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。...02 高并发下的数据安全 我们知道在多线程写入同一个文件的时候，会存现“线程安全”的问题（多个线程同时运行同一段代码，如果每次运行结果和单线程运行的结果是一样的，结果和预期相同，就是线程安全的）。...在上面的这个图中，就导致了并发用户B也“抢购成功”，多让一个人获得了商品。这种场景，在高并发的情况下非常容易出现。 悲观锁思路 解决线程安全的思路很多，可以从“悲观锁”的方向开始讨论。...虽然上述的方案的确解决了线程安全的问题，但是，别忘记，我们的场景是“高并发”。也就是说，会很多这样的修改请求，每个请求都需要等待“锁”，某些线程可能永远都没有机会抢到这个“锁”，这种请求就会死在那里。...那么新的问题来了，高并发的场景下，因为请求很多，很可能一瞬间将队列内存“撑爆”，然后系统又陷入到了异常状态。
高并发系统各不相同。比如每秒百万并发的中间件系统、每日百亿请求的网关系统、瞬时每秒几十万请求的秒杀大促系统。 他们在应对高并发的时候，因为系统各自特点的不同，所以应对架构都是不一样的。...在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。 单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。...所以，这本身也跟缓存系统一样，可以用很少的资源支撑很高的并发请求，用来支撑部分允许异步化的高并发写入是没问题的，比使用数据库直接支撑那部分高并发请求要减少很多的机器使用量。...对高并发的思考 首先，高并发这个话题本身是非常复杂的，远远不是一些文章可以说的清楚的，本质就在于，真实的支撑复杂业务场景的高并发系统架构其实是非常复杂的。...一个完整而复杂的高并发系统架构中，一定会包含各种复杂的自研基础架构系统、各种精妙的架构设计（比如热点缓存架构设计、多优先级高吞吐MQ架构设计、系统全链路并发性能优化设计，等等）、还有各种复杂系统组合而成的高并发架构整体技术方案
所谓高并发指的是：在同时或极短时间内，有大量的请求到达服务端，每个请求都需要服务端耗费资源进行处理，并做出相应的反馈。...常用的高并发处理的思路与手段 从服务端视角看高并发 服务端处理请求需要耗费服务端的资源，比如能同时开启的进程数、能同时运行的线程数、网络连接数、cpu、I/O、内存等等，由于服务端资源是有限的，那么服务端能同时处理的请求也是有限的...高并发问题的本质就是：资源的有限性 高并发带来的问题 服务端的处理和响应会越来越慢，甚至会丢弃部分请求不予处理，更严重的会导致服务端崩溃。...高并发处理的基本思路 1）从客户端看 尽量减少请求数量，比如：依靠客户端自身的缓存或处理能力 尽量减少对服务端资源的不必要耗费，比如：重复使用某些资源，如连接池客户端处理的基本原则就是：能不访问服务端就不要访问...服务器，使用高性能的数据库 请求分流，比如：使用集群,分布式的系统架构 应用优化，比如：使用更高效的编程语言,优化处理业务逻辑的算法,优化访问数据库的SQL 基本原则：分而治之，并提高单个请求的处理速度 高并发处理的基本手段
你可以知道处理高并发的业务逻辑是: 前端:异步请求+资源静态化+cdn 后端:请求队列+轮询分发+负载均衡+共享缓存 数据层:redis缓存+数据分表+写队列 存储:raid阵列+热备 网络:dns轮询...+DDOS攻击防护 未经允许不得转载：肥猫博客 » php如何解决高并发
于是，出现了并发插入重复数据的问题。 为什么会出现这个问题呢？ 4. 多线程消费 RocketMQ的消费者，为了性能考虑，默认是用多线程并发消费的，最大支持64个线程。...假设之前给商品表中的name和model加了唯一索引，如果用户把某条记录删除了，delete_status设置成1了。后来，该用户发现不对，又重新添加了一模一样的商品。...还需要设置一个过期时间expireTime，防止释放锁失败，锁一直存在，导致后面的请求没法获取锁。 如果只是单个商品，或者少量的商品需要复制添加，则加分布式锁没啥问题。...此外，insert on duplicate key update在高并发的情况下，可能会产生死锁问题，需要特别注意一下。 感兴趣的小伙伴，也可以找我私聊。...此外，如果你对重复数据衍生出的幂等性问题感兴趣的话，可以看看我的另一篇文章《高并发下如何保证接口的幂等性？》，里面有非常详细的介绍。
