项目压测中常常需要分析业务模型，通过线上流量占比计算出不同业务下的接口访问比例，然后脚本中设置比例进行混压，模拟线上用户访问场景。常用的混压比例配置方法有两种：多线程设置不同并发和吞吐量控制器。
生产环境压测验证某段链路或组件的新建连接数能力时，往往需要设置很高的并发，但这种操作存在一定风险和问题，若系统设置限流值，高并发场景下容易触发限流导致接口错误率升高，同时也存在将生产环境打挂的风险；本文主要说明如何通过Jmeter脚本避免以上问题
Coding平台是大家比较常用以及熟悉的压测方式，本文的目的是将coding平台与TCPS平台在操作成本和压测结果等方面上进行对比，让大家对TCPS平台有更直观的印象。
我第一反应是增加, 毕竟事务变多了, 写的数据肯定多了卅, 那iops肯定增加卅.
作者：darminzhou，腾讯 CSIG 前端开发工程师 导语：HTTP/2 中，是否还需要减少请求数？来看看实验数据吧。 1. 背景 随着网站升级 HTTP/2 协议，在浏览页面时常常会发现页面的请求数量很大，尤其是小图片请求，经典的雅虎前端性能优化军规中的第 1 条就是减少请求数，在 HTTP/1.1 时代合并雪碧图是这种场景减少请求数的一大途径，但是现在这些图片是使用 HTTP/2 协议传输的，这种方式是否也适用？另外，在都使用 HTTP/2 的情况，在浏览器并发这么多小图片请求时，是否会影响
手机号码前后加空格，86，086，0086，+86，0，00，/r,/n, 以及特殊符号等
本文一共分析了三个案例，分别介绍并发系统中的共享资源并发访问、计算型密集型任务缓存访问 、单一热点资源峰值流量问题和解决方案。 Q1：订票系统，某车次只有一张火车票，假定有1w个人同时打开12306网站来订票，如何解决并发问题？ A1： 首先介绍数据库层面的并发访问，解决的办法主要是乐观锁和悲观锁。 乐观锁 假设不会发生并发冲突，只在提交操作时检查是否违反数据完整性。 乐观锁使用一个自增的字段表示数据的版本号（或者timestamp），更新的时候检查版本号是否一致，比如数据库中版本号为4，更新时版本号使用
在之前同步版本的应用中，对于示例图片的马赛克处理，需要几秒时间才能完成，我们可以通过并发编程来提升这个性能。
本文主要根据作者的个人经历和需求，推荐了一些Java后端开发人员需要阅读的书籍，这些书籍涵盖了从入门到进阶，包括基础、设计模式、框架、性能优化、工具、团队管理、养生等方面。作者认为作为程序员，不要吝啬对自己的投资，只有强大自己才能更好地赚钱，并建议每年都要买几本书籍进行自我提升。
上面这种写法应该很常见，代码很简单，假设上面每个步骤耗时200ms，此接口总共耗时>=600毫秒，其他还涉及到网络传输耗时，估计总共会在700ms左右，此接口有没有优化的空间，性能能够提升多少？我们一起来挑战一下。
通过对某业务用户登录接口进行并发测试，模拟用户真实场景，发现服务器存在的服务瓶颈，辅助提升产品稳定性。
答：这是JMeter脚本中配置的线程组。在JMeter中打开这个脚本是这样的（见下图），在平台中可以通过勾选来启用或者禁用任意一个线程组。
什么是结构化并发？日常开发中我们编写的最多就是多线程程序，服务器端应用更是如此，传统的方式都是依靠着操作系统提供的1:1线程方式进行请求处理这对于管理和复用线程有很多挑战，如果一个普通线程大小2MB那么开启1000个线程，几乎是无法完成的，并且管理这些线程的状态也是很复杂的。今天这篇文章要介绍的是结构化并发，就是为解决并发编程中线程并发任务管理，传统的方式非常容易造成管理混乱。结构化并发解决的问题就是对统一的任务和统一作用域下的任务进行管理，可以统一启动和统一关闭，如果读过我之前的Linux进程组那篇文章的话，就完全可以理解是什么意思了，文章地址：Linux 进程树。
大部分的高并发处理基本都是在后端处理，但是在部分特殊情况下，后端无法阻止用户行为，需要前端做配合。例如在抢购、秒杀等场景。
受飞凡电商技术负责人刘兵先生的独家授权，在csdn博客我原创发表《NRedis-Proxy 高性能Redis 中间件服务》的架构原理，以及项目开源介绍。 一、 NRedis-Proxy 介绍
说到优化，大家在收到“优化指标”任务的时候。通常会做两件事情——分析“优化指标”对应的痛点、寻找解决痛点的技术方案并施行。那这样是否就足够了呢？我的答案是否定的。在我的认知里这只是第一层的优化，虽然在结果上往往我们使用更优的技术后确实可以达到更好的优化效果，但却又不那么完美，优化效果还可以做得更好。那究竟缺了什么呢？下面，我会逐步阐述我的优化思路。首先，普遍的优化思路是基础，我们先来看看在普遍的优化思路下，基本的前端高并发策略是怎么样的？
