前天去面试，被问到golang是如何实现高并发的，之前在 GO并发编程实战 这本书看到过介绍，但是没有引起重视。 传统的并发形式：多线程共享内存，这也是Java、C#或者C++等语言中的多线程开发的常规方法，其实golang语言也支持这种传统模式，另外一种是Go语言特有的，也是Go语言推荐的：CSP（communicating sequential processes）并发模型。不同于传统的多线程
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2023-11-19 16:22:31
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在高并发短连接的TCP服务器上，当服务器处理完请求后立刻主动正常关闭连接。这个场景下会出现大量socket处于TIME_WAIT状态。如果客户端的并发量持续很高，此时部分客户端就会显示连接不上。我来解释下这个场景。主动正常关闭TCP连接，都会出现TIMEWAIT。为什么我们要关注这个高并发短连接呢？有两个方面需要注意：1. 高并发可以让服务器在短时间范围内同时占用大量端口，而端口有个0~
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2024-04-19 15:34:41
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# Docker 高并发超时问题解析与优化
随着容器化技术的普及，Docker 已成为许多企业部署应用的首选方案。然而，在面对高并发场景时，Docker 容器可能会遇到超时问题，严重影响应用性能。本文将深入分析 Docker 高并发超时的原因，并提供相应的优化策略。
## Docker 容器超时原因分析
Docker 容器超时问题通常由以下几个方面引起：
1. **网络问题**：容器与宿主
原创
2024-07-26 06:48:10
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文章目录一、概述二、环状链表形成过程分析三、小结 一、概述我们知道不管是哪个版本的HashMap都是线程不安全的。JDK1.7 中的HashMap采用头插法来添加数据，在并发场景下容易形成环状链表，还有一些其它安全问题，如size计算等。JDK1.8 中的如size计算影响扩容等。本文主要分析JDK1.7 中HashMap环状链表的形成过程。二、环状链表形成过程分析假设一个HashMap已经到了
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2023-08-01 18:09:38
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如果连接闲置8小时 (8小时内没有进行数据库操作), mysql就会自动断开连接, 要重启tomcat.
解决办法：
一种. 如果不用hibernate的话, 则在 connection url中加参数: autoReconnect=true
jdbc.url=jdbc:mysql://ipaddress:3306/database?autoRec
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2023-07-08 17:15:32
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Docker实现Nginx和Tomcat负载均衡一．1. 安装Docker整体结构示意图在Linux操作系统（ip:10.104.15.62）上启动三个容器，Ngnix,Tomcat1,Tomcat2容器，分别映射到主机的80，18080，28080端口；Ngnix配置文件如上所示，监听10.104.15.62:80端口，配置转发服务器10.104.15.62：18080和10.104.15.62
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2023-08-31 14:44:41
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# Java高并发请求导致数据库连接超时的探究
在现代应用开发中，特别是在使用Java进行后端开发时，我们常常会遇到高并发请求的问题。在此情况下，数据库连接超时可能成为一个严重的瓶颈，影响系统的可用性和性能。本文将探讨导致数据库连接超时的原因，以及如何解决这一问题。我们将使用实用的代码示例和理论分析来深入理解这个话题。
## 1. 背景
在大型分布式系统中，毫无疑问，高并发的请求是常态。例如
原创
2024-08-12 07:07:42
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问题导读： 1、如何进行写入瓶颈分析？ 2、如何进行性能优化？ 3、如何优化写入模型？ 4、单节点写入能力如何提升？滴滴ElasticSearch平台承接了公司内部所有使用ElasticSearch的业务，包括核心搜索、RDS从库、日志检索、安全数据分析、指标数据分析等等。平台规模达到了3000+节点，5PB 的数据存储，超过万亿条数据。平台写入的峰值写入TPS达到了2000w/s，每天近 10
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2024-03-28 10:13:28
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## 高并发连接HBase
### 引言
在大数据时代，处理海量数据已成为一项重要任务。HBase作为Hadoop生态系统中的一种分布式数据库，被广泛应用于大数据存储和实时查询。然而，高并发连接HBase是一个挑战性的问题，本文将介绍如何使用Java代码连接和操作HBase，并提供一些优化技巧以实现高并发和高性能。
### HBase简介
HBase是基于Hadoop的一个分布式列存储数据
原创
2023-10-21 09:28:32
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笔者最近工作中，遇到了一个问题就是笔者在给用户添加虚拟资源的时候出现了资源表中出现了uid 重复如果按照代码梳理应该不会发生这种情况，但是抽奖程序在高量的并发下 出现了 用户id 重复 程序代码：$badge_data = DB::connection('active')->table('willow_player')->select('id', 'num')
先看一段代码分析此段代码会发现在高并发的情况下，redis里的商品可能会出现重复扣减的问题。我们一般情况下通常想到的办法是把这块代码块放在synchronized代码块中，这样可以避免并发的问题。但是注意这种办法只适用在单体应用中，而在分布式系统中，由于一个项目部署在多个服务器中，仍然会出现重复扣减的问题。而redis是所有分布式项目的都会调用的系统，所以redis分布式锁能很好的解决这种情况。加
