# Docker并发瓶颈实现指南
## 概述
在本指南中，我将指导你如何解决Docker容器中的并发瓶颈问题。首先，我们将讨论整个过程的流程，并使用表格展示每个步骤。然后，我将逐步告诉你每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
Docker容器 --|> 并发瓶颈
```
## 步骤
下面是解决Docker并发瓶颈问题的步骤和
原创
2023-08-30 08:28:30
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1、官网官网http://www.squid-cache.org/linux 2、代理服务器正向代理：客户端（内网）--->squid---->服务器centos反向代理：服务器--->squid---->客户端（内网） 3、dockerhubhttps://hub.docker.com/r/ubuntu/squid 4、创建docker容器d
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2023-06-13 15:41:37
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## Docker并发瓶颈的分析
在使用Docker进行应用部署时，很多用户都会遇到并发瓶颈的问题。这个问题通常是由于Docker容器的资源限制引起的。本文将分析Docker并发瓶颈的原因，并提供一些解决方案。
### Docker容器资源限制
Docker容器是一种轻量级的虚拟化技术，可以将应用程序及其依赖项打包到一个独立的容器中。然而，每个Docker容器都有一定的资源限制，包括CPU、
原创
2024-01-12 07:36:46
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Docker的实现基本依赖于Linux内核的两大特性，分别是namespaces以及cgroups，根据目前的研究可知，cgroup作为轻量级资源隔离工具
原创
2022-09-20 20:54:25
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http://san-yun.iteye.com/blog/2156663参考：http://www.rigongyizu.com/hbase-row-lock-and-multiversion-concurrency-control/ MVCC (Multiversion Concurrency Control)，即多版本并发控制技术，它使得大部分支持行锁的事务引擎，不再单纯的使用行锁
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2023-09-15 22:31:51
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# Docker瓶颈解析与优化
Docker是一种轻量级的容器化技术，它可以在不同的平台上部署应用程序。随着Docker的普及和应用的广泛，我们也需要了解一些可能遇到的瓶颈问题，并提供相应的解决方案。
## 1. 资源限制
Docker容器是通过使用主机上的资源来运行的。如果主机资源有限，容器的性能就会受到限制。尤其是在多个容器同时运行的情况下，资源限制可能会成为一个瓶颈。
### 解决方案
原创
2023-08-02 06:54:55
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微服务基本概念架构的演变为什么会有微服务？假如回到10年前，一天张三入职了电商企业—并夕夕商城。公司初创，人比较少，公司网站的用户也很少，公司只有一个工程师 项目架构比较简单1.单体架构编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选）没有想到的是，公司业务越来越好，网站用户量越来越大，单体架构的问题就暴露出来了，随着访问量增加，项目经常宕机问题：架构简单 难以抗住高并发于是，招人。对并夕夕商
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2024-07-15 19:47:58
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一：高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。
一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式，2
Spring Cloud Gateway从数据库读取并更新Cors配置由于运维特殊性，我们没有使用配置中心，仅仅只是使用了Nacos作为注册中心。目前项目gateway网关有个小需求，需要从数据库读取Cors跨域配置，刷新到应用中。分析源码Spring Cloud Gateway启动时，会通过GatewayAutoConfiguration配置需求创建的bean.在创建的RoutePredicat
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2024-07-16 14:21:55
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背景这几天在研究Kubernetes， 遇到一个有意思的nodejs镜像：luksa/kubia# 不带端口映射启动容器
docker run -it -d luksa/kubia
# 连接到默认的Bridge网桥，容器IP是 172.17.0.2之后，在宿主机使用容器IP和8080 端口可访问该容器nodejs服务对此我有几个疑问，这几个疑问在我看来有点与我之前对docker 网络的认知
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2024-10-24 10:45:27
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1、事务的四个特性， 简称ACID属性原子性（Atomicity）：由DBMS的事务管理子系统来实现事务是一个原子操作单元，其对数据的修改，要么全都执行，要么全都不执行。 一致性（Consistent）：由DBMS的完整性子系统执行测试任务 在事务开始和完成时，数据都必须保持一致状态。这意味着所有相关的数据规则都必须应用于事务的修改，以保持数据的完整性；事务结束
