展开

关键词

没有预热,不叫并发,叫并发

大家都知道,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,只能在并发的系统中出现。 一、DB重启后,瞬间死亡 一个并发环境下的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,却发生了大量耗时的请求,在请求量的情况下,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,直接把系统拉升到水位可能瞬间把系统压垮。

85510

redis并发可用

redis 实现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。 哨兵用于实现 redis 集群的可用,本身也是分布式的,作为一个哨兵集群去运行,互相协同工作。 ==怎么保证redis是并发以及可用的==? 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。

28710
  • 广告
    关闭

    腾讯云+社区系列公开课上线啦!

    Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    并发】秒杀系统并发请求排队处理

    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

    1.1K10

    大话-并发

    简单理解下并发: 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,就会产生并发,如贴吧的爆吧,就是恶意的并发请求, 也就是DDOS攻击,再屌丝点的说法就像玩撸啊撸被 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 并发意淫分析(属于开发前的猜测): 在并发的情况下,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 并发意淫分析(属于开发前的猜测): 在并发的情况下,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 在并发接口的设计中可以使用具有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

    56140

    并发技术

    而大数据也带来的并发的问题. 解决并发问题是大数据时代的永恒主题. 我们假设已经解决并发的问题, 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: 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 ,解决并发问题便是关键. 通过相应技术, 解决并发问题 ,为企业节省更多资金 ,有益企业良性发展. 形式的日志以及日志抽样; 支持按指定关键字(域名,url等)收集Tengine运行状态; 组合多个CSS、JavaScript文件的访问请求变成一个请求; 自动去除空白字符和注释从而减小页面的体积 常用并发模型设计 ,而apache 则是阻塞型的,在并发下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

    37950

    并发(一)

    ---- 文章目录 取经的地方 曾经,我眼中的并发 如何理解并发 并发系统的设计目标是什么? 宏观目标 微观目标 并发的实践方案有哪些? ---- 曾经,我眼中的并发 真的,我知道我自己写的算不上高并发,很久了。 确实,十万上下的并发量真·算不上高并发。 3、理解片面,把并发设计等同于性能优化:大谈并发编程、多级缓存、异步化、水平扩容,却忽视可用设计、服务治理和运维保障。 ---- 如何理解并发 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。 另外,如果业务场景不同,并发的落地方案也会存在差异,但是总体的设计思路和可借鉴的方案基本类似。 并发设计同样要秉承架构设计的3个原则:简单、合适和演进。

    19640

    并发可用实战

    大型网站系统应有的特点 并发,大流量 并发,大流量:需要面对并发用户,大流量访问。 可用 可用:相对于并发来说,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。 并发设计原则 系统设计不仅需要考虑实现业务功能,还要保证系统并发可用、可靠等。 并发化 改串行为并行。 可用设计原则 通过负载均衡和反向代理实现分流。 通过限流保护服务免受雪崩之灾。 通过降级实现部分可用、有损服务。 通过隔离实现故障隔离。 4.业务降级:当并发流量来袭,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。

    4620

    并发并发后端设计你必须要会!

    缓存 缓存比较好理解,在大型并发系统中,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。

    21120

    什么是并发并发以及实现并发需要考虑的因素

    2.什么是并发 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。 实际上,从另外一个角度考虑,我们所说的并发,并行已经是其一个子集。 而水平扩展的能力,实际上从另外一个角度来说,并行是提升系统并发能力的重要手段。 那么,既然是并发,那么多高才算高呢? 为了更好的对系统的并发性进行评价,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,既然是并发系统,这个响应时间就不可能太长,需要尽可能的短。 上述指标内容,主要是反映了并发系统在高性能上的要求。做为并发系统,需要实现的目标为: 高性能:这体现了系统的并行处理能力,在有限资源的情况下,提升性能能节省成本。

    46010

    并发流量网站架构

    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——并发流量,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:并发流量,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,并发情况下效率不太高。 7 总结及展望 7.1 总结 图6 典型并发流量网站的架构 对于一个并发流量的网站来说,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并发流量的网站架构问题。

    33610

    redis 的并发可用

    redis 实现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。 哨兵用于实现 redis 集群的可用,本身也是分布式的,作为一个哨兵集群去运行,互相协同工作。 怎么保证redis是并发以及可用的? 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。

    21700

    慕课网并发实战(一)-并发并发基本概念

    课程网址 并发: 同时拥有两个或者多个线程,如果程序在单核处理器上运行,多个线程交替得换入或者换出内存,这些线程是同时“存在”的,每个线程都处于执行过程中的某个状态,如果运行在多核处理器上, 此时,程序中的每个线程都将分配到一个处理器核上,因此可以同时运行 并发并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,他通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求 对比: - 谈并发时:多个线程操作相同的资源,保证线程安全,合理利用资源 - 谈并发时:服务能同时处理很多请求(如12306的抢票,天猫双十一的秒杀活动,这会导致系统在短时间内执行大量的操作, 如对资源的请求,数据库的访问),提高程序性能(如果并发处理不好,不光会导致用户体验不好,还可能会使服务器宕机,出现OOM等) ?

