Redis是一种开源的内存数据结构存储系统，常用作缓存、消息队列、应用程序后台数据库等。虽然Redis的性能非常高效，但是在高并发场景下仍然存在阻塞点，会对系统稳定性和吞吐量产生影响。本文将介绍Redis中的阻塞点以及如何解决。
Mysql数据一般存放在磁盘,效率比较低.虽然在数据库层也做了对应的缓存,但是这种缓存一般针对的是查询的内容而且粒度也比较小,一般只有表中数据没有发生变化时候,缓存才能起作用.这并不能减少业务系统对数据库产生的增、删、查、改的庞大IO压力。 这些需求使得缓存数据库应运而生
面试时，大家可能都会碰到关于事务相关的问题，升级版的可能是分布式事务的问题。在互联网行业中，一句马马虎虎的补偿事务就能蒙混过关，毕竟都是些短小精悍的接口。 但在很多企业级应用中，这行不通。我们必须直面惨淡的现实。
怎么解决高并发大流量问题？下面本篇文章就来给大家分享下高并发大流量 web 解决思路及方案，希望对大家有所帮助！
互联网时代，业务系统的主要特点是用户多、请求量大。尤其在中国这样拥有庞大用户基数的环境下，不用说阿里巴巴、京东这类需要满足双十一大促时每秒几万甚至几十万订单的系统，即使是一些垂直领域的业务系统（如三甲医院的挂号系统）每天也有不小的访问量。
例如广告扣费系统，广告主向自己的账号充钱、设置自己的广告，用户浏览或者点击广告后就需要扣费，这个扣费操作的数量是极大的。
在高并发下,为了解决带宽问题,全站必须做前后分离操作,所有前端资源都可进行cdn代理,进行缓存静态资源,分散服务器带宽压力.
一般来说，同步是最简单的编程方式，而异步编程虽然需要一定的技术和工作量，但是却能提升系统性能。对于阻塞与非阻塞，阻塞方式的实时响应性更好，但是挂起与唤醒线程的性能损耗更高，而非阻塞方式的性能、吞吐量更高，但是由于其是顺序执行每一个事件，一旦处理某一个事件过久，会直接影响后续事件的处理，因此实时响应性比较差。
实际项目开发中现在无法逃避的一个问题就是缓存问题，而缓存问题也是面试必问知识点之一，如果面试官好一点可能会简单的问你二八定律或者热数据和冷数据，但是如果问的深入一点可能就会问到缓存更新、降级、预热、雪崩、穿透等问题，而这些问题可能会拦下大部分平时不怎么关注缓存的朋友，这些问题实际上都和缓存服务器息息相关，我们日常中经常使用的缓存服务器一般有两种：Redis和Memcached。本篇开始正式进入Redis系列文章，本篇主要讲讲Redis使用单线程为何速度还能如此之快？
是计算机中程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单元，是操作系统结构的基础。进程是一个执行中的程序
Redis是一个开源的内存中的数据结构存储系统，它可以用作：数据库、缓存和消息中间件。
针对校招同学，我是推荐在秋招之前多积累实习经历，或者多做一些有含金量的项目，除了能增加简历竞争之外，还有一个好处，就是能减少面试八股文题量。
Redis内存数据库是一把双刃剑，用得好的话就合家欢喜，否则就是深陷泥潭。所以我今天来谈一谈使用它时容易碰到的坑，帮你探探路。
Redis作为一个高性能的键值数据库，已经成为了众多开发者青睐的内存数据库解决方案。网上经常看到有人说redis是单线程的，那事实真的是这样吗？
高性能和高并发，听着就有点类似，并且他们还经常一起提及，比如提高我们的并发性能，显然，高性能可以提高我们的并发，但是细化来看，他们是有区别的，他们的考量点的维度不同。高性能需要我们从单机维度到整体维度去考虑，更多的是先从编码角度、架构使用角度去让我们的单机（单实例）有更好的性能，然后再从整个系统层面来拥有更好的性能；高并发则直接是全局角度来让我们的系统在全链路下都能够抗住更多的并发请求。
MyCat在逻辑上由几个模块组成: 通信协议、路由解析、结果集处理、数据库连接、监控等模块。如图所示：
缓存是一种将数据存储在高速缓存中的技术，它可以提高应用程序的性能和响应速度。以下是一些使用缓存的原因：
异步编程是可以让程序并行运行的一种手段，其可以让程序中的一个工作单元与主应用程序线程分开独立运行，并且等工作单元运行结束后通知主应用程序线程它的运行结果或者失败原因。使用它有许多好处，例如改进的应用程序性能和减少用户等待时间等。
所有与 Java 相关的面试都会问到缓存的问题，基础一点的会问到什么是“二八定律”、什么是“热数据和冷数据” ，复杂一点的会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题，这些看似不常见的概念，都与我们的缓存服务器相关，一般常用的缓存服务器有 Redis、Memcached 等，而笔者目前最常用的也只有 Redis 这一种。
https://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/79470556
近乎所有与Java相关的面试都会问到缓存的问题，基础一点的会问到什么是“二八定律”、什么是“热数据和冷数据” ，复杂一点的会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题，这些看似不常见的概念，都与我们的缓存服务器相关，一般常用的缓存服务器有Redis、Memcached等，而笔者目前最常用的也只有Redis这一种。
