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

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

php下api接口的并发http请求 ,提高app一个页面请求多个api接口,页面加载慢的问题: func_helper.php/** * 并发http请求 * * [ * 'url' //请求地址 * 'method' //请求类型 默认为 get 请求 * 'params' * ] */if(!function_exists('multi_curl_smt')) { function multi_curl_smt($requests = []) { $response = []; $hand

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

需求:我们先举个某系统验证的列子:(A渠道系统,业务B系统,外部厂商C系统) (1)B业务系统调用A渠道系统,验证传入的手机.身份证.姓名三要素是否一致. (2)A渠道系统再调用外部厂商C系统. (3)A渠道系统将结果返回给B业务系统. 这3个过程中,(2)过程,调用外部厂商是需要计费的. 当B业务系统并发量很高时,有100笔相同的三要素校验,由于是相同的三要素,A渠道只要调用一次厂商即可知道结果.为了防止在某一请求还没响应结束的同时,其他请求也去调用外部系统,这个时候就需要加锁处理 分布式锁的

需求: 我们先举个某系统验证的列子:(A渠道系统,业务B系统,外部厂商C系统)(1)B业务系统调用A渠道系统,验证传入的手机.身份证.姓名三要素是否一致.(2)A渠道系统再调用外部厂商C系统.(3)A渠道系统将结果返回给B业务系统. 这3个过程中,(2)过程,调用外部厂商是需要计费的.当B业务系统并发量很高时,有100笔相同的三要素校验,由于是相同的三要素,A渠道只要调用一次厂商即可知道结果.为了防止在某一请求还没响应结束的同时,其他请求也去调用外部系统,这个时候就需要加锁处理 分布式锁的特点

使用背景:在使用app或者pc网页时,可能由于网络原因,api接口可能被前端调用一个接口重复2次的情况,但是请求内容是一样的.这样在同一个短暂的时间内,就会有两个相同请求,而程序只希望处理第一个请求,第二个请求是重复的.比如创建订单,相同内容可能出现两次, 这样如果接口不处理,可能用户会创建2个订单. 分布式锁的接口幂等性实现 基于Redis实现分布式锁(前提是单台Redis),如果是多台Redis集群,可能有非同步的异常情况. 实现思路: 利用redis的setnx(key, value):“

siege -c 255 -r 2555 "http://10.1.1.6:3001/decode POST <./api.json" -t 100s

ID生成器是指能产生不重复ID服务的程序,在后台开发过程中,尤其是分布式服务.微服务程序开发过程中,经常会用到,例如,为用户的每个请求产生一个唯一ID.为每个消息产生一个ID等等,ID生成器也是进行无状态服务开发的重要需求之一. ID生成器有其特殊要求: (1)    产生的ID不能重复,在任何情况下产生的ID都不能重复,例如:在ID生成器程序重启之后,ID生成器产生的新ID不能与重启之前产生的ID重复: (2)    ID尽可能短小,由于很多情况下,ID需要被存储或者传输,因此在满足ID不重复

朱晔的互联网架构实践心得S2E6:浅谈高并发架构设计的16招 概览 标题中的高并发架构设计是指设计一套比较合适的架构来应对请求.并发量很大的系统,使系统的稳定性.响应时间符合预期并且能在极端的情况下自动调整为相对合理的服务水平.一般而言我们很难用通用的架构设计的手段来解决所有问题,在处理高并发架构的时候也需要根据系统的业务形态有针对性设计架构方案,本文只是列出了大概可以想到一些点,在设计各种方案的时候无非是拿着这些点组合考虑和应用. 有很多高并发架构相关的文章都是在介绍具体的技术点,本文尝试从根

Java生鲜电商平台-SpringCloud微服务架构高并发参数优化实战 一.写在前面 在Java生鲜电商平台平台中相信不少朋友都在自己公司使用Spring Cloud框架来构建微服务架构,毕竟现在这是非常火的一门技术. 如果只是用户量很少的传统IT系统,使用Spring Cloud可能还暴露不出什么问题. 如果是较多用户量,高峰每秒高达上万并发请求的互联网公司的系统,使用Spring Cloud技术就有一些问题需要注意了. 二.场景引入,问题初现 朋友A的公司做互联网类的创业,组建了一个小型研