本节内容，也是具体讨论如何在EF中实现这些操作 二、场景模拟，同上一章，抢券 EF 不考虑高并发的情况下，抢券代码为： string _currOwner = Console.ReadLine();//...和jerry同时先后进行抢券，模拟出一个券同时被两个用户抢到的情况 上图可用直观看出，都提示抢券成功，但是owner是晚一点点执行update的jerry，在实际生产中，无法给tom一个交代 三、解决并发问题...3.1、通过updlock，悲观并发控制 string _currOwner = Console.ReadLine();//当前用户 using var ctx = new MyDBContext()..._currOwner}抢到券{cop.Id}了"); } tx.Commit(); Console.ReadLine(); 解决：但这个是排他锁，有可能造成线程卡顿问题 3.2、通过定义鉴权字段，乐观并发控制...3.1，并发量较大的情况下使用3.2 & 3.3
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。...但是，立志成为资深架构师的你，是否能够在高并发环境下合理并且高效的构建应用级缓存呢？ 缓存命中率 缓存命中率是从缓存中读取数据的次数与总读取次数的比率，命中率越高越好。...缓存回收策略 1.基于空间 基于空间指缓存设置了存储空间，如设置为10MB，当达到存储空间上限时，按照一定的策略移除数据。...2.基于容量 基于容量指缓存设置了最大大小，当缓存的条目超过最大大小时，按照一定的策略移除旧数据。...写在最后 如果觉得文章对你有点帮助，请微信搜索并关注「 冰河技术 」微信公众号，跟冰河学习高并发编程技术。 最后，附上并发编程需要掌握的核心技能知识图，祝大家在学习并发编程时，少走弯路。 ?
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 Tomcat作为最常用的Java Web服务器，随着并发量越来越高，Tomcat的性能会急剧下降，那有没有什么方法来优化Tomcat在高并发环境下的性能呢？...建议和注意事项: -Xms和-Xmx选项设置为相同堆内存分配，以避免在每次GC 后调整堆的大小，堆内存建议占内存的60%~80%；非堆内存是不可回收内存，大小视项目而定;线程栈大小推荐256k。...请求数超过这个数的请求将不予处理，默认100 enableLookups=”false” URIEncoding=”UTF-8″ /> 写在最后 如果觉得文章对你有点帮助，请微信搜索并关注「 冰河技术 」微信公众号，跟冰河学习高并发编程技术...最后，附上并发编程需要掌握的核心技能知识图，祝大家在学习并发编程时，少走弯路。 ?
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！！》...但是，如果ResourcesRequester类的applyResources()方法执行的时间比较长，或者说，程序并发带来的冲突比较大，此时，可能需要循环成千上万次才能同时获取到转出账户和转入账户。...当条件不满足时，如何实现让线程等待？当条件满足时，又如何唤醒线程呢？ 不错，这是个问题！不过这个问题解决起来也非常简单。简单的说，就是使用线程的等待与通知机制。...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。
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 之前，我们在《【高并发】高并发秒杀系统架构解密，不是所有的秒杀都是秒杀！》一文中，详细讲解了高并发秒杀系统的架构设计，其中，我们介绍了可以使用Redis存储秒杀商品的库存数量。...很多小伙伴看完后，觉得一头雾水，看完是看完了，那如何实现呢？今天，我们就一起来看看Redis是如何助力高并发秒杀系统的！...有关高并发秒杀系统的架构设计，小伙伴们可以关注 冰河技术 公众号，查看《【高并发】高并发秒杀系统架构解密，不是所有的秒杀都是秒杀！》一文。...秒杀业务最大的特点就是瞬时并发流量高，在电商系统中，库存数量往往会远远小于并发流量，比如：天猫的秒杀活动，可能库存只有几百、几千件，而瞬间涌入的抢购并发流量可能会达到几十到几百万。
互联网三高架构：高并发、高性能、高可用，简称三高（3H） 很多时候，面试官一句：在工作中如何处理高并发可能就结束了整场面试！ 那么，构建一个三高的系统，到底可以从哪些方面下手呢。...应用层架构 业务拆分 负载均衡 虚拟化服务器、容器化 无状态（以及分布式 Session） 分布式缓存 异步、事件驱动架构、消息队列 多线程 动态页面静态化 服务层架构 分布式微服务（分级管理，超时设置
