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RocketMQ分析——高并发读写

RocketMQ高并发读写 Rocket的高并发读写的原因可以从3个方面进行分析：生产者负载均衡生产者发送消息有负载均衡。...Broker 服务端的高并发读写主要利用Linux操作系统的PageCache特性，通过顺序写盘(Commit Log)，跳跃读来尽量命中PageCahe，从而大大减少磁盘IO。...，MQ在写数据过程是顺序写盘**，读数据过程是跳跃读盘（尽量命中PageCache）。...再加上MQ默认是累计4K才强制从PageCache中刷到磁盘，所以高并发写性能突出。...3，若命中cache，相当于上次缓存的内容有效，操作系统认为顺序读盘，则继续扩大缓存的数据范围，将之前缓存的数据页往后的N页数据再读取到cache中，属于异步预读。

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Nginx 实现高并发的原理分析

本文将讲解一下内容：1、Nginx 的进程模型分析2、Nginx 实现高并发原理分析这篇文章首先会讲解一下 Nginx 的进程模型，只有先理解了 Nginx 进程模型，才能深入理解 Nginx 实现高并发的原理...在 Nginx+PHP-FPM 的架构中，Nginx 的 Worker 进程将请求转发给 PHP-FPM 后，并没有停下来等待 PHP-FPM 返回数据，而是设置了一个回调事件，然后就去处理请他请求了。...2、Nginx 实现高并发的原理分析Nginx 和 Apache 都是 Web 服务器，但是两者有着很大的区别。...低并发时，这种模式没有什么缺点。面对高并发时，如果要想提高处理能力，就需要创建很多进程，进程太多了会出现进程切换，浪费 CPU 资源。与 Apache 相比，Nginx 在处理高并发时特别有优势。...Nginx 是如何实现高并发的呢？答案就是 I/O 复用技术（select、poll、epoll 模型），即多个 I/O 可以复用一个进程。

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java高并发下数据入库

java高并发下数据入库该服务利用线程池并结合缓存类来处理高并发下数据入库问题，做到实时数据存入redis和数据批量入库，使用的时候需要修改为自己的业务数据，该模块是根据下面的设置进行高并发处理。...import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; /** * * 数据批量入库服务...thread.setName("batch-worker-" + ((BatchWorker) r).batchKey); } return thread; }); } /** * 需要做高并发处理的类只需要调用该方法...deviceRealTimeDTO); } finally { updateRealTimeData(deviceRealTimeDTO); } } /** * 更新实时数据

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Golang适合高并发场景的原因分析

360消息推送的数据： 16台机器，标配：24个硬件线程，64GB内存 Linux Kernel 2.6.32 x86_64 单机80万并发连接，load 0.2~0.4，CPU 总使用率 7%~10%...京东云消息推送系统 (团队人数:4) 单机并发tcp连接数峰值118w 内存占用23G(Res) Load 0.7左右心跳包 4k/s gc时间2-3.x s C10K问题为什么可以支撑这么高并发的请求呢...10M-Concurrent-Connections Coroutine模型和非阻塞/异步IO(callback) 不论线程还是进程，都不可能一个连接创建一个，相应的成本太大，多进程和多线程都有资源耗费比较大的问题，所以在高并发量的服务器端使用并不多...内核使用的O(N^2)算法使服务器无法处理1万个并发连接。内核中的两个基本问题：连接数=线程数/进程数。当一个数据包进来，内核会遍历其所有进程以决定由哪个进程来处理这个数据包。...而且调度的开销非常小，一颗CPU调度的规模不下于每秒百万次，这使得我们能够创建大量的goroutine，从而可以很轻松地编写高并发程序，达到我们想要的目的。

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没有预热，不叫高并发，叫并发高

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。...解决方式接口放量按照以上的分析，通过编码手段控制住所有的客户端调用，即可解决问题。一个简单的轮询方式 1、我要能拿到所有要调用资源的集合，以及启动时间，冷启动的配置等。...再比如某些DB，在启动之后，会执行一些非常有特点的sql，使得PageCache里加载到最需要的热数据。状态保留系统在死亡时做一个快照，然后在启动时，原封不动的还原回来。

