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高并发场景下如何优化服务器的性能？

那今天，我们就来根据这个问题来聊聊在高并发场景下如何优化服务器的性能这个话题。 ?...CentOS Linux release 8.0.1905 (Core) 对于高并发的场景，我们主要还是优化操作系统的网络性能，而操作系统中，有很多关于网络协议的参数，我们对于服务器网络性能的优化，主要是对这些系统参数进行调优...这里的参数太多了，大概有一千多个，在高并发场景下，我们不可能对操作系统的所有参数进行调优。我们更多的是关注与网络相关的参数。...如何优化频繁收发大文件如果在高并发场景下，需要频繁的收发大文件，我们该如何优化服务器的性能呢？这里，我们可以修改的系统参数如下所示。...虽然，这些能够保证TCP协议的可靠性，但有时这会影响我们程序的性能。那么，在高并发场景下，我们该如何优化TCP连接呢？

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高并发场景下的接口调用优化

由于下游接口数量较多,下载的数据量也不小,导致接口响应时间过长,严重影响了系统的性能。经过分析,这个接口天然适合用并发编程进行优化。今天就来聊聊我是如何用Java中的并发工具类来优化这个接口的。...首先,这个接口的调用流程其实很简单: 接收请求同时调用5个下游接口,获取返回的数据合并下游接口返回的数据返回合并后的数据很明显,这里的性能瓶颈在于同时调用下游接口。...为了提高并发程度,我们可以使用Java并发包中的ExecutorService来实现线程池,然后提交多个任务到线程池中执行。...到此,经过并发编程的优化,这个接口的瓶颈就基本上解决了。调用下游接口的时间大大缩短,系统的吞吐量也得到了提升。...并发编程是一个非常重要且强大的工具,在 Java 中有很多现成的并发工具类供我们使用,例如线程池、Future等,合理利用可以大大优化我们系统的性能。

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高并发场景下的httpClient优化使用

1.背景我们有个业务，会调用其他部门提供的一个基于http的服务，日调用量在千万级别。使用了httpclient来完成业务。之前因为qps上不去，就看了一下业务代码，并做了一些优化，记录在这里。...(entity); 这里我们相当于额外复制了一份content到一个字符串里，而原本的httpResponse仍然保留了一份content，需要被consume掉，在高并发且content非常大的情况下...在本业务场景里，我们相当于有少数固定客户端，长时间极高频次的访问服务器，启用keep-alive非常合适再多提一嘴，http的keep-alive 和tcp的KEEPALIVE不是一个东西。...，具体依据业务来定也可以针对每个路由设置并发数。...4.其他通过以上步骤，基本就完成了一个支持高并发的httpclient的写法，下面是一些额外的配置和提醒： 4.1 httpclient的一些超时配置 CONNECTION_TIMEOUT是连接超时时间

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高并发场景下的httpClient优化使用

1.背景我们有个业务，会调用其他部门提供的一个基于http的服务，日调用量在千万级别。使用了httpclient来完成业务。之前因为qps上不去，就看了一下业务代码，并做了一些优化，记录在这里。...(entity); 这里我们相当于额外复制了一份content到一个字符串里，而原本的httpResponse仍然保留了一份content，需要被consume掉，在高并发且content非常大的情况下...在本业务场景里，我们相当于有少数固定客户端，长时间极高频次的访问服务器，启用keep-alive非常合适再多提一嘴，http的keep-alive 和tcp的KEEPALIVE不是一个东西。...，具体依据业务来定也可以针对每个路由设置并发数。...4.其他通过以上步骤，基本就完成了一个支持高并发的httpclient的写法，下面是一些额外的配置和提醒： 4.1 httpclient的一些超时配置 CONNECTION_TIMEOUT是连接超时时间

