所谓高并发指的是：在同时或极短时间内，有大量的请求到达服务端，每个请求都需要服务端耗费资源进行处理，并做出相应的反馈。...常用的高并发处理的思路与手段 从服务端视角看高并发 服务端处理请求需要耗费服务端的资源，比如能同时开启的进程数、能同时运行的线程数、网络连接数、cpu、I/O、内存等等，由于服务端资源是有限的，那么服务端能同时处理的请求也是有限的...高并发问题的本质就是：资源的有限性 高并发带来的问题 服务端的处理和响应会越来越慢，甚至会丢弃部分请求不予处理，更严重的会导致服务端崩溃。...高并发处理的基本思路 1）从客户端看 尽量减少请求数量，比如：依靠客户端自身的缓存或处理能力 尽量减少对服务端资源的不必要耗费，比如：重复使用某些资源，如连接池客户端处理的基本原则就是：能不访问服务端就不要访问...，使用高性能的数据库 请求分流，比如：使用集群,分布式的系统架构 应用优化，比如：使用更高效的编程语言,优化处理业务逻辑的算法,优化访问数据库的SQL 基本原则：分而治之，并提高单个请求的处理速度 高并发处理的基本手段
本节内容，也是具体讨论如何在EF中实现这些操作 二、场景模拟，同上一章，抢券 EF 不考虑高并发的情况下，抢券代码为： string _currOwner = Console.ReadLine();//...和jerry同时先后进行抢券，模拟出一个券同时被两个用户抢到的情况 上图可用直观看出，都提示抢券成功，但是owner是晚一点点执行update的jerry，在实际生产中，无法给tom一个交代 三、解决并发问题...3.1、通过updlock，悲观并发控制 string _currOwner = Console.ReadLine();//当前用户 using var ctx = new MyDBContext()..._currOwner}抢到券{cop.Id}了"); } tx.Commit(); Console.ReadLine(); 解决：但这个是排他锁，有可能造成线程卡顿问题 3.2、通过定义鉴权字段，乐观并发控制...3.1，并发量较大的情况下使用3.2 & 3.3
以拍摄录制起家的app， 是如何搞定百万日活用户的并发聊天...image.png 今天，我们从“百万聊天”开始，谈谈还有哪些应用内聊天的困难，即时通讯厂商是如何攻坚的 image.png
背景：之所以会以前端高并发这一主题入手，一来是本人曾负责过一些超高并发量的业务（手Q红包），在这方面算是有些经验。...而在高并发场景下，若不进行任何的高并发策略应对，原访问流图会变成这样（前端到后台红色部分的请求会被后台拒掉甚至可能会击垮后台）： ? 图中可以很明显地看出高并发的痛点：数据流动过程两端失衡了。...虽然用户并发量很大，但在前端高并发策略下，两端失衡这一痛点得到了解决。那这些高并发策略都有哪些呢？我们来一个个地寻找。...从前两步中——分析本质痛点、寻找可行技术方案，我们了解到高并发应对在前端技术层面可以从合并、压缩、缓存三方面着手。一个很浅显的道理是，这些策略做得越彻底，前端层面能挡掉的并发量就越多。...但如果不缓存，在高并发场景下势必对头像服务器造成极大的并发压力。这时，就需要对这一更新不可控资源做进一步差异化分解。
