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):“

akka actor, akka cluster akka是一系列框架,包括akka-actor, akka-remote, akka-cluster, akka-stream等,分别具有高并发处理模型--actor模型,远程通信,集群管理,流处理等功能. akka支持scala和java等JVM编程语言. akka actor akka actor是一个actor模型框架.actor模型是一种将行为定义到actor,actor间通过消息通信,消息发送异步进行,消息处理(在actor内)同步有序

java并发编程笔记(十一)--高并发处理思路和手段 扩容 垂直扩容(纵向扩展):提高系统部件能力 水平扩容(横向扩容):增加更多系统成员来实现 缓存 缓存特征 命中率:命中数/(命中数+没有命中数) 一.影响因素 业务场景和业务需求 缓存的设计(粒度和策略) 缓存的容量和基础设施 二.缓存分类和应用场景 本地缓存:编程实现(成员变量,局部变量,静态变量).Guava Cache 分布式缓存:Memcache.Redis 三.常用组件 Guava Cache public class Guava

介绍 作为常用的http协议服务器,tomcat应用非常广泛.tomcat也是遵循Servelt协议的,Servelt协议可以让服务器与真实服务逻辑代码进行解耦.各自只需要关注Servlet协议即可. 对于tomcat是如何作为一个高性能的服务器的呢?你是不是也会有这样的疑问? tomcat是如何接收网络请求? 如何做到高性能的http协议服务器? tomcat从8.0往后开始使用了NIO非阻塞io模型,提高了吞吐量,本文的源码是tomcat 9.0.48版本 接收Socket请求 org.ap

秒杀活动 在一般的网络商城中我们会经常接触到一些高并发的业务状况,例如我们常见的秒杀抢购等活动, 在这些业务中我们经常需要处理一些关于请求信息过滤以及商品库存的问题. 在请求中比较常见的状况是同一用户发出多次请求或者包含恶意的攻击,以及一些订单的复购等情况. 而在库存方面则需要考虑超卖这种状况. 下面我们来模拟一个简单可用的并发处理. 直接上代码 代码的流程 1.模拟用户请求,将用户写入redis队列中 2.从用户中取出一个请求信息进行处理(可以在这个步骤做更多的处理,请求过滤,订单复购等) 3

1. 大型电商系统高流量系统设计 场景: 大量电商系统每天要处理上亿请求,其中大量请求来自商品访问.下单.商品的详情是时刻变化,由于请求量过大,不会频繁去服务端获取商品信息,导致服务器压力极大.需要用到多级缓存.异步处理.负载均衡等方式来实现 解决: 评估哪些页面是活跃的,即用户查看使用较多的页面.页面里面包括静态资源和数据.动态数据等,划分层次,把静态资源存放到负载均衡服务器中缓存,如Nginx本地缓存.页面中的动态数据分为热点数据.非热点数据.实时数据.非实时数据等.把非热点数据.热点数据.

WCF实例化模式与高并发控制 1.实例化模式InstanceModel 1.1 PerCall:单调模式 每次调用都会产生一个实例 例[ServiceBehavior(InstanceContextMode=InstanceContextMode.PerCall)] 1.2 PerSession会话模式 每次调用都有同一个服务进行处理 [ServiceBehavior(InstanceContextMode=InstanceContextMode.PerSession)] 1.3 SingleT

背景: 最近公司游戏开发需要知道游戏加载的流失率.因为,我们做的是网页游戏.玩过网页游戏的人都知道,进入游戏前要加载一些资源.最后才能到达创建角色的游戏界面.我们有一个需求就是要统计在加载过程中还未到达角色创建界面而流失的用户数量. 我们在加载开始就进行统计人数,加载完成之后再记录人数.这样,通过用加载前的人数减去成功加载后的人数.就知道了加载的流失率.就可以知道游戏是否还要继续优化加载过程,降低用户加载游戏率. 由于,我们的量都是从*主流的合作媒体进行导量过来.所以,并发非常高,据粗略计算应该

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

本文来源于caoz梦呓公众号高并发专辑,以图形化.松耦合的方式,对互联网高并发问题做了详细解读与分析,"技术在短期内被高估,而在长期中又被低估",而不同的场景和人员成本又导致了巨头的方案可能并不适合创业公司,那么如何保证高并发问题不成为创业路上的拦路虎,是每一个全栈工程师.资深系统工程师.有理想的程序员必备的技能,希望本文助您寻找属于自己的"成金之路",发亮发光.   目录: 场景及解决方法解读 认识负载 数据跟踪 脑图.caoz大神公众号分享 参考资料   秉承知