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高并发场景下锁的使用技巧

来源：33h.co/dVMB 如何确保一个方法，或者一块代码在高并发情况下，同一时间只能被一个线程执行，单体应用可以使用并发处理相关的 API 进行控制，但单体应用架构演变为分布式微服务架构后，跨进程的实例部署...那么锁都有哪些类型，为什么要使用锁，锁的使用场景有哪些？今天我们来聊一聊高并发场景下锁的使用技巧。锁类别不同的应用场景对锁的要求各不相同，我们先来看下锁都有哪些类别，这些锁之间有什么区别。...synchronize是重量级锁，属于悲观锁；数据库行锁属于悲观锁；扣减操作案例这里举一个非常常见的例子，在高并发情况下余额扣减，或者类似商品库存扣减，也可以是资金账户的余额扣减。...在并发情况下对共享资源扣减操作可以使用这种方法，但是这里需要引出一个问题，比如说万一其他业务逻辑中的业务，因为特殊原因失败了该怎么办呢？比如说在扣减过程中服务OOM了怎么办？...我只能说这些非常极端的情况，比如突然宕机中间数据都丢了，这种极少数的情况下只能人工介入，如果所有的极端情况都考虑到，也不现实。我们讨论的重点是并发情况下，共享资源的操作如何加锁的问题。

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高并发场景下缓存的常见问题

关注高并发、高可用的架构设计，对系统服务化、分库分表、性能调优等方面有深入研究和丰富实践经验。热衷于技术研究和分享。...但是，在高并发场景下，有可能多个请求并发的去从数据库获取数据，对后端数据库造成极大的冲击，甚至导致 “雪崩”现象。此外，当某个缓存key在被更新时，同时也可能被大量请求在获取，这也会导致一致性的问题。...很多朋友对缓存穿透的理解是：由于缓存故障或者缓存过期导致大量请求穿透到后端数据库服务器，从而对数据库造成巨大冲击。这其实是一种误解。...真正的缓存穿透应该是这样的：在高并发场景下，如果某一个key被高并发访问，没有被命中，出于对容错性考虑，会尝试去从后端数据库中获取，从而导致了大量请求达到数据库，而当该key对应的数据本身就是空的情况下...目前主流的数据库、缓存、Nosql、搜索中间件等技术栈中，都支持“分片”技术，来满足“高性能、高并发、高可用、可扩展”等要求。

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共享出行业务下的高并发场景

本文来自作者奋斗在 GitChat 上分享「共享出行业务下的高并发场景」编辑 | 琦玉某共享汽车出行平台从随着业务的发展，可能大家听到出行以为是滴滴，然而不是，不过今年美团等巨头也入场共享汽车行业...3.1 高并发带来的后果服务端导致站点服务器或 DB 服务器资源被占满崩溃，数据的存储和更新结果和理想的设计是不一样的，比如：出现重复的数据记录，多次添加了用户日志记录及充值送流水等。...通过服务端锁进程防止高并发下的错乱问题，这里主要讲述的是在并发请求下的数据逻辑处理接口，如何保证数据的一致性和完整性。...（因为这个 sql 查询很耗服务器性能，所以导致在 10 点的时候，突然间数据库服务器压力暴增）解决方案通过（锁）lock，在从数据读取到缓存的那段代码前面加上锁，这样在并发的情况下只会有一个请求是从数据库里获取数据...总结笔者认为，其实高并发场景下的业务，出现的问题还是有蛮多问题是差不多的，比如超卖（充值多送）、业务卡顿（锁等待）、部分服务器压力大（负载均衡不合理导致，没有做到有效均摊压力）。

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高并发场景下秒杀系统的设计思路

秒杀系统的难点（1）短时间内高并发，系统负载压力大（2）竞争的资源有限，数据库锁冲突严重（3）避免对其他业务的影响 4. 常见的互联网分层架构 ?...（3）站点层：站点层可以水平扩展为多个实例部署，以此来均衡来自客户端请求产生的高并发负载，多个web server之间的session信息可以集中存储于分布式缓存服务（Redis，MemCache）中。...秒杀系统的架构原则（1）尽量将请求拦截在上游对于秒杀系统来说，系统的瓶颈一般在数据库层，由于资源是有限的，如库中共1万张票，一瞬间并发进来100万的请求，那么有99万都是无用的请求，所以为了更好的保护底层有限的数据库资源...（2）充分利用缓存缓存不但极大的缩短了数据的访问效率，更重要的是承载了底层数据库的访问压力，所以对于读多写少的业务场景充分利用好缓存（3）热点隔离业务隔离：如12306的分时段售票，将热点数据分散处理...，来降低系统负载压力系统隔离：实现系统的软硬隔离，不光是实现软件的隔离，还可以实现硬件的隔离，尽最大限度的减少秒杀带来的高并发安全性问题。

