有过多年应用开发经验的同学大都会体验过数据库 IO 比较慢的情况，但到底会慢到什么程度，特别是和其它读写数据的手段相比的差距，可能很多人还没有感性认识。 Java 是普遍采用的应用开发技术，我们来实际测试一下，Java 程序从 Oracle 和 MySQL 这两种典型数据库中读数的性能，并和读文本文件对比。 用国际标准 TPCH 的工具生成数据表，选用其中的 customer 表，3000 万行，8 个字段。生成的原始文本文件有 4.9G。将这些数据导入到 Oracle 和 MySQL 中。 硬件环境是单台 2CPU 共 16 核的服务器，文本文件和数据库都在 SSD 硬盘上。所有测试都在本机完成，没有实质上的网络传输时间。
读写锁内部维护了两个锁，一个用于读操作，一个用于写操作。所有 ReadWriteLock实现都必须保证 writeLock操作的内存同步效果也要保持与相关 readLock的联系。也就是说，成功获取读锁的线程会看到写入锁之前版本所做的所有更新。
2、所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。
[toc] 背景 大型互联网网站及应用是随着业务的逐步发展与不断创新慢慢演化而成的。在这个进化过程中，会有一些通用的问题需要解决，也会有一些常规的中间件需要构建，本文将对这个演化过程中涉及的分布式技术
事实上，针对于任何单一的网络服务器程序，其可承受的同时连接数目是有理论峰值的，通过C＋＋中对TSocket的定义类型：word，我们可以判定这个连接理论峰值是65535，也就是说，你的单个服务器程序，最多可以承受6万多的用户同时连接。但是，在实际应用中，能达到一万人的同时连接并能保证正常的数据交换已经是很不容易了，通常这个值都在2000到5000之间，能达到上万已经很不错了。目前的门户网站动辄几千万的访问量，所以，高并发的系统架构在所难免。
动态应用，是相对于网站静态内容而言，是指以c/c++、php、Java、perl、.net等服务器端语言开发的网络应用软件，比如论坛、网络相册、交友、BLOG等常见应用。动态应用系统通常与数据库系统、缓存系统、分布式存储系统等密不可分。 大型动态应用系统平台主要是针对于大流量、高并发网站建立的底层系统架构。大型网站的运行需要一个可靠、安全、可扩展、易维护的应用系统平台做为支撑，以保证网站应用的平稳运行。 大型动态应用系统又可分为几个子系统： 1）Web前端系统 2）负载均衡系统 3）数据库集群系统 4）缓存
内容摘要 J2Cache 是开源中国开发的一个两级缓存框架，以高性能著称。那么它与同样是缓存框架的Ehcache和redis的区别在哪，又有哪些高性能的体现呢？开源中国社区创始人红薯，为你带来进行详细
在项目中会遇到这样记录文章或者其他内容阅读量的需求，最常规的方案就是每一次读取内容的时候把内容表中阅读数的值+1。这个方案非常简单而且也很容易实现，但是这个方案有几个问题：
Spark对PostgreSQL数据源数据的处理，通过Spark SQL对结构化数据进行数据分析。
之前在深入了解数据库理论的时候，了解到事物的不同隔离级别可能存在的问题。为了更好的理解所以在MySQL数据库中测试复现这些问题。关于脏读和不可重复读在相应的隔离级别下都很容易的复现了。但是对于幻读，我发现在可重复读的隔离级别下没有出现，当时想到难道是MySQL对幻读做了什么处理？
在今年之前，偶尔在简书上写一点博客，阅读量也很少，断断续续的写了一点。后面看了一篇文章说。
Hibernate是最流行的对象关系映射（ORM）引擎之一，它提供了数据持久化和查询服务。
作者：孤独烟，中国平安研发工程师，目前负责规则云平台架构设计以及需求研发工作。毕业后一直从事Java开发工作，在Web开发、架构设计上有多年的实战经验。在MySQL性能优化、JVM调优、分布式领域有着
为了达到不同应用的服务器共享、避免单点故障、集中管理、统一配置等目的，不以应用划分服务器，而是将所有服务器做统一使用，每台服务器都可以对多个应用提供服务，当某些应用访问量升高时，通过增加服务器节点达到整个服务器集群的性能提高，同时使他应用也会受益。该Web前端系统基于Apache/Lighttpd/Eginx等的虚拟主机平台，提供PHP程序运行环境。服务器对开发人员是透明的，不需要开发人员介入服务器管理
首先，缓存由于其适应高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。
为加速系统性能一般都会引入缓存机制，比如 Redis。这种情况下当用户读数据时一般会按照如下流程：
H2数据库是一款以 Java编写的轻量级关系型数据库。由于其小巧、灵活并且易于集成，H2经常被用作开发和测试环境中的便利数据库解决方案。除此之外，H2也适合作为生产环境中的嵌入式数据库。它不仅支持标准的SQL，还兼容JDBC API，既可以以嵌入式的形式运行，也可以作为服务器模式运行。