随着互联网的不断发展，日常生活中越来越多的需求通过网络来实现，从衣食住行到金融教育，从口袋到身份，人们无时无刻不依赖着网络，而且越来越多的人通过网络来完成自己的需求。 作者 / 张弸中，达观数据后端工程师 收录 / InfoQ 前言 作为直接面对来自客户请求的web服务端，无疑是要同时承受更多的请求，并为用户提供更好的体验。这个时候web端的性能常常会成为业务发展的瓶颈，提升性能刻不容缓。 达观数据在开发过程中总结了一些提升web服务端性能的经验，与大家分享。 问题分析 对于web服务端性能，首先我们分
当别人问我们Redis这么快的时候，很多小白都只会简简单单的回答，因为Redis它是基于内存存储的，使用内存存储数据，可以避免频繁的进行写盘操作，大大降低响应时间。这个确实是一个原因，但回答的还是不够面。起码在这里还得回答上高效的数据结构以及IO网络多路复用的设计架构。
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当前，随着“东数西算”政策的落地，算力时代正在全面开启。随着机器学习、深度学习的快速发展，人们对高性能服务器这一概念不再陌生。伴随着数据分析、数据挖掘数目的不断增大，传统的风冷散热方式已经不足以满足散热需要，这就需要新兴的液冷散热技术以此满足节能减排、静音高效的需求。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
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当使用PHP编写的应用程序I/O任务时，程序会在执行某个任务之前，一定要等待之前的任务完成，这时CPU会有很多时间处于空闲状态，这不仅会降低应用程序性能，还会降低硬件利用率。比如，当程序需要从数据库中读取大量的数据时，由于需要等待I/O操作完成，程序的执行速度会非常缓慢。
目前的IO设备远不能满足互联网应用海量的读写请求。于是便出现了缓存，利用内存的高速读写性能来应付海量的查询请求。然而内存资源非常宝贵，将全量数据存储在内存中显然是不切合实际的。因此目前采用内存和IO结
最近在学习Redis相关知识，看了阿里的redis开发规范，以及Redis开发与运维这本书。分使用规范、有坑的命令、项目实战操作、运维配置四个方向，整理了使用Redis的21个注意点，希望对大家有帮助，一起学习哈
Vitess 引入了一种运行模式迁移的新方法：非阻塞的、异步的、预定的online DDL。通过 online DDL，Vitess 简化了模式迁移过程，它获得了操作开销的所有权，并为用户提供了一个简单、熟悉的界面：标准的 ALTER TABLE 语句。
AQS，全称是 AbstractQueuedSynchronizer，中文意思是抽象队列同步器，由 Doug Lea 设计，是 Java 并发包java.util.concurrent的核心框架类，许多同步类的实现都依赖于它，如 ReentrantLock、Semaphore、CountDownLatch 等。
又到了金三银四跳槽季，好多同学已经开始行动了。今天我来助力一把，送出这套redis面试题，助力大家通关。
首先必须明确，Redis单线程指的是网络请求模块使用了一个线程，其他模块仍用了多个线程，并不是一个线程完成了所有功能。 原理上，其采用了利用epoll的多路复用特性，因此可以采用单线程处理其网络请求。
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导语 | 没有人能够预言未来，也没有人能够断言未来的编程是什么样，但是我们可以通过过往的编程经验去探寻未来的编程趋势，本文是腾讯云TVP李智慧教你如何用反应式编程提升系统性能与可用性。
要实现分布式锁，最简单的方式就是直接创建一张锁表，然后通过操作该表中的数据来实现锁。
今天我对比了以下node.js的express与python的fastAPI，我决定我还是出一期关于node.js+mangoDB+小程序的小案例吧。
今天这篇文章我们来聊一聊如何提升并优化ASP.NET Core应用程序的性能，本文的大部分内容来自翻译，当然中间穿插着自己的理解，希望对大家有所帮助！话不多说开始今天的主题吧！ 我们都知道性能是公共网站取得成功的关键因素之一。如果一个网站的响应时间超过3秒，那么用户通常不会再此光顾（此网站）。谷歌，Bing，百度以及其他搜索引擎也更倾向于推荐优化后的，移动友好的以及响应速度更快的网站。
一、缓存设计的核心要素 我们在应用中决定使用缓存时，通常需要进行详细的设计，因为设计缓存架构看似简单，实则不然，里面蕴含了很多深奥的原理，如果使用不当，则会造成很多生产事故甚至是服务雪崩之类的严重问题。 1、容量规划 缓存内容的大小 缓存内容的数量 淘汰策略 缓存的数据结构 每秒的读峰值 每秒的写峰值 2、性能优化 线程模型 预热方法 缓存分片 冷热数据的比例 3、高可用 复制模型 失效转移 持久策略 缓存重建 4、缓存监控 缓存服务监控 缓存容量监控 缓存请求监控 缓存响应时间监控 5、注意事项 是否有可
服务器性能测试是一项非常重要而且必要的工作，本文是作者Micheal在对服务器进行性能测试的过程中不断摸索出来的一些实用策略，通过定位问题，分析原因以及解决问题，实现对服务器进行更有针对性的优化，提升服务器的性能。
老板告诉你，开发一个静态web服务器，把磁盘文件（网页、图片）通过网络发出去，怎么做？
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