简介你是否还在为某些接口业务复杂、响应速度慢、并发量上不去而苦恼，今天给大家推荐一些小技巧，如何对复杂业务进行拆分、解耦。面对高并发可以记住这五点：1、异步，削峰填谷；2、缓存，缓存相对稳定高频热点数据，降低执行业务逻辑的性能开销；3、并行，缩短业务响应时间；4、优化你的业务代码，高效执行业务逻辑；5、限流和降级，保护你的核心服务在高并发下能正常工作。本文将介绍如何缩短API接口的响应时间、提升系
1、集群 一组共同工作的服务群体，每个服务实体都具有完整的业务功能 特性：可扩展性：新的业务可动态添加到集群中。
SpringBoot + Redis + RabbitMQ 实现高并发限时秒杀1、安装RabbitMQdocker安装：windows安装：2、安装Redisdocker安装：windows安装：springboot整合redis：3、安装Jmeter测试工具windows安装：4、数据库设计4、1 商品库存表：stock表CREATE TABLE `stock` (
`id` varchar
解决redis高并发问题的几种思路1：布隆过滤器首先，布隆过滤器能解决绝大部分恶意攻击的请求，比如我们数据库中的id通常都设为自增的，是有一定范围大小的，如果有黑客恶意用数据库中没有的id一直访问我们的数据库，这就会给数据库造成很大的压力，为了解决这个bug，去我们可以使用布隆过滤器来过滤大部分恶意请求。1.1 实现原理布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个
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2023-08-30 13:12:05
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说明：仅仅是自己的一些观点和思考，如有问题欢迎指正文中【】内提到的spring boot starter是自己封装的，地址：https://gitee.com/itopener/springboot解耦神器：MQMQ是分布式架构中的解耦神器，应用非常普遍。有些分布式事务也是利用MQ来做的。由于其高吞吐量，在一些业务比较复杂的情况，可以先做基本的数据验证，然后将数据放入MQ，由消费者异步去处理后续的
后台结构设计所用技术：redis缓存，rabbitMQ消息中间件设计思路 1.系统初始化，从数据库把秒杀商品库存数量和商品的开始和结束的时间加载到redis；redis设置时确保每种商品的Key唯一； 2.进入秒杀页面前进行登陆判断：登陆成功后设置cookie，生成一个随机数TOKEN，保存在cookie中，并保存在redis中。进入秒杀页面前从redis取值，进行判断； 3.进入秒杀页面后，根据
Java高并发的常见应对方案一、关于并发我们说的高并发是什么？在互联网时代，高并发，通常是指，在某个时间点，有很多个访问同时到来。高并发，通常关心的系统指标与业务指标？QPS：每秒钟查询量，广义的，通常指指每秒请求数响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间，例如：系统处理一个HTTP请求需要100ms，这个100ms就是系统的响应时间带宽：计算带宽大小需关注两个指标，峰值流量和页面的平均大小PV：
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2023-09-11 11:05:48
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所谓高并发指的是：在同时或极短时间内，有大量的请求到达服务端，每个请求都需要服务端耗费资源进行处理，并做出相应的反馈。
常用的高并发处理的思路与手段
从服务端视角看高并发
服务端处理请求需要耗费服务端的资源，比如能同时开启的进程数、能同时运行的线程数、网络连接数、cpu、I/O、内存等等，由于服务端资源是有限的，那么服务端能同时处理的请求也是有限的。高并发问题的本质就是：资源的有限性
高并
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2021-06-23 22:39:17
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nginx进程数，建议依照cpu数目来指定。一般为它的倍数。 为每一个进程分配cpu，上例中将8个进程分配到8个cpu，当然能够写多个，或者将一个进程分配到多个cpu。 这个指令是指当一个nginx进程打开的最多文件描写叙述符数目，理论值应该是最多打开文件数（ulimit -n）与nginx进程数相
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2016-03-13 11:25:00
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内容概述：认识组件化注册组件组件其他补充组件数据存放父子组件通信父级向子级传递子级向父级传递插槽 slot组件化======================================================================认识组件化我们将一个完整的页面分成很多个组件：每个组件都用于实现页面的一个功能块而每一个组件又可以进行细分Vue 组件化思想：组件化是 Vue.js
场景：假设现在是一个电商网站，今天要举办活动，有10个商品低价销售，但是会来抢购的人会特别多，最后只有十个人可以成功的买到商品 明确2个问题1.访问量：抢票时间断用户访问量2.并发：1秒内请求量 技术点:1、Web前端优化 1.1、合并资源 1.2、分离静态资源到独立域名（防止Cookie污染）&nbs
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2023-08-14 11:41:23
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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
高并发（High Concurrency）是指系统运行过程中的一种“短时间内遇到大量操作请求”的情况，主要发生在web系统集中大量访问收到大量请求，例如淘宝双十一、京东618类的活动。该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作（对资源的请求、数据库的操作等）。高并发相关常用的一些指标有：响应时间、吞吐量、每秒查询率QPS、并发用户数。「响应时间」：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个ht
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2021-02-10 20:14:24
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# 使用Redis做消息队列应对高并发
随着互联网应用的不断发展，高并发场景下的数据处理问题变得越来越常见。为了解决这一问题，消息队列成为了一种常用的解决方案。消息队列可以将请求和处理分离，实现异步处理，提高系统的并发能力和可伸缩性。而Redis作为一种快速、高效的内存数据库，也可以用来作为消息队列的后端存储，为高并发场景提供支持。
## Redis做消息队列的优势
Redis作为内存数据库
高并发的常见应对方案
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2018-05-10 16:19:36
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近半个月过得很痛苦，主要是产品上线后，引来无数机器用户恶意攻击，不停的刷新产品各个服务入口，制造垃圾数据，消耗资源。他们
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2013-10-29 11:46:00
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在处理高并发的情况下，Kubernetes（简称K8S）是一个非常好的选择。Kubernetes是一个开源的容器编排引擎，可以自动管理容器的部署、扩展和运维，帮助应对高并发的挑战。在本篇文章中，我将向你介绍如何利用Kubernetes来应对高并发，让你了解整个流程并掌握每一步需要做的事情。
整个流程步骤如下表所示：
| 步骤 | 操作
千万级别，索引优化，SQL查询优化 这里有我之前写的一
原创
2022-10-09 17:33:17
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从总体上来看 1.首先需要解决网络带宽和Web请求的高并发，需要合理的加大服务器和带宽的投入，并且需要充分的利用系统中软件、硬件的缓存机制，将能缓存的内容都进行缓存存储，减少计算层和存储层的压力。2.其次需要对业务服务器和业务支撑服务器进行合理的分层，并且采用并行计算和分布式算法对大量计算进行处理，并且在开发的过程中需要采用Java SDK中并发包(Concurrency)进行编码实现。3.存储
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