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redis高并发高可用

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。...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。...哨兵 + redis 主从的部署架构，是不保证数据零丢失的，只能保证 redis 集群的高可用性。...==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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【高并发】秒杀系统高并发请求排队处理

今天无意中看见了这位兄弟的文章通过请求队列的方式来缓解高并发抢购（初探）但文章最后说并发超过500 就会出现超发，看了下代码，的确有这个问题抽空简单完善了下，经压力测试后发现暂无超发现象，下面为我的代码...欢迎指正由于是在windows下测试，并发高了就报错 java.net.BindException: Address already in use 这个初看上去很像端口被占用，其实是因为已经完成请求的

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JAVA构建高并发商城秒杀系统——架构分析

秒杀/抢购业务特点秒杀商品价格低廉、抢购商品很好|抢手、大幅推广|广为人知、瞬时售空、一般是定时上架、持续时间短、瞬时并发量高.........秒杀、抢购技术特点读多写少、高并发、资源冲突知道这些，恭喜你，获得10分。...分析技术特点：秒杀/抢购技术特点 1.读多写少缓存 2.高并发 1.限流 2.负载均衡（单体tomcat并发200完美胜任，突破五，六百就力不从心） 3.缓存 4.异步（将同步的并发请求转换为异步...* from 表名 for update，该用户不提交，其他人都没法操作乐观锁：在表里面加一个version字段，通过一个版本号去控制悲观锁VS乐观锁： 1.响应速度 2.冲突频率 3.重试代价高并发情况下两个锁的结论...前端限流，Nginx限流，令牌桶限流，到数据库→乐观锁或悲观锁防止超卖 END

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Java高并发之无锁与Atomic源码分析

// 如果加成功了, 则返回当前值 17 return current; 18 } 19 // 如果加失败了, 说明其他线程已经修改了数据...获得当前时间戳 6 public int getStamp() 7 // 设置当前对象引用和时间戳 8 public void set(V newReference, int newStamp) 源码分析...getAndDecrement(int i) 13 // 将第i个下标的元素增加delta（delta可以是负数） 14 public final int getAndAdd(int i, int delta) 源码分析...// i * 4 + base 34 return ((long) i << shift) + base; 35 } 36 37 // 根据偏移量从数组中获取数据...AtomicReferenceArray里再套一个AtomicReferenceArray呢, 类似一个篮子(buckets)里放了很多篮子 31 * 为了在容量扩展时希望尽可能少的改动原有数据

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高并发技术

第一章预备知识一理解大数据我国是人口大国同时也是数据大国, 由数据的量(数以亿计)变产生了质变 , 我们步入了大数据时代. 而大数据也带来的高并发的问题....解决高并发问题是大数据时代的永恒主题....我们假设已经解决高并发的问题, 我们可以通过对数以亿计的数据做日志分析 , 从中分析用户行为 ,分析在哪个渠道的用户最具购买力 , 哪个渠道最容易接纳我们的产品....即: 高并发>日志>分析行为>画像>推荐>服务这便是大数据时代下企业发展之路 ,因此 ,解决高并发问题便是关键. 通过相应技术, 解决高并发问题 ,为企业节省更多资金 ,有益企业良性发展....，而apache 则是阻塞型的，在高并发下nginx 能保持低资源低消耗高性能, 高度模块化的设计，编写模块相对简单社区活跃，各种高性能模块出品迅速 apache 相对于nginx 的优点

