一般项目上线之前，除了我们的测试之外，其实性能压测也是必要并且很关键的一部分，这样会避免我们线上当遇到大的访问量的时候，项目请求无法响应或者响应超时的问题。解决这种大的并发问题，提高我们项目的访问量一直是我们项目性能经常需要探讨的一个问题，高并发的结局并不是无脑的扩容服务器，应该针对具体问题做出合适的性能优化策略。下面我会通过一个小案例来提高他的访问量说到性能压测，我们都离不开jmeter,如何使
转载
2024-01-12 05:52:17
408阅读
内容概要：1、为什么要限流2、分布式限流解决方案3、Guava实现令牌限流和漏桶限流4、SpringBoot结合Redis实现分布式限流5、SpringCloud GateWay网关限流---微服务SprignCloud 6、Nginx限流 1 为什么要限流目标学习在项目开发中为什么要使用限流技术，以及限流的作用。概述在分布式领
转载
2024-07-25 11:12:46
95阅读
综述Spring Boot 能支持的最大并发量主要看其对内置服务器的设置。由于现在都使用的是springboot服务，配置文件中也没有配置相关参数，基本都是使用默认的线程配置。springboot内置了tomcat Jetty和Undertow服务器Spring Boot启动程序通常使用Tomcat作为默认的嵌入式服务器。如果需要更改 - 您可以排除Tomcat依赖项并改为包含Jetty或Unde
转载
2023-09-08 15:13:43
591阅读
# 使用 Spring Boot 的 RestTemplate 实现高并发请求
在现代应用程序中，处理高并发请求是一个常见的挑战。Spring Boot 提供了多种强大的工具来解决这个问题，其中之一便是 RestTemplate。本文将逐步指导你如何使用 RestTemplate 实现高并发请求。
### 流程概述
为了更好地理解实现高并发请求的全过程，我们可以将其分解为以下几个步骤：
|
在使用 Spring Boot 开发高并发应用时，处理并发量的问题至关重要。本文将详细探讨如何解决 “Spring Boot 的并发量” 问题，涵盖从协议背景到多协议对比等多个方面，希望帮助你更好地理解并优化系统的并发性能。
### 协议背景
在分析 Spring Boot 的并发量时，我们需要了解基础的网络协议和系统架构。以下是一个关于系统架构的四象限图，展示了常用的网络协议和他们的适用场
nginx并发模型： nginx 的进程模型采用的是prefork方式，预先分配的worker子进程数量由配置文件指定，默认为1，不超过1024。master主进程创建监听套接口，fork子进程以后，由worker进程监听客户连接，每个worker子进程独自尝试accept已连接套接口，accept是否上锁可以配置，默认会上锁，如果操作系
转载
2024-06-11 05:20:10
29阅读
目录spring案例spring优点组成引入基础jar包IOC理论 IOC容器--Bean管理xml的方式什么是bean管理？IOC操作Bean管理两种方式(创建类和注入属性的方式)IOC的配置文件（xml）方式IOC的注解方式AOP什么是AOP底层原理AOP（JDK动态代理）AOP术语AOP的操作（准备工作）4.切入点表达式AOP操作（注解）AOP操作（AspectJ配置文件）SSM整
【秒杀系统的接口优化之异步下单】 问题： 针对秒杀的业务场景，在大并发下，仅仅依靠页面缓存、对象缓存或者页面静态化等还是远远不够。数据库压力还是很大，所以需要异步下单，如果业务执行时间比较长，那么异步是最好的解决办法，但会带来一些额外的程序上的复杂性。思路：系统初始化，把商品库存数量stock加载到Redis上面来。后端收到秒杀请求，Redis预减库存，如果库存已经到达临界值的时候，就不需要
转载
2024-05-28 15:05:55
54阅读
一、异步执行实现方式二种：使用异步注解@aysnc、启动类：添加@EnableAsync注解JDK 8本身有一个非常好用的Future类——CompletableFuture@AllArgsConstructor
public class AskThread implements Runnable{
private CompletableFuture<Integer> re = nul
转载
2023-12-25 08:18:42
118阅读
SpringBoot中四种请求区别和应用在开发过程中，我们需要接受前端html中的请求来响应后端的数据，在SpringBoot中符合rest风格的编码有四种的请求方式，post、get、put、delete。下面来浅谈四种请求的区别。POST请求首先Post请求是http请求的一种。HTTP 协议是以 ASCII 码传输，建立在 TCP/IP 协议之上的应用层规范。 最常见的 POST 提交数据的
转载
2023-12-12 16:52:19
59阅读
接口LockLock的用法为Lock lock = new ReentrantLock();
