 ​ Unix 信号异常 一.NSException 异常 ​ NSException 异常是 Objective-C 代码抛出的异常.在 iOS 应用程序中,最常见就是通过 @throw 抛出的异常.比如,常见的数组越界访问异常. 1.1 捕获 NSException ​ 我们可以通过 NSSetUNcaughtExceptionHandle 函数来全局设置异常处理函数,然后手机异常堆栈信息并触发响应的事件

http://blog.chinaunix.net/uid-20733992-id-3447120.html http://blog.chinaunix.net/space.php?uid=16480950&do=blog&id=103598   原文见:http://www.cppblog.com/flashboy/articles/47012.html1.修改用户进程可打开文件数限制 在Linux平台上,无论编写客户端程序还是服务端程序,在进行高并发TCP连接处理时,最高的并发数量都要

本文来源于caoz梦呓公众号高并发专辑,以图形化.松耦合的方式,对互联网高并发问题做了详细解读与分析,"技术在短期内被高估,而在长期中又被低估",而不同的场景和人员成本又导致了巨头的方案可能并不适合创业公司,那么如何保证高并发问题不成为创业路上的拦路虎,是每一个全栈工程师.资深系统工程师.有理想的程序员必备的技能,希望本文助您寻找属于自己的"成金之路",发亮发光.   目录: 场景及解决方法解读 认识负载 数据跟踪 脑图.caoz大神公众号分享 参考资料   秉承知

既然涉及到高并发这个概念,就少不了先谈这么几个概念,并发数.多进程.多线程.协程.负载均衡. 操作系统上讲的并发是操作系统上有几个程序在同时执行,单核CPU在微观上是由CPU调度执行,非同时执行,多核CPU在微观上才是真正的并行. 互联网产品的并发通常是指并发连接数,用户同时访问数量,哪些因素能影响到并发能力,既有编程模型,也有服务器负载能力. PHP 依赖多进程解决并发数,是最原始和耗费资源的一种方式. 以 8G 内存服务器为例,一个PHP进程占用20M内存,最多也就开几百个进程,假如任务比较

分享一下最近做程序优化的一点小心得:在写高并发交易代码时要谨慎使用strncpy和sprintf. 下面详细介绍一下这样说的原因及建议实践: 1 慎用strncpy因为它的副作用极大 我们平时使用strncpy防止字符串拷贝时溢出,常常这样写 ] = {}; ] = "hello"; strncpy(buf, sizefo(buf), str); 这样写当然没问题,但有些人不知道的是:strncpy一行代码执行时是往buf写了sizeof(buf) = 1024个字节,而不是直观以为的

随着互联网大潮的到来,越来越多网站,应用系统需要海量数据的支撑,高并发.低延迟.高可用.高扩展等要求在传统的关系型数据库中已经得不到满足,或者说关系型数据库应对这些需求已经显得力不从心了.关系型数据库经过几十年的发展已经很成熟,强大的sql语句支持,完美的ACID属性的支持,使得关系型数据库广泛应用于各种各样的应用系统中,但是应用的场景广泛并非意味着完美. - 由于关系型数据库是按行进行存储的,在某些只统计一列的需求场景下,也需要把整行读入内存,导致了一个小小的统计需求高IO的缺点 - 关系型数

是<实战Java高并发程序设计>第4章的几点. 如果你对技术有着不折不挠的追求,应该还会特别在意incrementAndGet() 方法中compareAndSet()的实现.现在,就让我们更进一步看一下它把! public final boolean compareAndSet(int expect, int update){ returnunsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update); } 在这里,我们看到一个特殊的变

内容并发抢购系统注意事项高并发架构设计描述程序端核心代码实现订单流程mysql 端并发解决方案注意事项(1)高并发环境下,对于服务器cup.内存.网络宽带使用率会瞬间暴涨,需要注意对同服务器上其他应用的影响.(项目解耦,高并发应用独立部署)(2)服务器高负载运行,容易出现死机,重启服务器场景,要提前考虑内存(redis)数据备份与恢复,防止用户抢购数据丢失.(3)高并发应用首先要注重稳定性,其次是性能上优化.(4) 一台服务器能够支持多少并发量nginx服务为例:worker_processes

一.并发控制   因为并发情况下有可能出现不同线程对同一资源进行变动,所以必须要对并发进行控制以保证数据的同一与安全.   可以参考CPython解释器中的GIL全局解释器锁,所以说python中没有真正的多线程,多线程任意时刻只有一个程序能申请到GIL操作CPU.   1.2 Innodb中的并发控制   锁(lock) 数据多版本(multi versioning)   1.2.1 锁   使用普通锁来保证数据的一致性:   操作数据前实行互斥,即当前程序曹锁数据时,不允许其他并发任务操作该

高并发,听起来高大上的一个词汇,在身处于互联网潮的社会大趋势下,高并发赋予了更多的传奇色彩.首先,我们可以看到很多招聘中,会提到有高并发项目者优先.高并发,意味着,你的前雇主,有很大的业务层面的需求,而且也能怎么你在整个项目中的一个处理逻辑的能力体现.那么,你真的知道什么是高并发吗?这不是一个很简单的话题.高并发,往往会牵扯到很多的问题,如何才能快速响应,如何处理各个线程之间的交互,如何完成逻辑之间的高负载运转,甚至,一个系统,如果没有做好前期高并发的合理配置,整个产品会遇到瓶颈,以及不可预期的

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.

先恶补一下知识点,上节回顾 上下文切换:当CPU从执行一个线程切换到执行另外一个线程的时候,它需要先存储当前线程的本地的数据,程序指针等,然后载入另一个线程的本地数据,程序指针等,最后才开始执行.这种切换称为"上下文切换"("context switch") CPU会在一个上下文中执行一个线程,然后切换到另外一个上下文中执行另外一个线程,上下文切换并不廉价.如果没有必要,应该减少上下文切换的发生 进程: 一个程序需要运行所需的资源的集合每个进程数据是独立的每个进程里

一.引言 通常我们认为静态网页html的网站速度是最快的,但是自从有了动态网页之后,很多交互数据都从数据库查询而来,数据也是经常变化的,除了一些新闻资讯类的网站,使用html静态化来提高访问速度是不太现实的方案.我们不得不在代码与数据库之间寻求一种更合适的解决方案. 减少数据库访问次数,文件和数据库分离,大数据分布式存储,服务器的集群负载均衡,页面缓存的使用,nosql内存数据库代替关系型数据库,这些方案措施都是提高系统高并发性能的关键,下面一一分解. 二.分解 (1)       分布式服务器