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大话－高并发

简单理解下高并发: 高并发是指在同一个时间点，有很多用户同时的访问URL地址，比如：淘宝的双11，双12，就会产生高并发,如贴吧的爆吧，就是恶意的高并发请求，也就是DDOS攻击，再屌丝点的说法就像玩撸啊撸被...下面我进行实例分析，简单粗暴，动态分析，纯属本人个人经验分享，如有说错，或者有更好的建议或者意见的请留言，大家一起成长。...高并发的数据处理：通过表设计或者SQL语句来防止包并发下的数据错乱问题通过程序代码防止包并发下的数据错乱问题 ---- 如例子：通过表设计防止并发导致数据错乱需求点【签到功能】一天一个用户只能签到一次...，签到成功后用户获取到一个积分已知表用户表，包含积分字段高并发意淫分析(属于开发前的猜测)：在高并发的情况下，会导致，一个用户签到记录会有多条，或者用户签到后不止加一积分...0的时候无法进行抽奖已知表: 用户表，包含积分字段奖品表，包含奖品剩余数量字段高并发意淫分析(属于开发前的猜测): 在高并发的情况下，会导致用户参与抽奖的时候积分被扣除，而奖品实际上已经被抽完了

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Qt高并发

QtConcurrent是一个命名空间，提供了用于编写并发软件的更高层次的类和算法。该命名空间中有一个重要的类，QThreadPool，这是一个管理线程池的类。...线程安全和QObject 可重入（reentrant）函数就是一个可以由多个线程同时调用的函数，其中任意的两次调用都不会试图访问相同的数据。...线程安全的方法在任何时间都可以同时由多个线程调用，因为任何共享数据都会在某种程度上（例如，通过QMuex）避免被同时访问。...如果在不同的线程中对某一共享数据同时调用两个线程安全的函数，那么结果将总是可以确定的。...通常情况下，任何没有被全局引用或者被其他共享数据引用的C++类都认为是可重入的。

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高并发（一）

---- 文章目录取经的地方曾经，我眼中的高并发如何理解高并发高并发系统的设计目标是什么？宏观目标微观目标高并发的实践方案有哪些？...以前的认知大概在以下几类： 1、对数据化的指标没有概念：不清楚选择什么样的指标来衡量高并发系统？...4、掌握大方案，却忽视最基本的东西：能讲清楚垂直分层、水平分区、缓存等大思路，却没意识去分析数据结构是否合理，算法是否高效，没想过从最根本的IO和计算两个维度去做细节优化。听君一言，醍醐灌顶。...---- 如何理解高并发高并发意味着大流量，需要运用技术手段抵抗流量的冲击。那到底多大并发才算高并发呢？ 1、**不能只看数据，要看具体的场景。...因此，高扩展性需要考虑：服务集群、数据库、缓存和消息队列等中间件、负载均衡、带宽、依赖的第三方等，当并发达到某一个量级后，上述每个因素都可能成为扩展的瓶颈点。 ---- 高并发的实践方案有哪些？

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【高并发】朋友问我学习高并发需不需要阅读源码，我是这样分析的！！

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。...写在前面最近正在写【高并发专题】的文章，其中，在【高并发专题】中，有不少是分析源码的文章，很多读者留言说阅读源码比较枯燥！问我程序员会使用框架了，会进行CRUD了，是否真的有必要阅读框架源码？！...这里，我就从四个方面来和大家辩证分析下程序员到底需不需要阅读源码，大家结合自己实际的工作情况对号入座，这样你就明白现在的你是否需要阅读源码了。...因为你给企业产出的价值未必比新入行的新手高，而你为企业带来的成本却远远高于新手！看到这里，知道为啥你工作几年后，想跳槽时，面试一个月薪几万+的职位，却只能仰望叹气了吧！！...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。 ?

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Jmeter并发测试_高并发测试

进入后语言是英文的可以选择Options—Choose Language—Chinese(Simplified) 选择左侧TestPlan—添加—线程(用户)—线程组线程组介绍：线程数，即为并发请求数量...为0表示并发执行 ramp-Up时间，即为几秒内开启全部线程，可修改循环次数为1表示所有线程只执行一次。

