利用flock()函数对文件进行加锁(排它锁),实现并发按序进行. flock(file,lock,block)有三个参数. file:已经打开的文件 lock:锁的类型 LOCK_SH:共享锁(读锁) LOCK_EX:独占锁定(排它锁,写锁) LOCK_UN:解锁 LOCK_NB:如果希望在文件锁定时阻塞进程,那么需要加上该参数 block:设置为true的时候,锁定文件时,会阻止其他进程 下面是一个demo: class Order{ /** * 阻塞模式(后面的进程会一直等待前面的进程执行

用Netty开发中间件:高并发性能优化 最近在写一个后台中间件的原型,主要是做消息的分发和透传.因为要用Java实现,所以网络通信框架的第一选择当然就是Netty了,使用的是Netty 4版本.Netty果然效率很高,不用做太多努力就能达到一个比较高的tps.但使用过程中也碰到了一些问题,个人觉得都是比较经典而在网上又不太容易查找到相关资料的问题,所以在此总结一下. 1.Context Switch过高 压测时用nmon监控内核,发现Context Switch高达30w+.这明显不正常,但JV

1 问题提出 1.1 概述 提高ArcGIS server并发性能的方法很多,本文讨论在用户硬件足够强大的情况下(主要是内存足够大),使用内存模拟硬盘来提高数据的读取效率,以达到提高ArcGIS server并发性能的目的. 1.2 总体思路 为了提高ArcGIS server并发性能,在假定其他条件都相同的前提下,使用Ramdisk软件,将系统中的内存模拟成硬盘使用,然后将ArcGIS server中发布2个相同的切片服务,其中一个服务的切片迁移至内存盘(即Ramdisk),另外一个服务切片存

mysql主键设置成auto_increment时,进行并发性能測试出现主键反复Duplicate entry 'xxx' for key 'PRIMARY' 解决方法: 在my.cnf的[mysqld]片段中加入设置innodb_autoinc_lock_mode=0 同一时候注意调大jdbc的活跃链接数,如设置 jdbc.maxActive=300,由于设置innodb_autoinc_lock_mode=0可能导致链接过多. 注意,这样的方式仅仅须要在并发性能測试时设置,由于这样的方式在插

当linux下Nginx达到并发数很高,TCP TIME_WAIT套接字数量经常达到两.三万,这样服务器很容易被拖死.事实上,我们可以简单的通过修改Linux内核参数,可以减少Nginx服务器 的TIME_WAIT套接字数量,进而提高Nginx服务器并发性能.   vi /etc/sysctl.conf   增加以下几行: net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30 net.ipv4.tcp_keepalive_time = 1200 net.ipv4.tcp_syncookie

以购买商品举例: ① 从数据库获取库存的数量. ② 检查一下库存的数量是否充足. ③ 库存的数量减去买家购买的数量(以每个用户购买一个为例). ④ 最后完成购买. 仅仅这几行逻辑代码在并发的情况下会出现问题,自己可以想象一下. 这里暂时就不测试了,下面会针对并发的处理给出测试结果. 创建表: CREATE TABLE `warehouse` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id', `stock` int(11) NOT NULL

“ 这篇文章,给大家聊聊一个百万级并发的中间件系统的内核代码里的锁性能优化. 很多同学都对Java并发编程很感兴趣,学习了很多相关的技术和知识.比如volatile.Atomic.synchronized底层.读写锁.AQS.并发包下的集合类.线程池,等等. 1.大部分人对Java并发仍停留在理论阶段 很多同学对Java并发编程的知识,可能看了很多的书,也通过不少视频课程进行了学习. 但是,大部分人可能还是停留在理论的底层,主要是了解理论,基本对并发相关的技术很少实践和使用,更很少做过复杂的中间

IIS webService 并发 性能     做的WebService,客户压力测试500并发(随机步长60s-90s),响应速度不理想. 1,优化程序,压缩执行时间2,提高IIS“最大工作进程数”.后来测试时想到一个问题,既然IIS本身就是多线程处理,那么提高“最大工作进程数”还有什么用.暂时不调了.3,客户端单线程轮循调用,服务端只有一个线程.客户端多线程轮循调用,服务端就有两个线程.后来知道“HTTP   双连接限制”.修改客户端.两种方式,第一中修改配置文件connectionMan

前些日了,对AIO与NIO的并发性能进行了比较,在低并发的情况下,NIO性能表现比AIO好一些,主要原因是,NIO中可以使用FileChannel.transferTo(long position, long count, WritableByteChannel target),这个方法可以对传输文件数据有很大的性能提升. 在AIO中,没办法使用FileChannel.transferTo(...),只能使用ByteBuffer来做中转,我一开始使用的ByteBuffer.allocate(16

用Netty开发中间件:高并发性能优化 最近在写一个后台中间件的原型,主要是做消息的分发和透传.因为要用Java实现,所以网络通信框架的第一选择当然就是Netty了,使用的是Netty 4版本.Netty果然效率很高,不用做太多努力就能达到一个比较高的tps.但使用过程中也碰到了一些问题,个人觉得都是比较经典而在网上又不太容易查找到相关资料的问题,所以在此总结一下. 1.Context Switch过高 压测时用nmon监控内核,发现Context Switch高达30w+.这明显不正常,但JV

/*********************************************************** * Author : Samson * Date : 07/14/2015 * Test platform: * gcc (Ubuntu 4.8.2-19ubuntu1) 4.8.2 * GNU bash, 4.3.11(1)-release (x86_64-pc-linux-gnu) * Nginx version: * Nginx 1.6.2 * Nginx 1.8.0

