其实在正常的非高并发的业务场景中，也有类似的情况出现，某个业务请求接口出现问题，响应时间极慢，将整个Web请求响应时间拉得很长，逐渐将Web服务器的可用连接数占满，其他正常的业务请求，无连接进程可用。...（同文章前面说的场景） 在上面的这个图中，就导致了并发用户B也“抢购成功”，多让一个人获得了商品。这种场景，在高并发的情况下非常容易出现。...虽然上述的方案的确解决了线程安全的问题，但是，别忘记，我们的场景是“高并发”。也就是说，会很多这样的修改请求，每个请求都需要等待“锁”，某些线程可能永远都没有机会抢到这个“锁”，这种请求就会死在那里。...那么新的问题来了，高并发的场景下，因为请求很多，很可能一瞬间将队列内存“撑爆”，然后系统又陷入到了异常状态。...但如果并发高，在我们对文件进行读写操作时，很有可能多个进程对进一文件进行操作，如果这时不对文件的访问进行相应的独占，就容易造成数据丢失 优化方案4：使用非阻塞的文件排他锁 <?
php高并发处理 处理方法 （1）应用程序与静态资源的分离 在专用服务器上放置静态资源(js,css，图片等)。 （2）页面缓存 使用由应用程序生成的页面缓存，可以节省大量cpu资源。...随着科技的进步，我们在处理一些访问时产生了新的名词，即高并发。一般来说，如果一个时间段有很多人访问，服务器肯定是有很大的压力的。 说明 网络时代的并发，高并发通常指的是并发访问。...以上就是php高并发处理的方法，在面对具体的问题时，我们可以分为不同的情况进行选择，大家学会后也可以尝试下相关的用法。
3、集群和分布式 集群，多台服务器具有相同的功能，主要起分流的作用。分布式，将不同的业务放到不同的服务器中，处理一个请求可能需要多台服务器，进而提高一个请求的处理速度。...你可以知道处理高并发的业务逻辑是: 前端:异步请求+资源静态化+cdn 后端:请求队列+轮询分发+负载均衡+共享缓存 数据层:redis缓存+数据分表+写队列 存储:raid阵列+热备 网络:dns轮询...+DDOS攻击防护 未经允许不得转载：肥猫博客 » php如何解决高并发
php的优势不在说了。swole可能有些人还是是太熟悉，这也是php的一大革新。 下面来介绍一下。...的C扩展，可用来开发PHP的高性能高并发TCP/UDP Server。...这样既保证了Server能够应对高并发和大量TCP连接。又保证业务代码仍然可以简单的编写。 server 示例代码： Php代码 set(array('worker_num' => 2,));$serv...>php server.php //运行telnet 127.0.0.1 9501 //连接serverhello (发送)Swoole: hello (接收) 自己多多测试一下吧。
下班地铁上无聊引发的问题思考特此记录，有不严谨的地方请指正 分布式事务 分布式下最大的难点就是跨库的分布式事务问题，目前主要有两套解决方案 1 事务补偿性 2 最终一致性 第一种事务补偿性方案更注重原子性...如果是有先后顺序的场景，例如下单新增订单，扣款新增流水，这种可先进行扣款操作和减库存(并发下减库稍后讨论)，然后新增流水和创建订单到队列，只要塞入队列既认为操作数据合法返回ok，实际操作由队列慢慢消化到数据库...，因为队列持久化保证了数据最终一致又保证了用户体验 高并发问题 高并发最直观场景莫过于秒杀业务 秒杀涉及到最重要的库存加减 如果并发很大如何保证库存有序的减呢 第一种方式既是就要借助数据库特性控制并发比如...这里需要注意的是因为减库存是个要控制并发的问题，所以我们借助版号TimeStamp；队列或者单线程原理的redis来控制并发，这样就不可避免的变为同步产生排队现象，为了缩短排队时间，可把库存总数切割成多份进行
增加服务器，提升服务器性能； nginx负载均衡； php、html静态化； 优化mysql，优化索引，mysql查询缓存； 引入redis、memcache； 访问ip限制； 限制大文件下载； 前端资源缓存
写在前面 最近，很多小伙伴留言说，在学习高并发编程时，不太明白分布式锁是用来解决什么问题的，还有不少小伙伴甚至连分布式锁是什么都不太明白。...今天，我们就来说说如何在高并发环境下实现分布式锁，不是所有的锁都是高并发的。 万字长文，带你深入解密高并发环境下的分布式锁架构，不是所有的锁都是分布式锁！！！...究竟什么样的锁才能更好的支持高并发场景呢？今天，我们就一起解密高并发环境下典型的分布式锁架构，结合【高并发】专题下的其他文章，学以致用。 锁用来解决什么问题呢？...有关Redisson分布式锁的使用方案大家可以参考《【高并发】你知道吗？大家都在使用Redisson实现分布式锁了！！》...高并发“黑科技”与致胜奇招 假设，我们就是使用Redis来实现分布式锁，假设Redis的读写并发量在5万左右。我们的商城业务需要支持的并发量在100万左右。
