mysql之innodb的mvcc实现，网上找一个拿来归类，以后继续Mysql到底是怎么实现MVCC的？这个问题无数人都在问，但google中并无答案，本文尝试从Mysql源码中寻找答案。 在Mysql中MVCC是在Innodb存储引擎中得到支持的，Innodb为每行记录都实现了三个隐藏字段：6字节的事务ID（DB_TRX_ID ）7字节的回滚指针（DB_ROLL_PTR）隐
JUC是Java编发编程中使用的工具类，全称为java.util.concurrent。近期在大厂面试中屡屡被问到关于JUC的相关知识点问题，其重要性不言而喻，学好用好JUC可以说是每一个Java程序开发工作者不能不研究和不能不解决的问题，因此，在自己屡屡碰壁后决定对JUC的相关知识点进行一次系统的梳理，并通过博客分享的方式进行一个大概的总结，所记如下。一、与JUC相关概念回顾JUC是Java并发
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2024-07-15 23:08:53
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从Redis主从架构模式角度说一说是如何支持高并发的我们说Redis是基于内存操作的数据库，追求的是简单高效，实现了高性能的数据访问。单机Redis所能支持的QPS一般都在几万左右，一般不会超过10w+，但是，在有些实际业务中，像是秒杀、双十一，这些业务场景的QPS很有可能达到惊人的数字！所以说高并发场景下的单机Redis显得就有些吃力了，不用怕，Redis官方早就想到了高并发的场景，我们可以使用
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2023-07-07 18:41:14
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## 项目方案：如何判断Java并发量多大
### 背景
在开发Java应用程序时，我们经常会遇到需要处理大量并发请求的情况，因此需要准确地判断Java应用程序的并发能力。合理地判断并发量的大小，可以帮助我们进行性能优化、资源规划和容量规划等工作，从而提高应用程序的并发处理能力和稳定性。
### 方案概述
本项目方案将提供一种方法，通过代码示例和性能测试，来判断Java应用程序的并发量大小。方
原创
2023-09-29 16:14:15
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# RedisTemplate的并发量有多大？
Redis是一个高性能的键值存储系统，常用于缓存、消息队列、排行榜等场景。在Java开发中，我们经常使用`RedisTemplate`来操作Redis。但是，`RedisTemplate`的并发量有多大呢？本文将通过代码示例和关系图、序列图来分析这个问题。
## RedisTemplate的并发原理
`RedisTemplate`是Spring
原创
2024-07-15 18:42:24
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# MongoDB 的并发量支持及其相关考量
MongoDB是一款高性能、易扩展的NoSQL数据库，广泛应用于各种场景。很多开发者在选择使用MongoDB时，会关注它能支持的最大并发量。本文将对MongoDB的并发处理能力进行分析，同时提供一些代码示例和最佳实践，帮助开发者更好地利用MongoDB。
## MongoDB的并发模型
MongoDB使用一种多线程的非阻塞I/O模型。每个连接都是
目录一 走入并行世界1 并行概念1.1.1 同步和异步1.1.2 并发与并行1.1.3 临界区1.1.4 阻塞和非阻塞1.1.5 死锁、饥饿和活锁1.2 并发级别1.3 回到java：JMM1.3.1 原子性1.3.2 可见性1.3.3 有序性1.4 哪些指令不能重排：Happen-Before规则二 JAVA并行程序基础1 .1并发概念1.1.1 线程与进程1.2 线程的
文章目录1.背景2.优势3.nginx的应用场景4.Nginx的代理模式：5.nginx集群搭建6.Nginx负载均衡7.nginx配置日志8.动静分离（将静态页面放到nginx中，这样不会再次请求tomcat服务器，造成不必要的麻烦）9.高并发架构分析10.高并发下Nginx配置限流11.高并发下Nginx安全配置12.Nginx配置进程数，并发数，系统优化13.高并发下nginx长链接14.
