看到分布式、高并发、多线程这三个词的时候，很多人是不是都认为分布式=高并发=多线程？
亲爱的读者朋友们，大家好！线程池是多线程编程中常用的工具，通过合理的设置线程池参数，可以有效地管理线程，提高程序性能，避免资源浪费。其中，线程池的最大线程数、核心线程数和队列大小是决定线程池行为的关键参数。本文将深入探讨如何设置这些参数，以便更好地满足应用程序的需求。
目前，面对并发环境，主流互联网服务器编程模型有两种：多线程模型以及事件驱动模型。但是这两个模型都不足以解决这个问题。我们来首先看一下这两种编程模型。
3) Char 类型，如果存入数据的实际长度比指定长度要小，会补空格至指定长度；如果存入的数据的实际长度大于指定长度，低版本会被截取，高版本会报错
我觉得如果你工作了两年左右的时间，或者是突击准备了面试，这题回答个八成上来，应该是手到擒来的事情。这题中规中矩，考点清晰，可以说的东西不是很多。
线程池是一种线程复用的技术,它可以有效地控制线程的数量,处理过程中将任务添加到队列,然后在线程创建后启动这些任务。主要作用有:
先简单介绍一下 Node.js，Node.js 是基于事件驱动、非阻塞 I/O 模型的服务器端 JavaScript 运行环境，是基于 Google 的 V8 引擎在服务器端运行的单线程、高性能的 JavaScript 语言。
对于不同性质的任务来说，CPU密集型任务应配置尽可能小的线程，如配置CPU个数+1的线程数，IO密集型任务应配置尽可能多的线程，因为IO操作不占用CPU，不要让CPU闲下来，应加大线程数量，如配置两倍CPU个数+1，而对于混合型的任务，如果可以拆分，拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理，前提是两者运行的时间是差不多的，如果处理时间相差很大，则没必要拆分了。
电商交易属于核心业务，比如有这么一个场景同一个商品有1000个库存，那么现在有10000个人同时买这个商品，那么在保证这个1000个库存商品全部卖光的前提下，那么交易后台如何保证这10000个人中必须要最多只有1000个人购买成功，极端情况下也可以少于1000个人，反正就是不能超卖。
现如今，我们使用通用的应用程序或库来相互通信。例如，我们经常使用HTTP客户端库从服务器上获取信息并通过web服务执行远程过程调用。但是，通用协议或它的实现有时并不能很好的伸缩。这就像我们不会使用通用HTTP服务器来交换大文件、电子邮件、还有像金融信息、游戏数据等实时信息。这些业务所需要的是高度优化实现协议，用于专门的目的。例如，您可能希望实现一个针对基于ajax的聊天应用程序、媒体流应用、大文件传输进行优化的http服务器。您甚至可能想要设计并实现一个完全符合您的需求的新协议。另一个不可避免的情况是，你不得不去处理一个遗留的专有协议，来保证和旧系统的互操作性。在这些情况下，重要的是在不牺牲最终应用程序的稳定性和性能的前提前，如何尽可能快的实现该协议。
默认配置下，Tomcat 会为每个连接器创建一个绑定的线程池(最大线程数 200)。在大多数情况下你不需要改这个配置(除非增大最大线程数以满足高负载需要)。但是 Tomcat 喜欢在每个工作者线程的 thread-local 上下文缓存一些诸如 PageContext 以及标签缓存的对象。正因如此，就会有你期望 Tomcat 能够将线程关掉以清理出来一些内存的情况。此外，每个连接器维护自己的线程池的话，根据服务器的承受能力来设置一个(线程数)最高值会变得更加困难。解决这些问题的答案就是使用一个共享执行器。
在开发项目之前之所以使用go语言是因为Go天生支持高并发，只需要go func（）就可以实现一个用户态的协程，占用的资源非常小仅仅2k左右（并且支持动态扩容），而正常采用java，c++等语言启用的线程一般都是内核态的占用的内存资源一般在4m左右，而假设我们的服务器CPU内存为4G，那么很明显才用的内核态线程的并发总数量也就是1024个，相反查看一下Go语言的协程则可以达到410241024/2=200w.这么一看就明白了为什么Go语言天生支持高并发；这样一看我们发现根本不需要考虑协程池的使用，直接go func一直启用就好了，但是万事难料，我们举一个很不好的例子那就是大量的协程创建销毁需要消耗cpu性能，为了减少这些不必要的性能损失，同时可以支持高并发我们必须想办法再去减少一些不必要的cup性能损耗。 例如Java为了减少这种不必要的线程创建销毁的性能损失，官方包提供相关的线程池方案一共有四种：
Java 21 在今年早些时候的 9 月 19 日就正式发布，并开始正式引入虚拟线程，但是作为 Java 开发生态中老大哥 Spring 并没有立即跟进，而是在等待了两个月后的 11 月 29 日，伴随着 Spring Boot 3.2 版本的发布，在这个版本中也终于是引入了对虚拟线程的支持。
记得很久之前，去面试过字节跳动。被三面的面试官问了一道场景设计题目：如何设计一个高并发系统。当时我回答得比较粗糙，最近回想起来，所以整理了设计高并发系统的15个锦囊，相信大家看完会有帮助的。
