当我解决问题时,尤其是新问题,我不会一上来就想着能不能使用并发来处理。我会首先想出一个顺序执行的解决方案。然后在可读性和技术评审后,我会开始考虑并发处理能不能让问题得到更快的解决。有时很显然并发是很合适的,但有时候并不那么明显。
1)第一种:让开发帮忙生成多个token(多个用户账户生成的token),导出为csv格式的文件(以下步骤均以该方法为基础)
这样,通过避免使用锁synchronization,而是通过业务设计出值对象,然后使用不可变模式来获得更好的性能,从这里也可以看出面向对象设计并不会影响性能,反而能提升性能。
不合理的需求,如何能轻松搞定? 文章较长,建议提前收藏。 可能99%的同学不做搜索引擎,但99%的同学一定实现过检索功能。搜索,检索,这里面到底包含哪些技术,希望本文能够给大家一些启示。 需求一:我想做一个全网搜索引擎,不复杂,和百度类似就行,两个月能上线吗? 全网搜索引擎架构与流程如何? 全网搜索引擎的宏观架构如上图,核心子系统主要分为三部分(粉色部分): (1)spider爬虫系统; (2)search&index建立索引与查询索引系统,这个系统又主要分为两部分: - 一部分用于生成索引数据bui
Ø 确定测试登录最大并发用户数; Ø 事务平均响应时间 (两个查询) 得到这个任务 如何展开测试工作呢? 一、WindowsResources 设置(其实不监控 设不设都行 我感觉) 1. 添加设备 2. windows server 2008选择platform为win2003就可以 (这个试了好几个才弄对) 3. 服务器用户名和密码 4. 选择监控项目 二、设置runtime-settings(每次跑前都要检查) 1. 把timeout改大 都改成200 2 . 设置think time 选择忽略 3. 设置log 选择Extended log 下面3个根据情况选(后来研究了一下log 感觉设不设也无所谓) 三、并发测试
若两个操作同时发生,则称为并发,但事实上,操作是否在时间上重叠并不重要。由于分布式系统复杂的时钟同步问题,现实中很难严格判断两个事件是否同时发生。
Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架, 是一个把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。
原文地址:http://www.dotnetcurry.com/dotnet/1360/concurrent-programming-dotnet-core 今天我们购买的每台电脑都有一个多核心的 CPU,允许它并行执行多个指令。操作系统通过将进程调度到不同的内核来发挥这个结构的优点。 然而,还可以通过异步 I/O 操作和并行处理来帮助我们提高单个应用程序的性能。 在.NET Core中,任务 (tasks) 是并发编程的主要抽象表述,但还有其他支撑类可以使我们的工作更容易。 并发编程 - 异步 vs. 多
一、需求缘起 某并发量很大,数据量适中的业务线需要实现一个“标题检索”的功能: (1)并发量较大,每秒20w次 (2)数据量适中,大概200w数据 (3)是否需要分词:是 (4)数据是否实时更新:否 二、常见潜在解决方案及优劣 (1)数据库搜索法 具体方法:将标题数据存放在数据库中,使用like来检索 优点:方案简单 缺点:不能实现分词,并发量扛不住 (2)数据库全文检索法 具体方法:将标题数据存放在数据库中,建立全文索引来检索 优点:方案简单 缺点:并发量扛不住 (3)使用开源方案将索引外置 具体方法:搭
https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/
一. 初识LoadRunner ( 点击链接跳转到LoadRunner的安装步骤 )
Java提供了许多功能强大的工具和技术,用于实现并发编程和解决资源争夺问题。在本文中,下面将介绍一些常用的Java并发编程概念、技术和解决方案。
在 Java 中,迭代器是一种常用的设计模式,用于遍历集合中的元素。它提供了一种统一的方式来访问集合中的元素,而不必暴露集合的内部实现细节。本文将介绍 Java 迭代器的概念、使用方法和常见技巧,并提供一些示例代码。
