热点账户高并发记账方案 热点账户高并发记账带来的问题？ 记账处理过程主要包括两部分，一是记录记账凭证，二是更新账户的余额。...随着账务处理业务量的增大，账务数据库中的账户常常会在瞬间产生多个并发操作，但所有对应的并发线程中只有一个线程能够持有当前账户的资源锁，其他线程必须等待该锁被释放后再逐一进行记账处理，这样该账户将会被频繁加锁释锁...解决方案1：并发控制 通过控制上游支付交易的请求数据的并发请求数来实现。 ? 优点 实现简单，代码都不怎么改。...先将金额变动插入临时表中，由定时任务按照一定频率汇总发生额，并更新账户余额，而后删除临时记录。当加频账户减钱余额不足时，主动去汇总发生额。...加钱时，准实时更新余额，先将子账户金额变动插入临时表中，由定时任务按一定频率汇总发生额，将汇总的发生额更新进对应的子账户，并删除金额变动记录；减钱按照之前减频账户的逻辑执行。
互联网金融系统的核心是支付结算，而支付结算的基础又是账户系统。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。...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。...针对一些数据量大的表进行分表，比较有代表性的是账户流水表，既要按账户维度查询，又要按时间维度汇总，所以针对这个特点，冗余了一张表，一张按照账户分表，一张按照日期分表。
解决高并发问题是一个综合性的挑战，涉及多个方面的优化和策略。...以下是一些常见的方法和建议来应对高并发场景： 垂直扩展与水平扩展 垂直扩展：通过增加单个服务器的硬件性能（如CPU、内存、磁盘等）来提升处理能力。但这通常受到硬件成本和扩展性的限制。...使用分布式缓存、分布式存储等技术来支持分布式系统的运行。 代码优化 优化代码逻辑，减少不必要的计算和I/O操作，提高代码的执行效率。 使用高效的数据结构和算法来优化数据处理过程。...压力测试与性能调优 对系统进行压力测试，模拟高并发场景下的请求负载，以评估系统的性能和稳定性。 根据压力测试的结果进行性能调优，找出性能瓶颈并进行优化。...综上所述，解决高并发问题需要综合考虑多个方面的因素，包括硬件、软件、架构、代码、安全等方面。通过合理的规划和实施上述策略和方法，可以有效地应对高并发场景带来的挑战。
node是单线程，为什么支持高并发呢？ 每个Node.js进程只有一个主线程在执行程序代码，形成一个执行栈（execution context stack)。...nodejs之所以单线程可以处理高并发的原因，在于libuv层的事件循环机制，和底层线程池的实现。 在事件循环机制上，新版本的Node和浏览器类似
如果单个IP在非常短的时间内并发发送多个请求，结果会怎样呢？ ? 我们使用单个IP在10ms内发并发送了6个请求，只有1个成功，剩下的5个都被拒绝。...单个IP 10ms内并发发送6个请求，结果如下： ? 跟实验2相比，请求成功率没变化，但是总体耗时变短了。这怎么解释呢？...考虑一种情况，令牌桶算法的token为耗尽时会怎么做呢？由于它有一个请求队列，所以会把接下来的请求缓存下来，缓存多少受限于队列大小。但此时缓存这些请求还有意义吗？
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。...1、高并发系统架构的方法论 高并发的技术挑战，核心就是为了满足用户的高并发访问，系统需要提供更多的计算资源。那么如何提供这些计算资源，也就是说，如何使系统的计算资源随着并发的增加而增加？...因此现在的大型互联网系统多采取水平伸缩方案，来应对用户的高并发访问。 2、高并发系统架构的方法 我们知道了分布式集群优势明显，但是将一堆服务器放在一起，用网线连起来，并不能天然地使它们构成一个系统。...4、分布式关系数据库 关系数据库本身并不支持伸缩性，但是关系数据库又是存储数据最传统的手段。...我们掌握了这些分布式技术，就算是掌握了高并发系统架构设计的核心。具体这些技术如何应用在高并发系统的架构实践中，我们在后面的案例中会不断进行分析体现。
2.2.2 Sentinel规则持久化配置 2.3 应用层限流 三、降级实战 3.1 服务降级的策略 3.2 应用层降级实战 四、拒绝服务 一、秒杀场景介绍 1.1 秒杀场景的特点 秒杀具有瞬时高并发的特点...，秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点（秒杀开始那一秒），这样一来，就会导致一个特别高 的流量峰值，它对资源的消耗是瞬时的。...限流的实现方式既要支持 URL 以及方法级别的限流，也要支持基于 QPS 和线 程的限流。 客户端限流 好处：可以限制请求的发出，通过减少发出无用请求从而减少对系统的消耗。.../pms/productInfo/29 API维度限流 配置流控规则 2.3 应用层限流 场景： 商品详情接口 系统第一次上线启动，或者系统在 redis 故障的情况下重新启动，这时在高并发的场景下就会出现所有的流量...并发线程数：当单台机器上所有入口流量的并发线程数达到阈值即触发系统保护。 入口 QPS：当单台机器上所有入口流量的 QPS 达到阈值即触发系统保护。
