最近有个需求，要求订单提交5000并发，具体实现思路如下，不足之处望指教。1、利用Redis来缓存订单，用户查询订单状态从缓存中取2、因为阿里云的消息服务可控性很好所以用阿里云的消息服务中的消息队列来进行订单处理 实验1：用户提交订单后直接存Redis并写入阿里云消息服务问题：Redis写入5000并发没有问题，但是写入阿里云消息服务速度太慢实验2：用户提交订单后直接存Redis并开多线
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2023-11-23 14:17:28
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高并发指标
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2020-07-10 17:09:00
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Redis是由C语言编写的开源、基于内存、支持多种数据结构、高性能的Key-Value数据库。Redis具有以下几个特性1.速度快首先Redis是将数据储存在内存中的，通常情况下每秒读写次数达到千万级别。其次Redis使用ANSI C编写，因为C语言接近操作系统，所以Redis的执行效率很高。最后Redis的处理网络请求部分采用的是单线程，如果想充分利用CPU资源的话，可以多开几个Redis实例来
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2024-04-01 06:52:35
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# 5万并发 架构设计
在现代的互联网应用中，高并发是一个非常重要的指标。当用户量大、请求频繁时，系统需要能够处理大量的并发请求，以确保系统的可用性和性能。本文将介绍一种能够支持5万并发的架构设计，并提供相应的代码示例。
## 架构设计
为了支持5万并发，我们可以采用分布式的架构设计。将请求分散到多个服务器上，每个服务器只处理一部分请求，以提高系统的并发能力。下面是一个简单的分布式架构示意图
原创
2023-07-24 12:29:06
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模拟情景： 类似京东618秒杀活动，数据库中（mysql）只有一条数据，然后有5万并发量，页面要保证正常显示。问题一：不用redis等分布式框架，就用传统的方法如何解决？如何保证数据库的稳定？页面商品剩余数量的准确性 剩余数量的查询属于QPS，而且你这里假设只有一行数据，所以一台数据就算5W并发，查询再快，传输也有极限,而且这个假设在实际情况中几乎不存在只需要考虑数据库里面只有1行数据的并发，如果
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2024-01-29 06:33:48
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QPS(Query Per Second)：每秒请求数，就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求。QPS于TPS的概念很类似，本人很多时候甚至不做两者的详细区分。QPS的数值需要通过下面的指标得到。吐吞量：吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量，TPS、QPS都是吞吐量的常用量化指标并发数(并发度)：指系统同时能处理的请求数量，同样反应了系统的负载能力。这个数值可以分析机器1s内的访问日志数量
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2023-07-19 19:31:50
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HyperLogLog 是一种概率数据结构，用来估算数据的基数。数据集可以是网站访客的 IP 地址，E-mail 邮箱或者用户 ID。基数就是指一个集合中不同值的数目，比如 a, b, c, d 的基数就是 4，a, b, c, d, a 的基数还是 4。虽然 a 出现两次，只会被计算一次。精确的计算数据集的基数需要消耗大量的内存来存储数据集。在遍历数据集时，判断当前遍历值是否已经存在唯一方法就是
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2024-07-23 19:01:27
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omcat 默认配置的最大请求数是 150，也就是说同时支持 150 个并发，当然了，也可以将其改大。 当某个应用拥有 250 个以上并发的时候，应考虑应用服务器的集群。 具体能承载多少并发，需要看硬件的配置，CPU 越多性能越高，分配给 JVM 的内存越多性能也就越高，但也会加重 GC
# 10万并发架构的设计与实现
在如今的互联网时代，面对海量的用户请求，并发架构的设计变得尤为重要。特别是对于一些高流量、高可用性的应用程序，如何支持10万并发请求是一个重要的技术挑战。本文将探讨10万并发架构所需的关键组件和设计原则，并结合代码示例进行说明。
## 1. 理解并发
并发是指多个进程或线程在同一时间段内进行各自的任务。对于服务器端而言，高并发意味着能够处理大量的请求，而不会造
# 10万并发架构：技术背后的智慧
在当今数字化时代，互联网应用日益增多，支持高并发的系统变得尤为重要。尤其是面对每日用户量及请求量激增的场景，我们需要设计出能够支持10万并发用户的架构。本文将探讨如何构建这样一个架构，并提供相关示例代码和架构图。
## 理解并发
并发是指在同一时间段内，有多个事件或任务进行。比如，当成千上万的用户同时访问我们的网站时，我们的系统必须能够以高效的方式处理如此
首先解释并发的含义，是指服务器能够同时承载客户端的数量。这里的承载有个标准，是指200ms内响应客户端的数据并返回正确结果，与数据库操作、网络带宽、内存操作、日志读写等都有关系，不要与同时能保持的连接数弄混，连接只是并发量的基础。 说了以上这些，感觉百万并发很高大上。其实对于现在的服务器而言，单单使用epoll，就能使并发量达到百万，只不过会慢一点。这里主要讲相关的操作。#include <
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2023-07-24 15:11:18
