1. 什么是高并发 高并发是互联网发布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,通过设计保证系统能够同时并行处理多少请求。高并发的指标 响应时间:系统对请求做出响应的时间。 QPS:每秒响应请求数。(总PV*80%)/(6小时的秒数)*20%。通过压力测试可以得到最大承受的QPS值。 吞吐量:单位时间响应请求数。 并发用户数:同时承载正常使用系统功能的用户数量。 带宽:峰值流量和页面的平均大小。 综合浏            
                
         
            
            
            
            目录浅谈服务器http并发数的影响因素一、问题的提出1.1、讨论此问题的假设(基本条件)1.2、计量时间二、讨论影响因素2.1、首先要评估客户端应用(下文统称App)本身2.2、单位时间的请求次数并不能代表“并发上限”2.3、服务端的5Mbps带宽什么时候网路会拥堵2.4、服务器CPU何时会疲劳2.5、可被分配的可用内存也会影响并发上限2.5.1、服务中的内存泄漏会持续增高服务程序的“工作集(KB            
                
         
            
            
            
            1.自定义错误页面SpringBoot 默认的处理异常的机制:SpringBoot 默认的已经提供了一套处理异常的机制。 一旦程序中出现了异常 SpringBoot 会像/error 的 url 发送请求。在 springBoot 中提供了一个 叫 BasicExceptionController 来处理/error 请求,然后跳转到默认显示异常的页面来展示异常信息。默认错误页面:     1.1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-24 21:46:43
                            
                                43阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            文章目录前言基础知识GIL多线程创建Thread 对象自定义类继承 Thread 前言网络爬虫程序是一种 IO 密集型(页面请求,文件读取)程序,会阻塞程序的运行消耗大量时间,而 Python 提供多种并发编程方式,能够在一定程度上提升 IO 密集型程序的执行效率。再开始之前你要先了解以下概念! 基础知识并发:一段时间内发生某些事情。在单核 CPU 中,执行多个任务是以并发的方式运行的,由于只有            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            ## 实现“MySQL大量并发写入”流程
为了实现MySQL的大量并发写入,我们可以采用以下流程:
```mermaid
flowchart TD
A(连接MySQL数据库)
B(创建表)
C(生成测试数据)
D(并发写入数据)
E(关闭数据库连接)
```
下面我们来详细说明每个步骤以及需要做的事情。
### 1. 连接MySQL数据库
首先,我们需要使用代码来连接MySQL数据库。在            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-11-07 04:19:07
                            
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            Mysql有很多坑,对Mysql多线程支持这块不是很熟的话就会莫名其妙地发生一些诡异的问题。多线程线程并发操作时最容易产生死锁问题。所以很多大数据的操作一般都采用NoSQL数据库方案来处理,或者读写分离,只需要做好幂等设计即可。如何避免数据库并发1.通过数据库连接池做分发处理:设置何时的数据库连接池参数。如配置:线程池大小,空闲时间,超时时间等。2.永远不要手动开启线程插入数据:不要手动开启线程去            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            原创. 禁转.大批量请求发送需要考虑的几个因素:1. 服务器承载能力(网络带宽/硬件配置);2. 客户端IO情况, 客户端带宽, 硬件配置; 方案:1. 方案都是相对的;2. 因为这里我的情况是客户机只有一台,所以不能考虑使用分布式了, 服务器承载能力也非常有限(经过不断调试得知);3. 这里没有使用Jmeter, 虽然jmeter也是可以做到的.   注: 如无特殊            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在当今的互联网时代,数据库面临着越来越多的并发连接请求。对于 MySQL 来说,如何有效地处理大量的并发连接成为了一个关键问题。本文将探讨 MySQL 处理大量并发连接的方法和策略。
一、并发连接带来的挑战
当 MySQL 数据库面临大量并发连接时,可能会出现以下问题:
性能下降:大量的连接会占用系统资源,如内存、CPU 和磁盘 I/O,导致数据库性能下降。
连接超时:如果连接数量超过了数据库的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # MySQL 的 AUTO_INCREMENT 在高并发场景下的实现
在开发应用时,尤其是在涉及大量用户并发操作的场景下,如何有效使用 MySQL 的 AUTO_INCREMENT 特性是非常重要的。本文将为你详细介绍如何在高并发环境下使用 MySQL 的 AUTO_INCREMENT。
## 流程概述
首先,让我们来看一下实现的整体流程:
| 步骤 | 描述            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在前一篇文章使用jMeter构造大量并发HTTP请求进行微服务性能测试里,我介绍了如何用jMeter构造并发HTTP请求。但是通过文中介绍的方式构造的并发请求,其请求参数都是硬编码的’Wang’.有没有办法让每个并发请求查询的参数都不一样呢            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-07-14 17:13:40
                            
