【小宅按】并发，在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。里面的一个时间段内说明非常重要,这里假设这个时间段是一秒，所以本文指的并发是指服务器在一秒中处理的请求数量，即rps，那么rps高,本文就认为高并发。操作系统到底在干啥?如果由笔者来概括，操作系统大概做了两件事情，计算与IO，任何
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2024-06-26 11:00:53
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hadoop适合处理分布式集群系统，本身是支持高速并发海量数据的写入和读取的。解决大量用户并发访问的方案有很多，给你个千万pv的参考方案：
1）架构中直接引入软件名称的模块，是个人推荐使用的，如Haproxy、Hadoop等；
2）关于全局负载均衡，看成本投入情况，可以使用商业的产品，如F5-GTM，开源方案便是自搭智能DNS；
3）本地负载均衡方案，可以考虑F5-LTM或成熟的开源解决方案LVS
一、接受请求数据request来提供这些信息。如果你有一定的 Python 经验，你会好奇这个对象怎么可能是全局的，并且 Flask 是怎么还能保证线程安全。 答案是上下文作用域: 1. 局部上下文 Flask 中的某些对象是全局对象，但不是通常的类型。这些对象实际上是给定上下文的局部对象的代理。虽然很拗口，但实际上很容易理解。 想象下线程处理的上下文。一个请求传入，web 服务器决定产生一个新
常见的站点架构基本是这样的（绝对不画忽悠类的架构图）：（1）浏览器端，最上层，会执行到一些JS代码（2）站点层，这一层会访问后端数据，拼html页面返回给浏览器（3）服务层，向上游屏蔽底层数据细节，提供数据访问（4）数据层，最终的库存是存在这里的，mysql是一个典型（当然还有会缓存）这个图虽然简单，但能形象的说明大流量高并发的秒杀业务架构，大家要记得这一张图。后面细细解析各个层级怎么优化。四、各
在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流缓存 缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容
原创
2021-12-31 17:41:30
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并发编程是提高程序运行效率与响应速度的重要手段，在多CPU条件下，并发编程可以使硬件得到更大程度的运用。由于在并发环境下CPU随时会对多线程的运行进行调度，因此线程中各指令执行的顺序是不确定的，出现问题时也难以复现和定位。如果开发人员了解并发的原理，就能在有并发问题隐患的地方妥善处理来规避风险。并发的知识体系很庞大，涉及到内存模型、并发容器、线程池等一系列知识点，优秀并发程序对性能与活跃性也有较高
最近在做游戏服务分层的时候，一直想把mysql的访问独立成一个单独的服务DBGate，原因如下:请求收拢到DBGate，可以使DBGate变为无状态的，方便横向扩展当请求量或者存储量变大时，mysql需要做分库分表，DBGate可以内部直接处理，外界无感知通过restful限制对数据请求的形式，仅支持简单的get/post/patch/put 进行增删改查，并不支持复杂查询。这个也是和游戏业务的特
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2023-10-10 16:32:04
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第1章 随便聊聊聊聊Flask与Django，聊聊代码的创造性1-1 Flask VS Django1-2 课程更新维护说明第2章 起步与红图本章我们初始化项目，探讨与研究Flask的默认层级结构。当我们遇到层级结构不合理时，我们将模仿蓝图自己定义一个“红图”来扩展Flask层级体系2-1 环境、开发工具与flask1.02-2 初始化项目2-3 新建入口文件2-4 蓝图分离视图函数的缺陷2-5
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2024-04-22 09:04:27
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使用futures模块处理并发concurrent.futures模块的主要特色是ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor类，这两个类实现的接口能分别在不同的线程或进程中执行可调用的对象。这两个类在内部维护着一个工作线程或进程池，以及要执行的任务队列。ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor的API接口一样，本文重点讲解Thr
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2024-02-02 20:06:05
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备注由于这是自己整理的解决思路，比较粗放，希望觉得整理的不到位的地方，欢迎各位大牛补充高并发的技术演进之路单机系统单机系统的硬件资源具有局限性，无法承载大的并发访问量，可能导致服务器的崩溃。所以为了抗住访问量，就需要对单机系统做升级粗放型升级（用钱解决问题）垂直扩展：单纯的升级硬件资源，但是终归有上限水平扩展：增加多台服务器，也就是分布式，一台服务器做的事分成多台服务器来解决。分布式原型系统优化第
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2023-08-30 21:11:04