    30810

    并发之缓存

    应用需要支撑大量并发量,但数据库的性能有限,所以使用缓存来减少数据库压力与提高访问性能。 ? 、 缓存的使用可以出现在1到4的各个环节中,每个环节的方案他们都各有特点。 Guava Cache继承了ConcurrentHashMap的思路,使用多个segments方式的细粒度锁,在保证线程安全的同时,支持并发场景需求。 2.缓存并发问题 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。 真正的缓存穿透应该是这样的: 在并发场景下,如果某一个key被并发访问,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,从而导致巨大冲击和压力。

    52920

    并发编程学习(1)——并发基础

    并行与并发 ? 并行性和并发性是既相似又有区别的两个概念。 并行性是指两个或多个事件在同一时刻发生。而并发性是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。 如果在计算机系统中有多个处理机,这些可以并发执行的程序就可以被分配到多个处理机上,实现并发执行,即利用每个处理机爱处理一个可并发执行的程序。这样,多个程序便可以同时执行。 要解决上述多线程并发访问一个资源的安全性问题,就需要引入线程同步的概念。 线程同步 多个执行线程共享一个资源的情景,是最常见的并发编程情景之一。 保证并发场景下的线程安全,可以从以下四个维度考量: 维度一:数据单线程可见 单线程总是安全的。通过限制数据仅在单线程内可见,可以避免数据被其他线程篡改。 Doug Lea 在当大学老师时,专攻并发编程和并发数据结构设计,主导设计了 JUC 并发包,提高了 Java 并发编程的易用性,大大推进了 Java 的商用进程。

    26090

    Java 并发综合

    当时混混沌沌的面试,记下来了一些并发的面试问题,很多还没有回答。到现在也学习了不少并发的知识,回过头来看这些问题和当时整理的答案,漏洞百出又十分可笑。 曾经,我在面试Java研发实习生时最常听到的一句话就是: 搞Java怎么能不学并发呢? 没错,真的是经过了面试官的无数鄙视,我才知道Java并发编程在Java语言中的重要性。 并发模型 悲观锁和乐观锁的理解及如何实现,有哪些实现方式? 部分乐观锁削弱了一致性,但中低并发程度下的效率大大提高。 手动使用Lock实现基于锁的并发控制 7. 手动使用Condition或AQS实现基于条件队列的并发控制 8. 使用CAS和SPIN等实现非阻塞的并发控制 使用不变类 9.

    39630

    JAVA 并发设计

    同步和异步通常用来形容一次方法调用,同步方法,调用者必须等到方法调用返回后,才能继续后续的行为,异步方法调用会立即返回,调用者就可以继续后续的操作 [img5a03f5e9a3f6f.jpg] 二、并发和并行 并发和并行都可以表示两个或多个任务一起执行,但偏重点点不同,并发偏重于多个任务交替执行,而多个任务之间有可能还是串行的。

    75400

    并发之降级

    开篇: 在开发并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。之前已经有一些文章介绍过缓存和限流了。本文将详细聊聊降级。 哪些可降级;比如可以参考日志级别设置预案: 一般:比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时,可以自动降级; 警告:有些服务在一段时间内成功率有波动(如在95~100%之间),可以自动降级或人工降级,并发送告警

    79420

    Java 并发综合

    当时混混沌沌的面试,记下来了一些并发的面试问题,很多还没有回答。到现在也学习了不少并发的知识,回过头来看这些问题和当时整理的答案,漏洞百出又十分可笑。 曾经,我在面试Java研发实习生时最常听到的一句话就是: 搞Java怎么能不学并发呢? 没错,真的是经过了面试官的无数鄙视,我才知道Java并发编程在Java语言中的重要性。 并发模型 悲观锁和乐观锁的理解及如何实现,有哪些实现方式? 部分乐观锁削弱了一致性,但中低并发程度下的效率大大提高。 手动使用Lock实现基于锁的并发控制 7. 手动使用Condition或AQS实现基于条件队列的并发控制 8. 使用CAS和SPIN等实现非阻塞的并发控制 使用不变类 9.

    45960

    杂谈Java并发

    通过捕捉这个异常,我 们就可以在乐观锁校验失败时进行相应处理 常见并发同步案例分析 案例一:订票系统案例,某航班只有一张机票,假定有1w个人打开你的网站来订票,问你如何解决并发问题(可扩展到任何并发网站要考虑 假定我们采用了同步机制或者数据库物理锁机制,如何保证1w个人还能同时看到有票,显然会牺牲性能,在并发网站中是不可取的。 常见的提高高并发下访问的效率的手段 首先要了解并发的的瓶颈在哪里? java并发,如何解决,什么方式解决 之前我将并发的解决方法误认为是线程或者是队列可以解决,因为并发的时候是有很多用户在访问,导致出现系统数据不正确、丢失数据现象,所以想到 的是用队列解决,其实队列解决的方式也可以处理 今天我所说的是并发。 我的解决思路是: 1、采用分布式应用设计 2、分布式缓存数据库 3、代码优化 Java并发的例子 具体情况是这样: 通过java和数据库,自己实现序列自动增长。

    1.1K50

    并发编程系列

    并发编程系列(一) High concurrency programming series 对某个对象加锁 public class Ta { /** * synchronized

    20030

    相关产品

    • DDoS 高防包

      DDoS 高防包

      DDoS 高防包是为业务部署在腾讯云上(北京,上海,广州地区)的用户提升 DDoS 防护能力的付费服务。直接对腾讯云上 IP 生效,无需更换 IP,购买后只需要绑定需要防护的 IP 即可使用,具备接入便捷、0变更等特点。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券