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高并发场景下的限流，熔断，降级（待续）

高并发场景下，服务器可能会因为爆炸性的流量冲击导致拒绝服务，甚至整个服务集群都会因为出现雪崩效益而大面积宕机。那么，如何在高并发场景下依然能提供稳定且高效的服务？...众所周知，高效的服务是建立在稳定的服务器基础上的，如果服务器只在某一时刻好用，某一时刻一直转圈圈甚至连接失败，那你在那个好用时刻的高光表现将完全被这个不好用给淹没，因此，服务器的稳定是第一优先级。...因此，标题所讲的这三个功能，就是保证服务器在任何情况下，都能保持稳定的服务的关键。...服务的稳定性当系统的整体负荷超过了它能提供的极限，如果任由其野马脱缰，终究会造成不可预估的结果，这里先不考虑提升这匹马（增加硬件环境，如cpu、内存、服务集群等）的素质所带来的好处，只考虑如何让这匹脱缰的野马重归于好...也称服务过载保护，某服务负载过大，则下降甚至关闭其提供服务的能力，也可以达到给系统减负的目的。从某种层面上来讲，熔断、限流分别都是降级的一种特殊情况。降级的方式限流。输入输出流量限制。熔断。

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高并发场景下如何实现系统限流？

在分布式高可用设计中，限流应该是应用最广泛的技术手段之一，今天一起来讨论一下，为什么需要限流，以及常见的限流算法都有哪些。...文章目录常见限流算法计数器法漏桶和令牌桶算法不同限流算法的比较总结常见限流算法限流是服务降级的一种手段，顾名思义，通过限制系统的流量，从而实现保护系统的目的。...合理的限流配置，需要了解系统的吞吐量，所以，限流一般需要结合容量规划和压测来进行。当外部请求接近或者达到系统的最大阈值时，触发限流，采取其他的手段进行降级，保护系统不被压垮。...限流后的策略，其实和 Java 并发编程中的线程池非常类似，我们都知道，线程池在任务满的情况下，可以配置不同的拒绝策略，比如： AbortPolicy，会丢弃任务并抛出异常； DiscardPolicy...Java 的线程池是开发中一个小的功能点，但是见微知著，也可以引申到系统的设计和架构上，将知识进行合理地迁移复用。

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高并发场景下的BigCache本地缓存OOM问题

回到业务场景，这个服务是为了首页不断拉取横幅和小工具，属于读多写少的情况，为了前端速度，采用本地缓存，这就造成如果用户更新，不能影响全局的数据，所以设置了比较短的过期时间。...在高并发情况下这就可能出现大量set cache的情况，代码发现代码设置缓存开了goroutine 异步执行，本身高并发导致goroutine set cache时，锁等待，大量goroutine hang...短过期时间下，高并发set 导致gorountiue 过多，进而导致gotournie内存泄漏。...那个时间段的监控确实goroutine 过多,高并发导致goroutine set cache时，锁等待，大量goroutine hang 住了....三.总结1.本地缓存BigCache设置有问题.2.Set bigcache key是加锁操作，高并发场景下，当多个goroutine 同时进行set时，导致其他goroutine hang住，短时间内大量

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缓存在高并发场景下的常见问题

大多数人对缓存穿透的理解是：由于缓存故障或者缓存过期导致大量并发请求穿透到后端数据库服务器，从而对数据库造成巨大冲击。下列几种情况，可能导致缓存穿透问题。...缓存并发导致的穿透问题缓存过期后将尝试从后端数据库获取数据，这是一个看似合理的流程。但是，在高并发场景下，请求并发的穿透到数据库中获取数据，对后端数据库造成极大的冲击，甚至导致“雪崩”现象。...如图：缓存不命中导致的穿透问题在高并发场景下，如果某一个key被高并发访问，没有被命中（查出来为空），出于容错性考虑，会尝试去从后端数据库中获取，从而导致了大量请求达到数据库。...而当该key对应在数据库中的数据本身就为空的情况下，这就导致数据库中并发的去执行了很多不必要的查询，从而给数据库带来巨大冲击和压力。...此外，从整个研发体系流程的角度，应该加强压力测试，尽量模拟真实场景，尽早的暴露问题从而防范。