风格，生成ins网红景点 自然型，iphone自带编辑，朋友圈的一股清流 一些热门拍摄、美图的App 也逐渐增加社交板块 似乎从拍摄剪辑到直播聊天，是顺理成章的事情 那么， 以拍摄录制起家的app， 是如何搞定百万日活用户的并发聊天...亿万级消息并发？稳定容灾的安全性？...今天，我们从“百万聊天”开始，谈谈还有哪些应用内聊天的困难，即时通讯厂商是如何攻坚的 应用内社交 1对1，多对多聊天，斗图视频语音形式多样 要想应对这样高并发、形式多的聊天消息 需要具备以下能力 ▽...用户聊天、关系链管理的能力 多种消息类型的能力 高稳定、高容灾的能力 ▽ 机房着火，用户资料会自动迁移到安全机房 亿万级消息并发承载的能力 ▽ 视频直播间 直播聊天室，弹幕满天飘，亿级并发消息...三多二高问题 用户太多 关键消息多 个性化需求多 消息并发高 内容监控高 传统的做法 ▽ 需要预分配空间存储用户资料，遍历推送消息，延迟大，且不能及时感知异常退房用户，造成服务器资源浪费；大量读写操作
互金账户系统的特点是并发量大、响应快、交易金额大，热点账户问题突出。一个合格的账户系统既要解决上述问题，又必须绝对保证资金安全。...2.1.1 记账处理 记账处理是账户系统的核心功能，该功能对性能的要求比较高，高并发下热点账户问题比较突出，资金的正确性也必须保证，并且根据业务不同，记账的分录也是五花八门，宜信支付结算账户系统如何应对这些问题...记账时，所有涉及的账户余额都要做update更新，高并发情况下，当出现上述类型的热点账户时，由于数据库的行级锁，对同一账户的更新余额操作由并行变成串行，单个请求的响应时间变长，从而拖垮整个记账服务。...这里需要考虑主动汇总发生额和定时任务处理的并发情况，我们在该定时任务执行时设置redis锁，防止并发，主动汇总时会去判断这个redis锁是否存在，如存在证明定时任务正在执行，无需主动汇总，可能是真的余额不足...2.1.3 记账死锁问题 高并发情况下，当多个账户之前互相转账时，可能会出现死锁问题。
当你的一个项目数据库都定下来后，而且已经开发了若干个工作日，突然接到甲方公司提出，某个功能要改变，原先的需求分析要重新改，如果这个修改是涉及的数据库的表结构更改...
并发问题的源头 并发？为啥需要并发呢？...自然是为了性能，增强算力以及协调能力 在现今计算机器体系中，涉及性能的主要有CPU、内存、IO三方面，而这三者的速度也是天壤之别，形象之讲，CPU天上一天，内存是地上一年，IO则要地上十年 怎么应对：...在《缓存是个面子工程》[1]提到的硬件缓存，也带来了并发问题。...Singleton对象3.然后M的地址赋值给instance变量 实际执行路径却是： 1.分配一块内存M2.将M的地址赋值给instance变量3.最后在内存M上初始化Singleton对象 JMM 如何解决上述的三大问题...volatile与synchronized的区别，可以查看《volatile synchronized cas》[5] 总结 本篇总结了Java并发问题的本质：可见性、原子性、有序性；以及应对这些问题，
一、关于并发 我们说的高并发是什么？ 在互联网时代，高并发，通常是指，在某个时间点，有很多个访问同时到来。 高并发，通常关心的系统指标与业务指标？...即页面浏览量或者点击量，通常关注在24小时内访问的页面数量，即“日PV” UV：独立访问(UniQue Visitor)，即去重后的访问用户数，通常关注在24小时内访问的用户，即“日UV” 二、关于三种应对大并发的常见优化方案...缓存数据是为了让客户端很少甚至不访问数据库，减少磁盘IO，提高并发量，提高应用数据的响应速度。 【CDN加速】 什么是CDN？
读懂报错信息。很多情况下，读懂了报错信息，就知道怎么解决了。 用 Google 搜索报错内容。 在问答网站上搜索报错内容。 如果使用的第三方框架报错，去框架的官...
