进程和线程的使用在前面博文已经讲述完毕，在完成一个最简单的服务器之后，就是要考虑下如何实现并发服务器了。 要实现服务的并发，只能通过进程和线程两种方式。...之前提到过listen_fd和connect_fd，listen用于监听是否有客户端连接，维护两个fd队列，没完成握手的和完成就绪的。...在实际并发服务器应用场合，在IO层大多通过两个地方来提高代码效率，一个是描述符处理，一个是线程/进程调度处理。 下图简单描述了并发服务器的原理： ?...下面是并发实现的简单代码，利用线程和进程实现服务器的并发。...线程并发和进程并发各有优劣，目前大多服务器还是用线程进行并发的，进程要对父进程进行拷贝，资源消耗大，但相互直接资源互不影响，线程效率高但是要注意锁的使用，一个线程可能会影响整个服务器的运行。
任何时候当有多个查询想要操作相同的数据的时候便会产生并发问题，而这很有可能会导致数据库陷入一种不一致的状态。...如果恰好出现问题的数据是一批关键数据，那这个后果往往可能是致命的，因此如何控制并发是数据库中一个很重要的话题。...数据库控制并发的方式无外乎两种： * 悲观并发控制 * 乐观并发控制 其中悲观控制是最为常见的一种控制方式，我们所熟知的锁就属于悲观并发控制。...事务及 ACID 另外一个跟数据库并发控制息息相关的概念是 事务 。你可以从 wiki 上获取关于事务的详细信息。...数据库锁也就在这个时候正式进入我们的视野，作为实现事务隔离的一种手段添加进来。
并发操作带来的问题 数据库并发操作通常会带来三个问题：丢失更新问题、读脏数据问题、不可重复读问题。 丢失更新问题 即一个事务对数据库的更新操作没有保证对其他事务可见。...例如，数据库中A的初始值为100，事务T1对A减30，事务T2对A减50，那么最后结果肯定应该是20。但按照表中进行，最后结果却是50，即丢失了事务T1对数据库的更新。...A t7 50 读脏数据问题 在数据库中，把为提交的随后被撤销的数据称为“脏数据”。...因此T1在两次读取同一数据项A时却得到了不同的值。 这些问题都需要并发控制子系统来解决。通常采用封锁的技术实现。 封锁技术 排他性锁（X锁、写锁） 即Java语言中的悲观锁。...共享性锁（S锁、读锁） X锁并发度低，只允许一个事务独锁数据。S锁允许并发读。 如果事务T对某数据R加上S锁后，仍允许其他事务再对该数据加S锁，但对该数据的所有S锁被释放之前不允许对该数据加X锁。
一、测试环境 测试环境：服务器是2核2G带宽3M的云服务器，客户端是也是服务端（同一个云服务器），在同一个云服务器上既测试服务器，又运行客户端 二、不同测试方向及结果 1.长连接测试...---- 2.超时连接测试 创建一个客户端，给服务器发送一次数据后，不再进行任何操作，查看服务器是否会正常的超时关闭连接。 代码如下： #include ".....，然后查看服务器的处理结果，每一条请求都应该得到正常处理 代码如下： #include ".....，服务器将文件保存下来，观察处理结果，上传的文件，和服务器保存的文件一致 代码如下： #include ".....：服务器是2核2G带宽3M的云服务器 客户端是也是服务端（同一个云服务器），在同一个云服务器上既测试服务器，又运行客户端 测试手段： 测试结果： 得到的结果是：QPS：892 pages
更快意味着服务器资源的快速释放，以便CPU能继续处理其他的任务请求。 我们在评估数据库的并发量的时候，即使数据库服务器性能再好，你做出的评估如果没有结合使用数据库的程序的话，那也是属于纸上谈兵。 ?...可以根据高峰期QPS来预估数据库要承受的并发量，在此基础上再做2倍、3倍的扩容，防止突然来的高流量冲击。...最好的办法是做压力测试 上面说的是数据库服务器的并发量预估考虑的内在因素和外在因素，根据这些因素我们便能预估出一台服务器需要承受的并发量是多大了。...但是仅仅是预估，无法达到一个准确的数字，或者说这台数据库服务器最大能承受的并发量是多少也是无法知道的。 ?...没有固定的公式去计算服务器的并发量，即使相同配置下的不同服务器，也无法做到相同水平的处理能力，必须结合服务器自身的情况和业务的具体情况做大致的预估，并最终进行全场景业务压力测试来确定具体并发数值。