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怎么设计？高并发之API接口限流
原创
2021-07-08 11:21:48
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# 项目方案：解决Java接口API高并发问题
## 1. 背景介绍
随着互联网的高速发展，越来越多的应用程序需要处理大量的并发请求。在Java开发中，接口API的高并发问题是一个常见的挑战。本项目方案旨在提供一种解决方案，以确保Java接口API在高并发情况下能够高效地处理请求，提高系统的性能和稳定性。
## 2. 问题分析
在面对高并发请求时，Java接口API可能会出现以下问题：
原创
2023-12-26 08:00:20
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楔子这次我们来介绍一个 web 框架：Sanic，它既是一个 web 框架，同时也是一个 web 服务器。关于框架，首先浮现在脑海中的就是 Flask、Django 之类的，但它们都是同步框架，而现在是一个高并发的时代，并发量是在构建服务时必须考量的一个指标。所以我们自然就想到了 Python 中的异步框架，而提到异步框架，那么就必须要提 Sanic、FastAPI，这两个异步框架都很
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2023-08-09 16:12:55
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# Python 接口高并发测试
在现代的Web应用程序中，接口的性能是非常重要的。为了确保接口可以承受高并发的负载，我们需要进行并发测试来评估其性能。Python提供了一些强大的库和工具，可以帮助我们进行接口高并发测试。
## 接口高并发测试简介
接口高并发测试是指模拟多个用户同时请求一个接口，以评估接口在高并发情况下的性能表现。在进行接口高并发测试时，我们通常会使用并发测试工具来模拟大量
原创
2023-11-29 09:45:00
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操作系统到底在干啥?如果由笔者来概括，操作系统大概做了两件事情，计算与IO，任何具体数学计算或者逻辑判断，或者业务逻辑都是计算，而网络交互，磁盘交互，人机之间的交互都是IO。高并发的瓶颈在哪?大多数时候在IO上面。注意，这里说得是大多数，不是说绝对。因为大多数时候业务本质上都是从数据库或者其他存储上读取内容，然后根据一定的逻辑，将数据返回给用户，比如大多数web内容。而大多数逻辑的交互都算不上计算
Python 高并发接口框架的实现已经成为了许多开发者心头的大事。这种需求常常出现在高流量应用场景中。本文将深入探讨如何创建一个高效且能够承载高并发的 Python 接口框架。通过对环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展六个方面的详细说明，提供一条清晰的实现路径。
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quadrantChart
title 技术栈兼容性
x-axis 语言能
FastAPI是一个基于Python 3.6+的现代Web框架，它专注于高性能和易用性。FastAPI通过结合多种技术实现了出色的性能，包括异步编程、类型提示和自动文档生成。FastAPI基于Starlette框架，并且使用Pydantic库进行数据验证和转换，从而使RESTful API的开发变得更加容易。在FastAPI中，GET和POST请求可以通过装饰器@app.get()和@app.po
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2023-10-01 16:05:00
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并发队列的选择Java的并发包提供了三个常用的并发队列实现，分别是：ArrayBlockingQueue、ConcurrentLinkedQueue 和 LinkedBlockingQueue 。ArrayBlockingQueue是**初始容量固定**的阻塞队列，我们可以用来作为数据库模块成功竞拍的队列，比如有10个商品，那么我们就设定一个10大小的数组队列。ConcurrentLi
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2024-08-25 22:01:20
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引言高并发经常会发生在有大活跃用户量，用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动，定时领取红包等
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2023-09-03 10:40:24
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最近精神有点顶不住了，感觉做自己喜欢的事情真的是其乐无穷，被电脑砸脸也只是担心电脑和刚才因为走神没看到的东西。前段时间看了一段话，怕忘记了就写在这里吧，与你共勉“值得念念不忘的应该是自己的梦想和心愿，而不是受过的委屈、难过的小事，甚至命运的捉弄”。 感觉最近进入Python学习的心法阶段，都是在将编程概念，但愿后面自己能够接触到一些实际案例。下面我就开始回顾一下自己今天的学习内容。一、关于多
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2024-10-09 19:43:38
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