并发是云函数在某个时刻同时处理的请求数,在业务其他服务可以支撑的情况下,您可以通过简单的配置实现云函数从几个并发到数以万计并发的拓展。 01. 应用场景 1. 高 QPS 短运行时长 使用云函数进行简单的数据、文件处理,例如对象存储触发云函数进行信息上报、对文件处理等。此类场景下单次请求运行时间较短。 2. 重计算长时间运行 使用云函数进行音视频转码、数据处理、AI 推理等场景,由于模型加载等操作导致函数初始化时间长、函数运行的时间长。包括 Java 运行环境的初始化时间较长。 3. 异步消息处理 使用云函
在现代软件开发中,高效管理并发操作是提升应用性能的关键之一。并发模型决定了应用如何有效地处理多个任务,特别是在多核处理器日益普及的今天。其中,线程加消息传递并发模型因其独特的优势而广受关注,本文将详细介绍这种模型的核心概念、工作机制及其在实际开发中的应用。
在并发编程领域,正确管理数据共享和同步是开发高效、稳定和安全应用程序的重要组成部分。传统的共享内存并发模型虽然直观,但容易引发数据竞争、死锁等多种问题,增加了开发的复杂性和出错的风险。相比之下,消息传递并发模型以其独特的数据安全性优势,为解决这些并发问题提供了一种有效的替代方案。本文将深入探讨消息传递模型如何保证数据的安全性,以及这种方法在现代软件开发中的应用价值。
在当今快速发展的软件开发领域,应对高并发场景成为了一个常见且棘手的挑战。Actor 模型作为一种高效处理并发计算的模型,它的概念和实现方式对开发者来说非常重要。本文旨在深入探讨 Actor 模型的内涵、原理及其在实际开发中的应用。
并发编程的源头是在于内存中的数据需要在不同的线程之间共享, 因为多线程程序在运行时存在交错(interleaving).
为了更方便的进行数据读写,消息在磁盘底层的文件目录设计,都需要关注和解决什么问题呢:
本篇作为scala快速入门系列的第三十八篇博客,为大家带来的是关于Actor并发编程的内容。
传统的游戏服务器要么是单线程要么是多线程,过去几十年里CPU一直遵循摩尔定律发展,带来的结果是单核频率越来越高。而近几年摩尔定义在CPU上已然失效,为什么呢?
RocketMQ是阿里巴巴开源的一款分布式消息中间件,它的设计目标是提供简单、高效、低延迟的消息和队列服务。在RocketMQ中,Topic和Queue是两个非常重要的概念,它们在使用时有以下区别:
在《WCF 并发的本质》中,我们谈到了WCF提供的三种不同的并发模式,使开发者可以根据具体的情况选择不同的并发处理的策略。对于这三种并发模式,Multiple采用的并行的执行方式,而Single和Reentrant则是采用串行的执行方式。串行执行即同步执行,在WCF并发框架体系中,这样的同步机制是如何实现的呢? 一、Concurrency.Single模式下的同步实现 实际上,WCF并发框架体系下针对Concurrency.Single模式的实现非常简单,其本质就是对InstanceContext进行加锁
如上图所示是模拟客户的业务网页构建的一个并发访问模型。用户在页面点击从而产生一个HTTP请求,这个请求发送到业务生产进程,就会启动一个投递线程(Deliver Thread)调用Kafka的SDK接口,并发送3条消息到DMS(分布式消息服务),每条消息大小3k,需要等待3条消息都被处理完成后才会返回请求响应⑧。当消息达到DMS后,业务消费进程调用Kafka的消费接口把消息取出来,然后将每条消息放到一个响应线程(Response Thread)中进行处理,响应线程处理完后,通过HTTP请求通知投递线程,投递线程收到响应后返回回复响应。
系统出现性能问题,来不及处理上游发的消息,导致消息积压。消息积压是正常现象,但积压太多就需要处理了。就像水库,日常蓄水是正常的,但下游泄洪能力太差,导致水库水位一直不停上涨,就不正常!
