今天无意中看见了这位兄弟的文章 通过请求队列的方式来缓解高并发抢购（初探） 但文章最后说并发超过500 就会出现超发，看了下代码，的确有这个问题 抽空简单完善了下，经压力测试后发现暂无超发现象， 下面为我的代码...，但是效率会降低很多，毕竟每个请求都要去上锁开锁 如果这里不要锁，进入请求队列的请求会超过我们设定的个数，但不会多太多； 其实这里应该不用锁，应该快速的响应大多数不能进入请求队列用户的请求，已经进入请求队列的请求在后续处理的时候还会进行业务判断的...欢迎指正 由于是在windows下测试，并发高了就报错 java.net.BindException: Address already in use 这个初看上去很像端口被占用，其实是因为已经完成请求的...感谢你的提问 说下处理逻辑：1.进入了请求队列，就有可能被请求到，而且这里是异步，就是说请求收到ok了，但后台逻辑完全可能还没处理 所以，在接收到OK后，前端应该发起一个类似倒计时页面，...提示系统正常处理中，同时隔一定时间去后台确认是否处理完成以及状态 当获取到的状态为完成且成功时，跳转到下一步如付款操作界面，现在很多秒杀系统都是这么处理的 我的博客即将搬运同步至腾讯云+
解决方案 ❇ 高性能的实践方案 ❇ 高可用的实践方案 ❇ 高扩展的实践方案 插播一条: 对吞吐量（TPS）、QPS、并发数、响应时间（RT）几个概念做下了解 吞吐量 QPS（每秒查询率） 并发数...2、多级缓存，包括静态数据使用CDN、本地缓存、分布式缓存等，以及对缓存场景中的热点key、缓存穿透、缓存并发、数据一致性等问题的处理。 3、分库分表和索引优化，以及借助搜索引擎解决复杂查询问题。...高可用的方案主要从冗余、取舍、系统运维3个方向考虑，同时需要有配套的值班机制和故障处理流程，当出现线上问题时，可及时跟进处理。...---- 插播一条: 对吞吐量（TPS）、QPS、并发数、响应时间（RT）几个概念做下了解 吞吐量 吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量。...这是因为处理每个请求需要用到很多资源，由于每个请求的处理过程中有许多步骤难以并发执行，这导致在具体的一个时间点，所占资源往往并不多。
另外家里还有一本《高可用MySQL》，这都是以前在 CSDN 写作时送的书。前前后后大概 40 多本，之前搬家还扔掉一些，可惜了。。。 我们都知道，在 MySQL 中有非常多的锁。...这些锁在处理数据时，往往会降低 MySQL 系统的并发处理能力。最早的数据库系统，只有读读之间可以并发，读写，写读，写写都要阻塞。...引入多版本之后，只有写写之间相互阻塞，其他三种操作都可以并行，这样大幅度提高了InnoDB的并发度。多版本处理技术也就是我们今天要说的 MVCC。...其实程序世界里的很多东西都是类似的，如果你看过《UNIX网络编程》你会发现，Java 中的并发编程模型其实也都是参考操作系统底层中的一些并发编程模型。 大道至简，我想起了我前面有文章中写过这些话。...MVCC 在 MySQL 默认事务隔离级别下的多版本处理逻辑如下： SELECT 时，读取创建版本号当前事务版本号。
php高并发处理 处理方法 （1）应用程序与静态资源的分离 在专用服务器上放置静态资源(js,css，图片等)。 （2）页面缓存 使用由应用程序生成的页面缓存，可以节省大量cpu资源。...将不同的业务分散到不同的服务器上，处理一个请求可能需要多个服务器，这样就可以提高一个请求的处理速度。并将其划分为静态资源集群和应用集群。后一种方法比较复杂，常常需要考虑session同步。...CDN的服务器分布在全国各地，收到请求之后，就会向最合适的CDN服务器节点分配请求以获得数据。它的每个CDN节点都是页面缓存服务器。 随着科技的进步，我们在处理一些访问时产生了新的名词，即高并发。...一般来说，如果一个时间段有很多人访问，服务器肯定是有很大的压力的。 说明 网络时代的并发，高并发通常指的是并发访问。也就是说，在某一时刻，有多少次来访同时到来。...以上就是php高并发处理的方法，在面对具体的问题时，我们可以分为不同的情况进行选择，大家学会后也可以尝试下相关的用法。
