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。
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。...哨兵用于实现 redis 集群的高可用，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。
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
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....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 常用高并发模型设计...，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
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...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
---- 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？...---- 曾经，我眼中的高并发 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，把高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，却忽视高可用设计、服务治理和运维保障。...---- 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。...另外，如果业务场景不同，高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。 高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。
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。
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。
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。
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。...实际上，从另外一个角度考虑，我们所说的高并发，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，既然是高并发，那么多高才算高呢？...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。...上述指标内容，主要是反映了高并发系统在高性能上的要求。做为高并发系统，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。
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。...并发化 改串行为并行。 高可用设计原则 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。
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。
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。...哨兵用于实现 redis 集群的高可用，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。
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 高并发： 高并发（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 - 谈高并发时：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（如果高并发处理不好，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） ?
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，支持高并发场景需求。...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，在高并发场景下，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： 在高并发场景下，如果某一个key被高并发访问，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。
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.
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。
开篇： 在开发高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
软件开发通常会提到一个名词 “三高”，即高并发、高性能、高可用。具体的指标定义，如：高并发方面要求QPS 大于10万；高性能方面要求请求延迟小于 100 ms；高可用方面要高于 99.99%。...高并发高并发（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，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。...然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，不也可以扛高并发么。...es 是分布式的，可以随便扩容，分布式天然就可以支撑高并发，因为动不动就可以扩容加机器来扛更高的并发。...参考文章理解透彻高并发关于负载均衡的一切高并发架构设计的16招并发常用指标
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。...保证高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。
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