高并发解决的核心问题是在同一时间上有大量的请求过来，然后我们的系统要怎么抗住这些请求带来的压力。比如在线直播服务，同时有上百万甚至上千万人观看。比如秒杀品，同时有大量用户涌入。
线程池是 MySQL 5.6 的一个核心功能，对于服务器应用而言，无论是web应用服务还是DB服务，高并发请求始终是一个绕不开的话题。当有大量请求并发访问时，一定伴随着资源的不断创建和释放，导致资源利用率低，降低了服务质量。
技术是为了解决实际问题服务的，那么并发是为了解决什么问题呢？我用一句话总结，就是：在资源有限、并且不改变程序执行结果（正确性）的情况下，合理运用并发编程和架构设计来尽可能多地 提高你程序的性能和稳定性 。
不知不觉已经工作 5 年了，一路走来磕磕碰碰但总算有了自己的一点小体会。对于一个 Java 开发人员来说，到了 5 年的关键节点，需要掌握哪些知识点呢？经过我自己的总结，我列出了下面的思维导图。
“世间可称之为天经地义的事情没几样，复杂的互联网架构也是如此，万丈高楼平地起，架构都是演变而来，那么演变的本质是什么？”
上一篇作为专题系列的第一篇，我们深度剖析了关于 Kafka 存储架构设计的实现细节，今天开启第二篇，我们来深度剖析下「Kafka Broker 端网络架构和请求处理流程」是如何设计的? 相信使用过
之前写过一篇文章《数据库的使用你可能忽略了这些》，主要是从一些大家使用使用时容易忽略的地方，如：字段长度、表设计等来说明，这篇文章同样也是这样的主题，只是从另外的几个方面来说说数据库使用中，容易忽略，导致入坑的地方。
特点：每任务一线程直线式的编程使用资源昂高，context切换代价高，竞争锁昂贵太多线程可能导致吞吐量下降，响应时间暴涨。
首先要隆重介绍的肯定是《深入理解高并发编程：JDK核心技术》的作者：冰河，作为互联网资深技术专家、数据库技术专家、分布式与微服务架构专家。他多年来一直致力于分布式系统架构、微服务、分布式数据库、分布式事务与大数据技术的研究，在高并发、高可用、高扩展性、高维护性和大数据等领域拥有丰富的架构开发经验。
在上一篇文章里我们介绍了 tomcat io 主要包含那些 items，在这里我们主要介绍tomcat io 的基础-多路复用。tomcat 服务器(tomcat7以上)默认使用 java NIO 模型，NIO 不仅仅需要 java 语言上的支持，同时还离不开各种操作系统对于多路复用的支持(linux，windows，mac 等等)，所以 tomcat的NIO 是建立在操作系统基础之上的。
作为即时通讯技术的开发者来说，高性能、高并发相关的技术概念早就了然与胸，什么线程池、零拷贝、多路复用、事件驱动、epoll等等名词信手拈来，又或许你对具有这些技术特征的技术框架比如：Java的Netty、Php的workman、Go的gnet等熟练掌握。但真正到了面视或者技术实践过程中遇到无法释怀的疑惑时，方知自已所掌握的不过是皮毛。
从今年7月到现在转眼间转岗到淘宝部门已经有小半年了，最近刚刚经历人生中第一次双11实战，体验了一把系统经受高并发高流量的冲击的感觉，一个字爽，作为小白，在这小半年里面收获颇多，一个感悟是实战是提高一个人能力的唯一真理，只有真的动手去做了，才会知道会遇到什么问题。日常做项目时候不怕遇到问题如何解决，最怕有些情景考虑不到，而后者是需要经验累积起来的，一方面是试错的累积，一方面是通过书本或者思考源码得来的。来淘宝这半年来为了能够学到更多，从来不敢浪费时间，一边欣赏这人家如何用代码解决高并发高流量问题，一边学着人家如何用工具快速高效的查询系统瓶颈与查找线上问题。
本文主要介绍常见的Server的并发模型，这些模型与编程语言本身无关，有的编程语言可能在语法上直接透明了模型本质，所以开发者没必要一定要基于模型去编写，只是需要知道和了解并发模型的构成和特点即可。
1. Select是前面IO复用模型介绍的标准网络编程API，可以实现应用程序通过一个阻塞对象监听多路连接请求
像网关、应用服务器这类无状态的，多副本比较好做，但像数据库、缓存这类有状态的，多副本时就必然涉及到数据同步的问题。
线程池 简介 1、mysql每连接每线程，mysql都分配一个单独的线程，该线程处理客户端发来的所有命令 2、每个线程会占用一定的系统资源，线程数越多消耗的系统资源也越多 3、线程的创建和销毁有一定的开销 4、当线程数过多时，如果大部分线程都处于活跃状态，会导致频繁的上下文切换，从而造成系统巨大的开销 5、线程的本质就是线程共用，多个连接之间共享线程 何时使用 1、在有大量短查询的业务场景下 2、大量长查询的业务场景下不适合使用线程池，由于长查询占据了线程池的线程，导致线程池出现效率低下的情况 组成 1、线