Jexus web server 5.1 每个工作进程的最大并发数固定为1万，最多可以同时开启4个工作进程，因此，每台Jexus V5.1服务器最多可以到支持4万个并发连接。...但是，按照linux系统的默认设定，linux是不能支持这么高的并发请求的，只有对linux进行一些必要的优化，才能达到让Jexus支持大并发的目的。...soft 的限制不能比hard 限制高。用 - 就表明同时设置了 soft 和 hard 的值。...#对于Apache、Nginx、Jexus 等服务器，上几行的参数可以很好地减少TIME_WAIT套接字数量 三、整调Jexus工作进程数 Jexus默认工作进程数为1，为了支持更大的并发数量
相信每一位程序员对于高并发这个词都并不陌生，现在一般中大型互联网公司都需要自己的业务能支撑高并发，我们常说的高并发其实就是说我们的设计系统的性能问题，简单一句话即同一时刻我们的系统能处理多少请求。...在日常中，我们经常探讨如何去支撑高并发时候，大部分给出的结论是堆机器，不停地堆，包括有好多面试候选人也是这样的理解，其实这是一种不太负责任的架构师，同时也是在浪费公共资源。...总结：今天主要分享了系统高并发设计的核心方案，系统的高性能直接决定着你的系统是否扛得住高并发，首先通过找到衡量自己系统的指标进行单机器的系统优化，找到瓶颈点，然后，可以新加机器即所谓的横向扩展。...当然，高并发的系统并不是这一点东西所能包括的，要结合自己的系统进行揣测实验，这是一条漫长的路也是最能体现自己价值的所在。...关于架构师修炼 本号旨在分享一线互联网各种技术架构解决方案，分布式以及高并发等相关专题，同时会将作者的学习总结进行整理并分享。 更多技术专题，敬请期待
性能 由于MySQL采用 B+树索引，数据量超过阈值时，索引深度的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；高并发访问请求也使得集中式数据库成为系统的最大瓶颈。...这样可以控制每个表的数据量在可控的范围内，比如每个表就固定在200万以内。 分库 单库一般达到2000并发，亟需扩容，合适的单库并发值推荐在1000/s。...SQL语法支持较多，支持分库分表、读写分离、分布式id生成、柔性事务（最大努力送达型事务、TCC事务）。被大量公司使用，我司也在用。现在已经升级为Apache组织的项目。...性能 分表后，单表的并发能力提高了，磁盘I/O性能也提高了。...面对高并发的读写访问，当数据库主服务器无法承载写压力，不管如何扩展从服务器，都没有意义了。 换个思路，对数据库进行拆分，提高数据库写性能，即分库。
当提起这三个词的时候，是不是很多人都认为分布式=高并发=多线程？ 当面试官问到高并发系统可以采用哪些手段来解决，或者被问到分布式系统如何解决一致性的问题，是不是一脸懵逼？...确实，在一开始接触的时候，不少人都会将三者混淆，误以为所谓的分布式高并发的系统就是能同时供海量用户访问，而采用多线程手段不就是可以提供系统的并发能力吗？...什么是高并发？ 相对于分布式来讲，高并发在解决的问题上会集中一些，其反应的是同时有多少量：比如在线直播服务，同时有上万人观看。 高并发可以通过分布式技术去解决，将并发流量分到不同的物理服务器上。...多线程是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术，它更多的是解决CPU调度多个进程的问题，从而让这些进程看上去是同时执行（实际是交替运行的）。...总结一下： ●分布式是从物理资源的角度去将不同的机器组成一个整体对外服务，技术范围非常广且难度非常大，有了这个基础，高并发、高吞吐等系统很容易构建； ● 高并发是从业务角度去描述系统的能力，实现高并发的手段可以采用分布式
这个后端接口，必须能够支持高并发请求，同时，非常 重要的一点，必须尽可能“快”，在最短的时间里返回用户的请求结果。为了实现尽可能快这一点，接口的后端存储使用内存级别的操作会更好一点。...在高并发的实际场景下，机器都处于高负载的状态，在这个时候平均响应时间会被大大增加。...Web系统大规模并发——电商秒杀与抢购 – 徐汉彬Hansion – 技术行者 有很多软件和服务都“乐观锁”功能的支持，例如Redis中的watch就是其中之一。通过这个实现，我们保证了数据的安全。...四、小结 互联网正在高速发展，使用互联网服务的用户越多，高并发的场景也变得越来越多。电商秒杀和抢购，是两个比较典型的互联网高并发场景。...⊙面试题63（链表，哈希表） ⊙ 请你对Java中树的了解有多少？ ⊙ 这个培训机构怎么？ ⊙ JavaEE就业学习路线（给初学者以及自学者一个学习方向）？
这个后端接口，必须能够支持高并发请求，同时，非常 重要的一点，必须尽可能“快”，在最短的时间里返回用户的请求结果。为了实现尽可能快这一点，接口的后端存储使用内存级别的操作会更好一点。...高并发的挑战：一定要“快” 我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS（Query Per Second，每秒处理请求数），解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。...在高并发的实际场景下，机器都处于高负载的状态，在这个时候平均响应时间会被大大增加。...Web系统大规模并发——电商秒杀与抢购 – 徐汉彬Hansion – 技术行者 有很多软件和服务都“乐观锁”功能的支持，例如Redis中的watch就是其中之一。通过这个实现，我们保证了数据的安全。...四、小结 互联网正在高速发展，使用互联网服务的用户越多，高并发的场景也变得越来越多。电商秒杀和抢购，是两个比较典型的互联网高并发场景。