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缓存在高并发场景下的常见问题

但是，在高并发场景下，有可能多个请求并发的去从数据库获取数据，对后端数据库造成极大的冲击，甚至导致 “雪崩”现象。此外，当某个缓存key在被更新时，同时也可能被大量请求在获取，这也会导致一致性的问题。...很多朋友对缓存穿透的理解是：由于缓存故障或者缓存过期导致大量请求穿透到后端数据库服务器，从而对数据库造成巨大冲击。这其实是一种误解。...真正的缓存穿透应该是这样的：在高并发场景下，如果某一个key被高并发访问，没有被命中，出于对容错性考虑，会尝试去从后端数据库中获取，从而导致了大量请求达到数据库，而当该key对应的数据本身就是空的情况下...此外，从整个研发体系流程的角度，应该加强压力测试，尽量模拟真实场景，尽早的暴露问题从而防范。 ?...目前主流的数据库、缓存、Nosql、搜索中间件等技术栈中，都支持“分片”技术，来满足“高性能、高并发、高可用、可扩展”等要求。

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缓存在高并发场景下的常见问题

但是，在高并发场景下，有可能多个请求并发的去从数据库获取数据，对后端数据库造成极大的冲击，甚至导致 “雪崩”现象。此外，当某个缓存key在被更新时，同时也可能被大量请求在获取，这也会导致一致性的问题。...很多朋友对缓存穿透的理解是：由于缓存故障或者缓存过期导致大量请求穿透到后端数据库服务器，从而对数据库造成巨大冲击。这其实是一种误解。...真正的缓存穿透应该是这样的：在高并发场景下，如果某一个key被高并发访问，没有被命中，出于对容错性考虑，会尝试去从后端数据库中获取，从而导致了大量请求达到数据库，而当该key对应的数据本身就是空的情况下...图片目前主流的数据库、缓存、Nosql、搜索中间件等技术栈中，都支持“分片”技术，来满足“高性能、高并发、高可用、可扩展”等要求。...**关于缓存在高并发场景下的常见问题，你学废了么？**------

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高并发业务场景下的秒杀解决方案

文章简介本文内容是对并发业务场景出现超卖情况而写的一pian解决方案。主要是利用到了 Redis 中的队列技术。超卖介绍所谓的超卖，就是我们的售卖量大于了物品的库存量。...该情况一般出现在电商系统中促销类的业务场景中。...轻则只是部分商品超卖，较小的经济损失，但是当大量的超卖情况，例如淘宝双十一这样的业务场景下导致超卖，则损失是非常大的，同时给用户体验带来的也是负面影响，很有可能损失用户量。...按照我们上面所讲的，按理来说是一种正常的逻辑流程。但是当并发量大的时候，就会出现超卖情况。在上图第 2 步骤中，是做商品库存的查询。...假如此时我们查询到的商品库存为 1，这时候就会走 4 中上面的部分(插入抢购信息并减少库存)，由于并发量大的情况下，下一个请求在上一个还未执行减库操作就去查询了商品库存，这时候查询出来的库存量依然是 1

