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...服务器，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
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？...首先将请求都分给高权重的机器，直到该机器的权值降到了比其他机器低，才开始将请求分给下一个高权重的机器，即体现了加权权重，又体现了轮询。
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。 ?...TPL Dataflow库为消息传递、CPU密集型/I-O密集型应用程序提供了编程基础, 可更明确控制数据的暂存方式、移动路线，达到高吞吐量和低延迟。...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。
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。
# 关注并星标腾讯云开发者 # 每周3 | 谈谈我在腾讯的架构设计经验 # 第2期 | 赵威：QQ音乐评论系统如何实现高可用？ QQ 音乐自诞生以来，已有多个版本的评论业务系统。...如果直接读 mongo，需要用非常高的存储成本来抗住读压力。对于高并发热 key，常规使用缓存方案，在缓存使用中注意做好防穿透以及限流策略，防止存储高负载雪崩。...通过上面两种设计，能在正常情况下很好满足日常评论的吞吐量，那是否真正做到高可用呢？...我们通过如下方式来处理挑战： ▶︎ 增加写消费效率：增加 mongo 存储的存储核数，并增加消费并发度； ▶︎ 读服务平行扩容，并拆分缓存到更多的 key（uin%10等），防止热 key 太集中，增加读服务吞吐量...你亲历过哪些考验项目高并发/高可用的场景？你有什么可以分享的高并发/高可用经验吗？欢迎留言。我们将挑选一则最有趣的答案，为其留言者送出腾讯定制毛毯。8月16日中午12点开奖。
结合此前的高并发场景相关的工作经验，从以下五点进行了考虑和总结： 数据查询 加锁优化 jvm 参数优化 业务复杂度 容灾 2. 数据查询 2.1....但是，抢购系统毕竟是一个数据量低、访问频次高、可丢失请求的一种特殊的业务场景，对于数据量大、访问频次高、不可丢失请求的业务场景来说，上文中所涉及的缓存系统就显得有所不足了。...通过历史数据的分析与机器学习算法的模型预估，很容易对即将到来的业务高峰、用户行为做出合理评估和预测，从而做出相应对策。 5.4....在高并发的环境下，如何尽量减少未知问题造成的影响是必须要考虑的。 保证每次上线先后的兼容是开发人员要考虑的基本问题，也是杜绝上线一刻出现问题的基本保障。...压测与流量回放 上述很多方案都必须建立在实际的业务场景下，需要对业务流量进行评估，此时压测就显得十分重要了，只有充分压测才能对系统做到心里有数，机器可以创建多少线程，单机最大能够应对多大QPS，高并发场景下哪些环节会成为瓶颈
一、并发量预估 作为后端的程序开发人员，经常听到高并发，但是高并发到底有多高？...其实是没有数值定义的 但是如果在面试的过程中，或者跟别人沟通的过程中，有人提到百万级并发那么可能三种情况 他在吹牛皮 他没有用对并发这个词 他真的很NB（例如：天猫双11关联项目组的） 其实截至2019.../11/11，支付宝双11订单峰值是 54.4W笔/秒，单个服务的集群的QPS破百万的恐怕也很少 要应对多少并发，我们要看一天有多少访问量/请求量，假如是一个每天有1亿请求的网站/服务 那么： 平均QPS...所以，高并发的程序，一定是要看自己要实际的用户数跟访问需求 二、服务器预估 1、应用服务器 如果接口响应耗时的99线在100ms以内，单次返回内容<=1KB，那么4C8G的通用虚拟机，通常可以承受300QPS
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？ 二 分析本质痛点 高并发场景，与普通场景的核心区别是并行的访问量激增。...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。...而在高并发场景下，数据的反向逻辑段往往也会作为逻辑中非常关键的一环。没考虑数据流反向逻辑段的高并发策略，优化数据再好也只能说完成了一半。
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。
大家都知道，高并发系统有三把斧子：缓存、熔断和限流。但还有一把斧子，经常被遗忘在角落里，郁郁不得志，那就是预热。 ? 现象举例 先说两个现象。这些现象，只能在并发高的系统中出现。...一、DB重启后，瞬间死亡 一个高并发环境下的DB，进程死亡后进行重启。由于业务处在高峰期间，上游的负载均衡策略发生了重分配。刚刚启动的DB瞬间接受了1/3的流量，然后load疯狂飙升，直至再无响应。...当服务重新加入集群时，却发生了大量高耗时的请求，在请求量高的情况下，甚至大批大批的失败。 引起的原因大概可以归结于： 1、服务启动后，jvm并未完全准备完毕，JIT未编译等。...当系统长期处于低水位的情况下，流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。
