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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# iOS高并发处理
在现代移动应用中, 高并发处理是一个不可避免的话题。特别是在iOS开发中，当多个网络请求、任务和用户交互同时发生时，如何有效管理并发成为了开发者的重要挑战。本文将介绍iOS中的高并发处理，并提供一些代码示例和流程图，帮助开发者更好地理解这个问题。
## 什么是高并发？
高并发是指在同一时间内，有大量的请求同时到达某个系统。当请求数量超过系统最大承载能力时，就可能导致系统
概念并发队列：1.可以让多个任务并发(同时)执行(自动开启多个线程同时执行任务) 2.并发功能只有在异步(dispatch_async)函数下才有效 串行队列： 让任务一个接着一个的执行 (一个任务执行完毕再执行下一个任务) ### 队列 自己创建的并发队列: 同步函数(没有开新线程能力) 顺序执行 没有开启新线程 自己创建的并发队列（效果等同于全局队列）: 异步函数(有开新线程能力)
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2023-09-16 20:40:20
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1.系统拆分，将一个系统拆分多个子系统，用dubbo,每个系统连成一个数据库，多数据库可以抗高并发 2.缓存：数据库和缓存各存一份数据，读数据从缓存里读，redis缓存走内存，天然抗高并发 3.MQ 消息队列：大量写请求灌入MQ，排队等待，后面系统消费慢慢玩，使用MQ异步写，提升并发性，MQ单机抗几万并发也是ok的。 4.分库分表:一个数据库拆分多个库，多个库抗击高并发，一个表拆分多个表，提高S
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2024-06-11 06:14:27
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系统在正式上线后必将会面对大量用户访问，面对各种层级的高并发请求，因此我们会采用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、高性能的Web容器等。但是这几个方面，还无法从根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。因此我们必须对此做出相应的策略和技术解决方案。负载均衡负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。（1）单个重负载的运算分担到多台节点设备上做并行处理，每个节
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2023-09-27 10:01:07
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场景描述秒杀，抢coupon，大转盘等业务，会吸引大量用户同时高并发访问，而这些业务都需要对数据库有写操作，在高并发下，这个类似的场景一般都有下面特点：一、写库前逻辑校验限制，比如秒杀的库存检验，coupon发放量检验等逻辑复杂。二、更新数据库时候，集中更新在某些特定的记录上面，造成少量数据同时大量写请求。 抢coupon写操作的实现方案分布式锁方案 &
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2023-09-28 17:01:15
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# iOS 移动端高并发处理
随着移动设备的普及，用户对iOS应用的期望越来越高，尤其是在高并发情况下，如何高效地处理大量请求成为了开发中必须面对的重要挑战。本文将探讨iOS移动端如何处理高并发情况，并提供一些示例代码来帮助理解。
## 高并发的概念
在软件工程中，高并发是指在同一时间段内，有多个用户同时发起请求，而系统需要高效地处理这些请求以保证用户体验。高并发处理的挑战主要包括资源竞争、
简介
iOS有三种多线程编程的技术，分别是：
（一）NSThread
（二）Cocoa NSOperation
（三）GCD（全称：Grand Central Dispatch）
这三种编程方式从上到下，抽象度层次是从低到高的，抽象度越高的使用越简单，也是Apple最推荐使用的。
三种方式的优缺点介绍：
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2023-07-20 21:22:41
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IOCP旧代码重提。近期一直在玩其它方面的东东。时不时回想一下，收益多多。IOCP（I/O Completion Port，I/O完毕port）是性能最好的一种I/O模型。它是应用程序使用线程池处理异步I/O请求的一种机制。在处理多个并发的异步I/O请求时，以往的模型都是在接收请求是创建一个线程来应答请求。这样就有非常多的线程并行地执行在系统中。而这些线程都是可执行的，Windows内核花费大量的
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2023-09-15 20:53:51
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高并发（high concurrency）是互联网分布式系统架构中必须要考虑的一个因素，主要是指通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。主要是有很多的用户同时访问同一个API接口或者URL地址， 典型的场景，例如：12306抢火车票，天猫双十一秒杀活动等。该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作，例如对资源的请求，数据库的操作等。如果高并发处理不好，不仅仅降低了用户的体验度（请求响应时间过
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2023-10-19 11:16:44