Akka 是一个开源的并发、分布式、基于消息驱动的框架,用于构建高可伸缩性、可靠性和并发性强的应用程序。它是基于 JVM(Java虚拟机)的,主要使用 Scala 编程语言开发,但也提供了 Java API,因此可以在 Java 和 Scala 中使用。
但 Redis 又无法有效利用,这就形成了内存碎片,内存碎片不会统计在 used_memory 中。
继续上一篇的内容,我们介绍了go协程的实现中的几个核心的对象,也说了他们之间是如何合作工作的。
随着整个汽车出行领域新四化(电气化、智能化、网联化和共享化)的推进,各个汽车制造厂商正逐步构建以智能驾驶和智能网联为核心的车联网系统。新一代的车联网系统对于底层消息采集、传输和处理的平台架构提出了更高的要求。
在原生 PHP 中并没有并发的概念,所有的操作都是串行执行的、同步阻塞的,这也是很多人诟病 PHP 性能的原因,但是不支持并发编程的好处也是显而易见的:保证了 PHP 的简单性,开发者不必考虑并发引入的线程安全,也不需要在编程时权衡是否需要通过加锁来保证某个操作的原子性,也没有线程间通信问题,鱼和熊掌不可得兼,你不可能既要上手简单又要高性能,实际上,90%以上公司的业务和场景根本对性能没有那么高的要求,传统的 Nginx + PHP-FPM 完全以胜任了,如果非要在 PHP 中实现异步和并发编程,推荐使用 Swoole 扩展来解决(实际上,Swoole 实现并发编程的协程功能正是借鉴了 Go 语言的协程实现机制)。
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。
我们了解到RocketMQ是java语言开发的,我们能更深入的阅读源码了解它的底层原理,而且它具有优秀的消息中间件高级功能。再换个角度想,对于面试MQ来说,其实我们需要深入的了解一个中间件来与面试官聊,其他的中间件了解基本原理就可以了(后文会讲解)。
CSP是一种并发编程模式,它的核心思想是:我们可以将一个程序分解为一组并发运行的过程,这些过程通过在它们之间传递消息进行通信,而不是通过共享内存。CSP的这个设计原则使得我们可以更加容易地编写并发程序,并且可以很好地理解程序的运行过程。
大家所熟悉的性能测试工具有Loadrunner、JMeter,以及其他小众一些的工具,如Locust、Ngrinder、Gatling等等,那么你们知道这些工具有什么不同吗?为什么有的工具能模拟数千上几万的并发,有的工具单机只能模拟一两千的并发,这其中的原因是什么呢?那么这节课我就来告诉大家,你所不了解性能测试工具的一面:并发模式。
服务(Service)的本质就是提供服务消费者期望的某种功能,服务的价值体现在两个方面:服务本身的质量和寄宿服务的平台应付消费者的数量,并发(Concurrency)的关注的是第二个要素。WCF服务寄宿于资源有限的环境中,要实现服务效用的最大化,需要考虑如何利用现有的资源实现最大的吞吐量(Throughput)。提高吞吐量就某个寄宿的服务实例(Service Instance)来说,一个重要的途径就是让它能够同时处理来自各个客户端(服务代理)的并发访问。WCF实现了一套完整的并发控制体系,为你提供了不同的并
Rust 官方sync包中提供了mpsc模式的 (多生产者,单消费者:multi-producer, single-consumer) channel,可以实现基于消息并发控制,而不是依赖控制内存共享(加锁)。这正是 go 语言作者 R. Pike 所推崇的方式:
很多同学都在使用 RocketMQ 时,经常会遇到消息堆积的问题。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。
在当今高度并发和分布式系统的世界里,Akka作为一个开源的反应式编程框架,凭借其强大的并发处理能力和消息驱动模型,成为了Java开发者手中的利器。本文将带你快速入门Akka,探讨其核心概念、常见问题、易错点及如何避免,同时辅以代码示例,让你一分钟内领略Akka的魅力。
程序在高并发的情况下,程序容易崩溃。主要的原因是:在高并发的情况下,有大量用户请求需要程序计算处理,而目前的处理方式是,为每个用户请求分配一个线程,当程序内部因为访问数据库等原因造成线程阻塞时,线程无法释放去处理其他请求,这样就会早在请求的堆积,不断的消耗资源,最终导致程序的崩溃。
目前,各行业的数智化进程如火如荼,企业对数智化用户运营的需求日益旺盛;同时,在万物互联的5G时代,用户触达的渠道也变得更加丰富。企业需要更高效、智能的方式进行用户触达管理。基于此,个推将多年来积累的数字化运营经验和用户触达能力相结合,打造了“消息中心”系统产品,能够帮助企业客户将APP通知栏消息、短信、微信、钉钉的系统消息、智能人工外呼、5G消息等行业八大主流用户触达渠道进行有效整合和管理。
国庆结束,宅在家里的我 通过朋友圈,弹指间游遍全球 斯里兰卡 ▽ 马尔代夫 ▽ 新疆火烧云 ▽ …… 这些照片,主要有2种风格 浮夸型,滤镜、美颜、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? 这里抛出一个问题 即时通讯IM功能会面临哪些挑战?亿万级消息并发?稳定容灾的安全性? 今天,我们从“百万聊
