如读取客户端的请求和将回复写入网络，而不是用于数据的读写操作。Redis中的数据读写操作仍然是单线程的，这保持了Redis的简单性和性能优势， 因为这样就避免了线程切换和同步的开销，同时也避免了并发数据访问时的竞态条件和锁的问题。Redis快的原因Redis之所以能够在单线程模型下快速处理高并发请求，主要得益于以下几个方面：1、纯内存操作 Redis 将所有数据都存储在内存中，内存的读写速度非常快
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2024-10-17 23:01:27
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一、理解多路复用原理最近，项目工作中用到了redis，想着花一些时间研究下单线程的redis为何能做到数万级别的高性能处理能力。在开始介绍 Redis 之前，我想有必要先来简单介绍下 epoll。 在传统的同步阻塞网络编程模型里（没有协程以前），性能上不来的根本原因在于进程线程都是笨重的家伙。让一个进(线)程只处理一个用户请求确确实实是有点浪费了。 先抛开高内存开销不说，在海量的网络请求到来的时候
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2023-09-19 17:08:58
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redis读写分离，主从支持10w高并发 主从架构（1）slave第一次连接 （2）主从复制断点续传（3）无磁盘化复制 ---------
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2023-07-07 14:40:56
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具备构建横跨全球的分布式服务能力的公司寥寥无几，甚至比拥有核武器的国家还要少。然而，Facebook就是这样的一个公司，它的视频流直播系统Facebook Live就是一个横跨世界的分布式服务。Facebook的CEO Mark Zuckerberg说：我们做了一个重大决定，把更多的精力集中在视频直播上。因为直播是一种新兴的方式，跟过去五年甚至十年的那些离线视频不一样……我们正迎来视频的新黄金时
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2022-04-21 17:40:20
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http://bbs.51cto.com/thread-1104907-1-1.htmlhttp://www.51testing.com/html/28/116228-238978.htmlhttp://cooder.sinaapp.com/?p=81106 #! /usr/bin/env bash
trap "exec 1000>&-;exec 1000<&
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2023-12-01 21:28:02
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一般来说nginx配置文件中对优化比较有作用的为以下几项：worker_processes 8;1 nginx进程数，建议按照cpu数目来指定，一般为它的倍数。worker_cpu_affinity 00000001 00000010 00000100 00001000 00010000 0010000001000000 10000000;为每个进程分配 cpu，上例中将 8 个进程分配到 8 个
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2024-05-14 16:56:44
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这个
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2022-09-18 00:22:29
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首先解释并发的含义，是指服务器能够同时承载客户端的数量。这里的承载有个标准，是指200ms内响应客户端的数据并返回正确结果，与数据库操作、网络带宽、内存操作、日志读写等都有关系，不要与同时能保持的连接数弄混，连接只是并发量的基础。 说了以上这些，感觉百万并发很高大上。其实对于现在的服务器而言，单单使用epoll，就能使并发量达到百万，只不过会慢一点。这里主要讲相关的操作。#include <
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2023-07-24 15:11:18
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文章目录硬件环境软件环境说明系统架构图优化尝试1. 修改ECS中用户进程的最大打开文件数限制2. 调整ECS中Linux与TCP相关的内核参数3. 修改Tomcat配置文件4. 修改MyBatis连接池为Druid并配置参数5. 取消Session配置附录：部分配置文件1. ${TOMCAT_DIR}/conf/server.xml2. ${TOMCAT_DIR}/bin/catalina.sh
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2023-08-30 13:48:13
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当有多个查询在同一时刻修改同一数据时，便会产生并发问题。MySQL通过锁来进行并发控制。读写锁读锁又称共享锁(S锁)，读锁互不干扰，多个客户在同一时刻可以同时读取同一个资源。写锁又称排他锁(X锁)，写锁则是排他的，写锁会阻塞其他写锁和读锁，以确保在给定时间里，只有一个用户执行写入，并防止其他用户读取正在写入的同一资源。锁粒度锁粒度指的是锁定的数据量的多少。在给定的资源中，锁定的数据量越少，系统的并
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2023-08-31 21:02:03
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# 10万并发架构：技术背后的智慧
在当今数字化时代，互联网应用日益增多，支持高并发的系统变得尤为重要。尤其是面对每日用户量及请求量激增的场景，我们需要设计出能够支持10万并发用户的架构。本文将探讨如何构建这样一个架构，并提供相关示例代码和架构图。
## 理解并发
并发是指在同一时间段内，有多个事件或任务进行。比如，当成千上万的用户同时访问我们的网站时，我们的系统必须能够以高效的方式处理如此
# 实现Java 1万并发的步骤和代码示例
## 一、整件事情的流程
首先我们需要明确实现Java 1万并发的目的，即通过多线程的方式并发执行任务。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建一个线程池，用于管理多个并发线程 |
| 2 | 创建并发执行的任务 |
| 3 | 将任务提交给线程池执行 |
| 4 | 控制并发执行
原创
2024-03-17 05:29:39
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# 10万并发架构的设计与实现
在如今的互联网时代，面对海量的用户请求，并发架构的设计变得尤为重要。特别是对于一些高流量、高可用性的应用程序，如何支持10万并发请求是一个重要的技术挑战。本文将探讨10万并发架构所需的关键组件和设计原则，并结合代码示例进行说明。
## 1. 理解并发
并发是指多个进程或线程在同一时间段内进行各自的任务。对于服务器端而言，高并发意味着能够处理大量的请求，而不会造
因为开发中很少接触性能问题，导致别人问了我一个问题。说他们项目是一个传统项目，突然有一天并发量（说是10000并发导致的。但是我不清楚这个数他是怎么来的。）上来了导致项目宕机问题。听完了后我以自身经验给出了一个答案就是首先需要知道宕机问题在于哪（一般这种问题可能都存在于数据库），如果是数据库就需要增加缓存，减轻数据库压力。回头自己想了想，没有实践的理论都是扯淡感觉。 然后自己简单的搭建了一个环境。
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2024-10-28 08:21:30
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2021全新Java核心知识
由于内容过多，本文篇幅有限，因此小编就不详细展示了，请各位老铁认真的看完本文内容，你一定会有所收获！
Java篇目录内容（涵盖Java基础及核心技术、容器、并发、JVM技术）
网络篇目录内容（涵盖计算机网络知识以及HTTPS中的TLS）
操作系统Linux目录内容（初始初探操作系统Linux以及系统操作）
数据结构与算法目录内容（详解布隆过滤器及算法
原创
2021-07-22 10:32:36
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# MySQL 80万数据查询优化指南
作为一名刚入行的开发者，面对“MySQL 80万数据查询30秒”的任务，可能会感到无从下手。但不用担心，接下来我将带你一步步实现这一目标。
## 1. 理解问题
首先，我们需要明确任务的要求：在MySQL数据库中，对80万条数据进行查询，并且希望查询时间控制在30秒以内。
## 2. 优化流程
要实现这一目标，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 |
原创
2024-07-21 04:14:55
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当程序在高并发的情况下，对共享资源进行读写操作，如果不进行并发控制，就必然会带来数据不一致的线程安全性问题。针对这种高并发的情况，就需要引入锁的机制来保证数据的安全性。首先什么情况下需要用到锁：1、多任务环境中2、任务需要对同一共享资源进行读写操作3、对资源的访问是互斥的我举个经典栗子：车站卖票，一共100张票（共享资源），4个窗口进行卖票（多任务），假设分别叫abcd窗口，a窗口卖了座位号1的票
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2024-07-01 17:31:49
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Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试，它最初被设计用于Web应用测试但后来扩展到其他测试领域。 它可以用于测试静态和动态资源例如静态文件、Java小服务程序、CGI脚本、Java 对象、数据库， FTP服务器, 等等。JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载，来在不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。另外，JM
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2023-07-22 01:25:22
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1.硬件升级
首先，确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP，如果访问量比这个还要大， 那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题 ，否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题。
2.负载均衡
它是根据某种负载策略把请求分发到集群中的每一台服务器上，让整个服务器群来处理网站的请求。 公司比较有钱的，可以购买专门负责负载均衡的硬件（
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2023-10-25 16:07:38
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之前了解了一下国内某团购网站的架构，其中提到了服务器硬件和 pv 以及 qps 的一些关系。百万级别的访问量，应该指的是 PV 吧。并发数计算 PV 的粗算计算公式是qps(或并发数) x 86400(秒)÷ 2 (分昼夜)所以 PV 100万 粗算来并发数只有 23 。按照经验，剥离图片和js，css 等静态页面，纯动态内容。一台 4 核 4G 内存的机器可以抗住 100左右的并发数
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2023-07-26 19:58:34
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