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场景概述
高并发是互联网应用的一大特点，也是互联网应用不可避免的一个问题；比如 淘宝双11购物狂欢节，京东618购物促销节，12306春节火车票，促销，秒杀等；解决高并发问题是一个系统工程，需要站在全局高度统筹谋划，从多个角度进行架构设计，在实践中，我们探索、总结和提炼出来了很多应对高并发的方案或者说手段，分别如下： 考虑方向
硬件缓存集群拆分静态化动静分离队列池化优化压测硬件
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2023-12-14 22:33:29
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高并发处理的基本思路 1)从客户端看 ：尽量减少请求数量，比如：依靠客户端自身的缓存或处理能力；尽量减少对服务端资源的不必要耗费，比如：重复使用某些资源，如连接池客户端处理的基本原则就是：能不访问服务端就不要访问。2)从服务端看：增加资源供给，比如：更大的网络带宽，使用更高配置的服务器，使用高性能的Web服务器，使用高性能的数据库；请求分流，比如：使用集群,分布式的系统架构；应用优化，比如：使用更
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2023-10-17 08:24:13
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了解一点高并发性问题，比如一W人抢一张票时，如何保证票在没买走的情况下所有人都能看见这张票，显然是不能用同步机制，因为synchronize是锁同步一次只能一个人进行。这时候可以用到锁机制，采用乐观锁可以解决这个问题。乐观锁的简单意思是在不锁定表的情况下，利用业务的控制来解决并发问题，这样即保证数据
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2019-10-15 15:24:00
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网站面对高并发的情况下，除了增加硬件， 优化程序提高以响应速度外，还可以通过并行改串行的思路来解决。这种思想常见的实践方式就是数据库锁和消息队列的方式。这种方式的缺点是需要排队，响应速度慢，优点是节省成本。演示一下现象创建一个在售产品表CREATE TABLE [dbo].[product](
[id] [int] NOT NULL,--唯一主键
[name] [nvarcha
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2023-07-26 20:35:40
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对以下文章内容我要说明下，在财大气粗的互联网公司或为财大气粗的客户服务的不缺钱的主，请立即绕行，以下内容不适合您。
以下内容为客户计算资源紧缺，预算紧缺，无法通过增大带宽，增多服务器，购买各种高级服务的程序员们进行讨论。
谢谢
对于如何提高应用程序的性能（无论是互联网应用还是企业级应用）我的观点一直是考虑一个核心：IO处理。因为我认为目前的CPU的处理能力已经是非常高了，正常编写的在内存中
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2016-05-25 17:25:00
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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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1、并发1.1、并发与并行并行，parallel，同一时刻，执行不同任务，并且相互没有干扰；并发，concurrency，一段时间内，交替执行不同的任务；串行，一个任务执行完成后执行下一个任务；1.2、并发的解决方法“高并发模型”：例如早高峰的北京地铁，在同一时刻，需要处理大量任务，可以理解为高并发模型；解决方法：（1）队列，缓冲区：将任务排队，形成队列，先进先出，就解决了资源的使用问题；形成的队
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2023-08-08 08:26:18
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Node.js的特点前言简单理解单线程实现高并发原理：1、Nodejs与操作系统交互，我们在 Javascript 中调用的方法，最终都会通过 process.binding 传递到 C/C++ 层面，最终由他们来执行真正的操作。Node.js 即这样与操作系统进行互动。2、nodejs所谓的单线程，只是主线程是单线程，所有的网络请求或者异步任务都交给了内部的线程池去实现，本身只负责不断的往返调度
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2024-07-20 08:16:47
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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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前言今天我们来说说Redis为什么高性能？如何做高可用？Redis为什么这么快？Redis是单线程的，避免了多线程的上下文切换和并发控制开销；Redis大部分操作时基于内存，读写数据不需要磁盘I/O，所以速度非常快；Redis采用了I/O多路复用机制，提高了网络I/O并发性；Redis提供高效的数据结构，如跳跃表、哈希表等；缓存雪崩我们首先看下这个正常的缓存流程是怎样的？如下图所示：可以看到，首先
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2024-05-18 18:33:48
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