将请求存入redis 为了模拟多个用户的请求,使用一个for循环替代 //redis数据入队操作 $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1',6379); for($i=0;$i<50;$i++){ try{ $redis->LPUSH('click',rand(1000,5000)); }catch(Exception $e){ echo $e->getMessage(); } } 在后台进行数据处理 守护进程 //redi

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

阿里太注重原理了:阿里问kafka如何实现高并发存储-如何找到一条需要消费的数据,kafka用了稀疏索引的方式,使用了二分查找法,其实很多索引都是二分查找法  二分查找法的时间复杂度:O(logn) redis,kafka,B+树的底层都采用了二分查找法 参考:二分查找法 redis的索引底层的 跳表原理 实现 聊聊Mysql索引和redis跳表 ---redis的跳表原理 时间复杂度O(logn)(阿里) 参考:二分查找法 mysql索引原理:一步步分析为什么B+树适合作为索引的结构 以及索引

互联网行业是大势所趋,从招聘工资水平即可看出,那么如何提升自我技能,满足互联网行业技能要求?需要以目标为导向,进行技能提升,本文主要针对高并发分布式系统设计.架构(数据一致性)做了分析,祝各位早日走上属于自己的"成金之路".   目录:问题分析概念解读Most Simple原理解读eBey.去哪儿.蘑菇街分布式事务案例分析 参考资料 1.问题解析    要想做架构,必须识别出问题,即是谁的问题,什么问题.明显的,分布式架构解决的是高并发的问题,高并发下服务高可用和数据一致性问题问题:当

消息队列已经逐渐成为分布式应用场景.内部通信.以及秒杀等高并发业务场景的核心手段,它具有低耦合.可靠投递.广播.流量控制.最终一致性 等一系列功能. 无论是 RabbitMQ.RocketMQ.ActiveMQ.Kafka还是其它等,都有的一些基本原理.术语.机制等,总结分享出来,希望大家在使用消息队列技术的时候能够快速理解. 1. 消息生产者.消息者.队列 消息生产者Producer:发送消息到消息队列 消息消费者Consumer:从消息队列接收消息. Broker:概念来自与Apache A

解耦神器:MQ MQ是分布式架构中的解耦神器,应用非常普遍.有些分布式事务也是利用MQ来做的.由于其高吞吐量,在一些业务比较复杂的情况,可以先做基本的数据验证,然后将数据放入MQ,由消费者异步去处理后续的复杂业务逻辑,这样可以大大提高请求响应速度,提升用户体验.如果消费者业务处理比较复杂,也可以独立集群部署,根据实际处理能力需求部署多个节点.需要注意的是: 需要确认消息发送MQ成功 比如RabbitMQ在发送消息到MQ时,就有发送回调确认,虽然不能够完全避免消息丢失,但也能够避免一些极端情况下消

对于一个需要处理高并发的系统而言,可以从多个层面去解决这个问题. 1.数据库系统:数据库系统可以采取集群策略以保证某台数据库服务器的宕机不会影响整个系统,并且通过负载均衡策略来降低每一台数据库服务器的压力(当然用一台服务器应付一般而言没啥问题,找一台当备机放着应付宕机就行,如果一台应付不了,那么再加一台,但是备机还是要的,至少一台),另外采取读/写分离的方法降低数据库负载,再加上分库和分表进一步降低数据库负载,从而可以从容地应对高并发问题.当然成本会比较高,毕竟要这么多服务器. 2.分布式缓存系

[实战Java高并发程序设计 1]Java中的指针:Unsafe类 [实战Java高并发程序设计 2]无锁的对象引用:AtomicReference AtomicReference无法解决上述问题的根本是因为对象在修改过程中,丢失了状态信息.对象值本身与状态被画上了等号.因此,我们只要能够记录对象在修改过程中的状态值,就可以很好的解决对象被反复修改导致线程无法正确判断对象状态的问题. AtomicStampedReference正是这么做的.它内部不仅维护了对象值,还维护了一个时间戳(我这里把它

前几节终于实现了这个高并发秒杀业务,现在问题是如何优化这个业务使其能扛住一定程度的并发量. 一. 优化分析 对于整个业务来说,首先是分析哪些地方会出现高并发,以及哪些地方会影响到了业务的性能.可能会出现高并发的地方:详情页,获取系统时间,地址暴露接口,执行秒杀操作. 这个业务为什么要单独获取时间呢?用户会在详情页大量刷新,为了优化这里,将detal.jsp详情页和一些静态资源(css,js等)部署在CDN的节点上(至于这个CDN是什么,下面会说),也就是说用户访问详情页是不需要访问我们的系统的,

请看下面两段: 第一种方式: MemoryStream stream = new MemoryStream(); string text = "aasasdfasdfad;sas;fkqeworpkqwefkasdjfasdjf"; byte[] buff = System.Text.ASCIIEncoding.ASCII.GetBytes(text); stream.Write(buff, , buff.Length); stream.Flush(); stream.Close();

