一、惊群效应简介 当你往一群鸽子中间扔一块食物，虽然最终只有一个鸽子抢到食物，但所有鸽子都会被惊动来争夺，没有抢到食物的鸽子只好回去继续睡觉， 等待下一块食物到来。这样，每扔一块食物，都会惊动所有的鸽子，即为惊群。 简单地说：就是扔一块食物，所有鸽子来抢，但最终只一个鸽子抢到了食物。语义分析：食物只有一块，最终只有一个鸽子抢到，但是惊动了所有鸽子，每个鸽子都跑过来，消耗了每个鸽子的能量。（这个
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2024-01-22 13:43:28
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举一个很简单的例子，当你往一群鸽子中间扔一块食物，虽然最终只有一个鸽子抢到食物，但所有鸽子都会被惊动来争夺，没有抢到食物的鸽子只好等待下一块食物到来。这样，每扔一块食物，都会惊动所有的鸽子，即为惊群。对于操作系统来说，多个进程/线程在等待同一资源是，也会产生类似的效果，其结果就是每当资源可用，所有的进程/线程都来竞争资源。1、Zookeeper的惊群现象ZooKeeper 的节点通常可以作为分布式
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2023-07-19 13:56:42
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Java惊群效应是一种常见的性能瓶颈，尤其在高并发场景下。当多个线程同时竞相获取相同资源时，可能会引起大量线程阻塞，从而导致系统的性能恶化。解决这一问题的过程包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和进阶指南。以下是详细的整理过程。
## 环境配置
在解决Java惊群效应之前，需要合理配置开发环境。以下流程图展示了部署环境的主要步骤：
```mermaid
flowchart T
惊群效应：举一个很简单的例子，当你往一群鸽子中间扔一块食物，虽然最终只有一个鸽子抢到食物，但所有鸽子都会被惊动来争夺，没有抢到食物的鸽子只好回去继续睡觉， 等待下一块食物到来。这样，每扔一块食物，都会惊动所有的鸽子，即为惊群。对于操作系统来说，多个进程/线程在等待同一资源是，也会产生类似的效果，其结 果就是每当资源可用，所有的进程/线程都来竞争资源，造成的后果 惊群导致问题：1、上下文切
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2023-12-13 12:50:11
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Zookeeper的特点最终一致性：client不论连接哪个server，展示给他的都是同一个视图，这是zookeeper最重要特定。可靠性：具有简单、健壮、良好的性能，如果消息M被一台服务器接收，那么它将被 所有的服务器接受。实时性：ZooKeeper 保证客户端将在一个时间间隔范围内获得服务器的更新信息，或者 服务器失效的信息。但由于网络延时等原因，ZooKeeper 不能保证两个客户端能同时
文章目录（1）什么是惊群效应（2）惊群问题（thundering herd）的产生（3）惊群效应影响（4）常见的惊群效应A、accept 惊群B、epoll惊群 引言: 随便写写 （1）什么是惊群效应惊群问题又名惊群效应。简单来说就是多个进程或者线程在等待同一个事件，当事件发生时，所有线程和进程都会被内核唤醒。唤醒后通常只有一个进程获得了该事件并进行处理，其他进程发现获取事件失败后又继续进入了
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2024-03-06 06:54:57
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# 如何实现Redis惊群效应
## 1. 引言
在讨论Redis惊群效应之前，先来了解一下Redis和惊群效应的概念。Redis是一个高性能的内存数据库，常用于缓存、消息队列和分布式锁等场景。而惊群效应是指在某个通知事件发生时，多个等待该事件的线程同时被唤醒，从而引发大量的竞争和资源浪费。
## 2. Redis惊群效应的产生原因
当Redis中的某个键过期或者删除时，如果有多个线程在等待这
原创
2023-09-09 07:18:34
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前情提要 我们一个基于Nginx+uWSGI+python的服务最近在高峰期经常会遇到负载高导致一些请求报错的情况，在单机qps只有差不多2000-3000左右的时候内核的cpu占用竟然高达超过20%，内核每秒上下文切换超过200w次，分析之后发现是nginx+uwsgi引发了惊群效应，导致性能急剧下降，通过上锁解决惊群问题之后服务恢复。基于这个排查过程，再加上我之前写过的关于epoll的分析最后
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2021-03-20 12:45:51
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什么是nginx惊群问题？了解惊群问题首先要了解下nginx进程部署架构：nginx进程主要是一个主进程（master)和多个工作进程（worker）。master进程并不处理网络请求，主要负责初始化和调度工作进程，如加载配置、启动工作进程 ，升级等，worker进程用来处理网络请求，并且一个连接的多个阶段处理都在同一个worker中进行。既然是多个worker同时等待同一个socket事件，当这
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2024-04-01 06:34:46
