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高并发场景缓存真的可靠吗？

高并发场景缓存真的可靠吗？ ?...有一定开发经验的研发人员都知道，缓存是高并发场景解决方案中的大杀器，应用中引入了缓存可以将大部分查询流量引入到缓存上，从而降低DB的qps来保护有限的底层存储资源。...，并且查询频率远大于更新频率，对于缓存的使用，大多数中小型应用使用以上图中所描述的链路基本不会存在什么问题，但是我们要思考一个问题，在并发很大的场景下，单纯的使用缓存来抵抗高qps真的可靠吗？...说到这个问题相信很多人想到的是缓存穿透、缓存雪崩等一系列的点，这些点都会导致缓存不命中使流量打到DB上，在并发足够大的情况下会打满所有连接池连接，新的请求无法处理，严重的情况可能拖垮数据库。...，都会带来巨大的瞬时流量，如果我们对大促的流量预估不够精确和宽松，和前期压测结果对QPS承受能力评估不准确，那么很可能在流量暴增的时候，由于QPS过大触发缓存限流，导致查询直接走DB，拖垮数据库和应用服务器

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SQL SERVER 如何实现UNDO REDO 和PostgreSQL 有近亲关系吗

SERVER 有UNDO 表空间，REDO 日志，到底SQL Server是怎么实现，传统数据库中需要的，前滚翻和后滚翻，我们今天看看，到底SQL SERVER 和那个数据库有近亲关系。...ALTER DATABASE [ADR] SET ACCELERATED_DATABASE_RECOVERY = OFF; 这里微软官方文档明确指出，如果你的应用是高频的UPDATE和 DELETE的操作数据库表...所以SQL SERVER ADR的功能和 POSTGRESQL的某些设计是不是近亲，你心里应该有一个答案，当然好消息是，对于大事务的UNDO回滚，将比以往有更快的速度。...小结：在数据库的设计中，UNDO REDO 的实现的方式在不同的数据库有不同的设计的方式，各种数据库都在尽力的解决自身设计的缺陷并和其他数据库取长补短，回到题目，SQL SERVER 在有了ADR 后，...和POSTGRESQL是不是有近亲关系？

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【高并发】ReadWriteLock怎么和缓存扯上关系了？！

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。...写在前面在实际工作中，有一种非常普遍的并发场景：那就是读多写少的场景。在这种场景下，为了优化程序的性能，我们经常使用缓存来提高应用的访问性能。因为缓存非常适合使用在读多写少的场景中。...这里，需要小伙伴们注意的是：读写锁和互斥锁的一个重要的区别就是：读写锁允许多个线程同时读共享变量，而互斥锁不允许。所以，在高并发场景下，读写锁的性能要高于互斥锁。...这里，有小伙伴可能会问：为啥程序都已经添加写锁了，在写锁内部为啥还要查询一次缓存呢？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。

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云数据库有什么用？是否能应对高并发场景？

自从云数据库出现之后，人们便对数据存储功能提出了更高的要求，因为工作原因，人们不得不将大量的信息存储在数据库中，这时数据库的自身作用也涌现了出来。云数据库有什么用？云数据库有什么用？...它具有自动揉面以及数据库审计功能，人们可以不费吹灰之力，便定期进行数据的审核工作。是否能应对高并发场景？...云数据库确实可以应对各种高并发场景，如果人们需要一次性提取大量的数据，而此时手中又有其他的工作，也可以轻松应对一件扩容的功能确实吸引了不少人，对于存储功能，只要人们提出了较高的要求，那么都可以选择云数据库...以上就是对云数据库有什么用的相关介绍，专业的数据库可以帮助人们更好的进行信息存储，充分落实这一项工作，而且在整个存储的过程当中一气呵成，不需要应对运数据储存困难的麻烦。...如果选择了适合自己的云数据库，那么对方甚至可以提供终身免费业务，在专业人员的帮助之下，所有的存储工作都可以得到相应的提升。

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你的接口，真的能承受高并发吗？

如何切入解决问题线上遇到高并发的问题,由于一般高并发问题重现难度比较大,所以一般肥朝都是采用眼神编译,九浅一深静态看源码的方式来分析.具体可以参考本地可跑,上线就崩?慌了!....但是考虑到肥朝公众号仍然有小部分新关注的粉丝尚未掌握分析问题的技巧,本篇就再讲一些遇到此类问题的一些常见分析方式,不至于遇到问题时,慌得一比! ?...本地重现首先我们可以准备一个并发工具类,通过这个工具类,可以在本地环境模拟并发场景.手机查看代码并不友好,但是没关系,以下代码均是给你复制粘贴进项目重现问题用的,并不是给你手机上看的.至于这个工具类为什么能模拟并发场景...,你可以想象是一个队伍有1000个人排队,最前面的5个,拿到了连接,并且执行业务时间为1秒.那么队伍中剩下的995个人,就在门外等候.等这5个执行完的时候.释放了5个连接,依次向后的5个人又进来,又执行...,才是关键.因为部分同学,在一些比较传统的公司,做的多是能用就行的CRUD工作,很容易一个service方法,就直接打上事务注解开始事务,然后在一个事务中,进行大量和事务一毛钱关系都没有的无关耗时操作,