3.1 吞吐率 Web服务器的吞吐率是指其单位时间内所能处理的请求数。更关心的是服务器并发处理能力的上限即最大吞吐率。...Web服务器在实际工作中，其处理的Http请求包括对很多不同资源的请求即请求的url不一样。正因为这种请求性质的不同，Web服务器并发能力的强弱关键在于如何针对不同的请求性质设计不同的并发策略。...最大并发数是有一定利益前提的，是用户和服务器各自期望利益的一个衡量点。一般是服务器保持了比较高的吞吐率同时用户对等待时间比较满意时的并发数即可定为最大并发数。...在并发用户数较大的情况下，服务器采用什么样的并发策略是影响最大并发数的关键。 用户访问web站点通常是使用浏览器，而浏览器在下载一个网页及网页中的组件是采用多线程下载的。...一个真实的用户可能给服务器带来两个或更多的并发用户数的压力。 从web服务器的角度看，实际并发用户数可理解为服务器维护不同用户的文件描述符总数即并发连接数。
单线程 / 进程 在 TCP 通信过程中，服务器端启动之后可以同时和多个客户端建立连接，并进行网络通信，但是在介绍 TCP 通信流程的时候，提供的服务器代码却不能完成这样的需求，先简单的看一下之前的服务器代码的处理思路...多进程并发 如果要编写多进程版的并发服务器程序，首先要考虑，创建出的多个进程都是什么角色，这样就可以在程序中对号入座了。...由于需要在父进程中做 accept() 操作，并且要释放子进程资源，如果想要更高效一下可以使用信号的方式处理 多进程版并发 TCP 服务器示例代码如下： #include #include...多线程并发 编写多线程版的并发服务器程序和多进程思路差不多，考虑明白了对号入座即可。多线程中的线程有两大类：主线程（父线程）和子线程，他们分别要在服务器端处理监听和通信流程。... pthread_detach(pinfo->tid); } // 释放资源 close(fd); // 监听 return 0; } 在编写多线程版并发服务器代码的时候
在如今的网络环境下，高并发的场景无处不在，特别在面试如何解决高并发是一个躲不过的问题，即使生产环境达不到那么高的qps但是也应该给自己留条后路来应对日后可能发生的高并发场景，不用匆忙的加班加点的进行重构...在应对日常高并发场景常常会有这么几个方法： 集群&负载均衡SLB 读写分离&分库分表 缓存 异步队列（RabbitMQ） 分布式系统、微服务 接下来就由浅入深分别来介绍下这几个方法是怎么应用到服务器并且解决高并发的...一般这时候我们就要分析发生宕机的原因，从图2便知只有服务器A或者服务器B最有可能出现问题，根据以往的经验在请求量升高时数据库会承载绝大部分的压力，如果数据库崩了那么整个应用就会处于不可用的状态，那么为了缓解数据库的压力...现在当请求到达应用程序时会优先访问缓存服务器D，若存在缓存数据就直接返回给客户端如果不存在缓存数据才会去数据库获取数据返回给客户端同时将数据保存到缓存服务器D设置缓存失效时间这样下次请求时就不用到数据库查询数据了从而达到减轻数据库压力的目的...，这时候就要重新分析各服务器的压力承载情况了，显而易见最可能出现问题的就是数据库服务器，终于要对数据库下手了，当下最有效的方法就是就写分离，还是遵循二八原则80%的数据操作都是查询操作。
数据库锁的类型有以下几种：共享锁（Shared Lock）：也称为读锁，它允许多个事务同时获取相同的共享资源的锁。并发读取是安全的，但写操作被阻塞。适用于读多写少的场景，可以提高并发性能。...记录锁（Record Lock）：在某些数据库管理系统中，可以对记录级别或行级别进行锁定。在使用记录锁时，只有对表中的特定记录请求锁定。适用于对特定记录进行访问和修改的场景。...适用于对整个表进行操作的场景，如备份、重建索引等操作。页锁（Page Lock）：页级锁是对页（通常是数据库中连续的若干行）进行锁定，其他事务无法修改该页上的任何行。适用于并发读写较频繁的场景。...这些锁的应用场景根据不同的需求和并发情况来选择，可以灵活使用以保证数据的安全性和并发性能。...悲观并发控制虽然可以确保数据的一致性，但在高并发环境中，可能会出现较高的竞争和等待时间，从而降低系统的并发性能。
1、减少内存分配和释放 服务器在运行过程中，需要大量的内存容量来支撑，内存的分配和释放就尤为关键。用户在使用服务器的时候，可以通过改善数据结构以及算法制度来减少中间临时变量的内存分配和数据复制时间。...有需要请联系TG:TW_001 另外，可以选择使用共享内存模式来降低内存的分配和释放问题。共享内存在多处理器系统中，可以被不同的中央处理器访问，也可以有不同的进程共享，是一种非常快的进程通信方式。...针对网络I/O和磁盘I/O, 它们的速度要慢很多，可以选择采用高带宽网络适配器可以提高网络I/O速度。 以上的I/O操作时需要CPU来调度的，这就需要CPU空出时间来等待I/O操作。...如果在CPU调度上使用时间较少，也就能节约出CPU的处理时间，从这一点上来说也是提升高服务器并发处理能力的方式。...4、改进服务器并发数策略 服务器高并发策略的调整，是为了让I/O操作和CPU计算尽量重叠进行。一方面使CPU在I/O操作时等待时间内不要空闲，另一方面也是为了最大限度缩短等待时间。
