01、背景工作中遇到项目使用Disruptor做消息队列,对你没看错,不是Kafka,也不是rabbitmq;Disruptor有个最大的优点就是快,还有一点它是开源的哦,下面做个简单的记录.02、Disruptor介绍Disruptor 是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列，研发的初衷是解决内存队列的延迟问题（在性能测试中发现竟然与I/O操作处于同样的数量级）。基于 Disruptor
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2024-04-01 01:43:08
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SpringMVC是单例的，高并发情况下，如何保证性能的？ 按照传统经验，如果某个对象是非线程安全的，在多线程环境下，对对象的访问必须采用synchronized进行线程同步。但Spring的DAO模板类并未采用线程同步机制，因为线程同步限制了并发访问，会带来很大的性能损失。此外，通过代码同步解决性能安全问题挑战性很大，可能会增强好几倍的实现难度。那模板类究竟仰丈何种魔法神功
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2024-01-11 13:18:00
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一、Eureka的高可用性 Eureka下面的服务实例默认每隔30秒会发送一个HTTP心跳给Eureka，来告诉Eureka服务还活着，每个服务实例每隔30秒也会通过HTTP请求向Eureka获取服务列表，这就相当于一个服务实例一分钟会与Eureka进行四次请求，当服务实例多了以后，就要考虑Eureka的压力，如果我们有1000个服务实例，一分钟就会有4000次请求，平均每秒70次请求，不过Eu
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2024-03-25 20:55:38
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高并发实时后台服务设计杂谈摘要：不管是双十一剁手节还是新年微信红包，此时此刻都离不开一个可靠和稳定后台服务，针对高并发（每秒上万的QPS），低延迟（毫秒级应答）的业务场景，后台架构的设计对业务的成败以及用户体验起到了至关重要的作用。根据No Silver Bullet理论，在软件工程里是没有万能的终极武器，只有将各种方法综合运用才是王道。本文根据作者的经验总结一些可参考的实时高并发后台架构解决方案
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2023-10-01 17:15:16
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1、背景在当前这个快速开发的环境下，很多时候我们的应用都是测试好好的，正式环境并发一高就一团糟。不了解并发相关参数，看不懂压测报告，是很多程序猿的基本状态。本文重点分享长事务以及长连接导致的并发排查和优化思路和示例。长事务会导致长连接，长连接未必是因为长事务，因果关系先搞清楚。主要相关技术：SpringBoot： 2.5.12mybatis-spring-boot-starter： 2.1.2dr
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2023-07-07 23:37:09
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最近在项目上线使用过程中使用SqlServer的时候发现在高并发情况下，频繁更新和频繁查询引发死锁。通常我们知道如果两个事务同时对一个表进行插入或修改数据，会发生在请求对表的X锁时，已经被对方持有了。由于得不到锁，后面的Commit无法执行，这样双方开始死锁。但是select语句和update语句同时执行，怎么会发生死锁呢？看完下面的分析，你会明白的…首先看到代码中使用的查询的方法Select&
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2023-09-28 10:04:10
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# Python 高并发 Server 的设计与实现
在现代网络应用中，高并发性能是服务器设计的重要目标之一，特别是在面对大量用户请求时。Python作为一门易于学习和使用的语言，尤其适合快速开发各种网络应用。本文将探讨如何使用Python实现高并发服务器，并举例说明实现方法。
## 什么是高并发？
高并发指的是系统在单位时间内能够处理大量并发请求的能力。在一个高并发环境中，服务器需要能够同
# SQL Server高并发处理
在现代的Web应用中，高并发是一个常见的问题。当多个用户同时访问一个数据库时，数据库系统需要能够有效地处理大量的并发请求，以确保系统的性能和稳定性。SQL Server作为一种流行的关系型数据库管理系统，在处理高并发时也有一套相应的解决方案。
## 1. 并发控制原则
在处理高并发时，我们需要考虑以下几个并发控制原则：
- 互斥性：确保同一时刻只有一个事
原创
2024-06-19 06:30:51
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在一次使用SpringCloud Gateway做网关时，向网关发出URL请求，结果网关在路由时报错：java.lang.IllegalStateException: Invalid host: lb://ORDER_SERVICE根据报错堆栈信息，找到抛异常的代码在RouteToRequestUrlFilter文件的filter方法：1 public Mono<Void> filte
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2024-10-10 10:18:28
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0、ActiveMQ 的安装演示环境： Centos7、jdk8、activemq5.15.8下载地址： http://activemq.apache.org/activemq-5158-release.html 创建目录：mkdir /usr/local/activemq/解压： tar -zxvf apache-activemq-5.15.8-bin.tar.gz -C /usr/l
首先，事物的使用可以使我们极大的避免出现逻辑处理失败导致的脏数据等问题。事务是逻辑处理原子性的保证手段，他有最重要的两个特性，分别是事务的传播级别和数据隔离级别。1、传播级别定义的是事务的控制范围。2、隔离级别定义的是事务在数据库读写方面的控制范围。一、事务的传播级别：（1）、 PROPAGATION_REQUIRED ，默认的spring事务传播级别，使用该级别的特点是，
