Spring Boot应用支持的最大并发量是多少? Spring Boot 能支持的最大并发量主要看其对Tomcat的设置,可以在配置文件中对其进行更改.当在配置文件中敲出max后提示值就是它的默认值. 我们可以看到默认设置中,Tomcat的最大线程数是200,最大连接数是10000. 并发量指的是连接数,还是线程数? 当然是连接数. 200个线程如何处理10000条连接? Tomcat有两种处理连接的模式,一种是BIO,一个线程只处理一个Socket连接,另一种就是NIO,一个线程处理多个So

今天被问到一个问题,如果你在阿里云上部署了一个IIS服务器,此时如果有成千上万的客户端来访问,你将如何设计?我东扯扯西谈谈,说加个线程池来处理,在加个请求队列.当时觉得说的没有问题,现在想想,服务器自己就有这些东西,我想面试官要的是如何在IIS中设置高并发,而不是说实现....因此总结了一下,收集了一些不错的资源.不过首先,我们需要分享下服务器的一般设计实现原理: 一个线程池,一个请求队列这是用来处理并发请求的,而基本的TCP套接字设计我就不说了.因此,线程池就是用来处理并发请求的,目前的主流服

写在前面 事情是这样的,今年疫情期间,我在某云购买了一套服务器,做什么呢?不是用来部署项目,也不是用来搭建网站,而是用来做代码备份和管理.没错,都是我个人的代码,也许你会说,你个人能有多少代码啊?确实不多,备份的都是我在GitHub上开源的个人作品.为何做这个备份管理?原因就是谁TM能保证某国哪天不会限制我们使用GitHub呢? 小伙伴们可以关注[冰河技术]微信公众号,回复[Git]领取Git安装包. 部署私有Git服务 说干就干,下单,付款一气呵成,接下来就是搭建企业级的私有Git服务.搭建完

介绍   在项目开发中,经常遇到定时任务,今天通过自定义多线程池总结一下SpringBoot默认实现的定时任务机制. 定时任务模板 pom依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> </dependency> <depend

抱歉,又是一篇流水账,在排查问题的焦头烂额中写博客的确是一个挑战,望大家见谅. 今天园友溪源More发了一篇博文博客园翻车启示录,而翻车之后的最新进展是——昨天下午我们又把 .net core 引擎的博客越野车开上了高速,现在依然行驶在高速上,今天上午我们边开车边给车换了个底盘,把 windows 换成了 linux(见页脚"Powered by .NET Core 3.0 Preview 8 on Linux"),从中发现虽然车勉强能开,但修车任务艰巨. 流水账开始. 昨天下午,部署

http://v.qq.com/boke/page/z/w/s/z0110e15rws.html http://weibo.com/codebox

一直在关注研究.net下的并发处理,之前也发布过几篇文章,今天就都整理下. 使用BlockingCollection来做并发处理,同时增加并发队列来做并发处理时的退出判断: 你真的知道.NET Framework中的阻塞队列BlockingCollection的妙用吗? 项目开发中应用并发的一二事 不加任何的变量或是内存,直接使用原子锁来判断并发处理时的退出判断: 使用Interlocked在多线程下进行原子操作,无锁无阻塞的实现线程运行状态判断 关于并发下内存及CPU使用情况的思考 阻塞队列,

本文是<如何做好性能压测>系列专题分享的第四期,该专题将从性能压测的设计.实现.执行.监控.问题定位和分析.应用场景等多个纬度对性能压测的全过程进行拆解,以帮助大家构建完整的性能压测的理论体系,并提供有例可依的实战. 该系列专题分享由阿里巴巴 PTS 团队出品,欢迎在文末处加入性能压测交流群,参与该系列的线上分享. 第一期:<压测环境的设计和搭建>,点击这里.第二期:<性能压测工具选型对比>,点击这里.第三期:<阿里巴巴在开源压测工具 JMeter 上的实践和优化

这次我们来简单说说分布式锁,我记得过去我也过一篇JMM的内存一致性算法,就是说拿到锁的可以继续操作,没拿到的自旋等待. 思路与场景 我们在Zookeeper中提到过分布式锁,这里我们先用redis实现一个简单的分布式锁,这里是我们一个简单的售卖减库存的小实例,剩余库存假设存在数据库内. @GetMapping(value = "/getLock") public String getLock() { int stock = Integer.parseInt(stringRedisTem

人生终将是场单人旅途,孤独之前是迷茫,孤独过后是成长. 楔子 先给大家说声抱歉,最近一周都没有发文,有一些比较要紧重要的事需要处理. 今天正好得空,本来说准备写SpringIOC相关的东西,但是发现想要梳理一遍还是需要很多时间,所以我打算慢慢写,先把MQ给写了,再慢慢写其他相关的,毕竟偏理论的东西一遍要比较难写,像MQ这种偏实战的大家可以clone代码去玩一玩,还是比较方便的. 同时MQ也是Java进阶不必可少的技术栈之一,所以Java开发从业者对它是必须要了解的. 现在市面上有三种消息队列比较

2021升级版SpringCloud教程从入门到实战精通「H版&alibaba&链路追踪&日志&事务&锁」 教程全目录「含视频」:https://gitee.com/bingqilinpeishenme/Java-Wiki 微服务基本概念 架构的演变 为什么会有微服务? 假如回到10年前,一天张三入职了电商企业-并夕夕商城. 公司初创,人比较少,公司网站的用户也很少,公司只有一个工程师 项目架构比较简单 1.单体架构 image-20200317144318312

