高并发处理的基本思路 1)从客户端看 ：尽量减少请求数量，比如：依靠客户端自身的缓存或处理能力；尽量减少对服务端资源的不必要耗费，比如：重复使用某些资源，如连接池客户端处理的基本原则就是：能不访问服务端就不要访问。2)从服务端看：增加资源供给，比如：更大的网络带宽，使用更高配置的服务器，使用高性能的Web服务器，使用高性能的数据库；请求分流，比如：使用集群,分布式的系统架构；应用优化，比如：使用更
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2023-10-17 08:24:13
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Android 常见的多线程设计一. Android 上层业务常见的多线程设计二. 一个播放器的多线程设计1. 视频播放器的原理图:2.播放器的多线程设计三. 总结 Android端的开发多线程并发编程其实并不是很复杂,因为大多数业务都比较简单,都是从服务器拉去数据,在UI上面进行渲染显示,再加上好多网络库内部都封装好了多线程的处理,我们直接使用就好了,但它的内部实现也比较简单 (线程池 +
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2023-09-01 10:25:14
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了解一点高并发性问题，比如一W人抢一张票时，如何保证票在没买走的情况下所有人都能看见这张票，显然是不能用同步机制，因为synchronize是锁同步一次只能一个人进行。这时候可以用到锁机制，采用乐观锁可以解决这个问题。乐观锁的简单意思是在不锁定表的情况下，利用业务的控制来解决并发问题，这样即保证数据
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2019-10-15 15:24:00
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对以下文章内容我要说明下，在财大气粗的互联网公司或为财大气粗的客户服务的不缺钱的主，请立即绕行，以下内容不适合您。
以下内容为客户计算资源紧缺，预算紧缺，无法通过增大带宽，增多服务器，购买各种高级服务的程序员们进行讨论。
谢谢
对于如何提高应用程序的性能（无论是互联网应用还是企业级应用）我的观点一直是考虑一个核心：IO处理。因为我认为目前的CPU的处理能力已经是非常高了，正常编写的在内存中
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2016-05-25 17:25:00
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1、并发1.1、并发与并行并行，parallel，同一时刻，执行不同任务，并且相互没有干扰；并发，concurrency，一段时间内，交替执行不同的任务；串行，一个任务执行完成后执行下一个任务；1.2、并发的解决方法“高并发模型”：例如早高峰的北京地铁，在同一时刻，需要处理大量任务，可以理解为高并发模型；解决方法：（1）队列，缓冲区：将任务排队，形成队列，先进先出，就解决了资源的使用问题；形成的队
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2023-08-08 08:26:18
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一、海量数据解决方案1、使用缓存，使用方式：使用程序直接保存到内存中。主要使用Map，尤其ConcurrentHashMap。使用缓存框架。常用的框架：Ehcache，Memcache，Redis等。最关键的问题是：什么时候创建缓存，以及其失效机制。对于空数据的缓冲：最好用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。2、数据库优化表结构优化。SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化。可记
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2023-08-29 13:50:18
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Node.js的特点前言简单理解单线程实现高并发原理：1、Nodejs与操作系统交互，我们在 Javascript 中调用的方法，最终都会通过 process.binding 传递到 C/C++ 层面，最终由他们来执行真正的操作。Node.js 即这样与操作系统进行互动。2、nodejs所谓的单线程，只是主线程是单线程，所有的网络请求或者异步任务都交给了内部的线程池去实现，本身只负责不断的往返调度
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2024-07-20 08:16:47
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本文是HttpClient的学习博客，RestTemplate是基于HttpClient的封装，feign可基于HttpClient进行网络通信。 那么作为较底层的客户端网络编程框架，该怎么配置使其能高可用，高并发，可支持Https协议呢？通读本文也许你会有答案或者启发。 本文是Maven项目，基于Spring，在本Demo中使用了更方便的SpringBoot。 以后随着理解HttpCl
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2023-08-02 21:20:49
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前言今天我们来说说Redis为什么高性能？如何做高可用？Redis为什么这么快？Redis是单线程的，避免了多线程的上下文切换和并发控制开销；Redis大部分操作时基于内存，读写数据不需要磁盘I/O，所以速度非常快；Redis采用了I/O多路复用机制，提高了网络I/O并发性；Redis提供高效的数据结构，如跳跃表、哈希表等；缓存雪崩我们首先看下这个正常的缓存流程是怎样的？如下图所示：可以看到，首先
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2024-05-18 18:33:48
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一，高并发的理解 1.概念：就是短时间内遇到大量操作请求，导致站点服务器/db服务器资源被占满甚至严重时直接导致宕 2.影响：没有做高并发预处理的系统会给用户很差的体验感； 3.系统好坏的衡量：衡量一个系统的好坏，除了业务外，还有就是系统的吞吐量（单位时间内处理的请求数）-----QPS（每秒钟能处理的请求数）和响应时间二，区
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2023-05-30 14:05:42
