近年来，随着直播行业的快速发展，越来越多的企业开始涉足直播软件app开发。在这个竞争激烈的市场中，如何应对高并发场景成为了一个重要的问题。本文将为你介绍如何应对这个问题。如何应对高并发场景在直播软件app开发过程中，要应对高并发场景，需要从以下几个方面入手：1. 源码优化应用程序的源码优化是提高应用性能的关键。通过优化代码，可以使应用程序运行更快，减少资源占用。在视频直播app源码中，可以优化视频
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2023-09-02 18:56:22
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我们项目中有一功能是用于加载静态考试问卷文件，以前一直使用的是用ajax加载静态文件方式，此方式使用的好处是比较简单，服务器也没太大的运行压力，但是也有明显的不足，例如存在跨域问题，还有文件的路径会在代码中明文显示，虽然可以加密，但是由于是前端的，对于技术人员破译也没什么难度，安全性很低。最近就想把问卷文件加载方式给成后台获取，然后返回给前台显示，方式还是通过AJAX异步加载，这样修改后，至少通过
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2023-08-31 19:15:27
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本文是HttpClient的学习博客，RestTemplate是基于HttpClient的封装，feign可基于HttpClient进行网络通信。 那么作为较底层的客户端网络编程框架，该怎么配置使其能高可用，高并发，可支持Https协议呢？通读本文也许你会有答案或者启发。 本文是Maven项目，基于Spring，在本Demo中使用了更方便的SpringBoot。 以后随着理解HttpCl
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2023-08-02 21:20:49
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1.CAS(比较并且交换)①原子操作假定有两个操作A和B(A和B可能都很复杂)，如果从执行A的线程来看，当另一个线程执行B时，要么将B全部执行完，要么完全不执行B，那么A和B对彼此来说是原子的。实现原子操作可以使用锁，锁机制满足基本的需求是没有问题的了，但是有的时候我们的需求并非这么简单，我们需要更有效，更加灵活的机制，synchronized关键字是基于阻塞的锁机制，也就是说当一个线程拥有锁的时
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2023-06-28 10:32:49
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# Android 高并发实现指南
## 引言
在当今的移动应用开发中，高并发是一项非常重要的需求。在Android开发中，我们经常会遇到需要处理大量请求的情况，例如同时处理多个网络请求、同时响应多个用户操作等。为了保证应用的性能和用户体验，我们需要针对高并发场景进行优化。本文将向你介绍Android高并发的实现方法与技巧。
## 步骤概览
下表展示了实现Android高并发的基本步骤：
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原创
2023-12-01 15:05:46
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说到爬虫，不得不提到前面写的《Python网络爬虫requests、bs4爬取空姐网图片》。这个爬虫很简洁，使用requests库发送http请求，使用bs4来解析html元素，获取所有图片地址。但是这个爬虫是单线程爬虫，速度太慢，一分钟只能爬下来300多张图片。所以，编写了Go语言的爬虫，亲测一分钟能爬下来800多张图片，速度提升了好几倍。先看一下效果图： 一、提取相册链接和下一页链
Android 常见的多线程设计一. Android 上层业务常见的多线程设计二. 一个播放器的多线程设计1. 视频播放器的原理图:2.播放器的多线程设计三. 总结 Android端的开发多线程并发编程其实并不是很复杂,因为大多数业务都比较简单,都是从服务器拉去数据,在UI上面进行渲染显示,再加上好多网络库内部都封装好了多线程的处理,我们直接使用就好了,但它的内部实现也比较简单 (线程池 +
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2023-09-01 10:25:14
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并发编程
在Android中我们可以通过Thread+Handler实现多线程通信，一种经典的使用场景是：在新线程中进行耗时操作，当任务完成后通过Handler向主线程发送Message，这样主线程的Handler在收到该Message之后就可以进行更新UI的操作。上述场景中需要分别在Thread和Handler中编写代码逻辑，为了使得代码更加统一，我们
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2023-09-13 21:02:23
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TPS(Transaction Per Second) TPS为每秒处理的事务数，是系统吞吐量的指标，在搜索系统中也用QPS(Query Per Second)衡量。TPS一般与响应时间反相关。通常所说的性能问题就是指响应时间过长、系统吞吐量过低。Android高性能编码一：多线程并发或分布式提高TPSAndroid高性能编码二：利用缓存提高TPSAndroid高性能编码三：数据结构和算法优化An
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2024-05-16 23:23:42
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1) Threading Performance 在程序开发的实践当中，为了让程序表现得更加流畅，我们肯定会需要使用到多线程来提升程序的并发执行性能。但是编写多线程并发的代码一直以来都是一个相对棘手的问题，所以想要获得更佳的程序性能，我们非常有必要掌握多线程并发编程的基础技能。 众所周知，Android程序的大多数代码操作都必须执行在主线程，例如系统事件(例如设备屏幕发生旋转)，输入事件(例如