在微服务架构中,我们将一个项目拆分成很多个独立的模块,这些独立的模块通过远程调用来互相配合工作,但是,在高并发情况下,通信次数的增加会导致总的通信时间增加,同时,线程池的资源也是有限的,高并发环境会导致有大量的线程处于等待状态,进而导致响应延迟,为了解决这些问题,我们需要来了解Hystrix的请求合并 ---- Hystrix中的请求合并,就是利用一个合并处理器,将对同一个服务发起的连续请求合并成一个请求进行处理(这些连续请求的时间窗默认为10ms),在这个过程中涉及到的一个核心类就是HystrixColl
线程池是一种管理和复用线程的机制,它可以避免频繁创建和销毁线程的开销,提高程序的性能和稳定性。Java提供了Executor框架来支持线程池的实现,常用的实现类有ThreadPoolExecutor和ScheduledThreadPoolExecutor。
注意: (1) 文件类型是Blob,是二进制格式,参考: https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/FileReader/readAsArrayBuffer
这些场景体现了多任务程序设计的另一面。我们前面学习的分支/合并框架以及并行流是实现并行处理的宝贵工具;它们将一个操作分为多个子操作,在多个不同的核、CPU甚至是机器上并行地执行这些子操作。
性能度量 TPS和RT 好的性能从设计开始 设计思路 分而治之:分层,分区,分模块,可以针对性做优化 应用无状态:水平扩展 有效使用缓存:关注缓存读写比,命中率 异步通信 nosql:非结构化,非关系型数据,热点数据 多核并发设计:使用线程池,copyonwrite,concurrenthashmap,volatile,reentrantlock,readwritelock,condition,threadlocal 考虑使用性能更好的加密算法 考虑使用更好的序列化工具:protobuf,thrift t
之前的文章介绍都是单独使用lockset或是单独使用happens-before关系进行动态数据竞争检测的方法。单纯使用lockset算法,由于不考虑其他的一些同步原语,会导致很多的误报,但是该方法对线程交错不太敏感。单纯使用happens-before关系,该方法对线程交错比较敏感,因此会导致出现很多漏报。因此结合lockset算法和happens-before关系的混合(hybrid)算法由此而生。
master 主分支,即生产版本,xx_test 分支对应测试环境分支,请基于 xx_test 分支拉功能分支开发。比如两个新需求同时开发,项目管理人员此时需基于 xx_test 拉出两个功能分支,分别是 feature-a 分支和 feature-b 分支。开发人员检出对应的功能分支,并在其上开发。
对于分布式系统的架构师来说,CAP 定理所描述的一致性和可用性是一个较大的挑战。网络远程跨机房是不可避免的,数据中心之间的高延迟总是导致数据中心之间在短时间内出现某种断开。因此,传统的分布式应用体系结构被设计成要么放弃数据一致性,要么降低可用性。
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ 聚合 聚合操作处理数据记录并返回计算后的结果。聚合操作将多个文档分组,并能对已分组的数据执行一系列操作而返回单一结果。MongoDB提供了三种执行聚合的方式:聚合管道,map-reduce方法和单一目的聚合操作。 聚合管道 MongoDB的聚合框架模型建立在数据处理管道这一概念的基础之上。文档进入多阶段管道中,管道将文档转换为聚合结果。最基本的管道阶段类似于查询过滤器和修改输出文档形式的文档转换器。 其他的管道为分组和排序提供一些
这种方法利用Stream API的filter和collect操作来找到两个列表的交集。
第一范式, 第二范式和第三范式 第一范式: 每一个属性都是原子项,不可分割. 1NF是关系模式应具备的最起码的条件,如果数据库设计不能满足第一范式,就不称为关系型数据库. 第二范式: 首先要满足第一范式,每个非主属性是由整个主键函数决定的,而不能由主键的一部分来决定. 第三范式: 第三范式(3NF)要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息. 视图 视图的定义 # 任何不是逻辑模型的一部分但作为虚关系对用户可见的关系. # 数据库中只存放视图的定义而不存放视图对应的数据, 这些数据仍存在在导
假设我们3个用户(用户id分别是1、2、3),现在他们都要查询自己的基本信息,请求到服务器,服务器端请求数据库,发出3次请求。我们都知道数据库连接资源是相当宝贵的,那么我们怎么尽可能节省连接资源呢?
