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python 文件刷新

搞爬虫的时候,结果是通过file.write(strs)入文件的。带来的问题是,进程如果是被杀死的时候,最后一条结果总是缺损的,因为的部分还未入文件。 解决办法是每次入文件时,都刷新,直接将数据全部入文件:fi = open(file, wb) fi.write(strs) fi.flush()...

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穿透、并发、雪崩、抖动、热点一致性等问题

对于高并发的业务场景,常用的技术手段包括黑白名单、限流防刷、熔断降级、兜底、线程隔离、多级(客户端、CDN、NGINX、内、分布式)等等。 本文总结了方案需要考虑的几个问题。 第一,关于穿透,是指大量访问和数据库中都不在的数据。 第三,关于雪崩,是指某一时刻大量同时失效,导致请求全部打到DB。 可以采用三种方案:过期时间随机化、多级(不同级别对应不同的失效时间)、永不过期;第四,关于抖动,一般是指由于某个节点故障导致该节点上的数据不可用。 第六、关于一致性问题,是指数据入请求需要数据库并更新,需要处理双的一致性问题。

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    淘汰、穿透、击穿、雪崩、数据库一致性

    淘汰为什么需要淘汰?你需要30G的数据,但是Redis本身只能使用10G的内,那你就得做个取舍了,毕竟鱼与熊掌不可兼得。为了利益最大化肯定要保留最重要的10个G。 造成这种情况的原因如下:系统设计不合理,数据更新不及时爬虫等恶意攻击 解决方案: 如果key在数据库中也不在,那么就一个空值到Redis中,并设置一个过期时间,避免一直占用内查询之前使用布隆过滤器拦截 解决方案:使用互斥锁,同一时刻只允许一个线程去构建,其他线程等待构建完毕后去取定时更新,假如过期时间为60分钟,则单独设置一个线程每59分钟去负责更新 雪崩由于Redis是基于内的应用 Redis 的持久化机制数据库一致性当一个数据需要更新时因为不可能做到同时更新数据库和、那么此时读取数据的时候就一定会发生数据不一致问题,而数据不一致问题在金融交易领域的系统中是肯定不允许的 解决方案:读的时候,先读没有的话,就读数据库,然后取出数据后放入,同时返回响应。更新的时候,先更新数据库,然后再删除。参考自公众号:石杉的架构笔记

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    模式

    模式一. Cache Aside (旁路) 读操作 客户端优先读取 Cache,如果 Cache miss,则 读取 DB,并且将读取到的数据回落到 Cache 中。 操作 由客户端先更新 DB ,然后直接将 key 从 Cache 中删除,由 DB 来驱动数据的更新。 在的问题 由于更新操作会删除中的数据,所以如果在某些热点 key 被删除,则会导致瞬时大量请求穿透到 DB,对 DB 造成很大的压力。 二. 特点 储服务封装了所有的数据处理细节,业务应用端代码只用关注业务逻辑本身,系统的隔离性更佳;进行操作时,如果 Cache 中没有数据则不更新,有数据才更新,内效率更高。三. Write Behind Caching(异步入)Write Behind Caching 模式与 ReadWrite Through 模式类似,也由数据储服务来管理 cache 和 DB 的读

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    及在 Python 中使用

    本文大致上是基于 caching-in-python 这篇文章的翻译 操作 操作主要有两种类型。如浏览器,服务器,代理,硬件工作原理的读。 当请求的时刻,其他一些进程改变了DB中的数据,从而更新了。导致当前请求的过期,这是一个Cache invalidation,也叫脏数据。 顾名思义,支持快速操作。 有3种方法可以实现。 Write Through Write Back Write Around Write Through 客户端先到 DB ,DB 返回结果给客户端。 优点 入后未立刻读取的数据不会重载 减少方法的延迟 缺点 读取最近入的数据将导致丢失,并且不适合这种用例 回收策略 使读速度更快。 LRU在python中的实现 手动造轮子法 使用一个双端队列实现 LRU 机制,真实的数据在一个字典当中。 队列空,插入元素时。 队列直接左推入元素的键值,并将元素的键值对进字典。

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    Go 语言编过滤库:groupcache

    groupcache 是使用 Go 语言编过滤库,作为 memcached 许多场景下的替代版本。 对比原始 memcached? 具有过滤机制。 众所周知,在 memcached 出现“Sorry,cache miss(丢失)”时,经常会因为不受控制用户数量的请求而导致数据库(或者其它组件)产生“惊群效应(thundering herd)”; groupcache 会协调填充,只会将重复调用中的一个放于,而处理结果将发送给所有相同的调用者。 这里既没有的有效期,也没有明确的回收机制,因此同样也没有 CAS 或者 IncrementDecrement。 4.