[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

一.JAVA高级并发 1.5JDK之后引入高级并发特性,大多数的特性在java.util.concurrent 包中,是专门用于多线程发编程的,充分利用了现代多处理器和多核心系统的功能以编写大规模并发应用程序.主要包含原子量.并发集合.同步器.可重入锁,并对线程池的构造提供了强力的支持. 二.线性池 2.1线程池的5中创建方式 1. Single Thread Executor : 只有一个线程的线程池,因此所有提交的任务是顺序执行, 代码: Executors.newSingleThreadE

锁的概念 从jdk发行1.5版本之后,在原来synchronize的基础上,增加了重入锁ReentrantLock. 本文就不介绍synchronize了,有兴趣的同学可以去了解一下,本文重点介绍ReentrantLock和ReentrantReadWriteLock. 锁是什么? 并发编程的时候,比如说有一个业务是读写操作,那多个线程执行这个业务就会造成已经写入的数据又写一遍,就会造成数据错乱. 所以需要引入锁,进行数据同步,强制使得该业务执行的时候只有一个线程在执行,从而保证不会插入多条重复

在探讨可重入锁之后,接下来学习阻塞队列,这边篇文章也是断断续续的写了很久,因为最近开始学ssm框架,准备做一个自己的小网站,后续可能更新自己写网站的技术分享. 请尊重作者劳动成果,转载请标明原文链接: http://www.cnblogs.com/superfj/p/7757876.html 阻塞队列是什么? 首先了解队列,队列是数据先进先出的一种数据结构.阻塞队列,关键字是阻塞,先理解阻塞的含义,在阻塞队列中,线程阻塞有这样的两种情况: 1.当阻塞队列为空时,获取队列元素的线程将等待,直到该则

抢红包的需求分析 抢红包的场景有点像秒杀,但是要比秒杀简单点.因为秒杀通常要和库存相关.而抢红包则可以允许有些红包没有被抢到,因为发红包的人不会有损失,没抢完的钱再退回给发红包的人即可.另外像小米这样的抢购也要比淘宝的要简单,也是因为像小米这样是一个公司的,如果有少量没有抢到,则下次再抢,人工修复下数据是很简单的事.而像淘宝这么多商品,要是每一个都存在着修复数据的风险,那如果出故障了则很麻烦. 淘宝的专家丁奇有个文章有写到淘宝是如何应对秒杀的:<秒杀场景下MySQL的低效–原因和改进> htt

本文如有不对之处,欢迎各位拍砖扶正.另源码在文章最下面,大家下载过后先还原一下nuget包,需要改一下redis的配置,rabbitmq的配置以及Ef的连接字符串.另外使用的是CodeFirst,先update-database生成数据库后再进行操作 高并发 高并发一直是网站上线后会遇到的一个严峻的考验,渡过了一切都好,渡不过就是宕机. 在电商时代如此发达的今天,高并发无此不在双十一 .618.双十二,还有雷猴王的某米手机抢购.首先我们要分析高并发究竟会给我们开发者带来什么样的挑战 大量的请求,

1.为什么MQ能解决高并发环境下的消息堆积问题? MQ消息如果堆积,消费者不会立马消费所有的消息,不具有实时性,所以可以解决高并发的问题. 性能比较好的消息中间件:Kafka.RabbitMQ,RocketMQ. 2.什么情况下会产生消息丢失的现象? 消息队列满了的情况下. 3.如何解决消息丢失的问题? (1)生产者可以采用重试机制.因为消费者会不停的消费消息,可以重试将消息放入队列. 如果还是不行,可以将消息记录到数据库,后期做补偿.(不太推荐,不方便) (2)死信队列,可以理解为备胎.(推荐

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

本文原题为“一套高可用群聊消息系统实现”,由作者“于雨氏”授权整理和发布,内容有些许改动,作者博客地址:alexstocks.github.io.应作者要求,如需转载,请联系作者获得授权. 一.引言 要实现一整套能用于大用户量.高并发场景下的IM群聊,技术难度远超IM系统中的其它功能,原因在于:IM群聊消息的实时写扩散特性带来了一系列技术难题. 举个例子:如一个2000人群里,一条普通消息的发出问题,将瞬间写扩散为2000条消息的接收问题,如何保证这些消息的及时.有序.高效地送达,涉及到的技术问

Java高并发--消息队列 主要是学习慕课网实战视频<Java并发编程入门与高并发面试>的笔记 举个例子:在购物商城下单后,希望购买者能收到短信或者邮件通知.有一种做法时在下单逻辑执行后调用短信发送的API,如果此时服务器响应较慢.短信客户端出现问题等诸多原因购买者不能正常收到短信,那么此时是不断重试呢还是直接放弃发送呢?不管选择哪一种,在实现上都会变得复杂. 消息队列是如何解决的呢?可以讲发送短信这个过程封装成一条消息,发送到消息队列,消息队列按照一定顺序依次处理队列中的消息,在某一个时刻就

JDK5中添加了新的java.util.concurrent包,相对同步容器而言,并发容器通过一些机制改进了并发性能.因为同步容器将所有对容器状态的访问都串行化了,这样保证了线程的安全性,所以这种方法的代价就是严重降低了并发性,当多个线程竞争容器时,吞吐量严重降低.因此JDK5开始针对多线程并发访问设计,提供了并发性能较好的并发容器,引入了java.util.concurrent包.与Vector和Hashtable.Collections.synchronizedXxx()同步容器等相比,ut