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...，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：搭建lucene，solr，ES等开源外置索引方案 优点：性能比上面两种好 缺点：并发量可能有风险，系统比较重...它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。（来源：百度百科） ?...龙哥：存内存操作，能满足很大的并发，时延也很低，占用内存也不大，实现非常简单快速 问8：有什么不足呢？和传统搜索有什么区别咧？...龙哥：这是一个快速过度方案，因为索引本身没有落地，还是需要在数据库中存储固化的标题数据，如果不做高可用，数据恢复起来会比较慢。当然做高可用也是很容易的，建立两份一样的hash索引即可。
在并发环境下想要共享变量，一旦涉及修改操作，就需要用到锁了。...ReadWriteReentrantLock 锁性能比较： 这几种锁在争用量级不同的情况下性能是不同的，就synchronized、ReentrantLock来分析比较的话，看到网上有好多博客都在说sychronized 在争用频次非常高的情况下性能会急剧下降...3、避免加锁 一些能够牺牲空间来进行ThreadLocal处理的，就没必要使用锁了，加锁完全是为了并发下逻辑的正确，如果有更好的解决方式，请避免使用锁，但是如果像是一些非得使用锁的情况，也务必主要锁的粒度...5、相关并发工具的选择 在高qps下使用Concurrent 包下的工具时，一定要先知道原理或者看看源码再使用，切不可盲目使用因为很多工具一些特性是没有用的但是为了这些特性增加了很多额外的加锁操作。
在现在这个大数据时代下，IO的性能问题更是尤为突出，IO读写已经成为应用场景的瓶颈，不容我们忽视，今天，我们就深入了解下Java IO在高并发，大数据场景下暴露出的性能问题....，用户线程将会处于阻塞状态，在请求量少的情况写，使用这种方式，没有太大的问题，但是如果请求量大的时候，线程没有数据就会挂起，导致阻塞，线程就会竞争CPU,从而导致大量的CPU上下文切换，增加性能开销 如何优化...DirectBuffer申请内存并不是直接有JVM负责垃圾回收，但在DirectBuffer包装类被回收时,会通过Java Reference机制释放改内存 DirectBuffer只优化了用户空间内部的拷贝，但是如何优化用户空间和内核空间的拷贝呢...read方法从硬盘拷贝到内核空间这一步 避免阻塞，优化I/O操作 NIO很多人称为阻塞IO,这样更能体现他的特点，与之相比传统的I/O即使使用了缓存块，依然存在阻塞问题，由于线程数量有限，一旦发生大量并发请求...Channel上面发生监听事件，这个Channel就会处于就绪状态，然后进行I/O操作， 一个线程使用一个Selector,通过轮询的方式，可以监听多个Channel上的时间，我们可以在注册Channel时设置该通道为非阻塞
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。...高并发大多的瓶颈在后台，在存储mysql的正常的优化方案如下： （1）代码中sql语句优化 （2）数据库字段优化，索引优化 （3）加缓存，redis/memcache等 （4）主从，读写分离 （5）分区表...缓存通常来说主要为了提高接口处理速度，降低并发带来的db压力以及由此产生的其他问题。 4、分区不是分表，结果还是一张表，只不过把存放的数据文件分成了多个小块。...6、水平拆，水平拆分的主要目的是提升单表并发读写能力(压力分散到各个分表中)和磁盘IO性能(一个非常大的.MYD文件分摊到各个小表的.MYD文件中)。...如果没有千万级以上数据，为什么要拆，仅对单表做做优化也是可以的；再如果没有太大的并发量，分区表也一般能够满足。所以，一般情况下，水平拆分是最后的选择，在设计时还是需要一步一步走。
