（1）数据库高并发 数据库高并发现象带来问题：数据库作为一个共享资源，应该能够供多个用户同时使用，当多个用户并行的存取数据库时，会发生多个用户程序并发的存取同一数据的现象，比如每天有上亿的流量对数据库进行操作，每秒并发读是几万次，每秒只要有数据更新，就可能会出现缓存与数据库数据不一致的问题，因此如果对并发
1、最初级的缓存不一致问题以及解决方案先删除缓存，再修改数据库，如果修改数据库的时候，别的线程查到旧数据并更新缓存，缓存中是旧数据，数据出现不一致。 先修改数据库，再删除缓存，如果删除缓存成功了修改数据库失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致，因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中。 2、并发下数据缓存不一致问题分析问题： 第一个请求数据发生
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2023-10-02 05:17:39
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1、关于高并发的几个重要概念
1.1 同步和异步
首先这里说的同步和异步是指函数/方法调用方面
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2023-08-01 16:37:53
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- 对读写能力进行扩展，采用读写分离方式解决性能瓶颈 运行一些额外的服务器，让它们与主服务器进行连接，然后将主服务器发送的数据副本并通过网络 进行准实时的更新（具体的更新速度取决于网络带宽）通过将读请求分散到不同的服务器上面进行处理， 用户可以从新添加的从服务器上获得额外的读查询处理能力- redis已经发现了这个读写分离场景特别普遍，自身集成了读写分离供用户使
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2023-08-22 21:16:33
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数据库读写分离高并发是一种常见的系统架构设计方案，通过将读操作和写操作分别分配到不同的数据库服务器上，可以提高系统的并发能力和性能。下面我将详细介绍实现数据库读写分离高并发的步骤。
## 流程概述
以下是实现数据库读写分离高并发的整个流程：
```mermaid
journey
title 数据库读写分离高并发流程
section 创建主数据库
MainDB
原创
2024-01-19 18:44:07
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在数据库中，并发控制是指在多个用户/进程/线程同时对数据库进行操作时，如何保证事务的一致性和隔离性的，同时最大程度地并发。
当多个用户/进程/线程同时对数据库进行操作时，会出现3种冲突情形：
读-读，不存在任何问题读-写，有隔离性问题，可能遇到脏读（会读到未提交的数据） ，幻读(重复读)等。写-写，可能丢失更新要解决冲突，一种办法是是锁，即基于锁的并发控制，比如2PL，这种方式
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2024-01-04 21:11:18
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这里写目录标题高并发解决方式：缓存数据一致性：缓存穿透：缓存中的数据没有，恶意请求，直接到数据库了缓存的雪崩：大量的数据在同一时刻失效，导致请求直接到数据库上了缓存的击穿：热点key访问非常高频，在热点key失效的瞬间，造成大量并发到数据库分布式事务：Nginx高可用：分布式和微服务区别：前端向服务器信息推送技术高并发量：dubbo的问题： 高并发解决方式：缓存：redis内存数据库，Nginx
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2023-08-21 10:18:50
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RocketMQ的并发读写能力扛住了2016年双十一，每秒17.5万笔订单的创建（单笔订单衍生出N条消息，实际tps是17.5*n 万），
原创
2022-11-30 13:20:40
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# MongoDB 高并发读写实现指南
在现代应用中，MongoDB作为一种NoSQL数据库，能够有效地处理高并发的读写请求。本文将指导你如何实现MongoDB的高并发读写，适合刚入行的小白。我们将分步骤进行，并提供必要的代码实例和解释。
## 整体流程
以下是实现 MongoDB 高并发读写的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# MongoDB高并发读写实现
## 介绍
在实际开发中，对于高并发读写的需求是非常常见的。MongoDB作为一种流行的NoSQL数据库，也需要能够应对高并发读写的场景。本文将为刚入行的开发者介绍如何在MongoDB中实现高并发读写。我们将通过以下步骤来完成这个任务：
```mermaid
journey
title MongoDB高并发读写实现步骤
section 了解M
原创
2023-10-14 14:40:40
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这一章，我将结合JDK源码详细介绍如何通过AQS实现了读写锁以及如何通过Unsafe的park()和unpark()方法并结合条件队列实现Condition。读写锁（ReentrantReadWriteLock）1 读写锁的基本用法：首先我们看一看读写的基本用法：顾名思义，读写锁，就是能够保证读写分离，在高并发情况下，做到读读不互斥，读写互斥，写写互斥，从而提高并发量。读写锁也是基于AQS实现的，
构建高性能服务（二）java高并发锁的3种实现
提高系统并发吞吐能力是构建高性能服务的重点和难点。通常review代码时看到synchronized是我都会想一想，这个地方可不可以优化。使用synchronized使得并发的线程变成顺序执行，对系统并发吞吐能力有极大影响，我的博文 http://maoyidao.iteye.com/blog/1149015 介绍了可以从理论上估
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2024-03-11 14:12:37
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并发读写的时候，很容易造成数据不一致的状态
上案例，代码如下：
public class ReadWriteLockDemo {
public static void main(String[] args) {
MyCache myCache = new MyCache();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
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2021-08-17 15:01:25
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并发读写的时候，很容易造成数据不一致的状态 上案例，代码如下： public class ReadWriteLockDemo { public static void main(String[] args) { MyCache myCache = new MyCache(); for (int i
原创
2021-08-17 15:01:39
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并发读写的时候，很容易造成数据不一致的状态 上案例，代码如下： public class ReadWriteLockDemo { public static void main(String[] args) { MyCache myCache = new MyCache(); for (int i
原创
2021-08-17 15:02:45
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# 实现Java文件高并发读写
## 一、整体流程
下面是实现“Java文件高并发读写博客”的整体流程：
```mermaid
erDiagram
FILES -- READ
FILES -- WRITE
```
## 二、具体步骤及代码
### 1. 创建文件
首先需要创建一个文件来进行高并发读写操作。
```java
// 创建文件
File file = new
原创
2024-07-13 05:10:20
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并发读写的时候，很容易造成数据不一致的状态 上案例，代码如下： public class ReadWriteLockDemo { public static void main(String[] args) { MyCache myCache = new MyCache(); for (int i
原创
2021-08-17 15:01:37
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并发读写的时候，很容易造成数据不一致的状态 上案例，代码如下： public class ReadWriteLockDemo { public static void main(String[] args) { MyCache myCache = new MyCache(); for (int i
原创
2021-08-17 15:01:57
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并发读写的时候，很容易造成数据不一致的状态 上案例，代码如下： public class ReadWriteLockDemo { public static void main(String[] args) { MyCache myCache = new MyCache(); for (int i
原创
2021-11-19 11:36:47
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高并发读动静分离与CDN加速
网站开发分为静态内容和动态内容两部分。 1. 静态内容：常用的处理测了就是CDN，一个静态文件缓存到网络各个节点。加缓存当数据库支持不住时，首先想到的是加一层缓存，一种是本地缓存，另一种是集中式缓存，比如redis缓存的数据结构通常是<k,v>结构，v是普通对象也有复杂一点的<k,list> <k,hash>结构缓存的更新有两
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2024-02-17 08:29:33
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