从磁盘中读取文件的时候，大部分的 CPU 时间用于等待磁盘去读取数据。在这段时间里，CPU 非常的空闲。它可以做一些别的事情。...只有服务器在监听的时候，请求才能被接收。另一种设计是，监听线程把请求传递给工作者线程(worker thread)，然后立刻返回去监听。而工作者线程则能够处理这个请求并发送一个回复给客户端。...相反，任务可以传递给工作者线程（worker thread)。当工作者线程在繁忙地处理任务的时候，窗口线程可以自由地响应其他用户的请求。当工作者线程完成任务的时候，它发送信号给窗口线程。...编译器为了优化性能，有时候会改变程序中语句的先后顺序 举个例子: 双重检查创建单例对象,在获取实例 getInstance() 的方法中，我们首先判断 instance 是否为空，如果为空，则锁定 Singleton.class...如果一个方法，它的 返回结果是可以预测的，即只要输入了相同的数据，就能返回相同的结果，那它就满足可重入性，程序可以在被打断处继续执行，且执行结果不受影响,当然也是线程安全的。
只有服务器在监听的时候，请求才能被接收。另一种设计是，监听线程把请求传递给工作者线程(worker thread)，然后立刻返回去监听。而工作者线程则能够处理这个请求并发送一个回复给客户端。...相反，任务可以传递给工作者线程（worker thread)。当工作者线程在繁忙地处理任务的时候，窗口线程可以自由地响应其他用户的请求。当工作者线程完成任务的时候，它发送信号给窗口线程。...编译器为了优化性能，有时候会改变程序中语句的先后顺序 举个例子: 双重检查创建单例对象,在获取实例 getInstance() 的方法中，我们首先判断 instance 是否为空，如果为空，则锁定 Singleton.class...在 calc() 方法中我们创建了两个线程，每个线程调用一次 add10K() 方法，我们来想一想执行 calc() 方法得到的结果应该是多少呢？...如果一个方法，它的 返回结果是可以预测的，即只要输入了相同的数据，就能返回相同的结果，那它就满足可重入性，程序可以在被打断处继续执行，且执行结果不受影响,当然也是线程安全的。
唯一和数据库交互的方式只有发送包含数据库命令的请求到数据库服务器端。...如果请求返回了批处理所要的完整的结果集，并且结果集已经被客户端从SQLSERVER的结果集缓存里取走 并且你在C#代码里dispose 了SqlDataReader，你会在sys.dm_os_tasks...工作者（Workers）每时每刻都等待那些已经传送进去SQLSERVER的请求的任务（Tasks） 从被挂起（PENDING）状态成为可以运行的状态，每个工作者（Workers）只会处理和执行一个任务（...---- 优化（Optimization） 刚才说到选择一种数据访问路径（执行计划），现在继续说一个请求（request）的生命周期的下一步：优化 在SQLSERVER里面，优化意味着从多个选择条件中选择最佳的数据访问路径...具体来讲，物理运算符可以响应下列三种方法调用： Init()：Init() 方法使物理运算符初始化自身并设置所有需要的数据结构。
只有服务器在监听的时候，请求才能被接收。另一种设计是，监听线程把请求传递给工作者线程(worker thread)，然后立刻返回去监听。而工作者线程则能够处理这个请求并发送一个回复给客户端。...相反，任务可以传递给工作者线程（worker thread)。当工作者线程在繁忙地处理任务的时候，窗口线程可以自由地响应其他用户的请求。当工作者线程完成任务的时候，它发送信号给窗口线程。...在 Java 领域一个经典的案例就是利用双重检查创建单例对象，例如下面的代码：在获取实例 getInstance() 的方法中，我们首先判断 instance 是否为空，如果为空，则锁定 Singleton.class...除此之外，每当有线程请求锁，也需要记录在这个数据结构中。 当一个线程请求锁失败时，这个线程可以遍历锁的关系图看看是否有死锁发生。...减少上下文切换的方法 无锁并发编程 - 多线程竞争锁时，会引起上下文切换，所以多线程处理数据时，可以用一些办法来避免使用锁，如将数据的 ID 按照 Hash 算法取模分段，不同的线程处理不同段的数据。
