在这里吐槽一句:网上很多文章真是神坑,你不看还好,看了只会问题越来越多,就连之前的问题都没有解决!!! 不多说了,Ribbon作为后端负载均衡器,比Nginx更注重的是请求分发而不是承担并发,可以直接感知后台动态变化来指定分发策略.它一共提供了7种负载均衡策略: 策略名 策略声明 策略描述 实现说明 BestAvailableRule public class BestAvailableRule extends ClientConfigEnabledRoundRobinRule 选择一个最小的并

当多个并发的事务同时访问持久化层的缓存中的相同数据时,会引起并发问题,必须采用必要的事务隔离措施. 在进程范围或集群范围的缓存,即第二级缓存,会出现并发问题.因此可以设定以下4种类型的并发访问策略,每一种策略对应一种事务隔离级别. Hibernate二级缓存的并发访问策略有四种:只读(read-only).非严格读写(nonstrict-read-write).读写(read-write)和事务(transactional).但是目前还没有二级缓存提供者完全支持所有的并发访问策略. 只读(rea

服务器并发处理能力:单位时间内处理的请求数,吞吐率,reqs/s apache的mod_status,显示的 requests/sec,从启动开始的平均计算值.lighttpd的mod_status显示最近5S的吞吐率. 并发用户数:多少个用户同时向服务器发送请求总请求数请求资源描述 100个用户同时发送请求,服务器网卡缓冲区最多有100个等待处理的请求. Httpwatch可以看到浏览器的并发连接. 实际并发用户数位Web服务器当前维护的代表不同用户的文件描述符总数,即并发连接数.Web会限制

volatile既然不足以保证数据同步,那么就必须要引入锁来确保.互斥锁是最常见的同步手段,在并发过程中,当多条线程对同一个共享数据竞争时,它保证共享数据同一时刻只能被一条线程使用,其他线程只有等到锁释放后才能重新进行竞争.对于java开发人员,我们最熟悉的肯定就是用synchronized关键词完成锁功能,在涉及到多线程并发时,对于一些变量,你应该会毫不犹豫地加上synchronized去保证变量的同步性. 在C/C++可直接使用操作系统提供的互斥锁实现同步和线程的阻塞和唤起,与之不同的是,j

Ribbon负载均衡策略 配置 对调用的某个服务启用某种负载策略 1)通过配置文件配置 hello: ribbon: NFLoadBalancerRuleClassName:com.netflix.loadbalancer.RandomRule 1 2 3 2)通过java注解配置 @Configuration public class RibbonConfiguration{ @Bean public IRule ribbonRule(){ //随机负载 return new RandomRu

Ribbon负载均衡策略 配置 对调用的某个服务启用某种负载策略 1)通过配置文件配置 hello: ribbon: NFLoadBalancerRuleClassName:com.netflix.loadbalancer.RandomRule 1 2 3 2)通过java注解配置 @Configuration public class RibbonConfiguration{ @Bean public IRule ribbonRule(){ //随机负载 return new RandomRu

通过多次优化实例来了解选择并发策略的正确姿势 通过模拟浏览器程序的渲染页面(Page-Rendering)功能,为了方便,假设HTML页面只会包含标签文本和图片以及URL; 第一个版本:串行加载页面元素 public class SingleThreadRenderer{ void renderPage(CharSequence source){ renderText(Source); List<ImageData> imageData = new ArrayList<ImageData

一.eureka-server服务中心项目不再创建 二.eureka-common-empdept公共组件项目不再掩饰 三.创建eureka-client-provider-empdept-one提供者项目 3.1 结构如下 pom.xml文件内容如下: <dependencies> <dependency> <groupId>cn.kgc</groupId> <artifactId>eureka-common-empdept</artif

上一篇文章单独介绍了Ribbon框架的使用,及其如何实现客户端对服务访问的负载均衡,但只是单独从Ribbon框架实现,没有涉及spring cloud.本文着力介绍Ribbon的负载均衡机制,下一篇文章再在spring中继承Ribbon. Ribbon负载均衡器 上一篇文章我们已经实现了一个客户端负载均衡请求web服务的示例. 当时,我们留了一个伏笔,其中的负载均衡的规则策略可以定制,那么本文着重研究策略定制这部分内容,其他的ribbon客户端的构建和请求方法请参见上一篇文章. ribbon的负

一.Ribbon中的负载均衡策略 1.Ribbon中支持的负载均衡策略 AvailabilityFilteringRule:过滤掉那些因为一直连接失败的被标记为circuit tripped的后端server,并过滤掉那些高并发的的后端server(active connections 超过配置的阈值) | 使用一个AvailabilityPredicate来包含过滤server的逻辑,其实就就是检查status里记录的各个server的运行状态 RandomRule:随机选择一个server

本文结合hibernate以及JPA标准,对J2EE当前持久层设计所遇到的几个问题进行总结: 第一:事务并发访问控制策略    当前J2EE项目中,面临的一个共同问题就是如果控制事务的并发访问,虽然有些持久层框架已经为我们做了很多工作,但是理解原理,对于我们开发来说还是很有用处的. 事务并发访问主要可以分为两类,分别是同一个系统事务和跨事务访问的并发访问控制,其中同一个系统事务可以采取乐观锁以及悲观锁策略,而跨多个系统事务时则需要乐观离线锁和悲观离线锁.在讨论这四种并发访问控制策略之前,先需要明