不知不觉树义已经工作 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。
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。
All:判断 Observable 发射的所有的数据项是否都满足某个条件; Amb:给定多个 Observable,只让第一个发射数据的 Observable 发射全部数据; And/Then/When:通过模式(And条件)和计划(Then次序)组合两个或多个 Observable 发射的数据集; Average:计算 Observable发射的数据序列的平均值,然后发射这个结果; Buffer:缓存,可以简单理解为缓存,它定期从 Observable 收集数据到一个集合,然后把这些数据集合打包发射,而不
Java流(Stream)是一种高级迭代器,它允许我们以 声明式的方式 处理数据集合。与传统的迭代器不同,流不存储数据,而是代表了一个计算的过程,这个过程可以对数据集合进行操作,比如过滤、排序、聚合等。流就像是一个管道,数据在这个管道中按照一定的规则流动,最终得到处理结果。
原子操作在单个任务单元中执行,而不受其他操作的干扰。在多线程环境中,原子操作是必需的,以避免数据不一致。
每次转换原有 Stream 对象不改变,返回一个新的 Stream 对象(可以有多次转换),这就允许对其操作可以像链条一样排列,变成一个管道
本文主要内容:CyclicBarrier(下文中凯哥就用cycBar来代替)定义介绍;举例说明;代码演示;从源码来看原理及总结;CyclicBarrier与CountDownLatch(下文就用CountDown来代替)比较。
目前我们网络所面临的依然是高并发的问题,就像某cat双11时的情况,瞬间的并发量是惊人的,当然我们会有很多种方法去解决这个问题,本文我们谈论的是单台服务器,如何提高自己对并发请求的处理能力。要想解决这个问题,我们需要先理清楚Unix和类Unix系统的I/O模型。
有限自动状态机 (Finite-state machine , FSM) 通常用来描述某个具有有限个状态的对象,并且在对象的生命周期中组成了一个状态序列,通过响应外界各种事件完成状态流转。
十个人百个人同时做登陆的事情的时候,能不能快速得响应,其中80个人失败了,只有20个人成功。
5 Java并发集合 5.1 引言 在前几章中,我们介绍了Java集合的内容,具体包括ArrayList、HashSet、HashMap、ArrayQueue等实现类。 不知道各位有没有发现,上述集合都有一个共同的特点,那就是线程不安全性,在并发情况下都不能保证数据的一致性。(当然,这个集合必须是共享了,所以才会有数据不一致) 所以,当我们在进行并发任务时候,共享了一个不适用于并发的数据结构,也就是将此数据结构变成了程序中的成员变量,那么我们将会遇到数据的不一致,进而影响到我们程序的运行。 为了应对并发场景
马克-to-win:在 实践当中,有很多数据并不是像火车票数或者账户余额这样的关键数据(存在的意义就是为了疯狂的加减,疯狂的变化)。它们只是普通数据库表的一个缓存而已。 比如淘宝网中展示的衣服数据,基本不变,即使变了,不实时准确的展示最新的,也不会引起灾难性的后果,不像银行账户或火车票数。马克-to-win:这种数据我们就考虑放在集 合框架当中。我们的备选方案有1)Hashtable,2)HashMap,3)Collections.synchronizedMap(new HashMap())或4)ConcurrentHashMap()。
最近一段时间比较忙,也不知道都在做些什么。五一期间本来打算写一篇的,但是一直有各种事情拖着也没写下来。今天继续是计划内的一篇文章collector。
CRDT,全称为 conflict-free replicated data type(无冲突复制数据类型),它是一种数据类型,或者说是方案,确保在网络中的不同副本最后数据保持一致的,可以用协同编辑领域。
首先这个项目是一个几年前的项目了,期间一直在新增需求,导致代码逻辑变得也比较复杂,接口响应时长也在跟着上涨。 之前有过一次针对服务器环境方面的优化(node版本升级),确实性能提升不少,但是本着“青春在于作死”的理念,这次就从代码层面再进行一次优化。
本文主要内容:基本的Map-Reduce Map-Reduce 基本原理 面向聚合的数据库能够兴起很大一部分原因是由于集群的增长。数据库运行在集群环境中意味着你要在数据存储方面做出权衡,而不能像过去运行在单机上那么简单了。集群不仅仅改变了数据存储的规则,而且还改变了数据计算的规则。如果你把一大堆数据存在集群上,这时候要想有效的处理数据,那么你就必须要用另外一种不同的思路来组织你的处理流程。 如果是使用那种“集中式的数据库”(centralized database),那么通常你可以有两种方式来处理计算
12306系统架构优化 coolshell陈皓优化方案 原文:http://coolshell.cn/articles/6470.html 一、业务复杂度比对 (1)qq业务模型:只访问自己的数据 (2)秒杀业务模型:秒杀能够只接受前N个请求,后续请求直接返回 (3)奥运会售票业务模型:注册+抽奖,非先来先抢,可以事后线下处理 (4)电子商务业务模型:c2c只需关注自己的库存 结论:库存是b2c的噩梦,12306业务与之类似 二、瓶颈 库存业务的操作模式基本是这样的: 1)占住库存 2)付款 3)扣除库存
毫无疑问,Redis开创了一种新的数据存储思路,使用Redis,我们不用在面对功能单调的数据库时,把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上,而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作,为不同的大象构建不同的冰箱。希望你喜欢这个比喻。
https://leetcode-cn.com/problems/merge-intervals/
CSP模型是上个世纪七十年代提出的,用于描述两个独立的并发实体通过共享的通讯 channel(管道)进行通信的并发模型。 CSP中channel是第一类对象,它不关注发送消息的实体,而关注与发送消息时使用的channel。
CRDT的英文全称是Conflict-free Replicated Data Type,最初是由协同文本编辑和移动计算而发展的,现在还被用作在线聊天系统、音频分发平台等等。当前CRDT算法在富文本编辑器领域的协同依旧是典型的场景,常用于作为实现文档协同的底层算法,支持多个用户同时编辑文档,不会因为用户并发修改导致冲突,而导致结果不一致甚至数据丢失的问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云