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            在前一篇文章 "使用jMeter构造大量并发HTTP请求进行微服务性能测试" 里,我介绍了如何用jMeter构造并发HTTP请求。但是通过文中介绍的方式构造的并发请求,其请求参数都是硬编码的'Wang'. 有没有办法让每个并发请求查询的参数都不一样呢?比如让jMeter构造一些从1到100的随机数,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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                    在服务端的测试中,除了考虑服务端的业务功能和API的各个兼容性外,还需要考虑的就是服务端的稳定性以及高并发请求下服务端的承载能力。关于并发多少的数量以及具体的响应时间要求,其实每个产品的形态都是不一样的,很难使用标准的说法来进行统一。这具体看被测试的组件它所面对的业务形态,如果业务形态是是很少使用的产品,其实对性能也就没什么要求了。所以关于这            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            当我们面对“大量请求导致 MySQL 阻塞”的问题,情况往往是相当棘手的,特别是当我们的应用程序需要处理高并发访问时。MySQL 作为大家熟知的开源数据库,其复杂的执行机制和事务控制在高负荷下经常会导致性能下降,甚至完全阻塞。用户的请求得不到及时响应,造成业务流失,直接影响用户体验。
> 在一个真实的场景中,某互联网公司的用户访问量在某个促销节点激增,由此引发的 MySQL 阻塞,导致网页加载缓            
                
         
            
            
            
            golang http库的使用一个简单的golang get请求连接我们这里是通过网站聚合数据获取到的公共API接口,也可以直接访问https://baidu.com来进行测试,但是效果不佳下文中访问url所用到的key需要自己去聚合数据申请,也可以直接使用https://baidu.com代替package main
import (
	"fmt"
	"io/ioutil"
	"log"
	"            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             保证在实现功能的基础上,尽量减少对数据库的访问次数 (可以用缓存保存查询结果,减少查询次数);通过搜索参数,尽量减少对表的访问行数, 最小化结果集,从而减轻网络负担;能够分开的操作尽量分开处理,提高每次的响应速度;在数据窗口使用 SQL 时,尽量把使用的索引放在选择的首列......  一、数据库结构的设计 表的设计具体注意的问题: 1、数据行的长度不要超过 8020 字节,如果超过这个长度的话            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             文章目录前言一、expdp导出部分二、impdp导入部分1.kill已连接会话的spid(生成txt文件执行)2.命令登录sqlplus后执行kill命令3.完成kill后执行drop user操作4.最后完成impdp导入操作总结 前言工作中遇到一个新的需求,需要通过shell脚本实现expdp,impdp自动化作业任务,旨在自动生成dmp文件后通过shell脚本再次实现dmp文件的自动恢复。            
                
         
            
            
            
            最近接了某需求,是需要把文字转换成语音MP3文件,存入fastdfs,然后把文件路径存入数据库。我们fastdfs是5.05版本,fastdfs工具类已经改成支持并发public class FastClient<main> {
    private static Logger logger = Logger.getLogger(FastClient.class);
    /            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是并发连接数和请求数?主机到底能多少人在线?并发连接数-SBC(Simultaneous Browser Connections)并发连接数指的是客户端向服务器发起请求,并建立了TCP连接。每秒钟服务器链接的总TCP数量,就是并发连接数。请求数-QPS(Query Per Second)/RPS(Request Per Second)请求数有2个缩写,可以叫QPS也可以叫RPS。单位是每秒多少            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ——众所周知,在python爬虫中我们经常因为爬虫的速度慢而烦恼。于是就在学习中学习了一下多线程访问网站。在了解多线程的时候我们需要先了解单线程问题。我对单线程做一简单的分析。1、单线程问题  ——单线程就是我们最原始的方法,直接写出访问网站的脚本不需要任何多线程处理例如我们要访问300个网站,网站下载链接点击这里进入下载,我们现在应该已经下载到了我们所需要的300个URL文件。  下来看一下这段            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            问题描述:监控系统云网关监控几万个TCP port的存活情况, 最近发现有几个端口出现告警闪断情况,怀疑因为运行TCP检查的 zabbix proxy 服务器 tcp参数配置不合理。 netstat 发现有大量TIME_WAIT t连接。# netstat -n | awk '/^tcp/ {++y[$NF]} END {for(w in y) print w, y[w]}'T            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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