大并发服务器结构框架基本模型队列 + 连接池 在应用服务器和数据服务器之间有一个数据访问层( DAL )，应用服务器通过 DAL 访问数据服务器，可以将底层的数据库操作对其他层透明化；所以我们给 DAL 抽象出一个统一的接口，供其他层来操作，而底层我们可以分别使用各种ORM工具，或者原生SQL去实现。 它的主要功能：增删改服务、查询、事务管理、并发，另外事务中包括工作单元，查询中包括延迟加载。缓存
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2024-01-02 10:57:49
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对于一个系统中，数据库层面做了优化之后，那么我们就算是做了最后的努力了。如果系统仍然撑不住，那么，就应该考虑缓存了。（一个系统性能提升的最快路径，就是使用缓存。这个可以处在数据库优化之前）一个系统中，可以用作缓存的节点很多。 系统的缓存节点可以分为 客户端缓存，CDN缓存,反省代理缓存，服务端本地缓存（内存缓存，IO缓存），分布式缓存（Redis，MemberCa
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2023-11-28 14:42:08
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一、数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。 在一个系统分析、设计阶段，因为数据量较小，负荷较低。我们往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际运行一段时间后，才发现系统的性能在降低，这时再来考虑提高系统性
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2024-03-23 12:45:39
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大数据学习-Java Day14集合类库1 泛型机制基本概念通常情况下集合中可以存放不同类型的对象，是因为将所有对象都看做Object类型放入的，因此 从集合中取出元素时也是Object类型，为了表达该元素真实的数据类型，则需要强制类型转换， 而强制类型转换可能会引发类型转换异常。为了避免上述错误的发生，从Java5开始增加泛型机制，也就是在集合名称的右侧使用<数据类型> 的方式来明确
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2024-10-14 16:03:41
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随着网络的普遍，我们的生活慢慢被信息所包围。我们做web开发的，遇到高并发和大数据的情况很正常，那么我们需要怎么做才能解决这些问题？
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2021-08-04 15:13:19
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随着网络的普遍，我们的生活慢慢被信息所包围。我们做web开发的，遇到高并发和大数据的情况很正常，那么我们需要怎么做才能解决这些问题？高并发的解决方案说到高并发，我们遇到...
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2021-07-20 09:56:43
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标题：Java高并发问题在Java中出现高并发的原因一般有： 前端：web线程连接数不足 后台：服务器网络带宽不足 数据库：数据库连接查询速度跟不上针对这三方面的问题的优化方案： 前端：实现负载均衡，配置前置代理服务器，如Apache,NGINX等。 后台：增加网络带宽，DNS域名解析分发多台服务器； 数据库：对数据处查询进行优化，实现读写分离总结： 对于处理高并发问题，顺序应该是 代码 >
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2023-06-25 16:56:12
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前言随着 5G 时代的到来，大数据人工智能产业链又一次迎来了井喷式的爆发，随着岗位需求的不断增加，越来越多的人选择大数据课程，但是没有真正从事大数据工作的人面对企业面试有种无从下手的感觉，面对面试说不到技术的重点，每次面试只能靠队友，靠兄弟支援，尤其是面对架构，编程更是无从下手。于是我决定对市场上大多的有关大数据核心的面试题做一个详细的分析，也希望大家尽可能的做到举一反三，而不是局限于题目本身。1
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2023-07-10 23:57:48
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Kafka简介Kafka概述：Kafka由 linked-in 开源 。kafka-高产出的分布式消息系统(A high-throughput distributed messaging system)。Kafka是一个高吞吐、分布式、基于发布订阅的消息系统，利用Kafka技术可以在廉价的PC Server上搭建起大规模消息系统。Kafka的特性：高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消
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2024-04-23 13:19:21
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本节书摘来自华章计算机《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一书中的第1章，第1.1节,作者 主 编：黄宜华（南京大学）副主编：苗凯翔（英特尔公司）1.1 并行计算技术简介1.1.1 并行计算的基本概念随着信息技术的快速发展，人们对计算系统的计算能力和数据处理能力的要求日益提高。随着计算问题规模和数据量的不断增大，人们发现，以传统的串行计算方式越来越难以满足实际应用问题对计算能力和计算速度的需求
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2023-07-31 19:41:49
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mysql大数据高并发处理 公布于2013-5-14 一、数据库结构的设计假设不能设计一个合理的数据库模型，不仅会添加client和server段程序的编程和维护的难度，并且将会影响系统实际执行的性能。所以，在一个系统開始实施之前。完备的数据库模型的设计是必须的。
在一个系统分析、设计阶段，由于数据量较小。负荷较低。我们往往仅仅注意到功能的实现，而非常难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际执
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2016-02-04 13:07:00
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对于有序数据，通常可以采用二分查找法。对于无序数据，则只能挨个查找。在本节中，我们将讨论有关并行的无序数组的搜索实现。
给定一个数组，我们要查找满足条件的元素。对于串行程序来说，只要遍历一下数组就可以得到结果。但如果要使用并行方式，则需要额外增加一些线程间的通信机制，使各个线程可以有效地运行。
一种简单的策略就是将原始数据集合按照期望的线程数进行分割。每个线程各自独立搜索
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2023-09-24 11:31:30
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一、数据库结构的设计如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和
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2023-06-07 06:38:54
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mysql大数据高并发处理
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2017-01-12 11:34:44
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# 大数据高并发下的Redis应用
随着互联网技术的飞速发展，数据量的激增和用户请求的不断增加，传统的存储方案已难以应对。Redis作为一种高性能的键值对内存数据库，因其高效的数据读取和写入能力，被广泛应用于高并发场景。本文将探讨Redis在大数据高并发环境下的应用，并提供一些实际的代码示例。
## 什么是Redis？
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源
原创
2024-09-24 08:14:16
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下面的图片上传之后就不清晰了，需要清晰版的朋友请点下面的连接下载：
原创
2022-08-23 08:06:26
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对于大数据问题，最终都会反馈到数据瓶颈上。那么今天就是搞得数据库啦！木桶理论：桶装水能力是由最短的那块板决定的。 在一个系统中，或者说是一个企业里，数据时最重要的。所以我们是一定要保证数据的正确性，唯一性。数据 二八原则：80%的请求聚焦在 20%的数据上。80%的请求都是查询 20%是增删改。读写分离： 如图，就是
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2024-03-28 09:43:42
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Java通过代码模拟高并发可以以最快的方式发现我们系统中潜在的线程安全性问题，此处使用Semaphore(信号量)和 CountDownLatch(闭锁)搭配ExecutorService(线程池)来进行模拟，主要介绍如下：1、SemaphoreJDK 1.5之后会提供这个类Semaphore是一种基于计数的信号量。它可以设定一个阈值，基于此，多个线程竞争获取许可信号，做完自己的申请后归
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2023-09-12 10:00:34
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大数据解决方案使用缓存： 使用方式：1，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。分布式数据库将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务
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2023-12-27 18:09:23
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Java高并发（一）- 并发编程的几个基本概念Java高并发（二） - Java 内存模型与线程Java高并发（三） - CountDownLatch、CyclicBarrier和SemaphoreJava高并发（四） - Java 原子类详解Java高并发（五） - 线程安全策略Java高并发（六） - 锁的优化及 JVM 对锁优化所做的努力同步(synchronous)和异步(Asynchro
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2023-09-03 21:59:16
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