转自:http://blog.csdn.net/zhangzeyuaaa/article/details/44542161 java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF.尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的.一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降.常

https://github.com/puma/puma 在开发和产品环境下,Puma是一个简单,快速,多线程,并高并发highly concurrent HTTP1.1server for Ruby/Rack程序. 什么是多线程? multithreading 指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术.从而整体提升处理效能. 软件多线程:即使处理器只能运行一个线程,但操作系统可以通过快速在不同线程之间进行切换,由于间隔时间很小,给用户造成一种多个线程同时运行的假象.这样的程序运行机制被称为

一． 完成端口的优点 1. 我想只要是写过或者想要写C/S模式网络服务器端的朋友,都应该或多或少的听过完成端口的大名吧,完成端口会充分利用Windows内核来进行I/O的调度,是用于C/S通信模式中性能最好的网络通信模型,没有之一:甚至连和它性能接近的通信模型都没有. 2. 完成端口和其他网络通信方式最大的区别在哪里呢? (1) 首先,如果使用“同步”的方式来通信的话,这里说的同步的方式就是说所有的操作都在一个线程内顺序执行完成,这么做缺点是很明显的:因为同步的通信操作会阻塞住来自同一个线程的任

--近期有一个需要运用多线程的项目,会有并发概率,所以写了一份代码,可能有写地方还不完善,后续有需求在改 1 /// <summary> /// 并发对象 /// </summary> public class MeterAsyncQueue { public MeterAsyncQueue() { MeterInfoTask = new MeterInfo(); } public MeterInfo MeterInfoTask { get; set; } } public cla

利用redis的单线程特性 setnx       (SET if Not eXists) 命令在指定的 key 不存在时,为 key 设置指定的值. getset 自动将key对应到value并且返回原来key对应的value.如果key存在但是对应的value不是字符串,就返回错误.   redis控制秒杀逻辑   场景 假设10000用户抢10件商品 key 为 kill_goods_id value 为 时间戳+过期时间(N秒) 1484567899   加锁 (返回bool值) 1.

http://www.php1.cn/Content/MySQL_DaShuJuGaoBingFaChuLiZhi_-_ChaXunDeYouHua.html

环境: centos 6.5 GraphicsMagick 下载安装 准备环镜: 需要依赖zlib图片操作函数库 下载地址:http://www.zlib.net/ 编译安装 .tar.gz cd zlib- ./configure make & make install yum安装libjpeg libpng依赖 yum install libjpeg libjpeg-devel libpng libpng-devel 下载GraphicsMagick wget http://sourcefo

线程安全概念:当多个线程访问某一个类(对象或方法)时,这个对象始终都能表现出正确的行为,那么这个类(对象或方法)就是线程安全的. 分析:当多个线程访问myThread的run方法时,以排队的方式进行处理(这里排对是按照CPU分配的先后顺序而定的),一个线程想要执行synchronized修饰的方法里的代码:1 尝试获得锁 2 如果拿到锁,执行synchronized代码体内容:拿不到锁,这个线程就会不断的尝试获得这把锁,直到拿到为止,而且是多个线程同时去竞争这把锁.(也就是会有锁竞争的问题) s

总体思想:短, 少, 分流 短: 1.页面静态化, 2.使用缓存 3.使用存储过程, 对于处理一次请求需要多次访问数据库的操作, 将操作整合到存储过程, 这样只需要一次数据库访问 4.延迟修改, 将修改请求保存到内存中, 但可能会断电丢失数据 5.使用索引 少: 1.分表, 但应尽量避免多表关联查询 2.分离活跃数据,可将活跃数据分到一个表上, 查询的时候先从活跃数据里面查 3.数据库层面的分块操作 分流: 1.将并发请求分配到不同服务器上, 2.分布式,把单次请求的多项业务分配到多个服务器上

先恶补一下知识点,上节回顾 上下文切换:当CPU从执行一个线程切换到执行另外一个线程的时候,它需要先存储当前线程的本地的数据,程序指针等,然后载入另一个线程的本地数据,程序指针等,最后才开始执行.这种切换称为"上下文切换"("context switch") CPU会在一个上下文中执行一个线程,然后切换到另外一个上下文中执行另外一个线程,上下文切换并不廉价.如果没有必要,应该减少上下文切换的发生 进程: 一个程序需要运行所需的资源的集合每个进程数据是独立的每个进程里

收集前人的经验.加速学习,解决工作中的难题. 一.代码优化(包括sql语句的优化), 合理的使用索引,避免整表查询.二.日常海量数据处理我用文件缓存,文件缓存分两种,第一种是最常见的生成html静太文件,除非数据有变动不然是不会查询数据库,其次.html文件更容易被搜索引擎收录,生成静太缓存也是有讲究的,最好是把生成的文件分布一下,别把生成的几百万个文件都放在一个目录里.第二种是对于使用高频率的数据生成数据缓存,如商城网站中的分类列表,把分类数据表中所有数据以数组或其它方式存放在一个文件中,需要