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MySQL数据库高并发优化配置

论坛程序也是如此，MySQL的设置是否合理优化，直接影响到论坛的速度和承载量！...和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享。...而我的整体数据库服务器平均负载都在0.5-1左右。 MyISAM和InnoDB优化： key_buffer_size – 这对MyISAM表来说非常重要。...innodb_log_file_size 在高写入负载尤其是大数据集的情况下很重要。这个值越大则性能相对越高，但是要注意到可能会增加恢复时间。我经常设置为 64-512MB，跟据服务器大小而异。...如果应用程序中有大量的跳跃并发连接并且 Threads_Created 的值也比较大，那么我就会加大它的值。它的目的是在通常的操作中无需创建新线程。

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关系型数据库和非关系型数据库

1 关系型数据库 1.1 关系型数据库的特性 1.1.1 事务的特性事务，是指一个操作序列，这些操作要么都执行，或者都不执行，而且这一序列是无法分隔的独立操作单位。...MyISAM引擎可以自增ID 1.3.2 MyISAM 它是 MyISAM 原生引擎，不支持事务功能，有独立的索引文件，对比InnoDB不支持外键 2.非关系型数据库（NoSQL）非关系型数据库（NoSQL...最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据，方便做数据压缩，对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。...适用于敏捷开发、日志系统和社交系统等 MongoDB MongoDB 是由 C++ 语言编写的基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，能添加更多的节点，可以保证服务器性能。...2.2.2 全文搜索型数据库 传统的关系型数据库主要依赖索引来实现快速查询功能，但是在全文搜索的业务下，索引很难满足查询的需求。关系型数据库的模糊匹配在数据量较大的情况下查询的效率是很低的。

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引用对象变量和对象间的关系_白小白有女朋友吗

很显然，从这段话可以看出对象和对象引用不是一回事，是两个完全不同的概念。...举个例子，我们通常会用下面这一行代码来创建一个对象：　Person per = new Person("张三"); 有小白童鞋会说，这里的per是一个对象，是Person类的一个实例。...我们先不急着纠结哪种说法是对的，再看两行代码：　Person person; person = new Person("张三"); 这两行代码实现的功能和上面的一行代码是完全一样的。...但是还是有很多人这样叫，那怎么理解对象实例呢？...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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关系型数据库和非关系型数据库

一三范式 1,所有列必须为原子化列 2,设计时需要主键列 3,所有非主键列不能依靠传递与主键列发生关系（所有列与主键列发生的都是直接关系）生活中的主键：ID 车牌手机号二关系 数据库结构关系...集合 --> 表线型关系 -->约束树形关系 -->索引（二叉树模型需哦延展的平衡二叉树）图形关系 --> 数据库既包括了线型关系同事也包含了约束关系与依赖关系。...RDBMS（关系型数据库系统） HBASE（NOSQL --> not only sql）非关系型数据库的优势：1....性能NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。2. 可扩展性同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。...关系型数据库的优势：1. 复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。2. 事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。

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java高并发系列 - 第32天：高并发中计数器的实现方式有哪些？

java高并发系列目录 1.java高并发系列-第1天:必须知道的几个概念 2.java高并发系列-第2天:并发级别 3.java高并发系列-第3天:有关并行的两个重要定律 4.java高并发系列 -...第4天:JMM相关的一些概念 5.java并发系列第5天-深入理解进程和线程 6.java高并发系列 - 第6天:线程的基本操作 7.java高并发系列 - 第7天:volatile与Java内存模型...8.java高并发系列 - 第8天:线程组 9.java高并发系列 - 第9天:用户线程和守护线程 10.java高并发系列 - 第10天:线程安全和synchronized关键字 11.java高并发系列...19.java高并发系列 - 第19天：JUC中的Executor框架详解1 20.java高并发系列 - 第20天：JUC中的Executor框架详解2 21.java高并发系列 -第21天：java...27.java高并发系列 -第27天：实战篇，接口性能提升几倍原来这么简单 28.java高并发系列 -第28天：实战篇，微服务日志的伤痛，一并帮你解决掉 29.java高并发系列 -第29天：高并发中常见的限流方式