本文进一步从细节上解释了这一切。 设置场景 - NGINX进程模型 ? 为了更好的理解这个设计，你需要了解NGINX如何运行。...这些进程可以使用共享内存来共享缓存数据、会话持久性数据和其他共享资源。 Nginx工作者进程内部 ? 每个NGINX工作者进程都使用NGINX配置进行初始化，并由主进程提供一组监听套接字。...更新配置和升级NGINX 具有少量的工作者进程的NGINX的进程架构，可以非常有效地更新配置，甚至是NGINX二进制本身。 ? 更新NGINX配置是一种非常简单，轻便，可靠的操作。...您可以每秒重新加载配置多次（而且许多NGINX用户都这么做）。极少的情况下会发生当有许多代的工作者进程等待连接的关闭时会出现问题，但即使是这样，问题也会很快得到解决。...NGINX的二进制升级过程实现了高可用性 - 您可以即时升级软件，而不会出现连接中断，停机或服务中断. ? 二进制升级过程与配置的优雅重新加载方法相似。
缓存穿透是指缓存服务器中没有缓存数据，数据库中也没有符合条件的数据，导致业务系统每次都绕过缓存服务器查询下游的数据库，缓存服务器完全失去了其应用的作用。 ? ? ? ?...布隆过滤器是一种比较巧妙的概率性数据结构，它可以告诉你数据一定不存在或可能存在，相比Map、Set、List等传统数据结构它占用内存少、结构更高效。...02 缓存击穿 有一种比较特殊的情况，那就是如果某一个热门色号的口红刚好卖完了，这时候有很多顾客同时来咨询要购买这个色号，那么门店内的多个售货员可能分别给总部打电话咨询是否有存货。...一直到店员从总部那里获取到最新的库存信息后，就可以安排其他人继续购买了。 在缓存处理上，通常使用一个互斥锁来解决缓存击穿的问题。...04 缓存雪崩 如果门店内的多个色号的口红同时售罄了，并且门店在这个时间点刚好也不知道总部有没有库存了，这时候如果有大量顾客来到门店购物的话，就会有更多的咨询电话打到总部那里。
这可以让网页在「没有网络连接」的情况下正常使用，因为部分或全部页面可以从服务工作线程缓存中提供服务。...： 返回与注册对象关联的 pushManager 实例 ServiceWorkerRegistration 还支持以下「属性」，可用于判断服务工作者线程处于「生命周期」的什么阶段。...，只是准 备在得到许可的时候去控制客户端。...'); }; ❝activate 事件表示可以将「老服务工作线程清理掉」了，该事件经常用于「清除旧缓存数据和迁移数据库」 ❞ const CACHE_KEY = 'v3'; self.oninstall...，缓存作后备 这个策略把「从网络获取最新的数据作为首选」，但如果「缓存中有值」也会返回缓存的值。
好比说你第一次去天上人间，你几乎都能确定这是你一次去你不可能跑到那里问一下前台你有没有办会员吧？但是spring确这样做了，他问了，他问问自己有没有办会员；为什么呢？...这就相当于在你第一次抱着紧张心态去天上人间的时候，发现你朋友以前拿着你的身份证去那里办了一个会员卡一样； 所以上面提到的这句注释的两重意思①第一，判断spring当前正准备初始化的bean有没有提前被...1000块钱，但是这个时候你仅仅是个消费者，还不是渣男，因为一条龙的服务是从交钱开始，接下来的各种服务完成你才是一个名副其实的渣男，不知道这么解释有没有偏差；为了把前面知识串起来，照例画一下当前代码的语境吧...相当于这里add的是全套，而不是冰火；将来拿出来的时候是得到工厂，继而通过工厂得到半成品bean；将来拿出来的是全套，你可以在全套里面肆意选择一个项目；不知道我又没有解释清楚这个问题； 当然说了这么多可能你还是没明白为什么需要在这里...：首先spring从单例池当中获取x，前面说过获取不到，然后判断是否在正在创建bean的集合当中，前面分析过这个集合现在存在x，和y；所以if成立进入分支；进入分支spring直接从三级缓存中获取x，根据前面的分析三级缓存当中现在什么都没有
