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【C】高并发线程池设计

高并发线程池设计并发基本概念所谓并发编程指的是在同一台计算机上"同时"处理多个任务。并发是在同一实体上的多个事件。 ---- 处理事件过程出现阻塞漫长的CPU密集型处理。...---- Nginx线程池解析注: 如下代码为本人看的某个视频中的资料，从Nginx中c抽下来的，貌似与最新的Nginx源码并不是很相同，因为经过删减，而且不是删减的最新版，但是大致意思我想应该是差不多的...来源-菜鸟教程-C/C++ 中 volatile 关键字详解-多线程下的volatile。 ----

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【C】高并发内存池设计

高并发内存池设计高并发下传统方式的弊端在传统C语言中，我们使用malloc、calloc、realloc、free来进行内存的申请分配与释放，函数原型如下。...void free(void *ptr); ---- 弊端弊端1：高并发时较小内存块的使用，导致系统调用频繁，降低了系统的执行效率。...高并发时系统调用频繁，降低了系统的执行效率。内存池提前预先分配大块内存，统一释放，极大的减少了malloc和free等函数的调用。...---- 高并发时内存池如何实现? 高并发——是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。...高并发的特点: 响应时间短吞吐量大每秒响应请求数QPS 并发用户数高内存池设计考虑设计逻辑应该尽量简单，避免不同请求之间相互影响，尽量降低不同模块之间的耦合。

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Linux高并发服务器内核优化

业务逻辑->缓存服务器->调度器->网络容器->中间件->NOSQL->SQL->存储->网络->硬件->操作系统->内核。往往在业务层、和缓存策略、网络容器、中间件的优化效果最是明显。...通用内核优化参数# 指示进程（例如工作进程）可同时打开的最大句柄数，直接限制并发连接的最大数量。...将其调低一点以更快地删除无用的连接# 默认值：net.ipv4.tcp_keepalive_time = 7200net.ipv4.tcp_keepalive_time = 1200# 当服务器主动关闭链接时...默认值为8192，太多的TIME-WAIT套接字会减慢Web服务器的速度# 默认值：net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 8192net.ipv4.tcp_max_tw_buckets

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高并发服务器的测试结果

一、测试环境测试环境：服务器是2核2G带宽3M的云服务器，客户端是也是服务端（同一个云服务器），在同一个云服务器上既测试服务器，又运行客户端二、不同测试方向及结果 1.长连接测试...nConnection: keep-alive\r\nContent-Length: 0\r\n\r\n"; while(1) { assert(cli_sock.Send(req.c_str...nConnection: keep-alive\r\nContent-Length: 0\r\n\r\n"; while(1) { assert(cli_sock.Send(req.c_str...nConnection: keep-alive\r\nContent-Length: 0\r\n\r\n"; while(1) { assert(cli_sock.Send(req.c_str...= -1); assert(cli_sock.Send(body.c_str(), body.size()) !

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用PHP实现高并发服务器

一提到高并发，就没有办法绕开I/O复用，再具体到特定的平台linux, 就没办法绕开epoll. epoll为啥高效的原理就不讲了，感兴趣的同学可以自行搜索研究一下。 php怎么玩epoll？...HTTP服务器举个例子，HTTP协议本身就很复杂，要实现起来细节上有很多考究，我们也不会完全实现HTTP协议。...撸完收工，用 ab 测一下并发，加 -k 参数复用连接，i5+8G，3W的并发没啥问题，当然我们这儿没有磁盘I/O，实际情况要从磁盘读取文件，读文件要通过linux的系统调用，而且有几次的文件拷贝操作，...这就是PHP实现高并发服务器的思路了，只要是用EPOLL解决的，思路都一样，都是三步曲，放到Reactor下监听FD事件。...C语言实现也是这样，只是你可能不用libevent库，自己封装EPOLL,毕竟libevent库有点重，你也用不到libevent的很多东西；当然了，C语言有一堆的数据结构以及定义在数据结构上的操作要写

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高并发下的服务器架构演变

在如今的网络环境下，高并发的场景无处不在，特别在面试如何解决高并发是一个躲不过的问题，即使生产环境达不到那么高的qps但是也应该给自己留条后路来应对日后可能发生的高并发场景，不用匆忙的加班加点的进行重构...在应对日常高并发场景常常会有这么几个方法：集群&负载均衡SLB 读写分离&分库分表缓存异步队列（RabbitMQ）分布式系统、微服务　　接下来就由浅入深分别来介绍下这几个方法是怎么应用到服务器并且解决高并发的...图1 　　如图1所示在一台服务器上承载了数据库、文件系统、应用程序的所有功能，这就导致即使低qps的情况下服务器的内存或者cpu占比都非常高，用过sqlserver的同僚们都知道为了达到最高效快速的数据查询...，当然最高效也是最便捷的方式是升级硬件(cpu、内存、硬盘)，这也是最容易达到瓶颈的毕竟一台服务的硬件也是有瓶颈的而且费用也是相当相当高昂的，一般情况下我们会选择我们最开始提到解决高并发方法中分布式来升级我们图...，我们很自然的就会想到利用缓存，这也是高并发场景下最常用也是最有效最简单的方案，利用好缓存能让你的系统的承载能力提示几倍甚至十几倍几十倍。