redis 实现高并发主要依靠主从架构，一主多从. 对于性能来说，单主用来写入数据，单机几万QPS，多从用来查询数据，多个从实例可以提供每秒 10w 的 QPS。...如果想要在实现高并发的同时，容纳大量的数据，那么就需要 redis 集群， 使用 redis cluster 模式，可以提供每秒几十万的读写并发。...这样也可以很轻松实现水平扩容，支撑读高并发。 Redis虽然读取写入的速度都特别快，但是也会产生读压力特别大的情况，所以为了缓解读的压力，所以进行读写分类，并对读进行扩展。...哨兵用于实现 redis 集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。...==怎么保证redis是高并发以及高可用的==？ sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机，就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了，那么就是主观宕机。
今天无意中看见了这位兄弟的文章 通过请求队列的方式来缓解高并发抢购（初探） 但文章最后说并发超过500 就会出现超发，看了下代码，的确有这个问题 抽空简单完善了下，经压力测试后发现暂无超发现象， 下面为我的代码...欢迎指正 由于是在windows下测试，并发高了就报错 java.net.BindException: Address already in use 这个初看上去很像端口被占用，其实是因为已经完成请求的
是否能应对高并发场景？...云数据库确实可以应对各种高并发场景，如果人们需要一次性提取大量的数据，而此时手中又有其他的工作，也可以轻松应对一件扩容的功能确实吸引了不少人，对于存储功能，只要人们提出了较高的要求，那么都可以选择云数据库...以上就是对云数据库有什么用的相关介绍，专业的数据库可以帮助人们更好的进行信息存储，充分落实这一项工作，而且在整个存储的过程当中一气呵成，不需要应对运数据储存困难的麻烦。
而大数据也带来的高并发的问题. 解决高并发问题是大数据时代的永恒主题....我们假设已经解决高并发的问题, 我们可以通过对数以亿计的数据做日志分析 , 从中分析用户行为 ,分析在哪个渠道的用户最具购买力 , 哪个渠道最容易接纳我们的产品....即: 高并发>日志>分析行为>画像>推荐>服务 这便是大数据时代下企业发展之路 ,因此 ,解决高并发问题便是关键. 通过相应技术, 解决高并发问题 ,为企业节省更多资金 ,有益企业良性发展....形式的日志以及日志抽样； 支持按指定关键字(域名，url等)收集Tengine运行状态； 组合多个CSS、JavaScript文件的访问请求变成一个请求； 自动去除空白字符和注释从而减小页面的体积 常用高并发模型设计...，而apache 则是阻塞型的，在高并发下nginx 能保持低资源低消耗 高性能, 高度模块化的设计，编写模块相对简单 社区活跃，各种高性能模块出品迅速 apache 相对于nginx 的优点
简单理解下高并发: 高并发是指在同一个时间点，有很多用户同时的访问URL地址，比如：淘宝的双11，双12，就会产生高并发,如贴吧的爆吧，就是恶意的高并发请求， 也就是DDOS攻击，再屌丝点的说法就像玩撸啊撸被...高并发的数据处理： 通过表设计或者SQL语句来防止包并发下的数据错乱问题 通过程序代码防止包并发下的数据错乱问题 ---- 如例子：通过表设计防止并发导致数据错乱 需求点 【签到功能】 一天一个用户只能签到一次...， 签到成功后用户获取到一个积分 已知表 用户表，包含积分字段 高并发意淫分析(属于开发前的猜测)： 在高并发的情况下，会导致，一个用户签到记录会有多条，或者用户签到后不止加一积分...0的时候无法进行抽奖 已知表: 用户表，包含积分字段 奖品表，包含奖品剩余数量字段 高并发意淫分析(属于开发前的猜测): 在高并发的情况下，会导致用户参与抽奖的时候积分被扣除，而奖品实际上已经被抽完了...在高并发接口的设计中可以使用具有高并发能力的编程语言去开发，如：nodejs 做web接口 服务器部署，图片服务器分离，静态文件走CDN 并发测试神器推荐 Apache JMeter Microsoft
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。...go func(){ // ... }() 今天我们的重点不在这里，而是要讨论为什么Go语言适合处理高并发的情况。我们都知道，操作系统的CPU最小调度单位是线程，然而Go语言却使用了协程的概念。...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。...总的来说，Go语言适合处理高并发的情况，成为了当前软件开发领域的热门语言之一。
---- 文章目录 取经的地方 曾经，我眼中的高并发 如何理解高并发 高并发系统的设计目标是什么？ 宏观目标 微观目标 高并发的实践方案有哪些？...---- 曾经，我眼中的高并发 真的，我知道我自己写的算不上高并发，很久了。 确实，十万上下的并发量真·算不上高并发。...3、理解片面，把高并发设计等同于性能优化：大谈并发编程、多级缓存、异步化、水平扩容，却忽视高可用设计、服务治理和运维保障。...---- 如何理解高并发 高并发意味着大流量，需要运用技术手段抵抗流量的冲击。那到底多大并发才算高并发呢？ 1、**不能只看数据，要看具体的场景。...另外，如果业务场景不同，高并发的落地方案也会存在差异，但是总体的设计思路和可借鉴的方案基本类似。 高并发设计同样要秉承架构设计的3个原则：简单、合适和演进。
QtConcurrent是一个命名空间，提供了用于编写并发软件的更高层次的类和算法。该命名空间中有一个重要的类，QThreadPool，这是一个管理线程池的类。
缓存 缓存比较好理解，在大型高并发系统中，如果没有缓存数据库将分分钟被爆，系统也会瞬间瘫痪。使用缓存不单单能够提升系统访问速度、提高并发访问量，也是保护数据库、保护系统的有效方式。
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