以github登录认证为例,说明如何通过mvc三部分的配合,实现这个功能. 要实现的功能:首页判断用户是否登录,如果没有登录,显示登录界面,用户点击按钮进入github登录验证,并保存用户的信息,登录状态:如果已经登录,则显示用户的个人信息. 分析:用户github认证成功后,需要将用户的信息存入数据库中,便于增删查改,用户的登录状态存入缓存中(这里采用session). 下面我们开始建数据库和数据表. github验证成功后,用户的信息如下: mysql的安装和使用方法这里就不在详细说明了,根

1.慢查询 SHOW VARIABLES LIKE '%quer%'

做业务,要懂基本的SQL语句: 做性能优化,要懂索引,懂引擎: 做分库分表,要懂主从,懂读写分离... 数据库的使用,是开发人员的基本功,对它掌握越清晰越深入,你能做的事情就越多. 今天我们用10分钟,重点梳理一遍以下几方面: 数据库知识点汇总: 数据库事务特性和隔离级别: 详解关系型数据库.索引与锁机制: 数据库调优与最佳实践: 面试考察点及加分项. 知识点汇总 一.数据库的不同类型 1.常用的关系型数据库 Oracle:功能强大,主要缺点就是贵 MySQL:互联网行业中最流行的数据库,这不仅

向MySQL发送一个请求时MySQL具体的操作过程 慢查询 1.慢查询 SHOW VARIABLES LIKE '%quer%' 索引优化技巧 1.对于创建的多列索引(复合)索引,只要查询条件使用了最左边的列,索引一般就会被使用. 2.对于使用like的查询,查询如果是“%aaa”.“_aaa”就不会使用索引,“aaa%”就会使用索引. 3.如果条件中有or,则要求or的所有字段都必须有索引,否则不能使用索引. 4.如果列类型是字符串,则一定要在条件中将数据使用引号引起来,否则不使用索引. 5如

转:https://mp.weixin.qq.com/s/RYIiHAHHStIMftQT6lQSgA 做业务,要懂基本的SQL语句: 做性能优化,要懂索引,懂引擎: 做分库分表,要懂主从,懂读写分离... 数据库的使用,是开发人员的基本功,对它掌握越清晰越深入,你能做的事情就越多. 今天我们用10分钟,重点梳理一遍以下几方面: 数据库知识点汇总: 数据库事务特性和隔离级别: 详解关系型数据库.索引与锁机制: 数据库调优与最佳实践: 面试考察点及加分项. 一.数据库的不同类型 1.常用的关系型数

往往大数据量,高并发时, 瓶颈都在数据库上, 好多人都说用数据库的复制,发布, 读写分离等技术, 但主从数据库之间同步时间有延迟.代码的作用在于保证在上端缓存服务失效(一般来说概率比较低)时,形成倒瓶颈,从而能够保护数据库,数据库宕了,才是大问题(比如影响其他应用). 假设(非完全正确数据,仅做示例):每秒支持10,000,000次查询(千万);一次读库需要耗时:1ms;修改内存变量需要耗时:0.001ms;那么:每秒最终访问的数据库的请求数量 < 1000其他的9,900,000个请求会返回到

var proxy = new EventProxy();var status = "ready";var select = function(callback){ proxy.once("selected",callback); if(status == "ready"){ status = "pending"; db.select("SQL", function(results){ proxy.emit

本博文,保证不用装B的话语和太多专业的语言,保证简单易懂,只要懂JAVAEE开发的人都可以看懂. 本博文发表目的是,目前网上针对Websocket的资料太散乱,导致初学者的知识体系零零散散,学习困难加大.本博加以整理,并且实践. 所用核心技术选型: Tomcat + Spring 4.0.3 + Mongodb(高并发数据库) + SpringQueue(消息队列)+ ActiveMQ (消息队列) + Spring-data-Mongo + Servlet 3.0 +Spring-Websoc

了不起的Node.js: 将JavaScript进行到底(Web开发首选,实时,跨多服务器,高并发) Guillermo Rauch 编   赵静 译 ISBN 978-7-121-21769-2 2014年1月出版 定价:79.00元 320页 16开 编辑推荐 Node.js是一个由JavaScript书写而成的强大的web开发框架,它让开发强壮的.伸缩性良好的服务端web应用变得更加简单,容易.本书向你展示了什么是Node以及如何让你在项目中使用它.本书包含大量实际应用中的示例程序,证明了

高并发分布式系统中生成全局唯一(订单号)Id   1.GUID数据因毫无规律可言造成索引效率低下,影响了系统的性能,那么通过组合的方式,保留GUID的10个字节,用另6个字节表示GUID生成的时间(DateTime),这样我们将时间信息与GUID组合起来,在保留GUID的唯一性的同时增加了有序性,以此来提高索引效率,在NHibernate中,COMB型主键的生成代码如下所示: /// <summary> /// 保留GUID的10个字节,用另6个字节表示GUID生成的时间(DateTime)组

Mysql 大数据量高并发的数据库优化 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.