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服务器高并发负载解决方案

防止别人通过一些技术手段绕过本站的资源展示页，盗用本站资源，让绕开本站资源展示页面的资源链接失效大大减轻服务器压力 1、Referer (易伪造referer,安全性低) 2、加密签名（安全性高...浏览器缓存高并发下只能通过提高服务器负载来解决？ NO,流量、前端、服务器、数据库缓存只能是数据库缓存吗？...解决高并发，减轻Web服务器和数据库服务器压力静态化实现方式有几种？....使用swoole扩展 2.使用消息队列 3.接口的并发请求 curl_multi_init() 数据缓存什么是数据缓存？...传统关系型数据库都是把数据存储到硬盘中，在高并发情况下，对数据库服务器会造成巨大压力（巨大IO操作），为了解决此问题，数据缓存由此而生！

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如何提升服务器的高并发能力

1、减少内存分配和释放 服务器在运行过程中，需要大量的内存容量来支撑，内存的分配和释放就尤为关键。用户在使用服务器的时候，可以通过改善数据结构以及算法制度来减少中间临时变量的内存分配和数据复制时间。...针对网络I/O和磁盘I/O, 它们的速度要慢很多，可以选择采用高带宽网络适配器可以提高网络I/O速度。以上的I/O操作时需要CPU来调度的，这就需要CPU空出时间来等待I/O操作。...如果在CPU调度上使用时间较少，也就能节约出CPU的处理时间，从这一点上来说也是提升高服务器并发处理能力的方式。...4、改进服务器并发数策略 服务器高并发策略的调整，是为了让I/O操作和CPU计算尽量重叠进行。一方面使CPU在I/O操作时等待时间内不要空闲，另一方面也是为了最大限度缩短等待时间。

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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。...二、服务重启后，访问异常另外一个常见的问题是：我的一台服务器发生了问题，由于负载均衡的作用，剩下的机器立马承载了这些请求，运行的很好。...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。

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深入理解高并发服务器性能优化

现在，让我们学习Robert是怎样创作一个能处理1000万并发连接的系统…… C10K的问题——过去十年十年前，工程师在处理C10K可扩展性问题时，都尽可能的避免服务器处理超过10,000个的并发连接...异步编程模型可以参考：深入理解重要的编程模型 C10M问题 —— 下一个十年在不久的将来，服务器将需要处理数百万的并发连接。...选择合适的语言 go语言这种天生为并发而生的语言，完美的发挥了服务器多核优势，很多可以并发处理的任务都可以使用并发来解决，比如go处理http请求时每个请求都会在一个goroutine中执行，C和C++...语言当然也可以实现高并发系统，总之:怎样合理的压榨CPU,让其发挥出应有的价值，是优化一直需要探索学习的方向。...所以，在一些高并发的项目中，我们经常用fasthttp来代替net/http。

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高并发服务器框架设计方案

简单谈一谈高并发服务器框架设计的基本思路基本的服务器框架都是C/S结构的，请求和相应流程是这样的： [gao1.png] 这样的框架存在一个很严重的问题，当客户端高并发请求到来，服务器需要进行大量的数据库操作...这种做法有效的降低了服务器的压力，但是没有提高处理速度，仅仅保证了请求被缓存，处理效率仍受限于数据库的并发数。...将缓存部署在单独服务器上，各个应用服务器都能访问该缓存服务器。...可单独设计一个任务服务器监控各个应用服务器的负载情况，合理的分配任务给各个应用服务器。...高并发服务器框架设计方案用到的腾讯云产品：腾讯云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm 腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product

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高并发服务器的设计--缓存的设计

一些业务要求大量且高速查询的，数据库必然会成为瓶颈，虽然可以通过横向扩容的方式优化，但这不是最优方案，其实服务器优化没有一个放之四海而皆准的最优方案，业务不同，最优方案也不同。...如果一个用户频繁的登录，注销，服务器是不是总要重复这个周期呢，当然不用，第二，三步取了的数据完全可以放在内存中，周期变成这样： ? 可以看到当第5步再次请求后，系统已经没有了查询数据库的过程。...定义完了数据结构，就剩下算法了，主要推荐两种： 1.红黑树 2.hash map C里用的红黑树比较多，另一些语言比如JAVA,Phthon用的 hash map较多，两者各有优点。

