一、事务四大特性1、原子性 atomicity：事务不可分，提交便一次性提交2、一致性 consistency：事务执行前后数据保持完整性，经典例子是银行转账前后双方的总额需保持不变，类似能量守恒3、隔离性 isolation：不同事务执行之间需保持隔离，不相互影响4、持久性 durability：事务结束造成的改变便持久到数据库二、并发问题1、脏读①：A读到B还未提交的事务，如果B回滚操作，此时
工程地址 : https://github.com/tjfy1992/SpringBootQuartz
运行方法 Spring Boot工程已经集成了服务器。右键点击DemoApplication.java -> Run As -> Java Application即可运行工程。默认端口为8080，启动后在浏览器地址栏输入http://localhost:8080
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2023-08-24 08:09:46
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综述Spring Boot 能支持的最大并发量主要看其对内置服务器的设置。由于现在都使用的是springboot服务，配置文件中也没有配置相关参数，基本都是使用默认的线程配置。springboot内置了tomcat Jetty和Undertow服务器Spring Boot启动程序通常使用Tomcat作为默认的嵌入式服务器。如果需要更改 - 您可以排除Tomcat依赖项并改为包含Jetty或Unde
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2023-09-08 15:13:43
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ES2020新特性一、Promise.allSettledPromise.all 具有并发执行异步任务的能力，但最大的问题就是只要有一个任务出现异常(reject)，所有的任务都会直接走异常reject状态，走catch回调； Promise.allSettled 如果并发任务中，无论一个任务正常或者异常，都会返回对应的的状态（fulfilled 或者 rejected）与结果（业务value 或
一、AB压力测试工具（ApacheBench）1. 安装linux安装yum -y install httpd-toolswindos安装// 下载Apache软件(ab软件不单独更新，而是独立集成到Apache)
download https://de.apachehaus.com/downloads/httpd-2.4.39-o102s-x64-vc14.zip
// 打开压缩包
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环境：spring boot2.0（redis+Druid）+Jmeter+jdk1.8+myexlipse高并发：单机环境下能充分利用cpu和io设备的综合利用率就算是高并发。比如4核8G机器单机（我的笔记本）一般1000QPS等。比如吞吐量与响应时间达到平衡。性能测试中不只关注并发数，尤其是单接口性能测试的时候，更多关注吞吐量、响应时间等指标来评估服务端性能。 奔着这个目标，开始测试 首先在J
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2023-09-03 15:17:09
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1.管道chan吞吐极限10,000,000，单次Put,Get耗时大约100ns/op，无论是采用单Go程，还是多Go程并发(并发数:100, 10000, 100000)，耗时均没有变化，Go内核这对chan进行优化。解决之道：在系统设计时，避免使用管道chan传递主业务数据，避免将业务流程处理流程分割到对个Go程中执行，这样做减少chan传输耗时，和Go程调度耗时，性能会有很大的提升。案例分
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2023-10-26 19:29:20
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Spring Boot应用支持的最大并发量是多少？
Spring Boot 能支持的最大并发量主要看其对Tomcat的设置，可以在配置文件中对其进行更改。当在配置文件中敲出max后提示值就是它的默认值。
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2023-05-20 19:21:18
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性JVM调优Java程序性能优化TomcatMysqlSpring IOCSpring AOPSpring MVCSpring 5新特性Mybatis 分布式架构架构核心服务层技术架构关键技术设施分布式消息通讯 异步于MQ分布式缓存RedisMemcachedMongoDB数据存储高并发分流技术Nginx分布式解决方案 应用框架源码解读
先来看查询的sql 语句： select id, t1,t2 from t_table where id in(232922924); 以上查询语句造成数据库的运行线程高，导致页面响应比较缓慢。那么需要从哪些方面来优化查询sql呢？ 一般优化s
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2023-06-25 14:37:50
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httpd 并发性能测试
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精选
2014-07-04 15:28:23
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## Redis的并发性能
Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，被广泛应用于缓存、消息队列、实时分析等场景中。它使用简单且高效的键值存储方式，支持多种数据类型，并且具备良好的并发性能。
在处理大量并发请求时，Redis的性能表现出色。它通过单线程的方式处理客户端请求，并使用事件驱动的机制实现非阻塞的IO操作。这种设计使得Redis能够高效地处理大量的并发请求，并具备较低的延迟。
为了
原创
2023-07-27 02:23:33
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# Redisson高并发性能
## 引言
Redisson是一个基于Redis协议的Java驻留程序，提供了许多分布式和并发工具，使Java开发人员可以更轻松地使用Redis。在高并发场景下，Redisson可以帮助我们实现高效的数据访问和操作。
本文将介绍Redisson的高并发性能，并提供相应的代码示例。
## Redisson简介
Redisson是一个开源的Java Redis
原创
2023-09-13 05:44:09
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前言B+树是1970年Rudolf Bayer教授在《Organization and Maintenance of Large Ordered Indices》一文中提出的[1]。它采用多叉树结构，降低了索引结构的深度，避免传统二叉树结构中绝大部分的随机访问操作，从而有效减少了磁盘磁头的寻道次数，降低了外存访问延迟对性能的影响。它保证树节点中键值对的有序性，从而控制search/insert/d
### java ScriptEngine并发性能实现流程
本文将介绍如何实现Java ScriptEngine的并发性能，并帮助刚入行的小白快速掌握这一技能。首先，让我们通过表格展示整个实现流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建并发性测试环境 |
| 步骤二 | 加载JavaScript代码 |
| 步骤三 | 执行JavaScript代码 |
并发容器专门为并发而生的，最常用的就是ConcurrentHashMap、BlockingQueue了，这两个并发容器是我们比较常用的，前者取代同步Map提供了很好的并发性，后者提供了一种生产者与消费者模式的队列，ConcurrentHashMap官方介绍说了，它并没有提供在Map上加锁独占访问，这说明什么？这说明它在原子性上是没有保障的，但是它在内存可见性上是完全保证的，也就说如果你需要使用独立
高并发是我们现在老生常谈的内容了，这里我们以秒杀为例，来聊聊怎么应对大并发。一、秒杀带来的问题在高并发秒杀的情况下，一般会有以下问题：1、高并发比较火热的秒杀在线人数都是10w起的，如此之高的在线人数对于网站架构从前到后都是一种考验。2、超卖任何商品都会有数量上限，如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上限，这是每个抢购活动都要面临的难题。二、解决办法每当我们提到高并发时总会想到这几种解
并发问题出现的原因，如何解决？原因：为了平衡CPU、内存、I/O 设备的速度差异CPU 增加了缓存，以均衡与内存的速度差异（缓存与主存数据可能不一致）-- 可见性问题操作系统增加了进程、线程，以分时复用 CPU，进而均衡 CPU 与 I/O 设备的速度差异（多线程切换，非原子操作被拆分执行）-- 原子性问题编译程序优化指令执行次序，使得缓存能够得到更加合理地利用。-- 有序性问题原子性： Java
mysql insert 并发性能优化
作为一名经验丰富的开发者，我将教给你如何实现“mysql insert 并发性能”。首先，让我们了解整个流程，并给出每一步需要做什么。
流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 连接数据库
连接数据库 --> 开启事务
开启事务 --> 插入数据
插入数据 --
原创
2023-09-25 00:00:06
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Spring Cloud Netfix 项目： 使用 Hystrix 实现 服务限流、降级、熔断-服务消费方 一、简介 Spring Cloud Netfix 项目： 使用 Hystrix 实现 服务限流、降级、熔断-服务消费方资料：https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki/Configuration1）配置pom依赖 &