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2023-07-25 19:11:48
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一个项目，访问网络那是必须的。现在开源的网络框架很多。比如最开始的HeepClient，Volley，xUtils，最近很火的okhttp，还有例如retrofit，okGo这些都是很不错 的框架。但是毕竟是别人写的。出了什么问题都不好查找。这里自己封装了一个网络框架，记录一下封装思路。采用线程池做网络请求的缓冲，可以做到高并发。同时将网络请求和网络处理分开，这样逻辑更清楚。这里的模式
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2023-09-14 21:18:36
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# Android OkHttp 高并发实现指南
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你将要教会一位刚入行的小白如何实现"android okhttp 高并发"。在本篇文章中，我将会为你介绍整个实现流程，并为每一步提供详细的指导和代码示例。
## 实现流程
下面是实现"android okhttp 高并发"的整体流程：
```mermaid
erDiagram
WORKFLOW {
原创
2024-05-19 03:50:02
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什么是高并发以及部分处理方案什么是高并发?高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理
几乎所有的Android开发人员都必须处理并发代码。要做到这一点很难、很苛刻，并且很容易出错。支持这项工作的工具知道合格线而已。 可以使用一些最佳做法让代码更健壮，更不易受到奇怪且难以诊断的错误的影响。 不可变对象是简单且线程安全的。虽然一些开发人员发现集群很讨厌，但用final修饰符明确每个可能的值从而使
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2023-07-16 20:33:10
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我相信每一位开发同学多多少少都想参与或负责一个高用户、高访问、高并发的系统吧?。一来可以增加自己实际的项目经验，有应对高并发场景的解决方案，二来是有个高并发的项目经验无疑是自己简历的一个的加分项。但是奈何很多人都没有机会可以参与这样的项目，本文从以下几点介绍一下设计一个高流量高并发的系统需要经历哪些步骤以及考虑哪些因素（文章中的不足之处还请大佬们多多指点）。1、设计原则1.1、系统设计原则在设
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2023-12-12 22:59:31
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一、海量数据解决方案1、使用缓存，使用方式：使用程序直接保存到内存中。主要使用Map，尤其ConcurrentHashMap。使用缓存框架。常用的框架：Ehcache，Memcache，Redis等。最关键的问题是：什么时候创建缓存，以及其失效机制。对于空数据的缓冲：最好用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。2、数据库优化表结构优化。SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化。可记
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2023-08-29 13:50:18
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高性能假设这么个场景，你有个操作，一个请求过来，吭哧吭哧你各种乱七八糟操作查询mysql，半天查出来一个结果，耗时600ms。但是这个结果可能接下来几个小时都不会变了，或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办？缓存啊，折腾600ms查出来的结果，扔缓存里，一个key对应一个value，下次再有人查同样的数据，别走mysql折腾600ms了。直接从缓存里取出，通过一个key查出来一个value
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2023-07-10 10:16:31
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写在前面大家好，我是作者尼恩。本文的内容只是一个初稿、初稿，本文的知识，在《Netty Zookeeper Redis 高并发实战》一书时，进行大篇幅的完善和更新，并且进行的源码的升级。 博客和书不一样，书的内容更加系统化、全面化，更加层层升入、层次分明、更多次的错误排查，请大家以书的内容为准。下面结合Netty + Zookeeper，介绍一下亿级流量的IM的架构和部分实现。1. 高并发IM架构
经过查资料，方案如下所示。
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从最基础的地方做起，优化我们写的代码，减少必要的资源浪费。
a、避免频繁的使用
new
对象，对于整个应用只需要存在一个实例的类，我们可以使用<a href=
"://baidu.com/s?wd=%E5%8D%95%E4%BE%8B%E6%A8%A1%E5%
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2023-07-25 21:33:26
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一、高并发是指系统同时处理大量用户请求的能力，通常需要采取以下几种方式来解决：增加系统资源：可以通过增加服务器数量、CPU、内存、带宽等硬件资源，来提升系统的处理能力，从而应对高并发请求。这种方式可以通过集群、负载均衡等技术来实现。优化算法和代码：可以通过对系统的算法和代码进行优化，提升系统的执行效率，从而减少系统的响应时间和资源消耗，提高系统的并发能力。缓存机制：可以通过缓存机制来减少系统的数据
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2023-08-17 19:31:00
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