对于抢票.秒杀这种业务,我说说自己对这种高并发的理解吧,这里提出个人认为比较可行的几个方案: 方案一:使用队列来实现 可以基于例如MemcacheQ等这样的消息队列,具体的实现方案这么表述吧 比如有100张票可供用户抢,那么就可以把这100张票放到缓存中,读写时不要加锁. 当并发量大的时候,可能有500人左右抢票成功,这样对于500后面的请求可以直接转到活动结束的静态页面.进去的500个人中有400个人是不可能获得商品的.所以可以根据进入队列的先后顺序只能前100个人购买成功.后面400个人就直

同一套业务逻辑,实现一个webservice中间接口,中间涉及memcached和mogodb的一些操作.分别在Node.js和JAVA平台实现,java代码部署在Tomcat 7.0上,用Apache jmeter进行压力测试.得到的测试结果很是出乎意料,Node.js的高并发优势为什么没有体现出来呢??? 操作系统:CentOS 6.4(虚拟机)内存:1.5GCPU:单核 并发数 100执行次数 10 以下是测试结果 可以看到Node.js的平均执行时间为333毫秒,Tomcat的执行时间为

* { font-family: "Microsoft YaHei" !important } h1 { color: #FF0 } 15套java架构师.集群.高可用.高可扩 展.高性能.高并发.性能优化.Spring boot.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat.Netty.Jvm大型分布 式项目实战视频教程 视频课程包含: 高级Java架构师包含:Spring boot.Spring  cloud.Dubbo.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat

数据库:mysql 数据库的乐观锁:一般通过数据表加version来实现,相对于悲观锁的话,更能省数据库性能,废话不多说,直接看代码 第一步: 建立数据库表: CREATE TABLE `skill_activity` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '活动id', `name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '活动名称', `num` bigint(10) NOT NULL COMMENT '活动数

这篇文章讲了 1.同步异步概念(消去很多疑惑),同步就是一件事一件事的做:sychronized就是保证线程一个一个的执行. 2.我们需要明白,锁机制有两个层面,一种是代码层次上的,如Java中的同步锁,典型的就是同步关键字synchronized ( 线    程级别的).另一个就是数据库层次上的,比较典型的就是悲观锁和乐观锁. 3.常见并发同步案例分析   附原文链接 http://www.cnblogs.com/xiohao/p/4385508.html 对于我们开发的网站,如果网站的访问

今天王总又给我们上了一课,其实mysql处理高并发,防止库存超卖的问题,在去年的时候,王总已经提过:但是很可惜,即使当时大家都听懂了,但是在现实开发中,还是没这方面的意识.今天就我的一些理解,整理一下这个问题,并希望以后这样的课程能多点. 先来就库存超卖的问题作描述:一般电子商务网站都会遇到如团购.秒杀.特价之类的活动,而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增.上千甚至上万人抢购一个商品.然而,作为活动商品,库存肯定是很有限的,如何控制库存不让出现超买,以防止造成不必要的损失是众多电子商务网站

需求说明 在过去单机系统中,生成唯一ID比较简单,可以使用MySQL的自增主键或者Oracle中的sequence, 在现在的大型高并发分布式系统中,以上策略就会有问题了,因为不同的数据库会部署到不同的机器上,一般都是多主实例,而且再加上高并发的话,就会有重复ID的情况了.至于为什么会有重复就不多说了,技术人员都懂的. 本文讲述的案例不仅仅局限于数据库中的ID主键生产,也可以适用于其他分布式环境中的唯一标示,比如全局唯一事务ID,日志追踪时的唯一标示等. 先列出笔者最喜欢的一种全局唯一ID的生成

一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须

转载自:http://www.jb51.net/article/71041.htm 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 一.数据库结构的设计 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而

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