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2024-03-19 15:03:41
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首先，叙述一下当前面临的问题所在。当前系统通过接口调用其他系统的数据，返回的数据达到10万级，然后将这批数据插入到oracle数据库。怎样尽可能提高这一过程的效率？大致从两个时间节点来优化：一个节点是优化接口之间调用的响应速度，可以项目之间使用集群，实现负载均衡。接口拿到数据后可以暂存到Redis或kafka再者是MQ队列中，以提高接口直接的相率。当然了如果项目团队允许，分布式的Hbase也是个不
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2024-05-10 11:13:19
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秒杀系统的系统架构本节分多个维度介绍crazy-springcloud开发脚手架的架构，包括分层架构、限流架构、分布式锁架构、削峰的架构。秒杀的分层架构从分层的角度来说，秒杀系统架构可以分成3层，大致如下：（1）客户端：负责内容提速和交互控制。（2）接入层：负责认证、负载均衡、限流。（3）业务层：负责保障秒杀数据的一致性。1.客户端负责内容提速和交互控制客户端需要完成秒杀商品的静态化展示。无论是在
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2024-07-01 19:02:02
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系统介绍本系统是使用SpringBoot开发的高并发限时抢购秒杀系统，除了实现基本的登录、查看商品列表、秒杀、下单等功能，项目中还针对高并发情况实现了系统缓存、降级和限流。 开发工具IntelliJ IDEA + Navicat + Sublime Text3 + Git + Chrome 压测工具JMeter 开发技术前端技术 ：Bootstrap + jQuery + Thymeleaf后端技
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2023-12-13 03:01:09
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场景：订票系统，多用户同时抢购某一趟列车的车票，同时操作数据库。 并发操作带来的数据不一致性包括1）丢失修改（lost update）
2）不可重复读（non-repeatable read）
3）脏读（dirty read）并发控制类型：**1. 悲观并发控制：**用到锁来保护数据。用于锁消耗低于回滚事务的成本环境中；**2. 乐观并发控制：**并发过程中不产生锁，读取数据后
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2023-11-27 13:48:56
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1.Spring Aearw： Spring的依赖注入的最大亮点就是你所有的Bean对Spring容器的存在时没有意识的。但是在实际项目中，你不可避免的要用到Spring容器本身的功能资源，这时你的Bean必须要意识到Spring容器的存在，才能调用Spring所提供的资源，这就是所谓的Spring Aware。 2.多线程：
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2024-03-01 20:27:32
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（17）SpringBoot 2.X 高并发秒杀系统总结1.系统介绍2.开发环境和工具3.开发技术4.秒杀优化方向5.项目亮点5.1 使用分布式Seesion，可以实现让多台服务器同时可以响应。5.2 使用redis做缓存提高访问速度和并发量，减少数据库压力，利用内存标记减少redis的访问5.3 使用页面静态化，加快用户访问速度，提高QPS，缓存页面至浏览器，前后端分离降低服务器压力5.4 使
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2023-10-19 13:21:36
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spring中的并发访问题：我们知道在一般情况下，只有无状态的Bean才可以在多线程环境下共享，在Spring中，绝大部分Bean都可以声明为singleton作用域。那么对于有状态的bean呢？Spring对一些(如RequestContextHolder、TransactionSynchronizationManager、LocaleContextHolder等)中非线程安全状态的bean采用
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2024-05-15 11:19:10
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文章目录价值连城：2021春招月薪过5万 面试题 系列万字长文： 疯狂创客圈 springCloud 高并发系列前言Springcloud的性能问题Servlet 容器 优化Zuul配置 优化Feign 配置优化hystrix配置 优化ribbon 优化 价值连城：2021春招月薪过5万 面试题 系列万字长文： 疯狂创客圈 springCloud 高并发系列springCloud 高质量 博文
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2023-12-29 23:26:28
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高并发下的耗时操作高并发下，就是请求在一个时间点比较多时，很多写的请求打过来时，你的服务器承受很大的压力，当你的一个请求处理时间长时，这些请求将会把你的服务器线程耗尽，即你的主线程池里的线程将不会再有空闲状态的，再打过来的请求，将会是502了。请求流程图 http1 http2 http3
thread1 thread2 thread3 解决方案使用 DeferredResult 来实现异
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2024-06-28 20:29:14
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