本博客的目的:①总结自己的学习过程,相当于学习笔记 ②将自己的经验分享给大家,相互学习,互相交流,不可商用 内容难免出现问题,欢迎指正,交流,探讨,可以留言,也可以通过以下方式联系. 本人互联网技术爱好者,互联网技术发烧友 微博:伊直都在0221 QQ:951226918 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

1.Storm全面.系统.深入讲解,采用最新的稳定版本Storm 0.9.0.1 :   2.注重实践,对较抽象难懂的技术点如Grouping策略.并发度及线程安全.批处理事务.DRPC.Storm Trident均结合企业场景开发案例进行讲解,  让学员觉得简单易懂:   3.分享积累的经验和技巧,从架构的角度剖析场景和设计实现方案:   4.讲师Cloudy具有丰富的电商云平台架构经验,对流计算更是涉足早.沉淀深,课程依然沿用重实践.重实战的风格.     学习课程需要具有: Java基础.

使用EF框架遇到并发时,一般采取乐观并发控制. 1支持并发检验 为支持并发检验,需要对实体进行额外的设置.默认情况下是不支持并发检验的.有以下两种方式: 方式名称 说明 时间戳注解/行版本 使用TimestampAttribute特性,实体的属性必须是byte数组类型 非时间戳注解 使用ConcurrencyCheckAttribute Fluent API 使用StringPropertyConfiguration.IsConcurrencyToken方法 注释 1)时间戳注解 一个类只能有一

//自定义重试次数// @Bean// public Retryer feignRetryer(){// Retryer retryer = new Retryer.Default(100, 1000, 2);// return retryer;// } 如果设置了feginclient的重试次数(2次),那么fegin将会使用轮训的方式重试nextServer. 如果要使用ribbon作为重试,要把feginclient的超时时间配置和重试配置去掉.ribbon: MaxAutoRetries

Spring Cloud 微服务架构学习记录与示例 一.认识Ribbon 首先咱们需要认识下负载均衡,一般分为服务器端负载和客户端负载均衡. 服务器端负载均衡:比如Nginx.F5,请求达到服务器后由负载均衡根据算法将请求转发到目标服务器进行处理. 客户端负载均衡:比如Ribbon,服务消费者会获取一个服务器地址列表,调用前根据负载均衡的算法进行选择某个服务器,然后进行调用. Ribbon是Netfix发布的负载均衡,Eureka一般配合Ribbon进行使用,Ribbon利用从Eureka注册中

1 什么是并发问题. 多个进程或线程同时(或着说在同一段时间内)访问同一资源会产生并发问题. 2 java中synchronized的用法 用法1 public class Test{ public synchronized void print(){ ....; } } 某线程执行print()方法,则该对象将加锁.其它线程将无法执行该对象的所有synchronized块. 用法2 public class Test{ public void print(){ synchronized(thi

悲观者与乐观者的做事方式完全不一样,悲观者的人生观是一件事情我必须要百分之百完全控制才会去做,否则就认为这件事情一定会出问题:而乐观者的人生观则相反,凡事不管最终结果如何,他都会先尝试去做,大不了最后不成功.这就是悲观锁与乐观锁的区别,悲观锁会把整个对象加锁占为自有后才去做操作,乐观锁不获取锁直接做操作,然后通过一定检测手段决定是否更新数据.这一节将对乐观锁进行深入探讨. 上节讨论的Synchronized互斥锁属于悲观锁,它有一个明显的缺点,它不管数据存不存在竞争都加锁,随着并发量增加,且如果

悲观者与乐观者的做事方式完全不一样,悲观者的人生观是一件事情我必须要百分之百完全控制才会去做,否则就认为这件事情一定会出问题:而乐观者的人生观则相反,凡事不管最终结果如何,他都会先尝试去做,大不了最后不成功.这就是悲观锁与乐观锁的区别,悲观锁会把整个对象加锁占为自有后才去做操作,乐观锁不获取锁直接做操作,然后通过一定检测手段决定是否更新数据.这一节将对乐观锁进行深入探讨. 上节讨论的Synchronized互斥锁属于悲观锁,它有一个明显的缺点,它不管数据存不存在竞争都加锁,随着并发量增加,且如果

对于并发控制而言,我们平时用的锁(synchronized,Lock)是一种悲观的策略.它总是假设每一次临界区操作会产生冲突,因此,必须对每次操作都小心翼翼.如果多个线程同时访问临界区资源,就宁可牺牲性能让线程进行等待,所以锁会阻塞线程执行. 与之相对的有一种乐观的策略,它会假设对资源的访问是没有冲突的.既然没有冲突也就无需等待了,所有的线程都在不停顿的状态下持续执行.那如果遇到问题了无锁的策略使用一种叫做比较交换(CAS Compare And Swap)来鉴别线程冲突,一旦检测到冲突产生,就