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    浅谈法(一):的雪崩和穿透

    基本法为了方便演示,这里使用Runtime.Cache做容器,并定义个简单操作类。 例:395 签到天数 CacheHelper.Add(cacheKey,cacheValue,cacheTime); return cacheValue;} 在项目中,有不少这样法,这样并没有错,但在并发量上来后就容易出问题 雪崩雪崩是由于失效(过期),新未到期间。这个中间时间内,所有请求都去查询数据库,而对数据库CPU和内造成巨大压力,前端连接数不够、查询阻塞。 例子就是穿透,请求绕过直接查数据库,这也是经常提的命中率问题。 关于更新,可以单开一个线程去专门跑更新,图方便的话扔线程池里面即可。实际项目中,层框架的封装往往要复杂的多,如果并发量比较小,这样反而会增加代码的复杂度,具体要根据实际情况来取舍。

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    python 模式

    class Cached(type): def init(self, *args, *kwargs): super().init(args, **kwarg...

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    Python实现简单的decorator

    一个简单的实现,将数据保在单例的对象中。

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    策略 - Cache Aside

    场景描述比如一条数据同时在数据库、,现在你要更新此数据,你会怎么更新?先更新数据库?还是先更新?其实这两种方式都有问题。(1)先更新数据库,后更新?这样会造成数据不一致。? A 先把数据库更新为 123,由于网络问题,更新的动作慢了。这时,B 去更新数据库了,改为了 456,紧接着把也更新为 456。现在 A 更新的请求到了,把更新为了 123。 (2)先更新,再更新数据库?同样可能数据不一致。?更新成功,数据为最新的,但数据库更新失败,回滚了,还是旧数据。还是非原子操作的原因。 Cache Aside 策略其实,在更新数据时,我们可以不更新,而是删除中的数据,在读取数据时,发现中没有,再从数据库中读取数据,更新到中。 这就是 Cache Aside 策略(旁路策略)。读策略步骤?策略步骤?时可以不可以先删除?不行!例如这个场景:?A 先删了,还没等数据库更新完成呢,就被 B 把更新为了旧值。

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    3-9 读流 ——Buffered

    3-5-3 读流 ——BufferedStream类类BufferedStream就是给另一流上的读操作添加一个冲区。冲区是内中的字节块,用于数据,从而减少对操作系统的调用次数。 因此,冲区可提高读取和入性能。使用冲区可进行读取或入,但不能同时进行这两种操作。BufferedStream 的Read和Write方法自动维护冲区的读过程。 BufferedStream可在某些类型的流周围。它提供从基础数据源或储库读取字节以及将字节入基础数据源或储库的实现。 案例学习:通过冲区交换数据本案例您将学习到:如何通过使用流的来读文件。 n 内流提供无法调整大小的数据流视图,而且只能向其入。n BufferedStream对象对冲区进行读。课 后 练 习1、FileInfo类和File类的设计差别是什么?

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    如何出高性能Python的应用?

    有什么作用?  能看到这篇文章的同学,应该都对这个概念不陌生,CPU中也有一级、二级和三级的概念。可以解决哪些问题? 而数据也能降低对数据库的访问次数,降低数据库的负担和提高数据库的服务能力;可用性——有时,提供数据信息的服务可能会意外停止,如果使用了技术,可以在一定时间内仍正常提供对最终用户的支持,提高了系统的可用性 所以这一节,我们就来讲一下Python中的,怎么使用Python中的功能,可以为程序提供多高的加速? 本节课涉及的内容比较多,下面三个文章是基础:Python嵌套函数 闭包 Python高性能计算之修饰符 如何出高性能的Python之修饰符functools.wrapsfunctools.lru_cache typed如果被设置为True,则不同类型的参数会被独立,比如f(3)和f(3.0)就会被储在两个独立的中。

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    nohup python问题

    https:blog.csdn.netQuincuntialarticledetails79286298 文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书深度学习用python 跑数据时,经常会用到nohup命令,通常的命令格式如下:nohup python (> ) 2>&1 &如果没有指定输出文件,nohup会将输出放到nohup.out文件中,但在程序运行过程中nohup.out 文件中不能实时的看到python的输出,原因是python的输出有冲。 解决方案如下:方案一使用-u参数,使python输出不进行冲,命令格式如下:nohup python -u (> ) 2>&1 &方案二export PYTHONUNBUFFERED=1nohup python (> ) 2>&1 &参考资料https:stackoverflow.comquestions12919980nohup-is-not-writing-log-to-output-file