1. SpringCloud高并发性能优化 1.1. 前言 当系统的用户量上来,每秒QPS上千后,可能就会导致系统的各种卡顿,超时等情况,这时优化操作不可避免 1.2. 优化步骤 第一步:优化大SQL,对于多表关联的SQL,当单表数据几百上千万行时,执行可能会达到好几秒,对微服务系统来说,我是不建议join多表操作,除非是数据量少的维表,我们可以将一句大SQL拆分成多个过程,逻辑在JVM中完成 第二步:超时时间不要设的过长,一般一个接口的响应时间要控制在200ms以内,超时时间1s就够了,一旦接

import XXXsign.Openapi2sign;---导入jar包中的签名方法 String str1 = "12121"; ---需要被签名的字段:向开发了解需要哪些哪些字段 String result = ""; --定义结果变量 result = new Openapi2sign().md5Encode(str1); ---调用签名的方法对签名字段进行签名 System.out.println(result); ---输出签名后的字段 vars.put

上一篇主要从总体介绍了高并发&性能优化的相关思路和方法,本篇主要介绍系统监控工具. [CPU查看工具] ------top命令(性能) 进入top命令后,按1即可看到每核CPU的运行指标与详细指标: 咱们依次说明下红框里面的参数: Load Average 一段时间内系统的平均负载,这个一段时间一般取1分钟.5分钟.15分钟 us 用户态所占用的 CPU 百分比,即引用程序所耗费的 CPU sy 内核态所占用的 CPU 百分比,可配合 vmstat 命令,查看上下文切换是否频繁 ni 高优先级应

欲知hi-nginx-java的并发性能,用jmeter进行测试便知一二. 设定用户数为100000,循环次数为100,ramp-up perio为2: 请求地址为http://localhost/test.java.该地址对应的servlet如下: 1 private static hi.route r = hi.route.get_instance(); 2 3 public jdemo() { 4 jdemo.r.get("^/(hello|test)/?$", (hi.requ

并发访问: 当多个线程访问同一个资源,会产生并发性问题 并发控制与处理: 乐观并发控制:一种方式是"后来的更新者获胜"   这意味着先来的用户提交的值会在没有察觉的情况下丢失. 为记录加锁以阻止其他事物访问某些记录,是避免产生并发冲突的一种技术 悲观并发控制: 1.一个线程操作表,造成整个表被锁定 2.其他线程访问与操作任何记录都被阻止 3.其他线程可以添加记录 4.最小的吞吐量.最差的性能 事物恢复与检查点: 事物指南: 1.事物尽量简单 2.事物尽量只包含必要的语句:验证与查询等语

以下内容均非原创,仅作学习.分享!! 在 一些大型的网站或者应用中,单台的SQL Server 服务器可能难以支撑非常大的访问压力.很多人在这时候,第一个想到的就是一个解决性能问题的利器——负载均衡.遗憾的是,SQL Server 的所有版本,包括2012年3月发布的SQL Server 2012,也未提供该功能. 扩展单台SQL Server 服务器,解决性能瓶颈,有两种方法: 一.分布式数据库.扩 展和分布数据库到多台服务器,由多台服务器分布存储不同的数据,通过将数据和访问压力分布到多台服务

1.管道chan吞吐极限10,000,000,单次Put,Get耗时大约100ns/op,无论是采用单Go程,还是多Go程并发(并发数:100, 10000, 100000),耗时均没有变化,Go内核这对chan进行优化. 解决之道:在系统设计时,避免使用管道chan传递主业务数据,避免将业务流程处理流程分割到对个Go程中执行,这样做减少chan传输耗时,和Go程调度耗时,性能会有很大的提升. 案例分析:nsq和nats都是实时消息队列,nsq在客户端端和服务端大量使用chan转发消息,导致性能

worker_processes:开启worker进程的数目,通常可设置为CPU核心的倍数.在不清楚的情况下,可设置成一倍于CPU核心数或auto(Nginx将自动发现CPU核心数). worker_connections:单个worker可处理并发连接的上限,但实际并发连接数能否达到这个值还与系统其他资源限制有关.当前Nginx实例可处理的并发连接数为 worker_processes *  worker_connections. worker_rlimit_nofile:worker可打开文

场景描述 从全文检索或者缓存中获取ID,根据ID查询数据库获取基础信息,进行页面展示 SQL:select * from table where id in(id1,id2,id3...id40) 此种场景的常规方案是将id对应的基础信息在redis中缓存一份,mysql只是做为后端存储.我们做如下测试就是尝试mysql是否可应对这种查询场景.然而根本原因是DBA告诉我,现在MySQL性能已经极其厉害. 数据量说明 1.8亿条数据 使用Oneproxy分为200个数据表(200个表在同一台机器)

在并发编程过程中,我们大部分的焦点都放在如何控制共享变量的访问控制上(代码层面),但是很少人会关注系统硬件及 JVM 底层相关的影响因素.前段时间学习了一个牛X的高性能异步处理框架 Disruptor,它被誉为“最快的消息框架”,其 LMAX 架构能够在一个线程里每秒处理 6百万 订单!在讲到 Disruptor 为什么这么快时,接触到了一个概念——伪共享( false sharing ),其中提到:缓存行上的写竞争是运行在 SMP 系统中并行线程实现可伸缩性最重要的限制因素.由于从代码中很难看