话不多说，我们正式开始。在提升爬虫的速度这方面，最基础、最有效、最直接的操作是什么呢？没错，就是并发请求，如果你的爬虫整个逻辑是顺序执行的，请求的时候永远不会并发，那么你就会遇到像他这样的情况：《小白写了个壁纸的爬虫，能跑起来，但是感觉很慢，不知道怎么回事，请大佬指点》。
hi 各位， 上两周一直都在做泰捷商城这个项目。这个项目的目的就是卖泰捷出品的WEBOX。这是我第一次做有关电子商务的网站。各种头绪。其实原始需求很简单，只卖一件商品，每星期只卖一次。 但是online to offline是从来不是一件简单的事情。因为这一次你所做的事情不仅仅是在线上，而是很多事情要发生在线下的真实世界里。这是一件非常的消耗精力的事情。但人又是生活在现实生活中。比如订单的流转。因为这一次我们不仅仅是做一个订单，而是要把订单真正的转换成工厂生产出来的货物，而且要通过物流公司真正的把货物运送到
在SpringBoot框架中，我们使用最多的是Tomcat，这是SpringBoot默认的容器技术，而且是内嵌式的Tomcat。
集群化构建可以有效提升构建效率，尤其是团队项目比较多或是子项目比较多的时候，可以并发在多台机器上执行构建。
线上频繁出现报警，提示内存被打爆问题，几个服务出现短暂不可用的现象，现就分析过程和解决过程记录如下
（是不是和上面截图差不多 当然 正常流程就是这样子 但是实际设计过程中还有很多坑）
经过四个多月的坚持，《Seckill秒杀系统》终于接近尾声了，也感谢大家这四个多月以来的坚持和陪伴，也相信大家在《Seckill秒杀系统》专栏中，学到了不少知识和技术。接下来，我们就一起对《Seckill秒杀系统》专栏做个总结。
双击活动，然后简单设置一个发起人为本人，即发起人是本人，审批也是本人；这样方便演示，点击保存并发布；这样就可以演示一个简单的提交和审批；
是指在系统中正在运行的一个应用程序。 每个进程之间是独立的，每个进程均运行在其专用且受保护的内存空间内。 比如同时打开QQ、Xcode，系统就会分别启动两个进程。
毕竟唐老哥表示这玩意看多了，看太阳都是绿色的，所以会有专门训练过的算法服务去做检测。
现在不管是大公司还是小公司，去面试都会问到 MySQL 数据库的知识，大家面试的时候这方面的知识一定要提前做好储备。
在竞争激烈的商业环境中，提供优质的客户服务成为企业获得成功的关键因素之一。自动外呼技术作为现代客户服务中的利器，帮助企业实现高效的沟通、提升客户满意度。本文将介绍自动外呼技术的定义、优势、应用场景以及如何最大化其效益。
garbage-first (G1)收集器是一个服务器风格的垃圾收集器，针对具有大内存的多处理器机器。它在同时实现高吞吐量的情况下，以很高的概率满足垃圾收集(GC)暂停（STW:stop the word）时间目标。G1垃圾收集器在Oracle JDK 7 update 4和更高版本中得到了完全支持。G1收集器专为以下应用程序设计:
并发运行相比串行执行很好，因为其可以减少执行时间，但是并发用的不对，也会造成资源浪费，本文我们就来探究一例子。
作 者 Gary，腾讯web前端开发 高级工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权，非商业转载请注明出处。 WeTest 导读 一项指标的变好，总少不了相应优化策略的实施。优化并不是简单的一蹴而就，而是个不断迭代与推翻的过程。更深层的优化方案，往往是在某种思维策略之下，对问题场景和基本策略优缺的深刻理解后做出的当下最优的权衡结果。本文笔者从前端高并发优化这一具体点出发，逐步向大家阐述笔者在优化的“术”之上思维层面的一些思考。希望能给各位带来共鸣和感悟。 背景：之所以会以前端高并发这一主题入手，
在现代应用程序中，数据库是不可或缺的组成部分之一。而MySQL作为一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模的应用中。然而，在高并发的情况下，数据库的性能往往成为瓶颈，因此数据库锁机制成为了至关重要的技术。本文将深入探讨MySQL中的各种锁，包括行锁、表锁、页锁等，以及如何使用它们来提高数据库的性能。