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淘宝高并发订单的数据库方案

这里我把淘宝下单高并发解决方案的个人理解分享一下。我不是淘宝技术人员，本文只是写自己的理解，所以肯定是会有一些出入的。...下单必然会涉及到买家查看订单，和卖家查看收到的订单，修改订单价格等，这是下单的核心。在下单这个操作中有买家和卖家两个密切关联而有不同的视角。牧劳称为两个不同的维度。...下单是在一个数据库事务中进行的，要提高数据库的事务并发数，最有效的办法是拆分，拆分有两种，一是对库进行拆分，另一种是在同一个库中对表进行拆分。...拆分之后事务会分散到1024套表中，这必然会很大程序上增加并发的事务处理能力（这儿我说是必然，但是淘宝在使用这种方案之前是要经过压力测试，实际测试出这种方案的TPS之后，才会逐步采用这种方案的）。...以上是我个人对淘宝下单高并发设计的理解。这是肤浅的，实际做的时候肯定还需要考虑更多的问题，比如数据库的调优，磁盘IO方式，服务器稳定性；方案的可测试性，可量化等等。

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数据库进阶2 Mysql高并发优化

所以在考虑整个系统的流程的时候，我们必须要考虑，在高并发大数据量的访问情况下，我们的系统会不会出现极端的情况。...（例如：对外统计系统在7月16日出现的数据异常的情况，并发大数据量的的访问造成，数据库的响应时间不能跟上数据刷新的速度造成。...，数据库的模型确定下来之后，我们有必要做一个系统内数据流向图，分析可能出现的瓶颈。为了保证数据库的一致性和完整性，在逻辑设计的时候往往会设计过多的表间关联，尽可能的降低数据的冗余。...无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。 18.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。...大型数据库有两种索引即簇索引和非簇索引，一个没有簇索引的表是按堆结构存储数据，所有的数据均添加在表的尾部，而建立了簇索引的表，其数据在物理上会按照簇索引键的顺序存储，一个表只允许有一个簇索引，因此，根据

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数据库高并发解决方法总结

一个项目刚开始的时候是为了实现基本功能，随着版本和功能的迭代，大数据和高并发成了软件设计必须考虑的问题! 本质很简单，一个是慢，一个是等。...关键是如何解决慢和等，核心一个是短，一个是少，一个是分流,最后一个是集群/横向扩张/读写分离/建立主从。...3，使用储存过程-那些处理一次请求需要多次访问数据库的操作，可以把操作整合到储存过程，这样只要一次数据库访问就可以了。...4，批量读取 - 高并发情况下，可以把多个请求的查询合并到一次进行，以减少数据库的访问次数 5，延迟修改 - 高并发情况下，可以把多次修改请求，先保存在缓存中，然后定时将缓存中的数据保存到数据库中，风险是可能会断电丢失缓存中的数据...3，分块 - 数据库层面的优化，对程序是透明的，查询大数据只用找到相应块就行。分流三种: 1，集群 - 将并发请求分配到不同的服务器上，可以是业务服务器，也可以是数据库服务器。

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关系代数与数据库有什么关系，来变个魔术

乍看起来和数据库有什么关系，但这些其实是写出复杂逻辑关系的SQL 的基础。...估计现在就已经有人在，Turn your nose up ，打个赌，看完或许会改变看法呢首先我们先要确定的一个事情是 SQL 是具有关系代数，和关系演算的双重特点的语言。...关系代数，元祖关系演算，和域关系演算三种语言在表达能力上是等价的。...其中会带出来三个完整性，其中两个完整性是必须的，实体完整性和参照完整性，这两个可以理解为我们平时的主外键关系中的，带有主键的表和带有外键的表的“文雅的叫法”。...1 根据上面图中 R S ，我们可以分析出 R(X.Y） S（Y,Z）为什么因为R和S 主键有同类和异类，所以同类用Y 表示不一样的分别为 X 和 Z 这可以通过对应我们的类似下面的查询语句来表示

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关于Redis的几件小事 | 高并发和高可用

5万人关注的大数据成神之路，不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，真的不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，确定真的不来了解一下吗？...1.redis高并发跟整个系统高并发的关系 Rredis要搞高并发，那就要把底层的缓存搞好，让更少的请求直接到数据库，因为数据库的高并发实现起来是比较麻烦的，而且有些操作还有事务的要求等等，所以很难做到非常高的并发...Redis并发做的好对于整个系统的并发来说还是不够的，但是redis作为整个大型的缓存架构，在支撑高并发的架构里面是非常重要的一环。...要实现系统的高并发，首先缓存中间件、缓存系统必须要能够支撑起高并发，然后在经过良好的整体缓存架构设计(多级缓存、热点缓存),才能真正支撑起高并发。...2.redis不能支撑高并发的瓶颈 Redis不能支撑高并发的瓶颈主要是单机问题，也就是说只有一个单一的redis，就算机器性能再怎么好，也是有上限的。