先来熟悉几个关于高并发的关键参数！ QPS:每秒处理的请求数量！ 响应时间:处理一个请求需要的时间！ 吞吐量:单位时间内的处理请求数量！ 最大并发数:同一时间能支持的最大请求数！...一般来说有下面这些常规办法: 1，更多的静态资源:将代码中的大量枚举（容器加载时写入map，放入本地缓存），数据库中的定义表（定时任务放入缓存），固定配置，HTML文件等静态化处理，缓存起来！...3，优化代码:尽量避免多层循环，避免多次访问数据库，使用多线程提高cpu使用率和执行速度，使用java8的流式处理和并行处理提高速度！...速度相当之快，使用八库1024表，可以满足数据库一秒数百万的并发！同时可以开启缓存，写入存储过程等加快访问时间！...6，负载均衡:使用nginx等负载均衡中间件，将请求分布到不同的机器上，避免单个应用持续的处理引起血崩！
分析：当多个线程访问myThread的run方法时，以排队的方式进行处理（这里排对是按照CPU分配的先后顺序而定的），一个线程想要执行synchronized修饰的方法里的代码：1 尝试获得锁 2 如果拿到锁...但是同一对象属性的修改不会影响锁的情况，比如下面代码的lock现在是一个带属性的对象，如果改变该对象的属性，结果还是t1结束后t2才会开始。...，线程在每次使用变量的时候，都会读取变量修改后的值。...在Java语言中，++i和i++操作并不是线程安全的，在使用的时候，不可避免的会用到synchronized关键字。而AtomicInteger则通过一种线程安全的加减操作接口。...并发类容器 ? ? ? 并发Queue: ? ? ? Futuer模式 ? ? Master-Worker模式 ?
前言 今天看见有人聊目前系统有2亿的PV，该如何优化？当我看到这个话题的时候，突然在想自己工作中也遇到了不少高并发的场景了，所以即兴发挥，在这里简单总结和分享下服务端相关，欢迎指正和补充。...正文 读操作 关于读，我们一般遵循如下优先级： 优先级 技术方案 说明 示例 最高 尽可能静态化 对实时性要求不高的数据，尽可能全走CDN 例如获取基础商品信息 高 就近使用内存 优先级服务器内存、远程内存服务...百分比流量拒绝(随机、没有先到先得不够公平) 简单 原子操作限流(优先级使用服务器内存、其次远程内存服务) 稍麻烦 队列限流(先到先得，公平) 服务稳定性 在高并发的场景，有时候为了保证核心业务的正常进行...武器 “工欲善其事，必先利其器”，处理高并发我们当然少不了好的武器。...以下是高并发“三剑客”： 技术名词 说明 异步 例如nodejs，层层回调似灾难(Promise也是很臃肿的链式代码) epoll IO多路复用，nginx/redis方案 协程 轻量，用户态调度高并发能力
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 众所周知现在连市场卖菜的大妈都快知道高并发了，哈哈，那么我们生活中是否接触过高并发呢。当然了哈哈，比如你给你女朋友抢秒杀的化妆品什么的了。...秒杀最棘手的问题就是解决并发带来的问题。下面我们一起聊聊喽。 首先我们来说下问题：秒杀高并发带来的最大问题，就是库存超卖。...而秒杀问题就是请求量大并发高。那怎么办？继续看小老弟说咯。...哈哈我就是要和你说高并发下这种情况出现很正常。所以呢，我们要防止，怎么防止呢？...这也就是江湖中传闻的江湖秘诀，双重校验锁，哈哈，其实关于秒杀啊高并发的问题还有很多，这类问题每一行代码都是要考虑很多情况的，希望我再这里能给大家一个抛砖引玉的作用。
一：高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。 ...二：高并发高负载网站的系统架构之HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是...，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这 部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求高并发。...五：高并发高负载网站的系统架构之数据库集群和库表散列 大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，...在很长一段时间里，甲骨文都以其实时应用集群技术(Real Application Cluster，RAC)统治着集群数据库市场 六：高并发高负载网站的系统架构之缓存 缓存一词搞技术的都接触过