Hystrix Hystrix是Netflix开源的高可用框架,能够完美解决分布式系统架构中高可用服务的问题Tomcat中有个线程池,每个线程去处理客户端发送的每次请求 断路器 服务降级 服务熔断 服务隔离机制 服务雪崩效应 Hystrix具有自我保护能力服务保护概念 在微服务高可用分布式系统中会出现:服务间的调用超时,服务间的调用时失败问题服务雪崩效应 默认情况下,Tomcat只有一个线程池处理客户端发送的请求,这样在高并发的情况下客户端所有请求堆积在同一个服务接口,就会产生Tomcat所有线程池去处理
Hystrix Hystrix是Netflix开源的高可用框架,能够完美解决分布式系统架构中高可用服务的问题 断路器 服务降级 服务熔断 服务隔离机制 服务雪崩效应 Hystrix具有自我保护能力 服务保护概念 在微服务高可用分布式系统中会出现:服务间的调用超时,服务间的调用时失败问题 服务雪崩效应 默认情况下,Tomcat只有一个线程池处理客户端发送的请求,这样在高并发的情况下客户端所有请求堆积在同一个服务接口,就会产生Tomcat所有线程池去处理服务接口,会导致其它服务接口无法访问,这样在其它接口访问
本文原题“聊聊TCP连接耗时的那些事儿”，本次收录已征得作者同意，转载请联系作者。有少许改动。
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
在微服务架构下，我们习惯使用多机器、分布式存储、缓存去支持一个高并发的请求模型，而忽略了单机高并发模型是如何工作的。这篇文章通过解构客户端与服务端的建立连接和数据传输过程，阐述下如何进行单机高并发模型设计。
如果并发访问系统的用户非常多，每次用户访问页面的时候，都通过服务器动态渲染，会导致服务端承受过大的压力，而导致页面无法正常加载的情况发生。
传统意义上的 JavaScript 运行在浏览器上，这是因为浏览器内核实际上分为两个部分:渲染引擎和 JavaScript 引擎。前者负责渲染 HTML + CSS，后者则负责运行 JavaScript。Chrome 使用的 JavaScript 引擎是 V8，它的速度非常快。
高并发环境下，我知道优化配置tomcat，对连接数和线程池作修改，最重要的是connector的协议Http Connector使用NIO，而不是默认的AJP Connector,当时也没有仔细研究其原理。现在来为以上这些设置做一下剖析。
引用一句经典的话：“UNIX下一切皆文件”。 文件是一种抽象机制，它提供了一种方式用来存储信息以及在后面进行读取。
这里选了几道高频面试题以及一些解答。不一定全部正确，有一些是没有固定答案的，如果发现有错误的欢迎纠正，如果有更好的回答，热烈欢迎留言探讨。
有了Netty，你可以实现自己的HTTP服务器，FTP服务器，UDP服务器，RPC服务器，WebSocket服务器，Redis的Proxy服务器，MySQL的Proxy服务器等等。
为了加快程序处理速度，我们会将问题分解成若干个并发执行的任务。并且创建线程池，将任务委派给线程池中的线程，以便使它们可以并发地执行。在高并发的情况下采用线程池，可以有效降低线程创建释放的时间花销及资源开销，如不使用线程池，有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存以及“过度切换”（在JVM中采用的处理机制为时间片轮转，减少了线程间的相互切换） 。
线程组->添加-> Sampler(采样器) -> Http （一个线程组下面可以增加几个Sampler）
记得在三年前公司因为业务发展需要，就曾经将单体应用迁移到分布式框架上来。当时就遇到了这样一个问题：系统仅有一个控制单元，它会调用多个运算单元，如果某个运算单元（作为服务提供者）不可用，将导致控制单元（作为服务调用者）被阻塞，最终导致控制单元崩溃，进而导致整个系统都面临着瘫痪的风险。 那个时候还不知道这其实就是服务的雪崩效应，雪崩效应好比就是蝴蝶效应，说的都是一个小因素的变化，却往往有着无比强大的力量，以至于最后改变整体结构、产生意想不到的结果。雪崩效应也是我们目前研发的产品直面的一道坎，下面我们来看有哪些场
Netty是一个高性能、异步事件驱动的NIO框架，它提供了对TCP、UDP和文件传输的支持。作为当前最流行的NIO框架，Netty在互联网领域、大数据分布式计算领域、游戏行业、通信行业等获得了广泛的应用，一些业界著名的开源组件也基于Netty的NIO框架构建。
http://www.mysqlperformanceblog.com/2013/03/16/simcity-outages-traffic-control-and-thread-pool-for-mysql/ 这篇文章生动的描述了线程池的妙处，它可以解决高并发数据库性能下降。 试想着如果不设置交通信号灯，没有交警的指挥，让其车辆肆意行驶，那么造成的后果就是交通瘫痪，谁都抢行，结果谁都过不去，堵死了。那么就必须采取一定的措施，先放行一部分车辆，后续的就排队等待，直到交通畅通。——这就是线程池的作用。 每
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