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2023-09-18 22:17:45
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为什么要分库分表？首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面：大量请求阻塞在高并发场景下，大量请求都需要操作数据库，导致连接数不够了，请求处于阻塞状态。SQL 操作变慢如果数据库中存在一张上亿数据量的表，一条 SQL 没有命中索引会全表扫描，这个查询耗时会非常久。存储出现问题业务量剧增，单库数据量越来越大，
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2023-08-12 18:16:32
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这里写目录标题前言具体方式概念讲解主从同步复制有以下几种方式：MySQL实现主从复制、读写分离流程 前言对于高并发情况，我们一般会加入负载均衡（Nginx），将请求分发到分布式服务上，从而减轻各个服务器的压力。但是，因为所有的操作归根结底都是CRUD，所以也可以考虑下从数据库的角度进行解决。具体方式数据库实现分库分表 （也就是常说的主从同步、读写分离）概念讲解读写分离： 主（master）实现写
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2023-06-23 15:45:44
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Mysql并发参数调整1 max_connections2 back_log3 table_open_cache4 thread_cache_size5 innodb_lock_wait_timeout Mysql并发参数调整从实现上来说，MySQL Server 是多线程结构，包括后台线程和客户服务线程。多线程可以有效利用服务器资源，提高数据库的并发性能。在Mysql中，控制并发连接和线程的主
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2023-07-11 00:39:29
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目录１.MySQL简述２.MySQL数据库存在的问题３.redis非关系型数据库4.Nginx的工作方式5.Epull使用场景6.nginx内部模块七.小结１.MySQL简述MySQL的三种架构：MHA高可用，主从复制，读写分离。MySQL关系型数据库，依靠的是表和表之间的关联性来组成的，主要存储形式是，以字段位列，以记录为行，汇聚为表格的形式来存储的。LAMP中MySQL的定位方式。但是在生活中
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2023-07-28 14:05:33
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mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。高并发大多的瓶颈在后台，在存储mysql的正常的优化方案如下：(1)代码中sql语句优化(2)数据库字段优化，索引优化(3)加缓存，redis/memcache等(4)主从，读写分离(5)分区表(6)垂直拆分，解耦模块(7)水平切分方案分析：1、方法1个方法2是最简单，也是提升
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2024-06-24 21:28:35
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文章目录mysql主从复制实现mysql主从复制问题点远程连接 mysql主从复制通常，一个应用程序连接一个数据库，但是当读写并发量高的时候，单个mysql服务器的压力就会很大，还可能出现单点故障。为了提高mysql服务的高并发、高可用性，可以采用主从复制架构，实现读写分离。原理：当master主节点进行写入操作时（insert/delete/update），写入数据库的同时，还会将操作记入bi
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2023-08-25 17:48:44
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总体思想:短, 少, 分流短:1.页面静态化,2.使用缓存3.使用存储过程, 对于处理一次请求需要多次访问数据库的操作, 将操作整合到存储过程, 这样只需要一次数据库访问4.延迟修改, 将修改请求保存到内存中, 但可能会断电丢失数据5.使用索引少:1.分表, 但应尽量避免多表关联查询2.分离活跃数据,可将活跃数据分到一个表上, 查询的时候先从活跃数据里面查3.数据库层面的分块操作分流:1.将并发请
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2023-05-28 15:45:30
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高并发这个阶段，肯定是需要做读写分离的，啥意思？因为实际上大部分的互联网公司，一些网站，或者是 app，其实都是读多写少。所以针对这个情况，就是写一个主库，但是主库挂多个从库，然后从多个从库来读，那不就可以支撑更高的读并发压力了吗？1、如何实现mysql的读写分离其实很简单，就是基于主从复制架构，简单来说，就搞一个主库，挂多个从库，然后我们就单单只是写主库，然后主库会自动把数据给同步到从库上去。2
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2023-07-13 11:26:11
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Redis采用单线程处理高并发请求。之所以能高效处理源于两个主要方面：Redis使用Epoll多路复用，多路指多网络连接，复用指多连接复用一个线程。Redis属于NoSQL内存数据库，数据操作在内存。Redis能单机处理几十万并发请求，限制Redis的能力大小主要在内存大小而非CPU。对多核服务器，若要充分利用CPU资源，可以采用多进程Redis方式利用，即多个Redis程序部署在该多核服务器上。
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2023-05-30 14:07:55
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