问题：一件商品只有100个库存，现在有1000或者更多的用户来购买，每个用户计划同时购买1个到几个不等商品。如何保证库存在高并发的场景下是安全的。...同一个用户或者多个用户同时抢购一个商品的时候，我们如何做到并发安全减扣库存？...； 强制把处理请求串行化，缺点并发不高 ，处理比较慢，不适合抢购等方案 。 用户体验也不好，明明看到库存是充足的，就是强不到。 相比方案2减轻了数据库的压力。...方法4 ： 可以保证库存安全，满足高并发处理，但是相对复杂一点。...并且需要 回加刚刚减去的库存数量，否则会导致刚才减扣的数量 一直买不出去。数据库与缓存的库存不一致。 次方法可以满足 高并抢购等一些方案，真正减扣库存和下单可以异步执行。
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。...高并发大多的瓶颈在后台，在存储mysql的正常的优化方案如下： （1）代码中sql语句优化 （2）数据库字段优化，索引优化 （3）加缓存，redis/memcache等 （4）主从，读写分离 （5）分区表...缓存通常来说主要为了提高接口处理速度，降低并发带来的db压力以及由此产生的其他问题。 4、分区不是分表，结果还是一张表，只不过把存放的数据文件分成了多个小块。...6、水平拆，水平拆分的主要目的是提升单表并发读写能力(压力分散到各个分表中)和磁盘IO性能(一个非常大的.MYD文件分摊到各个小表的.MYD文件中)。...如果没有千万级以上数据，为什么要拆，仅对单表做做优化也是可以的；再如果没有太大的并发量，分区表也一般能够满足。所以，一般情况下，水平拆分是最后的选择，在设计时还是需要一步一步走。
增加服务器，提升服务器性能； nginx负载均衡； php、html静态化； 优化mysql，优化索引，mysql查询缓存； 引入redis、memcache；...
作者：Mr.peter 原文： http://www.cnblogs.com/peteremperor/p/7341640.html 一、大规模并发带来的挑战 在过去的工作中，我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能...高并发的挑战：一定要“快” 我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS（Query Per Second，每秒处理请求数），解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。...我们的系统似乎很强大，1秒钟可以处理完10万的请求，5w/s的秒杀似乎是“纸老虎”哈。实际情况，当然没有这么理想。在高并发的实际场景下，机器都处于高负载的状态，在这个时候平均响应时间会被大大增加。...这是个非常简单的逻辑，但是，在高并发的场景下，存在深深的漏洞。...四、小结 互联网正在高速发展，使用互联网服务的用户越多，高并发的场景也变得越来越多。电商秒杀和抢购，是两个比较典型的互联网高并发场景。
在MySQL5.6开始提供了online ddl功能，允许一些DDL语句和DML语句并发，在当前5.7版本对online ddl又有了增强，这使得大部分DDL操作可以在线进行。...总结：通过这个例子我们对元数据锁和online ddl有了一个基本的认识，如果我们在业务开发过程中有在线修改表结构的需求，可以参考以下方案： 1、尽量在业务量小的时间段进行； 2、查看官方文档，确认要做的表修改可以和...DML并发，不会阻塞线上业务； 3、推荐使用percona公司的pt-online-schema-change工具，该工具被官方的online ddl更为强大，它的基本原理是：通过insert… select...二、死锁问题的分析 在线上环境下死锁的问题偶有发生，死锁是因为两个或多个事务相互等待对方释放锁，导致事务永远无法终止的情况（事务结束才能释放持有的锁）。...如果我们业务开发中遇到锁等待，不仅会影响性能，还会给你的业务流程提出挑战，因为你的业务端需要对锁等待的情况做适应的逻辑处理，是重试操作还是回滚事务。
