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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# 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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当一个进程有 500 个线程在跑的话，那性能已经是很低很低了。Tomcat 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
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2024-07-01 10:58:37
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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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**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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在现代的云计算环境中，自动化运维工具已经成为了极其重要的一种技术。其中，Ansible作为一种轻量级且易于使用的自动化工具，受到了越来越多云计算从业者的青睐。
Ansible最大的特点之一就是其支持高并发的能力。特别是在大规模的云计算环境中，有时需要同时处理上千台服务器的配置管理和部署工作。而Ansible的并发能力可达到每秒1000个任务，这在一定程度上能够提高工作效率，减少运维时间成本。
原创
2024-03-22 09:35:52
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第十四讲：count(*)这么慢，我该怎么办？ 1. 多版本并发控制（MVCC） ：是通过数据行的多个版本管理来实现数据库的 并发控制 。这项技术使得在InnoDB的事务隔离级别下执行 一致性读 操作有了保证。MVCC在MySQL InnoDB中的实现主要是为了提高数据库并发性能，用更好的方式去处理 读-写冲突 ，做到即使有读写冲突时，也能做到 不加锁 ， 非阻塞并
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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# Python并发1000
## 1. 简介
在编程领域中，并发是指一个程序可以同时执行多个任务。在Python中，我们可以使用并发来提高程序的性能和效率。本文将向刚入行的小白介绍如何实现Python并发1000。
## 2. 实现步骤
下面是实现Python并发1000的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步骤2 | 创建
原创
2023-10-15 07:18:19
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从10万元本金通过期货交易增长到1000万元（100倍收益）是极具挑战性的目标，需要极高的交易技巧、严格的风险控制和一定的市场机遇。以下是实现这一目标的策略框架和关键要点：一、可行性分析收益目标分解：100倍收益需连续完成多个阶段（如5个阶段，每阶段3-4倍收益）假设年化收益200%，需约 3-4年（复利计算）若年化收益500%，可能缩短至 2年，但风险急剧上升市场特性：期货自
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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有一张财务流水表，未分库分表，目前的数据量为9555695，分页查询使用到了limit，优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms)，按照下文的方式调整SQL后，耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)；操作：查询条件放到子查询中，子查询只查主键ID，然后使用子查询
# 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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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
## 实现"mysql插入1000万"的流程
为了实现"mysql插入1000万"的需求，我们需要按照以下步骤进行操作：
1. 创建数据库和表格
2. 连接数据库
3. 生成数据
4. 执行插入操作
接下来，我们将详细介绍每个步骤需要做什么，并提供相应的代码。
### 步骤1：创建数据库和表格
首先，我们需要创建一个数据库和相应的表格。假设我们要创建一个名为`exampleDB`的数据库
原创
2023-10-01 08:12:20
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单体系统架构这个架构大家都不陌生不做过多阐述了。系统集群架构如果系统内处理的是较为复杂的一些业务逻辑，是那种重业务逻辑的系统的话，是比较耗费CPU的。4核8G的机器每秒请求达到500/s的时候，很可能你会发现你的机器CPU负载较高了。然后数据库层面，以上述的配置而言，其实基本上1500/s的高峰请求压力的话，还算可以接受。可以在应用服务器前面挂一个负载均衡层，把请求均匀打到系统层面，让系统可以用多
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2024-07-08 06:18:29
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