如何处理漏洞 所幸的是各大厂商已经提供了补丁，对用户来说需要做的就是升级： RedHat/CentOS上只需要执行如下命令： yum update qemu-kvm 然后虚拟机关机，在启动。
测试机器为腾讯云服务器1核1G内存，swap分区2G，停用除SSH外的所有服务，仅保留nginx，优化思路主要包括两个层面：系统层面+nginx层面。
如果读懂了报错信息，仍然不知道如何解决，尝试：搜索解决方案。 2 搜索解决方案 用 Google 搜索报错内容。
根据所犯错误是否具有共性特征，我把问题归为二类，不同类型的错误，采取不同的应对措施。 第一类：有共性的问题。 第二类：没有共性的问题。 共性的定义：一个人多次或者多个人都犯过的错误。...管理者应该如何批评下属？ 现代汉语词典里对批评的解释有两个 1、指出优点或缺点。 2、专指对缺点和错误进行分析并提出否定意见。 说明批评本身并不是贬义。我对批评的理解是：批评 ≠ 责备 ≈ 指导。...作为被批评者应该如何应对？ 首先，要勇于面对问题，而不是否认逃避或掩饰。 其次，把重心放在解决问题上。多想想有哪些方法可以规避问题。
2）缓存如何应对断电 马克-to-win：有 的同学说了，如果突然掉电怎么办？这，我们就需要观察数据库是怎么处理的。对，日志。
2C互联网业务增长，单机多核的共享内存模式带来的排障问题、编程困难；随着多核时代和分布式系统的到来，共享模型已经不太适合并发编程，因此actor-based模型又重新受到了人们的重视。 ?...每个块我们可以配置： 暂存区的总容量，默认无上限 执行操作委托的并发度，默认情况下块按照顺序处理消息，一次一个。 将块链接在一起形成处理管道，生产者将消息推向管道。...本文作为TPL Dataflow的入门指南(代码较多建议左下角转向原文) 微软技术栈的可持续关注actor-based模型的流水线处理组件，应对单体程序中高并发，低延迟相当巴适。
这篇文章，我们聊聊消息堆积的概念，以及如何应对消息堆积。图片1 基础概念消费者在消费的过程中，消费的速度跟不上服务端的发送速度，未处理的消息会越来越多，消息出现堆积进而会造成消息消费延迟。...此时客户端的消费能力就完全依赖于业务逻辑的复杂度（消费耗时）和消费逻辑并发度了。...通过以上客户端消费原理可以看出，消息堆积的主要瓶颈在于本地客户端的消费能力，即消费耗时和消费并发度。...想要避免和解决消息堆积问题，必须合理的控制消费耗时和消息并发度，其中消费耗时的优先级高于消费并发度，必须先保证消费耗时的合理性，再考虑消费并发度问题。...若查看到消费耗时正常，则有可能是因为消费并发度不够导致消息堆积，需要逐步调大消费线程或扩容节点来解决。
这篇文章，我们聊聊如何应对 RocketMQ 消息堆积。 1 基础概念 消费者在消费的过程中，消费的速度跟不上服务端的发送速度，未处理的消息会越来越多，消息出现堆积进而会造成消息消费延迟。...此时客户端的消费能力就完全依赖于业务逻辑的复杂度（消费耗时）和消费逻辑并发度了。...通过以上客户端消费原理可以看出，消息堆积的主要瓶颈在于本地客户端的消费能力，即消费耗时和消费并发度。...想要避免和解决消息堆积问题，必须合理的控制消费耗时和消息并发度，其中消费耗时的优先级高于消费并发度，必须先保证消费耗时的合理性，再考虑消费并发度问题。...若查看到消费耗时正常，则有可能是因为消费并发度不够导致消息堆积，需要逐步调大消费线程或扩容节点来解决。
而Go语言在语言层面天生支持并发，充分利用现代CPU的多核优势，这也是Go语言能够广泛流行的一个重要原因。 在Java中，要支持高并发有几种方案可供选择。...在我们明确了问题的痛点之后，我们可以进一步探究一下Go语言是如何解决这些问题，并且将高并发作为Go语言的一项特色功能。...那么问题来了，Go语言是如何将这些协程交给CPU来处理的呢？如果无法将它们交给CPU处理，那么就算再创建多少协程也无法运行代码。在这里，我们就需要了解一下Go语言的调度器，也就是GPM调度模型。...channel 单纯地将函数并发执行是没有意义的，因为函数与函数之间需要进行数据交换，才能真正体现并发执行函数的意义。...总结 并发编程是当前软件领域中一个重要的概念。Go语言通过goroutine和channel的特性，天生支持高并发处理，充分利用现代CPU的多核优势。
但是并不是每一个团队/技术同学在应对故障的处理方式上，都能做到合理和科学。 下面就从工作中遇到的实际情况，结合最近读陈皓文章心得，来聊一聊我对线上故障处理的看法。...故障整改计划： 针对当前故障要做哪些改进措施，应对类似问题，如何预防。给出可实施的方案以及时间计划。同时对故障等级进行认定，以及团队成员责任的追究和备案（但不提倡惩罚）。
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