Worker 服务工作线程Service Worker是一种类似浏览器中「代理服务器」的线程，可以「拦截外出请求」和「缓存响应」。...这可以让网页在「没有网络连接」的情况下正常使用，因为部分或全部页面可以从服务工作线程缓存中提供服务。...URL 经过本地缓存确认是否已经存在这个网站 如果没有，接着会由 DNS 查询从域名服务器获取这个 IP 地址 客户端通过 TCP 的三次握手和TLS协商向服务器发起 HTTP 请求建立连接的过程 在这个过程中...本地缓存一般包括强缓存和协商缓存两种形式 「强缓存」是指浏览器在加载资源时，根据请求头的 expires/cache-control,判断是否命中客户端缓存。 如果命中，则直接从缓存读取资源。...这个过程中的瓶颈点，就在于是否做了 数据缓存处理 Gzip 压缩 重定向 数据缓存 数据缓存分为两种 接口缓存 借助 Service Worker 的数据接口缓存 借助本地存储的接口缓存 CDN（Content
这也是我们通常所说的，看数据要落地。 2.数据，有比较才有真相。 我有120斤，你说是重还是轻呢？一个孤零零的数据是很难说明问题的。判断某个指标增长快慢，需要选择正确的比较对象、参考系，也就是基准线。...举个例子：淘宝上有中老年服装细分市场，有大码女装市场，这些市场可以通过对周边环境的感知，了解到我们身边有一些中老年人或者胖MM在淘宝上面没有得到需求的满足。...那么还有没有其他的渠道找到更多的细分市场呢？ 数据可以！ 通过用户搜索的关键词与实际成交的数据比较，发现有很多需求并没有被很好地满足，反映出需求旺盛，但供给不足。...假如发现了这样的细分市场，公布出来给行业小二，公布出来给卖家，是不是可以帮助大家更好地去服务消费者呢？这个例子就是现在我们在做的“潜力细分市场发现”项目。...讲这个案例，不是想吹牛数据有多厉害，而是想告诉大家：数据就在那里，有些人熟视无睹，但有些人却可以从中挖出“宝贝”来。差异是什么呢？商业感觉。
中间件 middleware request 当Flask应用处理请求时，它会根据从WSGI服务器收到的环境创建一个Request对象....因为工作者（取决于服务器的线程，进程或者协程）一次只能处理一个请求，所以在该请求期间请求数据可被认为是该工作者的全部数据。...Flask对此的术语为本地请求 请求钩子 before_request 在获取某个请求数据之前，可以做额外的事情。...场景：运营-数据埋点 各个接口的访问数量与频次 @app.before_request def get_num_of_interface(): # 从数据库中读取缓存数量 print("...接口访问数量的缓存+1") # 将缓存数量+1后存入数据库 场景：验证是否登陆 @app.before_request def get_num_of_interface(): sign
这也是我们通常所说的，看数据要落地。 2.数据，有比较才有真相。 我有120斤，你说是重还是轻呢？一个孤零零的数据是很难说明问题的。判断某个指标增长快慢，需要选择正确的比较对象、参考系，也就是基准线。...举个例子：淘宝上有中老年服装细分市场，有大码女装市场，这些市场可以通过对周边环境的感知，了解到我们身边有一些中老年人或者胖MM在淘宝上面没有得到需求的满足。...那么还有没有其 他的渠道找到更多的细分市场呢？ 数据可以！ 通过用户搜索的关键词与实际成交的数据比较，发现有很多需求并没有被很好地满足，反映出需求旺盛，但供给不足。...假如发现了这样的细分市场，公布出来给行业小二，公布出来给卖家，是不是可以帮助大家更好地去服务消费者呢？这个例子就是现在我们在做的“潜力细分市场发现”项目。...讲这个案例，不是想吹牛数据有多厉害，而是想告诉大家：数据就在那里，有些人熟视无睹，但有些人却可以从中挖出“宝贝”来。差异是什么呢？商业感觉。