背景介绍 这几年一直在摸索一种框架,足够简单,又能应付很多高并发高性能的需求.研究过一些框架思想如DDD DCI,也实践过CQRS框架. 但是总觉得复杂度高,门槛也高,自己学都吃力,如果团队新人更难接受.所以自从写了最简单的BaseContext类之后很长一段时间内都没有加任何代码.(basecontext只有10行内代码) 之前有个秒杀业务要做,用了MVC的异步Action队列处理请求,感觉还是蛮不错,所以跟另外一位同事一同把这个功能整合进这个baseContext里面,既没有用第三方的Que

http://blog.csdn.NET/ghj1976/article/details/27996095 典型的两个现实案例: 我们先看两个用Go做消息推送的案例实际处理能力. 360消息推送的数据: 16台机器,标配:24个硬件线程,64GB内存 Linux Kernel 2.6.32 x86_64 单机80万并发连接,load 0.2~0.4,CPU 总使用率 7%~10%,内存占用20GB (res) 目前接入的产品约1280万在线用户 2分钟一次GC,停顿2秒 (1.0.3 的 GC

Linux操作系统内核参数优化 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = net.ipv4.ip_local_port_range = net.ipv4.tcp_tw_recycle = net.ipv4.tcp_tw_reuse = net.ipv4.tcp_syncookies = net.core.somaxconn = net.core.netdev_max_backlog = net.ipv4.tcp_max_orphans = net.ipv4.tcp_max_sy

前言 其实所谓的高并发,如果你要理解这个问题呢,其实就得从高并发的根源出发,为啥会有高并发?为啥高并发就很牛逼? 说的浅显一点,很简单,就是因为刚开始系统都是连接数据库的,但是要知道数据库支撑到每秒并发两三千的时候,基本就快完了.所以才有说,很多公司,刚开始干的时候,技术比较 low,结果业务发展太快,有的时候系统扛不住压力就挂了. 当然会挂了,凭什么不挂?你数据库如果瞬间承载每秒 5000/8000,甚至上万的并发,一定会宕机,因为比如 mysql 就压根儿扛不住这么高的并发量. 所以为啥高并

此教程不涉及整合spring整合redis,可另行查阅资料教程. 代码: RedisLock package com.cashloan.analytics.utils; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.Re

Tengine Tengine介绍 Tengine是由淘宝网发起的Web服务器项目.它在Nginx的基础上,针对大访问量网站的需求,添加了很多高级功能和特性. Tengine的性能和稳定性已经在大型的网站如淘宝网,天猫商城等得到了很好的检验. 它的最终目标是打造一个高效.稳定.安全.易用的Web平台. 官网:http://tengine.taobao.org 官方文档:http://tengine.taobao.org/documentation_cn.html Tengine特性 继承Ngin

电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战.如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态.我们现在一起

1.引言   达达创立于2014年5月,业务覆盖全国37个城市,拥有130万注册众包配送员,日均配送百万单,是全国领先的最后三公里物流配送平台. 达达的业务模式与滴滴以及Uber很相似,以众包的方式利用社会闲散人力资源,解决O2O最后三公里即时性配送难题(2016年4月,达达已经与京东到家合并). 达达的业务组成简单直接——商家下单.配送员接单和配送,也正因为理解起来简单,使得达达的业务量在短时间能实现爆发式增长.而支撑业务快速增长的背后,正是达达技术团队持续不断的快速技术迭代的结果,本文正好借

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

使用场景描述: 网络请求中经常会遇到发送的请求,服务端响应是成功的,但是返回的时候出现网络故障,导致客户端无法接收到请求结果,那么客户端程序可能认为判断为网络故障,而重复发送同一个请求.当然如果接口中定义了请求结果查询接口,那么这种重复会相对少一些.特别是交易类的数据,这种操作更是需要避免重复校验.另外一种情况是用户过于快速的点击界面按钮,产时连续的相同内容请求,那么后端也需要进行过滤,这种一般出现在系统对接上,无法去控制第三方系统的业务逻辑,需要从自身业务逻辑里面去限定. 其他需求描述: 这类