IIS的默认设置只能支持很小的访问量，访问量大了（比如每秒几千）就会不响应，可以通过下面的设置使IIS支持高并发访问 1.调整IIS应用程序池队列长度： IIS管理——>应用程序池——高级设置 队列长度...configuration> 4.修改注册表，...调整IIS 7支持的同时TCPIP连接数 默认值5000，修改为10万 reg add HKLM\System\CurrentControlSet\Services\HTTP\Parameters /v
什么是高并发？ 高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。 高并发相关的常见指标有哪些？...互联网分布式架构设计，高并发终极解决方案还是水平扩展。 什么是水平扩展？ 只要增加服务器数量，就能线性扩充系统性能。 常见的互联网分层架构如何？ 各层该如何落地水平扩展？...，就必须每一层都支持水平扩展。...总结 高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。...提高系统并发能力的方法主要有两种： 垂直扩展（Scale Up） 水平扩展（Scale Out） 前者垂直扩展可以通过提升单机硬件性能，或者提升单机架构性能，来提高并发性，但单机性能总是有极限的，互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是后者
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。...这是因为在高并发的场景下，可能会存在多个线程来竞争写锁的现象。例如：第一次执行get()方法时，缓存中的数据为空。...所以，在w.lock()后添加v = m.get(key); 再次查询缓存的数据，能够有效的减少高并发场景下重复查询数据库的问题，提升系统的性能。...采用这种方案需要注意缓存的穿透问题，有关缓存穿透、击穿、雪崩的知识，小伙伴们可以参见《【高并发】面试官：讲讲什么是缓存穿透？击穿？雪崩？如何解决？》...也可以使用我个人开源的mykit-data框架哦（推荐使用）~~ 推荐阅读 【高并发】面试官：讲讲什么是缓存穿透？击穿？雪崩？如何解决？
博主这里的大数据量、高并发业务处理优化基于博主线上项目实践以及全网资料整理而来，在这里分享给大家一....insert into table(id, name) values(1, 'tom'),(2, 'jack') 模式，建议一次写入个数不要太多，MySQL对于sql长度是有限制的，对于这种字段少的表，...大事务优化，减小影响范围，提升系统处理能力@Transactional 大于 Spring 提供得事务注解，许多人都知道，但是在高并发下，不建议使用，推荐通过编程式事务来手动控制事务提交或者回滚，减少事务影响范围如下是一段订单超时未支付回滚业务数据得代码...platformTransactionManager.rollback(transaction); }}可以看到采用编程式事务后，我们将查询逻辑排除在事务之外，减小了其影响范围，也就提升了性能，在高并发场景下...这里给出海量日志高并发下优化点：上报日志进行异步化处理，普通版：采用阻塞队列 ArrayBlockingQueue 得生产者消费者模式，对日志数据进行异步批量处理，在此场景下，通过生产者将数据缓存再内存中
采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求（尽量减少网络IO的时间消耗）； redis虽然是单线程的，但是可以处理并发连接。...epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用epoll的多路复用特性，使并发称为可能。...单线程为什么快还支持高并发 基于以上所有redis有以下几个优势： 完全基于内存操作，加上其特有的数据结构（优化的数据结构）使得其访问速度非常快。...多路IO复用，使其可以可以高效的处理多个连接请求，既支持了高并发，同时也减少了网络IO的消耗时间。
首先抛出一个点，我们为什么学高并发设计？ 很实在的就是你找工作面试必问点 天天被叫做 CRUD boy，但是我们在高并发的情况下写好 CRUD 并不容易 高并发是什么？...现在问题来了，多少 QPS 才算高并发？ 看下面这段话之前，欢迎大家先去 Google 上搜一下这个答案，看看是否有具体的数据？ 其实这个问题怎么没有具体的数据来衡量什么才是高并发？...正题来了，高并发系统的通用设计方法是什么？ 其实到了这里，很多人肯定就会说，分布式一致性怎么做、缓存一致性怎么做、Nginx 负载均衡怎么做、熔断限流怎么做，叭叭叭。...但是这里不讲具体高并发系统下的细节，这里只分享通用设计方法，这些设计方法可以让你对于高并发系统的设计有一个大的骨架，就像修房子一样，先有一个大体的房子架构图，再去考虑到房子里怎么装修，这些方法同理如此。...这里谈的横向扩展包含了很多点，比如系统主服务扛不住可以加机器，数据库扛不住也可以加机器做分库分表等，接下来要说的缓存如果扛不住也可以机器。
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