零售领域变革不是一个新话题，从电商到 O2O ，从无人售货柜到机器人导购，腾讯云的尝试一直未曾止步。对于传统零售企业来说，通过数据中台可以让顾客与需求更好地匹配，同时实现平台上多触点获取流量。而技术中台，则可以帮助零售企业提升整体运营效率，在提高安全性的基础上，还能享受 AI 时代带来的智能化红利。 谈及腾讯电商业务中台，腾讯云应用与服务编排工作流 ASW 的项目负责人王子一认为，“以消费者为中心，实现上下游的产业协同，赋能商家，商家一次接入后，可应用于如下全部业务场景：检索业务、广告业务、智能广告投放、
数字孪生项目中，使用云渲染可以扩展用户终端类型（不仅仅是电脑，还有手机、平板、智慧屏、电视、电视盒），而且对用户来说使用非常方便，就像打开网页一样，无需学习或者安装程序，即点即用。而且在网络允许的条件下，还突破了时间和空间的限制，尤其是在疫情等事件的影响下，目前越来越多的数字孪生项目业主，要求项目使用实时云渲染技术、数字孪生程序支持多终端访问。
GCD 一、简单介绍 1.什么是GCD？ 全称是Grand Central Dispatch，可译为“牛逼的中枢调度器” 纯C语言，提供了非常多强大的函数 2.GCD的优势 GCD是苹果公司为多核的并行运算提出的解决方案 GCD会自动利用更多的CPU内核（比如双核、四核） GCD会自动管理线程的生命周期（创建线程、调度任务、销毁线程） 程序员只需要告诉GCD想要执行什么任务，不需要编写任何线程管理代码 3.提示 (1)GCD存在于libdispatch.dylib这个库中，这个调度库包含了GCD的所有的东西
首先，我们需要知道什么是并发，这里的并发指的是“并行发送请求”，意思就是一次性发出多个请求，从而达到节省时间的效果！那么并发和不并发的区别在哪呢？简单来说就是这样子的：
当数据时效性要求很高时，需要保证缓存中的数据与数据库中的保持一致，而且需要保证缓存节点和副本中的数据也保持一致，不能出现差异现象。这就比较依赖缓存的过期和更新策略。一般会在数据发生更改的时，主动更新缓存中的数据或者移除对应的缓存。
性能是一个网站的重要指标。通常所说的“这个网站好卡啊”，“小米的手机好慢啊”，“苹果系统运行好快啊”这些问题就是说的性能。除非是没得选择，否则用户无法忍受一个响应缓慢的网站。一个打开缓慢的网站会导致严重的用户流失，很多时候网站的性能决定了网站的竞争力。淘宝网是一个我们经常访问的网站，它的性能就非常高，所以大家都去淘宝网买东西。
JMeter 是一个功能强大的性能测试工具，可以模拟许多用户同时访问应用程序的情况。在使用 JMeter 进行性能测试时，设置并发是非常重要的。本文将介绍如何在 JMeter 中设置并发和查看报告。
在写这篇文章的时候我有点犹豫，因为先前写过一篇类似的，一道关于并发控制的面试题，只不过那篇文章只给出了一种解决方案，后来在网上又陆续找到两种解决方案，说来惭愧，研究问题总是浅尝辄止，所以今天便放在一起，借着这道面试题再重新梳理一下。
怎么解决网络请求的依赖关系：当一个接口的请求需要依赖于另一个网络请求的结果 思路1：操作依赖：NSOperation 操作依赖和优先级（不适用，异步网络请求并不是立刻返回，无法保证回调时再开启下一个网络请求） [operationB addDependency:operationA]; // 操作B依赖于操作 思路2：逻辑判断：在上一个网络请求的响应回调中进行下一网络请求的激活（不适用，可能拿不到回调） 思路3：线程同步 -- 组队列（dispatch_group） dispatch_queue_t que
知识星球有同学遇到了一个性能问题，问题表现是这样的：静态资源放在Nginx，资源大概十几M大小，Nginx用docker部署，压测时发现静态资源加载很慢。在群里问该如何排查和分析。
我们在开发的时候会习惯缩进和写注释，方便我们在日常的维护，但将代码上传至服务端后，我们完全可以把那些空格、制表符、换行符进行压缩，以此减少请求资源的大小；同样的，我们在服务端所引用的第三方库进行合并，能减少 HTTP 的请求数量
为了说明白为什么引入线程这个概念，我们将线程和进程进行一个对比，这个问题就很清晰明了了。
从整体来看：CAS作为一个基础类是并发包其他组件实现的基础。发包内的锁的实现、阻塞队列、同步器、线程池无一例外的使用到了它。可见它在并发编程的地位!
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并发控制是数据库管理系统（DBMS）中的一个重要概念，用于管理多个事务并发执行时可能出现的数据访问冲突。封锁协议是实现并发控制的一种机制，它规定了事务在访问数据时需要遵循的锁定规则和释放规则。
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