背景 很多初级php甚至中级php都会陷入框架选择困难症,要么必须使用什么框架,要么一定不使用什么框架,而对框架的选择带来的效益和负担的成本并不是很清晰 框架大概分为以下这些 1. 简单轻量:tp,ci (类似tp这种所谓很菜的框架在国内毫无疑问很流行) 2. 号称优秀框架,大而全重量,各种面向对象设计模式,与时俱进,风靡全球:yii, laravel 等 3. api框架:lumen,slim 4. c编写底层的框架:Phalcon, yaf,swoole框架,腾讯PSF等 5. 个人开发,非

RESTful接口 互联网发展至今,催生出了很多丰富多彩的应用,极大地调动了人们对这些应用的使用热情.但同时也为互联网应用带来了严峻的考验.具体体现在以下几个方面: 1.     部署方式的改变:当用户量不多的情况下,可能只需部署一台服务器就可以解决问题,但是当很多用户的情况下,为抗住高并发访问,需要组成应用集群对外提供服务: 2.     应用构建的改变:很多应用采用了多种技术解决方案,不同编程语言(如C,Java,Python),所以很难采用传统应用构建模式将不同模块整合进来: 3.    

目录 自己动手实现一个简易版本的web框架 手撸一个web服务端 根据请求 url 做不同的响应处理 基于wsgiref模块实现服务端 用wsgiref 模块的做的两件事 拆分服务端代码 支持新的请求地址(添加新页面/新功能) 动态静态网页--拆分模板文件 返回静态页面--案例 实现返回时间--插值思路(动态页面) 利用 jinja2 模块实现动态页面 安装 jinja2 初步使用 案例--展示字典信息 进阶案例--渲染数据库数据到页面 推导流程与小总结 流程图 小扩展 python三大Web主

微服务简介 一.spring boot和spring cloud 的关系 spring boot来写各个拆分出来的微服务,spring  cloud把各个微服务联系起来,比如各个微服务通过eurke找到对方 spring cloud还提供很多微服务解决方案,比如网关.安全.熔断降级 二.如何来设计微服务 1.服务拆分2.服务注册:一个单体架构拆分成多个微服务之后,一个服务怎么知道另一个服务的存在呢,或者怎么找到另一个服务,就需要服务注册3.服务发现:需要找到另一个服务的时候,可以通过服务的名称去

1.普通的秒杀查库减库存: <?php /** 100个用户同时访问100次会出现超卖 **/ //连接数据库 $dsn = "mysql:host=localhost;dbname=ceshi"; $db = new PDO($dsn, 'root', 'root'); //价格 $price=10; //用户id $user_id=1; //商品id $goods_id=1; //skuid $sku_id=11; //数量 $number=1; //生成唯一订单 funct

一．存储引擎场景 1.InnoDB 用于事务处理应用程序,支持外键和行级锁.如果应用对事物的完整性有比较高的要求,在并发条件下要求数据的一致性,数据操作除了插入和查询之外,还包括很多更新和删除操作,那么InnoDB存储引擎是比较合适的.InnoDB除了有效的降低由删除和更新导致的锁定,还可以确保事务的完整提交和回滚,对于类似计费系统或者财务系统等对数据准确要求性比较高的系统都是合适的选择. 2.MyISAM 如果应用是以读操作和插入操作为主,只有很少的更新和删除操作,并且对事务的完整性.并发性要

几个重要的概念: web的本质: 浏览器中输入网址敲回车发生了几件事? 1.浏览器向服务端发送请求 2.服务端接收请求 3.服务端返回相应的响应 4.浏览器接收响应  根据特定的规则渲染页面展示给用户看 HTTP协议: 超文本传输协议,规定了浏览器与服务端之间消息传输的数据格式 四大特性: 1.基于请求响应 2.基于TCP/IP之上的作用于应用层的协议 3.无状态(服务端无法保存用户的状态,多次请求,任然不记住,还如初见) 4.无连接(请求来一次就响应一次,之后就立马断开连接,两者之间就不再有任

前言 秒杀的业务场景广泛存在于电商当中,即有一个倒计时的时间限制,当倒计时为0时,秒杀开始,秒杀之后持续很小的一段时间,而且秒杀的商品很少,因此会有大量的顾客进行购买,会产生很大的并发量,从而创造技术难点 本章将编写一个不涉及并发操作的秒杀逻辑实现,包括商品页面,详情页面,以及订单页面. 首先,当用户登录之后,跳转到商品页面,罗列了所有可以秒杀的商品. @Autowired private GoodsService goodsService; @RequestMapping("/to_list&

分布式唯一ID介绍 分布式系统全局唯一的 id 是所有系统都会遇到的场景,往往会被用在搜索,存储方面,用于作为唯一的标识或者排序,比如全局唯一的订单号,优惠券的券码等,如果出现两个相同的订单号,对于用户无疑将是一个巨大的bug. 在单体的系统中,生成唯一的 id 没有什么挑战,因为只有一台机器一个应用,直接使用单例加上一个原子操作自增即可.而在分布式系统中,不同的应用,不同的机房,不同的机器,要想生成的 ID 都是唯一的,确实需要下点功夫. 一句话总结: 分布式唯一ID是为了给数据进行唯一标识.

最近无事学习一下,用springboot+dubbo+flume+kafka+storm+redis做了一个简单的scenic系统 scenicweb:展现层,springboot+dubbo scenicservice:业务层(向展现层提供数据),dubbo+redis scenic:数据统计,kafka+storm+redis统计数据 服务器:2台 192.168.252.110 genLog.sh(产生日志) flume-1(收集日志,sink到kafka:192.168.252.110: