一、J.U.C之AQS介绍：1、概述：J.U.C表示jdk中java.util.concurrente 包里的内容,是从jdk6中引入的java并发包。J.U.C大大提高了java程序的并发性能。而AQS被认为是J.U.C的核心，指AbstractQueuedSynchronizer 的缩写。AbstractQueuedSynchronizer这个类提供了基于firstIn
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2024-10-29 10:40:28
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MyBatis Plus（简称 MP）是一个流行的 Java ORM 框架 MyBatis 的扩展工具集，致力于简化 MyBatis 的开发工作，尤其是针对日常的 CRUD 操作进行了大幅的优化和增强，同时保持了 MyBatis 的灵活性和可扩展性。以下是 MyBatis Plus 的一些核心特性和详解：集成方式：要在 Spring Boot 项目中集成 MyBatis Plus，可以按照以下步骤
# 实现 Redis 每秒 QPS
## 一、流程
下面是实现 Redis 每秒 QPS 的流程表格：
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接到 Redis 服务器 |
| 2 | 每次请求 Redis 服务器 |
| 3 | 统计每秒请求次数 |
| 4 | 输出每秒请求次数 |
## 二、步骤及代码解释
### 1. 连接到 Redis 服务器
使
原创
2023-11-09 14:54:44
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每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准，在因特网上，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。原理：每天80%的访问集中在20%的时间里，这20%时间叫做峰值时间 公式：( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS) 机器：峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器 问：每天300w
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2017-08-01 11:42:00
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MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，其具有高性能、灵活的数据模型以及强大的查询功能。在实际应用中，我们经常会关心数据库的查询性能，其中一个常用的性能指标就是每秒查询率（QPS）。QPS是指每秒钟数据库能够处理的查询请求的数量，对于一个高访问量的应用来说，QPS是一个非常重要的指标。
在MongoDB中，我们可以通过一些方法来衡量数据库每秒查询率的性能。其中一个方法是使用MongoDB的性
原创
2024-04-01 07:01:59
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redis数据类型(5种)和底层实现Redis的特点
要用好Redis，首先要明白它的特点：读写速度快。redis官网测试读写能到10万左右每秒。速度快的原因这里简单说一下，第一是因为数据存储在内存中，我们知道机器访问内存的速度是远远大于访问磁盘的，其次是Redis采用单线程的架构，避免了上下文的切换和多线程带来的竞争，也就不存在加锁释放锁的操作，减少了CPU的消耗，第三点是采用了非阻塞IO多路复
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2023-08-02 09:35:59
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Redis 优势性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。原子 – Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。丰富的特性 – Redis还支持 publish/su
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2024-01-08 18:25:14
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文章目录1. zabbix服务端配置2. zabbix客户端配置3. 安装zabbix_agentd4. 编写脚本5. 修改客户端配置文件开启自定义监控6. 服务端检测key是否可用7. zabbix页面配置7.1 添加主机组7.2 添加主机7.3 添加模板7.4 添加监控项7.5 添加触发器7.6 查看是否出发了监控7.7 添加其余6个监控项和触发器并触发告警 环境说明: 服务器IP要安装的服
巧了，最近面试的时候问过一个差不多的题目。某年双11，商家以4499的价格上架了某iphone，比官网价格便宜了1000员，库存总数10台，运营设置11/11 00:00活动生效，一人只能购买1台，商品售完为止。首先梳理下用户端的流程图：根据九章算法独家系统设计4S分析法，第一步Scenario场景。需要确定设计哪些功能，承受多大的访问量？这里要知道秒杀系统的常见概念QPS（Queri
如何实现MySQL单机版每秒QPS
作为一名经验丰富的开发者，我将指导一位刚入行的小白如何实现MySQL单机版每秒QPS。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[建立数据库表]
B --> C[插入数据]
C --> D[查询数据]
D --> E[测试QPS]
```
首先，让我们来了解每个步骤需
原创
2024-01-09 11:36:29
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# MySQL默认每秒查询率(QPS)的理解与优化
在大数据时代，数据库作为数据存储的核心，其性能的高低直接影响到应用程序的功能与用户体验。在众多数据库性能指标中，每秒查询率（QPS）是一个重要的衡量标准。本文将对MySQL的默认每秒查询率进行分析，探讨其意义以及如何优化。
## 什么是QPS？
每秒查询率（QPS）是指数据库在一秒钟内处理的查询请求数量。换句话说，QPS能够反映出数据库的处
原创
2024-09-23 04:21:35
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# MySQL压力测试及每秒的QPS
## 概述
在进行数据库的性能测试时，经常会用到一个指标——每秒查询量（QPS）。QPS指的是数据库每秒能够执行的查询请求数量，是衡量数据库性能的重要指标之一。本文将介绍如何进行MySQL压力测试，并通过代码示例展示如何计算QPS。
## MySQL压力测试工具
MySQL提供了多种压力测试工具，包括sysbench、tpcc-mysql、mysqls
原创
2024-02-05 05:10:23
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用eclipse编程实现对hbase中表的数据的增加先启动hadoop，之后启动hbase在其中添加一个study的表，查看study的内容显示无内容创建一个新的java project，命名为hbase_study，创建一个com.study.hbase的包，在里面添加了EduAppend的类程序如下package com.study.hbase;
import java.io.IOExcep
# Python计数器每秒实现教程
## 简介
在Python中，计数器是一种非常常见的功能需求。计数器可以用于统计某个事件在一定时间内发生的次数。本教程将教会你如何在Python中实现一个每秒钟自动更新的计数器。
## 整体流程
下面是实现Python计数器每秒的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的模块 |
| 2 | 创建计数器类 |
|
原创
2023-11-24 11:10:02
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Information from web
QPS (Query per second) （每秒查询量）
TPS(Transaction per second) （每秒事务量，如果是InnoDB会显示，没有InnoDB就不会显示）
计算方法
_________________________________
原创
2014-08-05 11:08:44
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estions = SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Questions';Uptime = SH
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2023-02-22 10:53:28
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前言 本教程使用SpringMVC+Spring+MyBatis+MySQL实现一个秒杀系统。教程素材来自慕课网视频教程【https://www.imooc.com/learn/631】。有感兴趣的可以直接看慕课网视频，老师讲的不错，整个系统设计思路也很清晰。本文是我学习Spring时的一手资料，这篇文章先来看看概况，后续会分三篇文章分别介绍：底
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2024-09-21 07:51:31
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# 使用Redisson实现分布式锁的QPS测量
在高并发的场景下，确保资源的安全与一致性尤为重要。Redisson是一个非常流行的Redis客户端，可用于实现分布式锁。本文将逐步教你如何实现Redisson分布式锁并测量其每秒的QPS（Queries Per Second）。
## 流程概述
首先，我们来概述整个实现的流程。以下是一个简单的工作步骤表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-07 03:28:34
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概述死锁在平时工作中总是很常见，我们又不可能总是实时关注着，那么怎么去把发生死锁的一些情况记录下来呢？1、配置文件在MySQL 5.6版本中查看死锁，需要执行show engine innodb statusG;命令。在MySQL 5.6/5.7或MariaDB 10.0/10.1版本中，在my.cnf配置文件里加入：innodb_print_all_deadlocks=1就可以把死锁信息打印到错
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2023-06-15 19:30:51
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redis是一个高性能key-value数据库，支持消息推送功能，可以当作轻量级队列服务器来使用redis消息推送多用于实时性要求高，并不保证可靠；mq保证可靠但有延迟下面通过几点来区分redis和mq：
1.可靠性
redis：没有机制保证消息的可靠性，发布一条消息没有对应的订阅者，消息会丢失不会存在内存中
mq：具有消息确认机制，发布一条消息没有消费该队列，这条消息会一直存在队列中，直到有消费
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2023-06-29 11:34:19
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