C - 赶到那里，对巨龙不屑一顾，举起剑，砍掉巨龙的头，找到公主…把公主晾在一边，去看看有没有最新提交的linux内核代码。...开源数据库更为可靠成熟，SSD可靠性也得到验证，技术人才甚至都不需要从头开始进行储备 – 类似沃趣科技这样的团队已经能够提供足够好的技术支持服务，新的技术体系毫无疑问会让企业更有竞争力，总体成本更低。...如标题所述，这是一个令人纠结的问题，当一个人在完成一件体力工作时，你很容易评估他是否在努力的工作，可在遇到管理一群技术创造型的员工时，却成了一个麻烦问题。...高效的脑力工作者通常会被看作并没有在努力的工作。 对于程序员来说，原文作者认为，表面上看起来工作很努力通常会是一种失败的信号。在高压下，在一个不断被打搅的环境中，软件开发通常是不能干好的。...不要为决策方向的反转而尴尬。 团队比其它任何事情都重要。 现有的客户比那些你期望得到的客户更值得关心。 你的处境上的细微差别是独一无二的。抵挡住沿用别人的剧本的诱惑。
基本上，Service Worker是一种网络工作者，更具体地说，它就像一个Shared Worker： Service Worker在它自己的全局脚本上下文中运行 它没有绑定到特定的网页 它无法访问DOM...您可以在每次加载页面时调用register（）方法而不用担心 – 浏览器会判断Service Worker是否已经注册，并且会正确处理。...register（）方法的一个重要细节是Service Worker文件的位置。在这种情况下，您可以看到服务工作者文件位于域的根目录。这意味着Service Worker的范围将是整个来源。...所以主要注意你需要缓存的文件。 处理install事件是可选的，你可以避免处理它。在这种情况下，上面三个步骤你都无需处理。 在运行时缓存请求 这部分是关键所在。...从缓存中删除数据 activate回调中最常见的步骤是缓存管理。你现在要这样做，因为如果你在安装步骤中删除了所有旧的缓存，旧的Service Workers将突然停止提供缓存中的文件。
星球危机 我是一个秒杀请求，每天的工作就是将秒杀请求的数据运送给后端工作者。...小空：你最近看起来心事重重。 我：你有没有发现最近我们星球的订单数急剧增加，每天有一千万订单数据产生，也不是一天、两天的事了。 小空：难怪我每天加班到晚上十点来运送请求数据。...你明天和我一起去吧！ 小空：好的。 涉及的知识点： 这里的行星大爆炸指的是什么？ 因订单数据量很大，数据库撑不住了。数据库可能宕机。 因每天有大量请求发送到服务器，服务器也扛不住了。...大屏的商品详情页并不是通过发送请求从后台服务器拿到的。其实实现了动静分离 。...涉及的知识点： 秒杀场景中，查询剩余库存并不是直接查数据库，而是查 Redis 缓存的。 为什么是查缓存？因为查缓存的速度要远远快于查数据库，减少了响应时间，而且对数据库的压力减小了很多。
做个简单计算，如果我们需要某个数据，该数据从数据库磁盘读出来需要0.1s，从交换机传过来需要0.05s，那么每个请求完成最少0.15s（当然，事实上磁盘和网络IO也没有这么慢，这里只是举例），该数据库服务器每秒只能响应...不过还有一种叫作散列表(又叫哈希表，Hash table)的数据结构，它可以通过一个Hash函数将一个 元素映射成一个位阵列中的一个点，这样一来，我们只要看看这个点是不是1就可以知道集合中有没有它了。...它 实际上 是一个很长的二进制向量和一系列 随机映射函数 ，实际上你也可以把它简单理解为一个不怎么精确的 set 结构，当你使用它的 contains 方法判断某个对象是否存在时，它可能会误判。...当我们需要判断一个元素是否存在于布隆过滤器的时候，会进行如下操作： 对给定元素再次进行相同的哈希计算； 得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1，如果值都为 1，那么说明这个值在布隆过滤器中， 如果存在一个值不为...缺点：随着数据的增加，误判率会增加；还有无法判断数据一定存在；另外还有一个重要缺点，无法删除数据 场景 大数据判断是否存在：这就可以实现出上述的去重功能，如果你的服务器内存足够大的话，那么使用 HashMap