(2)如果操作失败,则返回特殊值(null或false,具体取决于操作),接口的常规结构如下表所示。
这部分将介绍一些相对深入的知识点,包括通过并发限流来保证服务的可用性,通过可靠会话机制保证会话信息的可靠性,通过队列服务来解耦客户端和服务端,提高系统的可服务数量并可以起到削峰的作用,最后还会对之前的
我们知道,“高并发”是现在系统架构设计的核心关键词。一个架构师如果设计、开发的系统不支持高并发,那简直不好意思跟同行讨论。但事实上,在架构设计领域,高并发的历史非常短暂,这一架构特性是随着互联网,特别是移动互联网的发展才逐渐变得重要起来的。
我们知道,高并发代表着大流量,高并发系统设计的魅力就在于我们能够凭借自己的聪明才智设计巧妙的方案,从而抵抗巨大流量的冲击,带给用户更好的使用体验。这些方案好似能操纵流量,让流量更加平稳得被系统中的服务和组件处理。
我们通常会认为,消息中间件是一个可靠的组件——这里所谓的可靠是指,只要我把消息成功投递到了消息中间件,消息就不会丢失,即消息肯定会至少保证消息能被消费者成功消费一次,这是消息中间件最基本的特性之一,也就是我们常说的“AT LEAST ONCE”,即消息至少会被“成功消费一遍”。
用于进程间传递信号的一个整数值。在信号量上只有三种操作可以进行:初始化,P操作和V操作,这三种操作都是原子操作。
"秒杀活动"、"抢红包"、"微博热搜"、"12306抢票"、"共享单车拉新"等都是高并发的典型业务场景,那么如何解决这些业务场景背后的难点问题呢? 秒杀系统中,QPS达到10万/s时,如何定位并解决业
最近生产环境的消息通知队列发生了大量的数据积压问题,从而影响到整个平台商户的交易无法正常进行,最后只能通过临时关闭交易量较大的商户来缓解消息队列积压的问题,经线上数据分析,我们的消息队列在面对交易突发洪峰的情况下无法快速的消费并处理队列中的数据,考虑到后续还会出现各种交易量突发状况,以下为针对消息队列(ActiveMQ)的优化过程。
消息中间件是分布式系统常用的组件,无论是异步化、解耦、削峰等都有广泛的应用价值。我们通常会认为,消息中间件是一个可靠的组件——这里所谓的可靠是指,只要我把消息成功投递到了消息中间件,消息就不会丢失,即消息肯定会至少保证消息能被消费者成功消费一次,这是消息中间件最基本的特性之一,也就是我们常说的“AT LEAST ONCE”,即消息至少会被“成功消费一遍”。
16年开始很多互联网公司都开始在涉足直播,直播业务中有弹幕的系统。今天就要给大家介绍一下弹幕系统优化的新的体会。随着直播业务的变化与发展,我司弹幕系统从最初的版本优化了好几个版本,这里面有我的血泪。
对于服务器的并发处理能力,我们需要的是:每一毫秒服务器都能及时处理这一毫秒内收到的数百个不同TCP连接上的报文,与此同时,可能服务器上还有数以十万计的最近几秒没有收发任何报文的相对不活跃连接。同时处理多个并行发生事件的连接,简称为并发;同时处理万计、十万计的连接,则是高并发。服务器的并发编程所追求的就是处理的并发连接数目无限大,同时维持着高效率使用CPU等资源,直至物理资源首先耗尽。
问题 用户A的操作 (1)开始事务 (2)操作资源1 (3)操作资源2 (4)提交事务 用户B的操作 (1)开始事务 (2)操作资源2 (3)操作资源1 (4)提交事务 如果用户A和用户B的两个事务同时发生,A锁住了资源1,B锁住了资源2,互相等待,陷入死锁 如果采用同步锁synchronized,可能会出现破坏逻辑一致性的问题 这个问题的根本原因:数据是被动的被处理 在读多写少,较少涉及事务机制的场景下,这个问题不明显,否则就面临此问题 Actor模型 Actor模型就是用来解决事务
在Java开发领域中,掌握一些常见的面试题和知识点对于求职者来说至关重要。本文将带你逐一了解Java面试中的八大篇章,涵盖Redis、MySQL数据库、框架、微服务、消息中间件、常见集合、并发编程、JVM虚拟机以及企业场景等。通过学习这些知识点,你将增强自己在面试中的竞争力,更好地应对面试官的提问。
例如广告扣费系统,广告主向自己的账号充钱、设置自己的广告,用户浏览或者点击广告后就需要扣费,这个扣费操作的数量是极大的。
通过《上篇》介绍,我们知道了如何通过编程和配置的方式设置相应的最大并发量,从而指导WCF的限流体系按照你设定的值对并发的服务调用请求进行限流控制。那么,在WCF框架体系内部,整个过程是如何实现的呢?这就是本篇文章需要为你讲述的内容。实际上,整个限流控制体系,主要涉及到两个对象:信道分发器(ChannelDispatcher)和ServiceThrottle。 一、信道分发器(ChannelDispatcher)与ServiceThrottle 从服务端整个消息监听、接收、分发和处理框架体系角度来讲,限流控
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