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    python操作memcache

    MemcachedMemcached 是一个高性能的分布式内对象系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态、数据库驱动网站的速度。 Memcached基于一个储键值对的hashmap。其守护进程(daemon )是用C的,但是客户端可以用任何语言来编,并通过memcached协议与守护进程通信。 Python操作Memcached安装API 1 2 python操作Memcached使用Python-memcached模块 下载安装:https:pypi.python.orgpypipython-memcached 2、天生支持集群python-memcached模块原生支持集群操作,其原理是在内维护一个主机列表,且集群中主机的权重值和主机在列表中重复出现的次数成正比 1 2 3 4 5 6 7 主机 权重 1.1.1.1 1 1.1.1.2 2 1.1.1.3 1 那么在内中主机列表为: host_list = 如果用户根据如果要在内中创建一个键值对(如:k1 = v1),那么要执行一下步骤:根据算法将 k1 转换成一个数字将数字和主机列表长度求余数

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    Python函数

    Python器#1 环境Python3.7.3 # Python>=3.2#2 开始#2.1 什么是器平时常听说使用redis做,但是redis换放的是结果数据,从Python 的 3.2 版本开始,引入了一个非常优雅的机器from functools import lru_cachelru_cache 可以提高程序执行的效率,特别适合于耗时的函数,只需要在需要的函数加上装饰器,就可以达到的效果 ,特别是一些递归函数# 2.2 测试 (斐波那契数列)没有使用def fab(n): if n

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    实现cachePython

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    python SQLAlchemy 问题

    python SQLAlchemy 问题背景公司自动化框架采用的python的 SQLAlchemy 进行数据库的操作,在编一条自动化用例的时候发现,从mysql从获取的数据不对,有个字段一直拿到错误的值 简化重现步骤,排除干扰项目自动化代码插入数据手动update数据自动化代码读取数据发现重现了问题,排除业务代码的问题又发现了重大问题,c步骤取出来的数据,是a步骤插入的数据,意味着c取出来的数据可能是去到的的数据 review了自动化框架,发现insert的动作被封装过,每次insert完会调用sqlalchemy的query查询一次数据,第二次查询其实也是同一条数据直接google查询sqlalchemy确实有机制解决问题发现了问题就比较好解决 Python的程序中,是把原始程序代码放在.py文件里,而Python会在执行.py文件的时候。 distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-1 编译语言vs解释语言https:www.cnblogs.comzoe233p6993972.html(推荐) sqlalchemy问题

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    的思考【续】——编高速友好代码

    这篇博文就来简单讨论以下对于在实际开发中的应用,这里将告诉你如何让你的程序充分利用该,即如何编高速友好的代码。提示:如果高速的运行机制还没有清晰的认识,请参照前面文章。 而这里“用空间换时间”说的是通过牺牲一些储块代码更有效的利用。从而提高程序的运行效率。可见,高效的代码不仅依赖于良好的算法,编有好代码也很重要。 这种过程也就是所谓的预热。高速友好代码一维数组上面的讨论我们假设了一种特殊的情况,下面将对如何编高速友好代码做更加泛化的讨论先看下面的代码?很容易看出,上面的代码有良好的局部性。 在角度,要提高程序运行效率,编友好代码尤为关键,这也是区分程序员层次的一个标准,要求较高,需要你掌握的工作原理,内部的组 织形式,还需要编译相关的知识,前面还有很多知识等值我们去学习, ,我们都应该享受博客的这个过程。

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    穿透、雪崩、击穿

    原文:https:www.cnblogs.comraichenp7750165.htm穿透概念穿透是指查询一个一定不在的数据,由于是不命中时需要从数据库查询,查不到数据则不,这将导致这个不在的数据每次请求都要到数据库去查询 ,造成穿透。 可以给设置过期时间时加上一个随机值时间,使得每个key的过期时间分布开来,不会集中在同一时刻失效。击穿(并发)概念高并发系统,如果一个失效,在多进程同时查询DB,同时更新。 解决办法使用互斥锁(mutex key): 这种解决方案思路比较简单,就是只让一个线程构建,其他线程等待构建的线程执行完,重新从获取数据就可以了(如下图) ? 很多内中的都是基于这种方式构建的。

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    给客户端得LRU

    所以就希望说我们的应用能够最大化的利用内作为,在IOS上内不够时重算,在Android上就拼命地用内,加载loading速度。于是乎有了个个LRU算法作为资源管理的想法。 然后回收的时候仅保留总对象数量下限 > 这一条和上一条配合使用,上一条会使数量慢增加,这一条会使数量大幅减少。这样,在高内机器上就会很少触发主动GC,低内机器上多触发主动GC。 首先是cocos的很多组件本身有机制,比如dragonbones和spine,还有sprite对贴图文件的,对于这种对象实测的影响不是特别大。 所以后来不得不对cocostudio创建的节点做。然而如果是一开始就使用这个的话就比较容易发现问题,我们中途开始切入这个的话就发现。 **定期保: ** 每个对象只push一次,在gc时保并重新push进pool **定期脏数据保: ** 每个对象在脏时先pull再push一次,在gc时保 并且这些功能都可以利用lru管理器的各类上限来实现过载保护

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