分布式锁应该具备哪些条件 1.在分布式系统环境下，一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行 2.高可用的获取锁与释放锁 3.高性能的获取锁与释放锁 4.具备可重入特性（可理解为重新进入...如何提升分布式锁性能 问题分析 1.分布式锁为我们解决了并发问题，但是其底层思路是将并行执行的请求给串行化了，因为redis是单线程执行任务的，肯定就不会有并发问题了。 ...2.但是这种设计本身是与我们高并发的需求是冲突的。但是某些场景下我们又不得不用，所以我们应该基于场景做一些优化。 3.正如阿里巴巴Java开发手册里面写到： 6....【强制】高并发时，同步调用应该去考量锁的性能损耗。能用无锁数据结构，就不要用锁；能锁区块，就不要锁整个方法体；能用对象锁，就不要用类锁。...面对高并发下，是针对单个数组节点进行加锁，修改节点内数据，而总量依旧是他们加起来，而且数组的最大容量与核心数有关。是不是豁然开朗？这与我们的场景是不是很像。多台服务器对应多核心。
分布式系统 概念 高可用 高并发 学习笔记 0. 分布式系统基本概念 0.1 背景 分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。...高性能：不管是单机还是分布式系统，大家都非常关注性能。不同的系统对性能的衡量指标是不同的，最常见的：高并发，单位时间内处理的任务越多越好；低延迟：每个任务的平均时间越少越好。...2.2 高可用策略 冗余是提高可用性、可靠性的法宝。 冗余就是说多个节点负责相同的任务，在需要状态维护的场景，比如分布式存储中使用非常广泛。...使用集群，减少单点故障 限流 流量控制（flow control），其原理是监控应用流量的 QPS 或并发线程数等指标，当达到指定的阈值时对流量进行控制，以避免被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用的高可用性...高性能 / 高并发 提高硬件能力、增加系统服务器。
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。...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。...一般开发高并发系统常见的限流有：限制总并发数（比如数据库连接池、线程池）、限制瞬时并发数 （如nginx的limit_conn模块，用来限制瞬时并发连接数）、限制时间窗口内的平均速率（如Guava的RateLimiter...2：往往在分布式集群的项目中，项目是部署多多台，是多个 jvm。每个jvm都又自己的计数器，这个时候就会引发高并发带来的线程安全问题。 3：那可以使用volatile 吗？答案是不可以。...也满足不了我们高并发的需要。那么进行 优化，如何解决呢？原子类。 5：如果在分布式环境下呢？ ?
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？...实际上PHP的很多扩展就是干这个事的，有一些优秀的C语言库，PHP想直接拿来用，就通过PHP扩展的方式接入到PHP。...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，...花销比较大，常用的解决思路是sendfile，零拷贝直接从一个FD到另一个FD，效率比较高，缺点就是PHP没有现成的已经实现sendfile的扩展，得自己动手，开发成本有点高。...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。
为什么需要选举主节点 首先我们来看一段官方对 Elastic-Job-Lite 的介绍： Elastic-Job-Lite 定位为轻量级无中心化解决方案，使用 jar 包的形式提供分布式任务的协调服务。...目前，必须在主节点执行的操作有：分配作业分片项，调解分布式作业不一致状态。 另外，主节点的选举是以作业为维度。...JobRegistry.getInstance().getJobInstance(jobName).getJobInstanceId()); } } } 使用 Curator LeaderLatch 分布式锁...LeaderLatch 只保证同一时间有且仅有一个工作节点，在获得分布式锁的工作节点结束逻辑后，第二个工作节点会开始逻辑，如果不判断当前是否有主节点，原来的主节点会被覆盖。 .