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电商交易高并发和高可用技术（一）

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...解决这个场景的高并发技术和高可用技术如下： 1.高可用架构技术隔离技术：线程隔离，交易请求网关肯定不止交易这一个业务接口，还有一些非核心业务接口，那么整个系统区分核心线程池和非核心线程池，在内存和系统核心数足够大的情况下...热点隔离，热点就意味着高并发，在高并发的场景下，要保证高可用性，就必须隔离热点请求，快速的削峰。...，提供熔断机制让服务交易接口快速的失败，而不是一直阻塞，Hystrix可以阻止级联失败并保证系统弹性、和高可用性。...2.高并发架构技术缓存为王，队列也为王，10000个并发请求入分布式缓存队列(redis)或者mq(核心系统mq集群，做到核心业务和非核心业务集群隔离)，商品库存1000预存入redis，库存扣减都走

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高防cdn的构建简单吗？高防cdn有什么优势？

高防cdn的构建简单吗？高防cdn有什么优势？...二、高防cdn的构建简单吗？不简单。 1、高防CDN的原理，就是架设多个高防CDN节点，当有CDN节点攻击的时候各个节点共同承受。不会因为一个节点被攻击打死而导至网站无法访问。...2、高防CDN的防护节点或者说更多4个甚至10个节点，更不可能各各节点去攻击，甚至把节点同时打死。这就是高防CDN的价值以及他比独立高防服务器的好处。...3、当然高防CDN只适合于网站应用，像游戏很多基本上是不行的，这也是他的弱点。 4、构建一个高防CDN不简单的，需要有大量的服务器投入以及大量的带宽支撑。三、高防cdn有什么优势？...静态内容就近缓存加速，消除互联互通的平静，可以从容应对大规模并发流量。

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关系型数据库和非关系型数据

缺点： 1、读写性能较差，尤其是海量数据的高效率读写； 2、硬盘I/O要求高：网站的用户并发性非常高，往往达到每秒上万次读写请求，对于传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈 3、拓展困难...当需要对数据库系统进行升级和扩展时，往往需要停机维护和数据迁移。 4、性能欠佳：在关系型数据库中，导致性能欠佳的最主要原因是多表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。...面向高性能并发读写的key-value数据库：是一种以键值对存储数据的一种数据库，类似Java中的map，主要特点是具有极高的并发读写性能。...3、速度快：nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体，而关系型数据库只能使用硬盘； 4、高扩展性：Nosql基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。...关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。 5、成本低：nosql数据库部署简单，基本都是开源软件。

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高并发图数据库系统如何实现？

类似的Oracle Labs的PGX的持久化层也依托自家的关系型数据库，这导致其所能适配的场景大大受限。...那么，为什么高性能的图数据库系统一定是支持高并发的呢？原因很简单，因为高并发是最直接的实现对底层硬件资源并发处理能力的释放，实现高效数据处理的不二法门。...高并发的系统实现有三大维度：一是，高并发架构；二是，高并发数据结构；三是，高并发的查询与算法实现。以上三者，缺一不可。...在15亿点、边规模的图数据集上，各家图数据库的性能对比（32核X86-CPU、256GB内存、1TB HDD硬盘）或许有读者对于高性能、高并发的数据结构与算法心存疑惑，甚至会质疑其意义何在？...我们可以列出3种分布式架构，及其各自的优缺点：事实上，第二种模式可以看作是第一种模式的一种水平化扩展，它区别于纯水平分布式的主要地方在于集群的管理逻辑和图分片逻辑的不同——类比传统的关系型数据库的分布式架构设计

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什么是关系型数据库和非关系型数据库

应用程序都离不开数据库，那不同的数据结构，就会存放在不同的数据数据库中，所以数据库按数据结构分为关系型数据库和非关系型数据库。接下来就总结一下这两者的区别吧。...查询数据时候，会对一个或多个数据表进行关联查询那关系型数据库典型的产品有哪些呢？比如：MySQL，SqlServer，Oracle，PostgreSQL，SQLite等。...非关系型数据库 非关系型数据库根据应用场景分为：键值对数据库，列存储数据库，搜索引擎数据库，面向文档数据库等等。...典型的产品有：Elasticsearch，Solr等。...支持高可用和海量数据以及很大的数据量瞬间写入为null的column数据不会被存储，这样节省空间又提高了读性能。缺点就是不适用于大范围查询，也不支持sql语句查询。

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