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1. 解决高并发问题的方案多线程：一台服务器上运行多个线程，解决的重点是怎样提高单个服务器内存、cpu等资源的使用率问题
分布式：一个讹误拆分成多个子业务，部署在不同的服务器上，解决的重点是业务在多台服务器高效协同运行的问题
集群：同一个业务，部署在多个服务器上，指的是系统对多硬件的组合使用方式
DMQ：分布式消息队列，具体内容详见和2. 线程间的资源共享为了实现不同线程间资源共享的问题，有如下几
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2024-05-13 16:00:21
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java处理高并发的方法：1、优化代码，减少不必要的资源浪费；2、把图片与页面进行分离，将图片放到独立的图片服器；3、使用缓存，可以大量减少与数据库的交互，提高性能；4、使用数据库集群；5、进行DB优化；6、硬件上做到负载均衡等等。java处理高并发的方法：1、从最基础的地方做起，优化我们写的代码，减少不必要的资源浪费。a、避免频繁的使用new对象，对于整个应用只需要存在一个实例的类，我们可以使用
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2023-08-16 04:39:43
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1、尽量使用函数参数的方式传递信息。协程间少使用共享数据结构（尤其是会变化的全局变量）2、使用支持并发的go数据结构比如sync.Map，sync.Once，sync.Map使用要注意几点： 添加不要先查找再添加（查找和添加间数据可能已经并发修改），如下操作是有问题的val, ok := eMap.Find(key)
if ok {
//旧数据
return
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2024-09-17 16:26:51
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秒杀优化目标高并发，应用框架 ：Redis+消息队列+Lua秒杀主要由两步逻辑组成扣减库存下单优化步骤consul缓存优化， 优化网络IO 各个微服务节点缓存后，不需要每次请再去发现服务节点 注意 当服务实例启动时，，当服务实例关闭时，及时更新缓存 。redis缓存方式扣减库存 redis缓存操作较快，然后异步批量更新库存CAP消息队列异步下单 应用CAP框架异步发送下单消息，订单微服务订阅消息批
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2023-09-27 13:03:29
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这里写目录标题前言具体方式概念讲解主从同步复制有以下几种方式：MySQL实现主从复制、读写分离流程 前言对于高并发情况，我们一般会加入负载均衡（Nginx），将请求分发到分布式服务上，从而减轻各个服务器的压力。但是，因为所有的操作归根结底都是CRUD，所以也可以考虑下从数据库的角度进行解决。具体方式数据库实现分库分表 （也就是常说的主从同步、读写分离）概念讲解读写分离： 主（master）实现写
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2023-06-23 15:45:44
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一,独角兽
Gunicorn 服务器作为wsgi app的容器, 采用 pre-fork 模型中有一个管理进程以及几个的工作进程。master 管理多个 slave 进程
创建slave进程,监听事件:
1, 根据定义的 work数量 创建多个 work 进程
2, 在worker.init_p
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2023-07-28 00:43:55
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学习ASP.NET Core Razor 编程系列目录学习ASP.NET Core Razor 编程系列一学习ASP.NET Core Razor 编程系列二——添加一个实体 学习ASP.NET Core Razor 编程系列三——创建数据表及创建项目基本页面学习ASP.NET Core Razor 编程系列四——Asp.Net Core Razor列表模板页面学习ASP.N
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2023-11-21 23:42:24
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Reference[1] https://zhuanlan.zhihu.com/p/38969245方法1：对单个数据的更新，可以使用CAS（Compare-and-Swap）指令。 伙计们的操作变成下面这个过程：伙计A看了下总账户余额是1200，然后记住这个数字，回来计算1200+50=1250，回去修改，一看总账户余额还是1200，于是成功修改为1250； 伙计B
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2023-12-09 21:34:12
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高并发处理大致可以从十个方面考虑：1、从最基础的地方做起，优化我们写的代码，简绍不必要的资源浪费。a、避免频繁的使用new对象，对于整个应用只需要存在一个实例的类，我们可以使用单例模式，对于String连接操作，使用StringBuffer或StringBuilder，
对于工具类可以通过静态方法来访问。
b、避免使用错误的方式，尽量不用instanceof做条件判断。使用java中效率高的
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2024-03-28 13:33:57
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处理高并发 六种方法1：系统拆分将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。2：缓存大部分的高并发场景，都是读多写少，那你完全可以在数据库和缓存里都写一份，然后读的时候大量走缓存不就得了。毕竟人家redis轻轻松松单机几万的并发啊。没问题的。所以你可以考的虑考虑你的项目里，那些承载主要请求读场景，怎么用缓存来抗高并发
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2024-04-30 20:15:12
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