当提起这三个词的时候，是不是很多人都认为分布式=高并发=多线程？ 当面试官问到高并发系统可以采用哪些手段来解决，或者被问到分布式系统如何解决一致性的问题，是不是一脸懵逼？...确实，在一开始接触的时候，不少人都会将三者混淆，误以为所谓的分布式高并发的系统就是能同时供海量用户访问，而采用多线程手段不就是可以提供系统的并发能力吗？...该领域需要解决的问题极多，在不同的技术层面上，又包括：分布式文件系统、分布式缓存、分布式数据库、分布式计算等，一些名词如Hadoop、zookeeper、MQ等都跟分布式有关。...什么是高并发？ 相对于分布式来讲，高并发在解决的问题上会集中一些，其反应的是同时有多少量：比如在线直播服务，同时有上万人观看。 高并发可以通过分布式技术去解决，将并发流量分到不同的物理服务器上。...总结一下： ●分布式是从物理资源的角度去将不同的机器组成一个整体对外服务，技术范围非常广且难度非常大，有了这个基础，高并发、高吞吐等系统很容易构建； ● 高并发是从业务角度去描述系统的能力，实现高并发的手段可以采用分布式
我们首先来看一下高并发、高性能、高可用，也就是我们经常提到的三高系统。当我们流量非常大的情况下，我们一定要保证这三高。...这其中高并发是指要支持很多并发用户，高性能是在高并发的前提下保证优秀的性能，高可用则是保证系统在某一节点出现问题时不会整体宕机且继续持续提供服务。...由此可见三高的主要特性则是分布式和集群化，而我们主要要解决的问题则是安全性。 上图是一些常见的与我们生活息息相关的高并发场景。...除此之外，我们还需要考虑到如何让包括私有化用户在内的多种类型的客户实现高可用和快速部署，完成快速集成。 如果有做高并发的朋友，对于 CAP 理论一定不陌生。...它的主要观点是分布式系统无法同时满足三个，只能够满足其中两个。即分布式系统要么满足 CA，要么满足 CP，但无法同时满足CAP。
关于高并发 高并发场景 互联网应用以及云计算的普及，使得架构设计和软件技术的关注点从如何实现复杂的业务逻 辑，转变为如何满足大量用户的高并发访问请求。...分布式技术方案 分布式缓存 负载均衡 反向代理与 CDN 分布式消息队列 分布式数据库 NoSQL 数据库 分布式文件 搜索引擎 微服务 将这些分布式技术整合起来，就是分布式架构方案 互联网分布式架构演化...关于高性能 高性能场景 互联网应用以及云计算的普及，使得架构设计和软件技术的关注点从如何实现复杂的业务逻 辑，转变为如何满足大量用户的高并发访问请求。...衡量指标 4个性能指标：并发数不变，响应时间足够快，单位时间的吞吐量就会相应的提高。 响应时间：指从发出请求开始到收到最后响应数据所需要的时间。反映系统快慢。 并发数：系统同时处理的请求数。...高可用场景 我们知道，Web 应用在各种情况下都有可能不可访问，也就是不可用。
前面写过利用文件锁来处理高并发的问题的，现在我们说另外一个处理方式，利用Mysql的锁来解决高并发的问题 先看没有利用事务的时候并发的后果 创建库存管理表 CREATE TABLE ( int...查看结果 1 row in set (0.00 sec) 10 rows in set (0.00 sec) 很明显在利用了mysql锁之后，对库存进行了有效的控制，很好的解决了第一段代码里面，因为并发引起的一些逻辑性的问题
但分布式系统的日志数量将非常巨大，例如推特一天的日志数量就达到一万亿，国内微博，微信，淘宝等超大规模系统的日志数量估计也是这个等级。...处理海量数据或高并发需求的基本思路其实就是分而治之。想想我们全国14亿人，你发快递的话，顺丰这些服务商如何快速将包裹准确的发送给接收人呢。
上一节我们完成了数据的存储和索引，本节我们看如何写入数据和进行查询。我们将创建一个Segment对象，它一方面接收发送来的请求，也就是Record数据结构，然后...
分布式三大利器 随着业务的发展壮大，对后端服务的压力也会越来越大，为了打造高效稳定的系统， 产生了分布式，微服务等等系统设计，因为这个原因，设计复杂度也随之增加，基于此 诞生了高并发系统三大利器限流，...「限流:」 从系统的流量入口考虑，从进入的流量上进行限制，达到保护系统的作用； 「缓存：」 将数据库中的数据缓存起来，提升系统访问速度和并发度，保护数据库资源。...在对计数器进行技术的问题，「要注意原子性，防止并发问题，导致计数不准」。...滑动窗口的格子划分的越多，那么滑动窗口的滚动就越平滑 中 漏桶 漏桶流出速度r、漏桶容量N 低O(1)（记录当前漏桶中容量） 高O(N) 是 是 高 令牌桶 令牌产生速度r、令牌桶容量N 低O(1)（记录当前令牌桶中令牌数...） 高O(N) 是 是 高 总结 文中涉及代码已上传至代码库，参见 https://github.com/MerlinFeng/codenote/tree/main/rate_limit 在实际的系统设计中
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