lock.lock();
try {
}finally {
lock.unlock();
}Lock内部只有6个方法，其中获取锁lock()与释放锁unlock()最常用，都是非static void方法。 并发包java.util.concu
转载
2024-07-15 23:10:20
23阅读
尚未秃顶的程序员 2019-06-19 09:06:53目录一、写在前面二、场景引入，问题初现三、扬汤止沸，饮鸩止四、问题爆发，洪水猛兽五、追本溯源，治标治本六、总结全文，回眸再看一、写在前面相信不少朋友都在自己公司使用Spring Cloud框架来构建微服务架构，毕竟现在这是非常火的一门技术。如果只是用户量很少的传统IT系统，使用Spring Cloud可能还暴露不出什么问题。如果是较
转载
2024-08-23 13:44:34
23阅读
Spring 框架提供了一个专门的测试模块（spring-test），用于应用程序的单元测试。 在 Spring Boot 中，你可以通过spring-boot-starter-test启动器快速开启和使用它。在pom.xml文件中引入maven依赖：<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupI
Spring Boot应用支持的最大并发量是多少？ Spring Boot 能支持的最大并发量主要看其对Tomcat的设置，可以在配置文件中对其进行更改。当在配置文件中敲出max后提示值就是它的默认值。 我们可以看到默认设置中，Tomcat的最大线程数是200，最大连接数是10000。 并发量指的是
转载
2019-09-05 14:28:00
766阅读
点赞
2评论
单元测试用于测试单个代码组件，并确保代码按预期方式工作，通常由开发人员自行编写和执行。大多数情况下，会使用JUnit或TestNG这样的测试框架。测试用例通常在方法级别编写，并通过自动化执行。Spring Boot提供了一些注解和工具去帮助开发者测试他们的应用。在讲springboot单元测试之前，先简单介绍下软件测试的类型(从开发角度来说)，跟如何写好一个单元测试。软件测试类型单元测试：用于测试
转载
2024-01-17 10:19:08
70阅读
### 如何实现“mysql统计并发量”
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现“mysql统计并发量”的功能。首先，我们来看一下整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个存储并发量的表 |
| 2 | 实现并发量统计功能 |
| 3 | 使用定时任务定期更新并发量数据 |
| 4 | 可视化显示并发量数据 |
接下来，我们逐步实现每一个步骤：
原创
2024-04-24 06:38:22
87阅读
前言开发目的：提高百万级数据插入效率。采取方案：利用ThreadPoolTaskExecutor多线程批量插入。采用技术：springboot2.1.1mybatisPlus3.0.6swagger2.5.0Lombok1.18.4postgresqlThreadPoolTaskExecutor具体实现细节application-dev.properties添加线程池配置信息# 异步线程配置
#
转载
2024-03-29 15:39:05
284阅读
一。Spring的xml配置很不好。xml滥用程度已经泛滥成灾了。要知道程序员最习惯，最欢迎的还是看代码。当要看一个业务逻辑时发现竟然先要去看它的父类，然后看爷爷类，然后再看太爷爷类，最后发现还需要找Spring配置去找另外一个类，而这个类ref了另外一个类时，肯定哐当晕倒(不知道还有没有父，爷，太爷)。无论是初学语言，还是对技术深入了解的高手，或者还是因为项目紧急从别的地方抽掉过来的其他成员
转载
2024-05-31 04:49:19
54阅读
# Spring Boot 配置 HttpGraphQlClient 并发送请求
GraphQL 是一种用于 API 的查询语言，及其运行时，允许客户端灵活地请求所需数据。Spring Boot 提供了 HttpGraphQlClient，使得构建 GraphQL 客户端变得简单易行。在本文中，我们将探讨如何在 Spring Boot 中配置 HttpGraphQlClient，并向 Graph
原创
2024-08-12 04:10:17
516阅读
一次请求读写的数据量太大，导致磁盘I/O读写值较大，例如一个SQL里要读取或更新几万行数据甚至更多，这种最好是想办法减少一次读写的数据量；SQL查询中没有适当的索引可以用来完成条件过滤、排序(ORDER BY)、分组(GROUP BY)、数据聚合(MIN/MAX/COUNT/AVG等)，添加索引或者进行SQL改写吧；瞬间突发有大量请求，这种一般只要能扛过峰值就好，保险起见还是要适当提高服务器的配置