也就是说相同的业务单号，认为是同一笔业务。使用这个唯一的业务单号来确保，后面多次的相同的业务单号的处理逻辑和执行效果是一致的。...下面以支付为例，在不考虑并发的情况下，实现幂等很简单：①先查询一下订单是否已经支付过，②如果已经支付过，则返回支付成功；如果没有支付，进行支付流程，修改订单状态为‘已支付’。...防重复提交策略 上述的保证幂等方案是分成两步的，第②步依赖第①步的查询结果，无法保证原子性的。在高并发下就会出现下面的情况：第二次请求在第一次请求第②步订单状态还没有修改为‘已支付状态’的情况下到来。...第二阶段，订单系统拿着申请到的token发起支付请求，支付系统会检查Redis中是否存在该token，如果存在，表示第一次发起支付请求，删除缓存中token后开始支付逻辑处理；如果缓存中不存在，表示非法请求...后续使用异步任务处理管道中的数据，过滤掉重复的待支付订单。 优点是同步转异步，高吞吐。不足是不能及时地返回支付结果，需要后续监听支付结果的异步返回。
不同的进程之间互不影响，各自运行任务。...线程：每个进程为了保证多任务运行，会拆分为多个线程，线程共享进程的运行空间；但线程之间要进行切换时，开销比较高，需要保存线程的运行信息以便下次恢复，此时不可避免会影响效率。...协程：协程是线程的进一步划分，一个线程中运行多个协程；在线程不进行切换的前提下，使用协程就可以完成并发运算的操作。相对于线程切换实现的并发，协程更加轻量，且效率更高。...例如，在python中实现url并发下载： async def download_url(url, session=None) : fail = True file_name = basename...return fail, url data = await response.read() 此时，可以同时启动 get(url)，在 await 的时候
前言碎语 当系统流量负载比较高时，业务日志的写入操作也要纳入系统性能考量之内，如若处理不当，将影响系统的正常业务操作，之前写过一篇《spring boot通过MQ消费log4j2的日志》的博文，...采用了RabbitMQ消息中间件来存储抗高并发下的日志，因为引入了中间件，操作使用起来可能没那么简便，今天分享使用多线程消费阻塞队列的方式来处理我们的海量日志 waht阻塞队列？...，队列满了就抛异常，不阻塞 2.消息入队 消息入队可以在任何需要保存日志的地方操作，如aop统一拦截日志处理，filter过滤请求日志处理，或者耦合的业务日志，记住，不阻塞入队操作，不然将影响正常的业务操作...，如下为filter统一处理请求日志： /** * Created by kl on 2017/3/20...所以可以放心的在多个线程中去处理队列中的消息，如下代码声明了一个两个大小的固定线程池，并添加了两个线程去处理队列中的消息 /** * Created by kl on 2017/3/20
，bug相对较少 对sql查询没有任何限制 处理故障比较容易 缺点 故障转移是重新获取新主的日志点信息比较困难 基于GTID的复制 ?...从库不会丢失主库上的任何修改 缺点 故障处理比较复杂 对执行的sql有一定得限制 选择复制模式要考虑的问题 所使用的mysql版本 复制架构及主从切换的方式 所使用的高可用管理组件 对应用的支持程度...sql线程，主上并发的修改在从上变成了串行 解决方法：使用多线程复制，在mysql5.7中可以按照逻辑时钟的方式来分配sql线程 配置步骤： stop slave set global slave_parallel_type...mysql复制无法解决的问题 分担数据库的写负载 自动进行故障转移及主从切换 提供读写分离功能 高可用框架 什么是高可用 高可用H.A(High Avalilability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作...如果存在多个从库出现数据不一致的情况如何处理 提供了读、写虚拟ip， 在主服务器出现问题时，可以自动迁移虚拟ip MMM架构 ?
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