一些业务要求大量且高速查询的，数据库必然会成为瓶颈，虽然可以通过横向扩容的方式优化，但这不是最优方案，其实服务器优化没有一个放之四海而皆准的最优方案，业务不同，最优方案也不同。...这样的业务其实并不复杂，却只有一个追求：高速响应，因为用户是用脚投票的。 这些信息都是存放在数据库中的，最终都要和数据库交互，我们用图来显示一次登录的周期： ?...如果一个用户频繁的登录，注销，服务器是不是总要重复这个周期呢，当然不用，第二，三步取了的数据完全可以放在内存中，周期变成这样： ? 可以看到当第5步再次请求后，系统已经没有了查询数据库的过程。...2.从数据库中查询的数据需要有最近的访问时间和访问次数。 3.缓存中的数据要和数据库中打通。 4.提供定时代谢的规则。...相应的缓存过程是这样的： 当用户查询数据，首先在缓存中寻找，缓存中不存在，则去数据库中查找，并更新数据库的访问时间和访问次数，当访问次数达到缓存要求则将其放进缓存中。
，是数据库事务实现的基石，在确保事务隔离性正确的前提下，尽可能提高事务的并发度。...为了提高事务的并发度，则ISO定义了几种不同的隔离级别，让数据库在不同隔离级别下提供不同的正确性保证，在并发度和正确性之间取舍。...本文主要描述关系数据库的并发控制理论，不会过多涉及MySQL等数据库的实现细节，避免局限于这些数据库的具体实现。...串行化的含义是完全限制并发；可串行化是在能保证一致性的情况下，允许某些并发的操作被执行；以提高数据库整体的运行效率。...基于可串行化快照隔离的并发控制快照快照snapshot 数据库中数据和状态的某一版本（可以认为只要哪怕有一个数据修改，数据库就会产生一个新版本）。
-n 即requests，用于指定压力测试总共的执行次数。 -c 即concurrency，用于指定的并发数。 -t 即timelimit，等待响应的最大时间(单位：秒)。...-b 即windowsize，TCP发送/接收的缓冲大小(单位：字节)。 -p 即postfile，发送POST请求时需要上传的文件，此外还必须设置-T参数。...-A 添加一个基本的网络认证信息，用户名和密码之间用英文冒号隔开。 -P 添加一个基本的代理认证信息，用户名和密码之间用英文冒号隔开。...-n 10000 待测试网站路径 示例 ab -c 100 -n 5000 http://192.168.1.106/index1.html 注意事项 测试机与被测试机要分开 不要对线上的服务器做压力测试...观察测试工具ab所在机器，以及被测试的前端机的CPU、内存、网络等都不超过最高限度的75% 如果有报错，参考下面方式，关闭保护即可最大并发 vim /etc/sysctl.conf net.ipv4
在开发和测试时，我们往往不会很在意数据库相关的一些并发数的配置，因为开发和测试时，系统的并发量并不会很大， 因此，是否正确设置这些参数也不会对结果造成什么影响 但是，上生产环境后，系统的并发量大大提高，...这时，没有注意数据库的并发数配置的话就会使数据库成为系统最终的 并发瓶颈。...根据我在实际项目中一段时间的并发测试后，发现关于数据库并发数需要配置的几个地方，希望跟大家分享一下，能少走一些弯路 数据库并发配置 查看mysql数据库的服务器的最大连接数 show variables...like ‘max_connections’;（查看目前的最大连接数） show global status like ‘Max_used_connections’;（查看数据库历史出现的最大连接）...（这个很重要，我之前就是忘记修改这里而只改了数据库，导致数据库出现的历史并发数一直上不去） <property name
背景 在秒杀，抢购等并发场景下，可能会出现超卖的现象； 如：我们一共只有100个商品，在最后一刻，我们已经消耗了99个商品，仅剩最后一个。...这个时候，系统发来多个并发请求，这批请求读取到的商品余量都是1个，然后都通过了这一个余量判断，最终导致超发。...在 PHP 语言中并没有原生提供并发的解决方案，因此就需要借助其他方式来实现并发控制，其实方案有很多种。总结下如何并发访问。...，往往依靠数据库提供的锁机制。...在数据库中，悲观锁的流程如下： 在对记录进行修改前，先尝试为该记录加上排他锁(exclusive locks)。 如果加锁失败，说明该记录正在被修改，那么当前查询可能要等待或者抛出异常。