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文章目录硬件环境软件环境说明系统架构图优化尝试1. 修改ECS中用户进程的最大打开文件数限制2. 调整ECS中Linux与TCP相关的内核参数3. 修改Tomcat配置文件4. 修改MyBatis连接池为Druid并配置参数5. 取消Session配置附录：部分配置文件1. ${TOMCAT_DIR}/conf/server.xml2. ${TOMCAT_DIR}/bin/catalina.sh
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2023-08-30 13:48:13
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Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试，它最初被设计用于Web应用测试但后来扩展到其他测试领域。 它可以用于测试静态和动态资源例如静态文件、Java小服务程序、CGI脚本、Java 对象、数据库， FTP服务器, 等等。JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载，来在不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。另外，JM
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2023-07-22 01:25:22
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当程序在高并发的情况下，对共享资源进行读写操作，如果不进行并发控制，就必然会带来数据不一致的线程安全性问题。针对这种高并发的情况，就需要引入锁的机制来保证数据的安全性。首先什么情况下需要用到锁：1、多任务环境中2、任务需要对同一共享资源进行读写操作3、对资源的访问是互斥的我举个经典栗子：车站卖票，一共100张票（共享资源），4个窗口进行卖票（多任务），假设分别叫abcd窗口，a窗口卖了座位号1的票
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2024-07-01 17:31:49
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**实现万级并发缓存架构的流程**
为了实现万级并发缓存架构，我们可以按照以下流程进行操作：
```mermaid
flowchart TD
A[确定需求] --> B[选择合适的缓存系统]
B --> C[设计缓存数据结构]
C --> D[选择合适的缓存策略]
D --> E[实现缓存操作接口]
E --> F[进行并发性能测试]
F --> G[优化缓存系统]
原创
2023-08-28 06:47:29
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# 如何实现“Java管理开发指标”
## 一、整体流程
首先，我们来看一下实现“Java管理开发指标”的整个流程。可以用一个表格展示每一个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 设置数据库连接 |
| 2 | 创建数据表 |
| 3 | 实现CRUD操作 |
| 4 | 设计指标计算方法 |
| 5 | 实现指标展示页面 |
## 二、详细步骤
接下来，
原创
2024-06-01 03:57:17
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之前了解了一下国内某团购网站的架构，其中提到了服务器硬件和 pv 以及 qps 的一些关系。百万级别的访问量，应该指的是 PV 吧。并发数计算 PV 的粗算计算公式是qps(或并发数) x 86400(秒)÷ 2 (分昼夜)所以 PV 100万 粗算来并发数只有 23 。按照经验，剥离图片和js，css 等静态页面，纯动态内容。一台 4 核 4G 内存的机器可以抗住 100左右的并发数
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2023-07-26 19:58:34
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1.硬件升级
首先，确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP，如果访问量比这个还要大， 那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题 ，否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题。
2.负载均衡
它是根据某种负载策略把请求分发到集群中的每一台服务器上，让整个服务器群来处理网站的请求。 公司比较有钱的，可以购买专门负责负载均衡的硬件（
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2023-10-25 16:07:38
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从sleep的实现说起在nodejs中，如果要实现sleep的功能主要是通过“setTimeout + promise”实现，也可以通过“循环空转”来解决。前者是利用定时器实现任务的延迟执行，并通过promise链管理任务间的时序与依赖，本质上nodejs的执行线程并没有真正的sleep，事件循环以及v8仍在运行，是仅仅表现在业务逻辑上sleep；而后者的实现则无疑实在浪费CPU性能，有点类似自旋
在软件开发不断发展的世界中，有效管理并发任务的能力至关重要。传统的线程方法可能变得繁琐且容易出错，特别是在处理大量异步操作时。这时，ExecutorService 登场了：它是Java并发框架中一个强大的抽象，旨在简化和优化异步任务执行。
本文我们将深入探讨 ExecutorService 其核心功能，探索各种线程池配置，以解决Java应用程序中的现实世界并发挑战。通过阅读、实践本文内容，你将掌握
原创
精选
2024-10-31 19:41:26
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