松哥从以下八个方面来和大家聊聊。 1.缓存 首先第一种解决方案就是缓存了。...缓存，我们可以将数据直接缓存在内从中，例如 Map、也可以使用缓存框架如 Redis 等，将一些需要频繁使用的热点数据保存在缓存中，每当用户来访问的时候，就可以直接将缓存中的数据返回给用户，这样可以有效降低服务器的压力...可以缓存起来使用的数据，一般都不能对实时性要求太高。 2.页面静态化 页面静态化其实可以算作是缓存的另外一种形式，相当于直接将相关的页面渲染结果缓存起来。...每次用户登录，先去主表中查看有没有记录，有的话，直接登录，没有的话，再去查看其他表。 通过判断用户在某一段时间内的登录次数，就可以很快分离出热点数据。...好了，简单的从 8 个方面和大家聊一聊这个问题，大家在工作中有没有遇到类似问题呢？你都是怎么处理的？欢迎留言讨论。
从以下八个方面来和大家聊聊。 1. 缓存 ---- 首先第一种解决方案就是缓存了。...缓存，我们可以将数据直接缓存在内从中，例如 Map、也可以使用缓存框架如 Redis 等，将一些需要频繁使用的热点数据保存在缓存中，每当用户来访问的时候，就可以直接将缓存中的数据返回给用户，这样可以有效降低服务器的压力...可以缓存起来使用的数据，一般都不能对实时性要求太高。 2、页面静态化 ---- 页面静态化其实可以算作是缓存的另外一种形式，相当于直接将相关的页面渲染结果缓存起来。...每次用户登录，先去主表中查看有没有记录，有的话，直接登录，没有的话，再去查看其他表。 通过判断用户在某一段时间内的登录次数，就可以很快分离出热点数据。...好了，简单的从 8 个方面和大家聊一聊这个问题，大家在工作中有没有遇到类似问题呢？你都是怎么处理的？欢迎留言讨论。 ? 数据和云 ID：OraNews 如有收获，请划至底部，点击“在看”，谢谢！
通常，我们可以将小的静态资源文件使用 Nginx 集群当做源站，而对于流媒体音视频数据，会使用单独的分布式存储作为源站。所谓源站，即你的静态数据原始存储的地方。...3）本地 DNS 服务器会向根域名服务器发起请求，根域名服务器返回顶级 DNS 域名服务器地址，让你去它那里查找。...4）本地 DNS 服务器会向顶级 DNS 域名服务器发起请求，.com 顶级域名服务器返回权威 DNS 域名服务器地址，让你去它那里查找。...一方面可以让流量均衡负载到它下面的服务器上，另一方面能根据地理位置判断，找到离用户最近的服务器。...CDN 是各大系统的门面，更擅长缓存静态数据、图片、流媒体数据。CDN 作为一种特殊的缓存，它的命中率和高可用性也是我们需要重点关注的。
从以下八个方面来和大家聊聊。 1. 缓存 ---- 首先第一种解决方案就是缓存了。...缓存，我们可以将数据直接缓存在内从中，例如 Map、也可以使用缓存框架如 Redis 等，将一些需要频繁使用的热点数据保存在缓存中，每当用户来访问的时候，就可以直接将缓存中的数据返回给用户，这样可以有效降低服务器的压力...可以缓存起来使用的数据，一般都不能对实时性要求太高。 2、页面静态化 ---- 页面静态化其实可以算作是缓存的另外一种形式，相当于直接将相关的页面渲染结果缓存起来。...每次用户登录，先去主表中查看有没有记录，有的话，直接登录，没有的话，再去查看其他表。 通过判断用户在某一段时间内的登录次数，就可以很快分离出热点数据。...好了，简单的从 8 个方面和大家聊一聊这个问题，大家在工作中有没有遇到类似问题呢？你都是怎么处理的？欢迎留言讨论。
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