第一节 [1] 介绍了阻塞式编程，第二节：线程 [2] 探讨了多线程，将其作为一种可行的方法来实现服务器并发编程。 另一种常见的实现并发的方法叫做事件驱动编程，也可以叫做异步编程注1。...就是这样，这种方式可以用来写并发服务器；但实际上一般不这么做，因为轮询的方式很难扩展。...作为完整的例子，我在并发的服务器程序上使用 ，重新实现了我们之前的协议。完整的代码在这里 [4] ；接下来的是代码中的重点部分及注释。...使用 select 的并发服务器 使用 I/O 的多发 API 诸如 会给我们服务器的设计带来一些限制；这不会马上显现出来，但这值得探讨，因为它们是理解事件驱动编程到底是什么的关键。...这在监视的描述符数量比较少的时候还行，但是如果数量变的很大的时候，这种方法弊端就凸显出了注7。 由于这些原因，为了写出高性能的并发服务器， 已经不怎么用了。
周末参加了@淘宝技术嘉年华 主办的技术沙龙， 感觉收获颇丰，非常感谢淘宝人的分享。这里我把淘宝下单高并发解决方案的个人理解分享一下。...下单是在一个数据库事务中进行的，要提高数据库的事务并发数，最有效的办法是拆分，拆分有两种，一是对库进行拆分，另一种是在同一个库中对表进行拆分。...假定一个订单号是142424594267664；这个订单号对应的订单该放在哪台服务器上的哪个表中，是根据订单的后四位7667，对1024取模之后决定的；同时7667是买家id的后四位。...表做拆分可以大大的提高TPS，但是也会带来一些问题，需要通过可靠的消息通知机制通知其他模块做非核心处理的事情，需要通过高效的搜索系统保证搜索数据的及时更新。 以上是我个人对淘宝下单高并发设计的理解。...这是肤浅的，实际做的时候肯定还需要考虑更多的问题，比如数据库的调优，磁盘IO方式，服务器稳定性；方案的可测试性，可量化等等。
使用多进程实现http服务器 我们将上次的简单http服务器代码复制过来，在他的基础上进行修改, 我们只需要多进程执行发送寒素即可，在main中修改： import socket import re import...单进程，单线程，非堵塞实现并发 上面只有以用多线程，多进程，是因为会发生堵塞的情况，那我们用单进程，单线程，能不能实现不不堵塞不就好了。...server_tcp_list.remove(cli_soc) tcp_server.close() if __name__ == "__main__": main() 实现并发服务器的...另一种方式 epoll： 感兴趣的可以去了解下，他的效率很高。...nginx服务器一定用到了epoll。gevent内部也用到了。
这段时间看了一些Go语言相关的东西，发现Go语言的最大特性并发模型类似于C++里面的线程池，正好我们项目服务器也是用的线程池，记录下。 ...Go语言的并发单位是语言内置的协程，使用关键字go+函数创建一个新的协程，新创建的协程会自动加入到协程调度上下文的等待调度队列，一个协程调度上下文对应一个线程，一个协程调度上下文对应多个协程。...当然，我觉得作为游戏服务器是不怎么需要线程间同步的，基于轮询的Message处理机制已经完全够用。...看了Go语言之后，真心觉得用来开发网游服务器实在是太合适了，协程在并发有优势，开发效率会比C++提升不少，而执行效率据说是不会有太大下降，并且语言语法都很和我的胃口。...本文来自：博客园 感谢作者：gns3 查看原文：由Go语言并发模型想到游戏服务器并发
不同的业务，设计也不尽相同，但至少都一些共同的追求，比如性能。 做服务器开发很多年了，有时候被人问到，服务器性能是什么呢？各种服务器间拼得是什么呢？...简单的回答就是QPS，并发数，但有时候想想也许也不对。 QPS与并发数是针对同样的业务而言的，业务不同，相同的服务器能承受的压力也会不同。...性能，也许可以打个俗点的比方： 服务器就是一艘船，性能就是船的容量，开的速度，行得是否稳当。 该用的用，该省的省。...如果你看过apache, nginx之类服务器的代码，或者想入手，那么多半应该从内存管理开始。...在一些通用的服务器上还会看到另一个元素：large。
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