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2023-09-05 17:12:41
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1.nginx优势说明 a. 占有内存少 (在3W并发连接中，开启的10个nginx进程消耗内存大约150M) b. 高并发能力强 (官方测试能够支撑5W并发连接，在实际生产环境中能到2-3W并发连接数) c . 简单 (配置文件通俗易懂) d . 价格 (免费、开源) e. 支持Rewriter重写 (能够根据域名、URL的不同，将HTTP请求分到不同的后端服务器群组) f. 内置健康检查 (如
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2024-05-08 14:34:39
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为什么要分库分表？首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面：大量请求阻塞在高并发场景下，大量请求都需要操作数据库，导致连接数不够了，请求处于阻塞状态。SQL 操作变慢如果数据库中存在一张上亿数据量的表，一条 SQL 没有命中索引会全表扫描，这个查询耗时会非常久。存储出现问题业务量剧增，单库数据量越来越大，
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2023-08-12 18:16:32
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Kubernetes（K8S）是一个开源的容器编排引擎，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。在实际使用过程中，可能会遇到并发瓶颈的问题，也就是在大规模并发请求下，集群的性能达到瓶颈，无法满足需求。下面我将详细介绍如何解决K8S并发瓶颈问题。
流程概览：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | -------------------------
原创
2024-03-07 14:29:52
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基本概念一、高并发的相关概念：PV：综合浏览量,即页面浏览量和点击量，如果一个系统的日PV在千万级以上，那么我们称这个系统为高并发系统。QPS:每秒响应的请求数。响应时间：从请求发出到收到响应的时间。吞吐量：单位时间里处理的请求数量。如何实现一个系统的高并发或者说提高一个系统的并发量呢？扩容
扩容分为水平扩容和垂直扩容。水平扩容就是增加机器数量，怼机器。垂直扩容就是增加单机处理能力，怼硬件。提高
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2024-03-15 10:19:10
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【背景】之前我们碰到一些MySQL的性能问题，比如服务器日志备份时可能会导致慢查询增多，一句简单的select或insert语句可能执行几秒，IO负载较高的服务器更容易出现并发线程数升高，CPU上升等问题。最近学习了MySQL InnoDB IO相关的部分内核原理，可以帮我们了解服务器IO瓶颈对MySQL性能的影响，下面以MySQL5.7.23的源码为例【原理】1、InnoDB实现了同步IO和异步
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2023-11-06 14:06:35
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关于Java并发的一些解决方案 前言：面试中，很多小伙伴会被问到一个问题，你们项目的并发有多少呢？对于高并发，你有什么解决方案？一般遇到这样的问题，可能很多小伙伴就比较迷茫了，因为我们做的项目中很多可能没有接触过并发，或者并发很小，没有解决过相关的问题，对这一块是个空白，被问到这种问题时就懵了，对于面试很不好。
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2023-07-07 20:44:49
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一、node单线程实现高并发原理 众所周知nodejs是单线程且支持高并发的脚本语言。可为什么单线程的nodejs可以支持高并发呢？很多人都不明白其原理，下面我来谈谈我的理解：node的优点：I/O密集型处理是node的强项，因为node的I/O请求都是异步的（如：sql查询请求、文件流操作操作请求、http请求...） a. 什么是异步？ 异步：发出操作指令，然后就可以去做别的
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2023-12-09 16:02:06
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在高并发场景下，Kubernetes（K8S）可能会遇到一些性能瓶颈，导致系统运行不稳定或性能下降。为了解决这个问题，我们需要深入了解并发瓶颈产生的原因，并通过优化和调整K8S集群来提高系统的并发处理能力。
### K8S高并发瓶颈解决方案
#### 流程步骤：
| 步骤 | 操作 |
| :----: | :---- |
| 1 | 监控系统性能，分析瓶颈点 |
| 2 | 优化K8S集群
原创
2024-04-17 11:24:18
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任务Mongodb SQL备注所有age大于20并且sex为“男”的数据。(隐式)db.getCollection('example_data_1').find({'age':{'$gt':20},'sex':'男'})如果SQL无效注意检查下存入的数据是int还是string所有age大于20并且sex为“男”的数据。(显式)db.getCollection('examp
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2023-12-13 06:10:42
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