大家都知道，高并发系统有三把斧子：缓存、熔断和限流。但还有一把斧子，经常被遗忘在角落里，郁郁不得志，那就是预热。 ? 现象举例 先说两个现象。这些现象，只能在并发高的系统中出现。...一、DB重启后，瞬间死亡 一个高并发环境下的DB，进程死亡后进行重启。由于业务处在高峰期间，上游的负载均衡策略发生了重分配。刚刚启动的DB瞬间接受了1/3的流量，然后load疯狂飙升，直至再无响应。...当服务重新加入集群时，却发生了大量高耗时的请求，在请求量高的情况下，甚至大批大批的失败。 引起的原因大概可以归结于： 1、服务启动后，jvm并未完全准备完毕，JIT未编译等。...当系统长期处于低水位的情况下，流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。
秒杀系统的难点 友好的用户体验 用户不能接受破窗的体验，例如：系统超时、系统错误的提示，或者直接 404 页面 瞬时高并发流量的挑战 木桶短板理论，整个系统的瓶颈往往都在 DB，如何设计出高并发、高可用系统...如何设计 上图是一个典型的互联网业务，用户完成一个写操作，一般会通过接入层和逻辑层，这里的服务都是无状态，可以通过平行拓展去解决高并发的问题；到了 db 层，必须要落到介质中，可以是磁盘/ssd/内存，...如下图所示 这个模型，是高并发的基础，翻译一下就是下面这些： 及早发现，及早拒绝 Fast Fail 前端保护后端 如何实现漏斗型系统 漏斗型系统需要从产品策略/客户端/接入层/逻辑层/DB 层全方位立体的设计...，通常有两种做法： 设置好 N 后，动态获取机器部署情况 M，然后下发单机限流值 N/M。...瓜分降级预案 为了做好瓜分时刻的高并发，对整个系统需要保证两个重要的事情： 全链路梳理，包括调用链的合理性和时延设置 降级服务预案分析，提升系统的鲁棒性 如下图所示，是针对瓜分全链路调用分析如下图，需要特别说明的几点
在承担百万QPS的高并发系统中，集群中机器的数量成百上千台，单机的故障是常态，几乎每一天都有发生故障的可能。 系统设计时，要把发生故障作为重要考虑点，预先考虑如何自动化发现故障，故障后如何解决。...2.3 系统间调用超时 高并发系统通常有很多系统模块组成，依赖很多组件服务，如缓存组件，队列服务。调用最怕延迟，因为失败通常瞬时，可重试解决。...系统开发初期，超时控制通常不重视或未设置合适超时时间。 某项目的模块间RPC调用，超时时间默认30s。...但并发较高时，它可能成为瓶颈，而且它也不是发微博的主体流程，可暂时关闭，这就能保证主体的流程稳定。 2.5 限流 通过对并发请求进行限速保护系统。...所以灰度发布给了开发和运维同学转运机会，能在线上流量观察变更的影响，这是保证系统高可用的关键流程。 灰度发布是在系统正常运行条件下，保证系统高可用的运维手段，那如何知道发生故障时的系统表现？
如何设计一个支持高并发的高可用服务？在前期设计时应该从哪些方面入手？明确的一点：没有哪一个系统是从一开始设计时就是高可用的，支持高并发的。...就是深挖你到底是如何扛住高并发的。...当然不是，真实的系统架构搭配上业务之后，会比这种简单的所谓“高并发架构”要复杂很多倍。 如果有面试官问你个问题说，如何设计一个高并发系统？那么不好意思，一定是因为你实际上没干过高并发系统。...面试官看你简历就没啥出彩的，感觉就不咋地，所以就会问问你，如何设计一个高并发系统？其实说白了本质就是看看你有没有自己研究过，有没有一定的知识积累。...你需要考虑：哪些需要分库分表，哪些不需要分库分表，单库单表跟分库分表如何 join，哪些数据要放到缓存里去，放哪些数据才可以扛住高并发的请求，你需要完成对一个复杂业务系统的分析之后，然后逐步逐步的加入高并发的系统架构的改造
redis 实现高并发主要依靠主从架构，一主多从. 对于性能来说，单主用来写入数据，单机几万QPS，多从用来查询数据，多个从实例可以提供每秒 10w 的 QPS。...如果想要在实现高并发的同时，容纳大量的数据，那么就需要 redis 集群， 使用 redis cluster 模式，可以提供每秒几十万的读写并发。...redis 高可用，如果是做主从架构部署，那么加上哨兵就可以了，就可以实现，任何一个实例宕机，可以进行主备切换。 所以就有了几个问题？ 什么是主从架构，主从如何备份？...这样也可以很轻松实现水平扩容，支撑读高并发。 Redis虽然读取写入的速度都特别快，但是也会产生读压力特别大的情况，所以为了缓解读的压力，所以进行读写分类，并对读进行扩展。...==怎么保证redis是高并发以及高可用的==？ sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机，就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了，那么就是主观宕机。
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