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深入理解高并发服务器性能优化

现在，让我们学习Robert是怎样创作一个能处理1000万并发连接的系统…… C10K的问题——过去十年十年前，工程师在处理C10K可扩展性问题时，都尽可能的避免服务器处理超过10,000个的并发连接...异步编程模型可以参考：深入理解重要的编程模型 C10M问题 —— 下一个十年在不久的将来，服务器将需要处理数百万的并发连接。...选择合适的语言 go语言这种天生为并发而生的语言，完美的发挥了服务器多核优势，很多可以并发处理的任务都可以使用并发来解决，比如go处理http请求时每个请求都会在一个goroutine中执行，C和C++...语言当然也可以实现高并发系统，总之:怎样合理的压榨CPU,让其发挥出应有的价值，是优化一直需要探索学习的方向。...所以，在一些高并发的项目中，我们经常用fasthttp来代替net/http。

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高并发服务器框架设计方案

简单谈一谈高并发服务器框架设计的基本思路基本的服务器框架都是C/S结构的，请求和相应流程是这样的：这样的框架存在一个很严重的问题，当客户端高并发请求到来，服务器需要进行大量的数据库操作，假设数据库最大连接数为...这种做法有效的降低了服务器的压力，但是没有提高处理速度，仅仅保证了请求被缓存，处理效率仍受限于数据库的并发数。...我推荐将缓存服务器部署在单独机器上，假设有两台应用服务器，如果将缓存部署在不同的应用服务器上，那么不同的应用服务器很难访问彼此的缓存，非常不方便。...将缓存部署在单独服务器上，各个应用服务器都能访问该缓存服务器。...同样的道理，应用服务器也可以实现负载均衡，架设多个应用服务器，不同的请求分配给不同的应用服务器。可单独设计一个任务服务器监控各个应用服务器的负载情况，合理的分配任务给各个应用服务器。

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高并发环境下服务器该如何优化

什么是服务器并发处理能力一台服务器在单位时间里能处理的请求越多，服务器的能力越高，也就是服务器并发处理能力越强。有什么方法衡量服务器并发处理能力 1....吞吐率吞吐率，单位时间里服务器处理的最大请求数，单位req/s。从服务器角度，实际并发用户数可以理解为服务器当前维护的代表不同用户的文件描述符总数，也就是并发连接数。...这里再深入一下，对于服务器来说，服务器希望支持高吞吐率，对于用户来说，用户只希望等待最少的时间，显然，双方不能满足，所以双方利益的平衡点，就是我们希望的最大并发用户数。 2....，单个用户的服务质量；而服务器平均请求处理时间就是吞吐率的倒数，一般来说，用户平均请求等待时间 = 服务器平均请求处理时间 * 并发用户数怎么提高服务器的并发处理能力 1....改进服务器并发策略 服务器并发策略的目的，是让I/O操作和CPU计算尽量重叠进行，一方面让CPU在I/O等待时不要空闲，另一方面让CPU在I/O调度上尽量花最少的时间。

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Netty 100万级高并发服务器配置

前言每一种该语言在某些极限情况下的表现一般都不太一样，那么我常用的Java语言，在达到100万个并发连接情况下，会怎么样呢，有些好奇，更有些期盼。...测试服务器配置如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。...服务器程序这次也是很简单呐，没有业务功能，客户端HTTP请求，服务端输出chunked编码内容。...每次服务器端达到一百万个并发持久连接之后，然后关掉测试端程序，断开所有的连接，等到服务器端日志输出在线用户为0时，再次重复以上步骤。...这是在虚拟机中得到结果，可能真实服务器会更好一些。因为不是CPU密集型应用，CPU不是问题，无须多加关注。

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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。...优点： 1、==解决数据备份问题== 2、做到读写分离，提高服务器性能缺点： 1、每个客户端连接redis实例的时候都是指定了ip和端口号的，如果所连接的redis实例因为故障下线了，而主从模式也没有提供一定的手段通知客户端另外可连接的客户端地址...==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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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...高并发会来带的后果服务端：导致站点服务器/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，多次添加了用户积分等。...(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) 解决问题： C#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...这个脚本会一直运行，当redis没有数据需要同步到数据库中的时候，sleep，让在进行数据同步操作 ---- 高并发的下的服务器压力均衡，合理站点架设，DB部署以下我所知道的： 服务器代理nginx...在高并发接口的设计中可以使用具有高并发能力的编程语言去开发，如：nodejs 做web接口 服务器部署，图片服务器分离，静态文件走CDN 并发测试神器推荐 Apache JMeter Microsoft

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高并发技术

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....其特点是占有内存少，并发能力强，事实上nginx的并发能力确实在同类型的网页服务器中表现较好，中国大陆使用nginx网站用户有：新浪、网易、腾讯等。...，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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