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缓存在高并发场景下的常见问题

缓存并发问题缓存并发问题通常发生在高并发的场景下, 当一个缓存key过期时,有大量的请求在获取该缓存key, 多个请求同时发现缓存过期, 因此多个请求会同时访问数据库来查询最新数据, 并且回写缓存,...但是，这种方法只能限制一个服务节点只有一个线程去数据库中查询，如果一个服务有多个节点，则还会有多个数据库查询操作，也就是说在节点数量较多的情况下并没有完全解决缓存并发的问题分布式锁....使用分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得分布式锁的权限，因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考验很大软过期....缓存穿透问题在高并发场景下，如果某一个key被高并发访问，没有被命中，出于对容错性考虑，会尝试去从后端数据库中获取，从而导致了大量请求达到数据库，而当该key对应的数据本身就是空的情况下，这就导致数据库中并发的去执行了很多不必要的查询操作...缓存雪崩问题缓存雪崩指缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段内失效，给后端数据库造成瞬时的负载升高的压力，甚至压垮数据库的情况。

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【高并发】面试官：讲讲高并发场景下如何优化加锁方式？

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。...写在前面很多时候，我们在并发编程中，涉及到加锁操作时，对代码块的加锁操作真的合理吗？还有没有需要优化的地方呢？问题阐述在《【高并发】优化加锁方式时竟然死锁了！！》...，并且程序并发带来的冲突不大，程序循环几次到几十次就可以同时获取到转出账户和转入账户，这种方案就是可行的。...这样就太消耗CPU资源了，此时，这种方案就是不可行的了。那么，有没有什么方式对这种方案进行优化呢？问题分析既然使用死循环一直获取资源这种方案存在问题，那我们换位思考一下。...在并发编程中，如果一个线程获得了synchronized互斥锁，但是不满足继续向下执行的条件，则需要进入等待状态。此时，可以使用Java中的wait()方法来实现。

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缓存在高并发场景下的常见问题

但是，在高并发场景下，有可能多个请求并发的去从数据库获取数据，对后端数据库造成极大的冲击，甚至导致 “雪崩”现象。...很多朋友对缓存穿透的理解是：由于缓存故障或者缓存过期导致大量请求穿透到后端数据库服务器，从而对数据库造成巨大冲击。这其实是一种误解。...真正的缓存穿透应该是这样的：在高并发场景下，如果某一个key被高并发访问，没有被命中，出于对容错性考虑，会尝试去从后端数据库中获取，从而导致了大量请求达到数据库，而当该key对应的数据本身就是空的情况下...此外，从整个研发体系流程的角度，应该加强压力测试，尽量模拟真实场景，尽早的暴露问题从而防范。 ?...目前主流的数据库、缓存、Nosql、搜索中间件等技术栈中，都支持“分片”技术，来满足“高性能、高并发、高可用、可扩展”等要求。

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高并发场景下JVM调优实践之路

，一般适用于后台任务型服务器。...4.1 压测环境验证/分析高负载场景(1100 QPS)GC表现 [watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_...10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=] 可以看出，在高负载场景，4种ParNew + CMS的各项指标表现均远好于Parrallel Scavenge...次数减少50%，累积耗时减少47%，吞吐量提升的同时，服务停顿的频率大大降低，而代价是单次Young GC的耗时增长3ms，收益是非常高的。...不难推断，目标方案中的毛刺是晋升失败或并发模式失败造成的，由于线上没有开启打印gc日志，但也无妨，因为这两种场景的根因是一致的，就是若干次CMS Backgroud GC后造成的老年代内存碎片。

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高并发场景下disk io 引发的高时延问题排查

消息系统不能简单的进行削峰填谷式的排队处理，因为很容易造成消息的耗时长尾，所以在不触发流量保护器的前提下，需要进行的并发并行的去流转消息。...分析问题造成消息推送的时延飙高，通常来说有几种情况，要么cpu有负载？要么 redis 时延高？要么消费 rocketmq 慢？或者哪个关键函数处理慢 ? ?...询问基础运维的同学得知，当时该几个主机出现了磁盘 iops 剧烈抖动, iowait 也随之飙高。...但问题来了，大家都知道通常来说linux下的读写都有使用 buffer io，写数据是先写到 page buffer 里，然后由内核的 kworker/flush 线程 dirty pages 刷入磁盘...首先线上我们会预设最大 ringbuffer 为200MB，200MB足够支撑长时间的日志的缓冲。如果缓冲区满了，说明这期间并发量着实太大，覆盖就覆盖了，毕竟系统稳定性和保留日志，你要哪个？

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