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【高并发】高并发后端设计你必须要会！

缓存缓存比较好理解，在大型高并发系统中，如果没有缓存数据库将分分钟被爆，系统也会瞬间瘫痪。使用缓存不单单能够提升系统访问速度、提高并发访问量，也是保护数据库、保护系统的有效方式。...比如累积一些数据批量写入，内存里面的缓存队列（生产消费），以及HBase写数据的机制等等也都是通过缓存提升系统的吞吐量或者实现系统的保护措施。甚至消息中间件，你也可以认为是一种分布式的数据缓存。...当一个n个字节大小的数据包到达，将从桶中删除n个令牌，接着数据包被发送到网络上。如果桶中的令牌不足n个，则不会删除令牌，且该数据包将被限流（要么丢弃，要么缓冲区等待）。 ?...漏桶和令牌桶的比较令牌桶可以在运行时控制和调整数据处理的速率，处理某时的突发流量。...放令牌的频率增加可以提升整体数据处理的速度，而通过每次获取令牌的个数增加或者放慢令牌的发放速度和降低整体数据处理速度。而漏桶不行，因为它的流出速率是固定的，程序处理速度也是固定的。

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高并发与高可用实战

大型网站系统应有的特点高并发，大流量高并发，大流量：需要面对高并发用户，大流量访问。...高可用高可用：相对于高并发来说，高可用并不是一个比较有规律的参数，7*24 是每个网站的梦想，但是你并不知道，在某一刻，他就没理由的宕机了。...高并发设计原则系统设计不仅需要考虑实现业务功能，还要保证系统高并发、高可用、高可靠等。...4.业务降级：当高并发流量来袭，在电商系统大促设计时保障用户能下单、能支付是核心要求，并保障数据最终一致性即可。...这样就可以把一些同步调用改成异步调用，优先处理高优先级数据或特殊特征的数据，合理分配进入系统的流量，以保障系统可用。

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什么是并发、高并发以及实现高并发需要考虑的因素

2.什么是高并发高并发（Hight Concurrnet）,从字面上来理解就是让单位时间同时处理任务的能力尽可能的高。...为了更好的对系统的高并发性进行评价，需要对如下指标进行了解：响应时间：系统对请求做出响应的时间，既然是高并发系统，这个响应时间就不可能太长，需要尽可能的短。...，kafka或者pulsa等以及各类MQ 6.高可用的非关系数据库集群 Redis 或者 Elasticsearch、Hbase等 7.分布式高可用的持久化数据库层，TiDB 或者通过ShardingSphere...、MyCat等实现的高可用分库分表 8.数仓 hadoop 或者其他技术栈以及Flink等处理流式数据或者spark批处理数据通过常用的高可用冗余设计来实现系统的高扩展性。...从而应对系统的高并发。让系统具备弹性。可以根据业务需要来扩容或者缩容。 3.4 安全性最后需要考虑的是系统的安全性问题，如https协议。系统关键数据的加密算法，关键功能的双因素认证等。

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高并发高流量网站架构

但Web2.0以用户为导向的理念，使得新生的网站有了新的特点——高并发，高流量，数据量大，逻辑复杂等，对网站建设也提出了新的要求。...此类网站可以说是Web2.0概念下的代表网站，具有Web2.0网站所有典型特征：高并发，高流量，数据量大，逻辑复杂，用户分散等等。...但是它的强大有时候却显得笨重，配置文件复杂得让人望而生畏，高并发情况下效率不太高。...7 总结及展望 7.1 总结图6 典型高并发高流量网站的架构对于一个高并发高流量的网站来说，任何一个环节的瓶颈都会造成网站性能的下降，影响用户体验，进而造成巨大的经济损失。...，公司以及研究机构来关注高并发高流量的网站架构问题。

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高并发数据结构Disruptor解析（4）

RingBuffer RingBuffer类是Disruptor核心的数据结构类。它是一个环状的Buffer，上面的槽（slot）可以保存一个个Event。...这个方法对于RingBuffer会在两个地方调用，第一个是在生产时，这个Event对象需要被生产者获取往里面填充数据。第二个是在消费时，获取这个Event对象用于消费。...EventSink代表RingBuffer是一个以Event槽为基础的数据结构。...同时实现EventSequencer和EventSink代表RingBuffer是一个以Event槽为基础元素保存的数据结构。

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