（一）redis技术的使用：redis真的是一个很好的技术，它可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例如商品抢购秒杀等活动。。。redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存，而以往我们用的是数据库(硬盘),提高了访问效率,解决了数据库服务器压力。为什么redis的地位越来越高，我们为何不选择memcache，这是因为memcache只能存储字符串，而redis存储类
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2023-09-18 23:08:04
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作者介绍毛思平，12年IT工作经验，7年数据库管理维护经验，现就职于中国农业银行软开中心，从事数据库应用研究。一、背景简介近期笔者所在部门计划批量上线一批基于MySQL 8.0社区版的系统，数据库部署架构为MySQL MGR一主两从并由MySQL Router组件实现读写分离，为了规避MySQL Router单点故障，提高系统稳定性架构设计过程中增加了软负载和以及Keepalived，并将软负载及
1.1按操作类型分类a.读锁（共享锁）： 对同一个数据（衣服），多个读操作可以同时进行，互不干扰。 b.写锁（互斥锁）： 如果当前写操作没有完毕（买衣服的一系列操作），则无法进行其他的读操作、写操作1.2按操作范围分类a.表锁 ：一次性对一张表整体加锁。如MyISAM存储引擎使用表锁，开销小、加锁快；无死锁；但锁的范围大，容易发生锁冲突、并发度低。 b.行锁 ：一次性对一条数据加锁。如InnoDB
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2024-01-08 16:34:45
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一、数据库的主要类型 数据库类型主要可分为：网状数据库、关系数据库、树状数据库、面向对象数据库。在商业中最主要的是关系型数据库，例如：Oracle、DB2、Sybase、My SQL Server、Informax、Redis、MySQL等。Oracle和mysql的区别 Oralce是大型数据而mysql是中小型关系型数据库。Or
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2023-09-30 17:20:53
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普通的Java应用系统部署在机器上能抗多少并发？通常来说，根据我们的经验值而言，Java应用系统部署的时候常选用的机器配置大致是2核4G和4核8G的较多一些，数据库部署的时候常选用的机器配置最低在8核16G以上，正常在16核32G那么以我们大量的高并发线上系统的生产经验观察下来而言，一般Java应用系统部署在4核8G的机器上，每秒钟抗下500左右的并发访问量，差不多是比较合适的，当然这个也不一定。
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2023-08-25 22:48:26
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当一个进程有 500 个线程在跑的话，那性能已经是很低很低了。Tomcat 默认配置的最大请求数是 150，也就是说同时支持 150 个并发，当然了，也可以将其改大。当某个应用拥有 250 个以上并发的时候，应考虑应用服务器的集群。具体能承载多少并发，需要看硬件的配置，CPU 越多性能越高，分配给
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2024-05-06 18:30:38
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前言在性能测试中，当我们接到项目任务时，很多时候我们是不知道待测接口能支持多少并发用户数的。此时，需要我们先做负载测试，通过逐步加压，来找到最大并发用户数。那么当我们找到一个区间，怎么找到具体的值呢？在区间中逐步增加步长，出现以下任意现象时，即是最大并发用户数：1.出现连续报错2.平均响应时间超过1.5秒（1.5秒是行业标准）3.tps出现下降趋势负载测试概念逐步增加并发用户数，找出被测系统的最大
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2024-05-08 19:04:58
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在进入集群的学习前，我们需要知道什么是高可用、高并发？高可用：保证redis一直处于可用状态，即使出现了故障，也有备用方案可以保证可用性高并发：一个redis实例可以支持多达11w的读操作或者8.1w的并发写操作。但是如果对于有更高并发需求的应用来说，我们可以通过‘读写分离’或者通过集群配置解决高并发问题一、集群介绍：（细节分析） redis集群中每个节点都是对等的，无中心结构.数据按照
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2023-08-04 20:01:18
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一、ES解决并发问题的实质ES在多线程异步修改数据时，是根据_version(版本号)来进行乐观锁控制的。 1.1 了解_version是什么1、在第一次创建document的时候，该document的_version版本号为1，每次对document进行修改、删除操作，document的_version版本号加1PUT /test_index/test_type/6
{
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2024-06-11 19:02:08
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# Java 多大并发量需要本地缓存
在现代的应用中，随着用户量和数据量的不断增加，性能优化变得尤为重要。尤其是在处理并发请求时，如何合理使用本地缓存可以显著提升系统的性能。本文将通过一个详细的步骤指导你如何判断和实现Java应用中的本地缓存，适合刚入行的小白开发者。
## 整体流程
以下是判断多大并发量需要本地缓存的步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-11 09:49:13
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1.TTL、CMOS电平不适用于高速应用的原因：（1）电平幅度大，信号高低电平之间的转换时间长，不适用于传输频率达到200MHZ以上的信号；（2）输出信号为单端信号，传输路径易受到干扰，不利于长线传输；（3）功耗大，大家都知道TTL器件的静态功耗较大，即使静态功耗小的CMOS器件，由于电平摆幅宽，其动态功耗也偏大。所以以上所有的缺点就是高速电平的突出特点！！！！！2.高速逻辑电平详解：详解之前先整
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2024-06-14 12:31:27
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1 基本概念1.1 并发同时拥有两个或者多个线程，如果程序在单核处理器上运行多个线程将交替地换入或者换出内存,这些线程是同时“存在"的，每个线程都处于执行过程中的某个状态，如果运行在多核处理器上,此时，程序中的每个线程都将分配到一个处理器核上，因此可以同时运行.1.2 高并发( High Concurrency) 互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，通常是指