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概述：前面主要了解分布式理论，Zookeeper出现原因，正式学习Zookeeper，如何实现原生分布式。1、Zookeeper Basics(Zookeeper基础)很多应用其实可以暴露原始引用。这样缺点就是1、穷举所有原始引用，2、可扩展性不强 （类似java的类）Zookeeper并不会暴露所有原始引用。而提供API接口，具体实现不管（类似java的接口）操作最小数
return userName;
}
System.out.println(“######开始发送数据库DB请求########”);
Users user = userMapper.getUser(id);
String value = null;
if (user == null) {
// 标识为null
value = “”;
} else {
value = user.getName()
Serializing accept(), AKA Thundering Herd, AKA the Zeeg Problem — uWSGI 2.0 documentationhttps://uwsgi-docs.readthedocs.io/en/latest/articles/Serializ
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2019-05-09 00:05:00
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作者：蒋院波导语：本文从进程状态，进程启动方式，网络io多路复用纬度等方面知识，分享解决系统高负载低利用率的案例前言：趣头条SRE团队，从服务生命周期管理、混沌工程、业务核心链路治理、应急预案、服务治理（部署标准化、微服务化、统一研发框架、限流降级熔断），监控预警治理（黄金指标）入手，不断提升系统稳定率，完成符合标准化的服务上线99.99%可用性承诺SLA。SRE除了是最好的业务partner，对
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2024-01-09 17:07:51
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这篇文章讲的不错 http://blog.csdn.net/liujiyong7/article/details/43346829 先说结论吧： 1. Linux多进程accept系统调用的惊群问题（注意，这里没有使用select、epoll等事件机制），在linux 2.6版本之前的版本存在，在之
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2017-03-02 16:48:00
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全局的互斥锁
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2020-06-29 16:25:00
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1.惊群 惊群即当某一资源可用时，导致多个进程/线程去竞争资源。惊群会导致的问题： [1]导致n-1个进程/线程做了无效的调度和上下文切换，cpu瞬时增高。 [2]多个进程/线程争取资源同步（加解锁）时造成的系统开销。 当前Linux存在的惊群情况有：accept、epoll、条件变量导致的多线程惊群。2.accept、epoll、Nginx、条件变量导致的多线程惊群 【1】ac
惊群：是指在多线程/多进程中，当有一个客户端发生链接请求时，多线程/多进程都被唤醒，然后只仅仅有一个进程/线程处理成功，其他进程/线程还是回到睡眠状态，这种现象就是惊群。惊群是经常发生现在server端，父进程fork很多子进程，当有客户端有链接请求时，所有子进程都被唤醒，可是只有一个子进程处理请求，其他子进程就继续休眠。Nginx 处理集群的方法： ngx_postd_events
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2024-02-26 20:21:28
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什么是惊群首先，我们使用缓存的主要目的就是为了高并发情况下的高可用，换句话说，在使用了缓存的高并发的系统下，如果缓存突然都消失了，会发生什么？首先数据库的压力必然骤增，接着负载迅速升高，响应时间变慢，进程/线程由于响应时间变慢导致集压并剧增，这就是惊群。惊群的后果就是系统不可用甚至宕机。当然这是一个非常极端的例子，但是能很好的解释惊群现象。真实环境中，可能会有个一些页面是访问非常频繁的，如果这些页
原创
2022-11-30 11:55:52
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0.1) 的惊群现象，并深入 Linux (5.0.1) 内核源码，剖析惊群原因。 1. nginx 惊群现象 2. 原因
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2024-01-09 17:05:08
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小结： 1、 在gunicorn这种pre-fork模型中，master（gunicorn 中Arbiter）会fork出指定数量的worker进程，worker进程在同样的端口上，谁先到网络连接请求，谁就提供服务，这也是worker进程之间的负载均衡。 2、 worker 进程数，4-12
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2019-05-08 20:10:00
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