大家还记得2013年的小米秒杀吗？三款小米手机各11万台开卖，走的都是大秒系统，3分钟后成为双十一第一家也是最快破亿的旗舰店。经过日志统计，前端系统双11峰值有效请求约60w以上的QPS ，而后端cache的集群峰值近2000w/s、单机也近30w/s，但到真正的写时流量要小很多了，当时最高下单减库存tps是红米创造，达到1500/s。
最初的秒杀系统的原型是淘宝详情上的定时上架功能，由于有些卖家为了吸引眼球，把价格压得很低。但这给的详情系统带来了很大压力，为了将这种突发流量隔离，才设计了秒杀系统，文章主要介绍大秒系统以及这种典型读数据的热点问题的解决思路和实践经验。
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PS：AQS提供了三大功能：独占锁、共享锁、ConditionObject。子类在实现中，可以实现其一部分方法。其编程思想值得借鉴，通过超类实现基本的处理流程，将其中部分抽成未实现方法，默认抛出异常，由子类实现，这种解耦方式，最大化的减少了代码的重复，且便于子类在实现中个性化自己的处理逻辑。
在互联网项目开发中，缓存的应用是非常普遍了，缓存可以帮助页面提高加载速度，减少服务器或数据源的负载。
进入java IO部分的学习，首先学习IO基础，内容如下。需要了解流的概念、分类还有其他一些如集合与文件的转换，字符编码问题等，这次先学到字节流的读写数据，剩余下次学完。
一般在项目中，最消耗性能的地方就是后端服务的数据库了。而数据库的读写频率常常都是不均匀分布的，大多情况是读多写少，并且读操作（select）还会有一些复杂的判断条件，比如 like、group、join 等等，这些语法是非常消耗性能的，所有会出现很多的慢查询，因此数据库很容易在读操作的环节遇到瓶颈。
如果缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩
spring batch是spring提供的一个数据处理框架。企业域中的许多应用程序需要批量处理才能在关键任务环境中执行业务操作。 这些业务运营包括：
1 从mysql读数据到hdfs： mapreduce读数据库数据到hdfs使用map读取，连接数和map数对应，读的时候会锁表读取全量数据，此时，其它更新或者写入操作就会处于等待状态。所以读的数据库尽量不能为主库，而是用从库，主库主要负责写，从库主要负责读。若锁表读取主库全量数据，其它业务操作就会处于等待状态。 2 从hdfs写入数据到mysql： mapreduce从hdfs写数据到数据库，连接数对应reduce数据量。刚开始将hdfs数据读到数据库机器的内存中，最后通过事物将内存中所有
高并发意味着系统要应对海量请求。从笔者多年的面试经验来看，很多面试者在面对“什么是高并发架构”的问题时，往往会粗略地认为一个系统的设计是否满足高并发架构，就是看这个系统是否可以应对海量请求。再细问具体的细节时，回答往往显得模棱两可，比如每秒多少个请求才是高并发请求、系统的性能表现如何、系统的可用性表现如何，等等。
你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？
来源：https://blog.csdn.net/chang384915878/article/details/86756463
本文作者系Scott（中文名陈晓辉），现任大连华信资深分析师 ，ORACLE数据库专家，曾就职于甲骨文中国。个人主页：segmentfault.com/u/db_perf ，经其本人授权发布。
项目地址: https://github.com/helloworlde/SpringBoot-DynamicDataSource
缓存雪崩、穿透以及击穿，作为老生常谈的问题，也是面试八股文中经常被提及的话题。因为目前的互联网系统没有几个不需要用缓存的。然而，对于缓存的这三个问题，很多人只是单纯的背过答案（比如布隆过滤器、分布式锁等），却少有人能够清楚地理解其思路。本文旨在深入浅出地探讨和分析这三大缓存问题。强调的是，真正有价值的不仅是答案本身，更是解答背后的思考和推导过程。如果能够理解这些问题的根本原因，才能更好地应对类似的挑战。
1. 一些数据2. 热点隔离3. 动静分离4. 基于时间分片削峰5. 数据分层校验6. 实时热点发现7. 关键技术优化点7.1 Java处理大并发动态请求优化7.2 同一商品大并发读问题7.3 同一数据大并发更新问题8. 大促热点问题思考
我们开门见山，这个很好理解，双写就是说，一份数据在数据库存一份，在缓存中也存一份，给缓存一个过期时间，当读不到缓存时从数据库读出来然后写入缓存。
数据流 在当今的数据环境中，没有一个系统可以提供所有必需的观点来提供真正的洞察力。从数据中获取完整含义需要混合来自多个来源的大量信息。 与此同时，我们不耐烦地立即获得答案;如果洞察时间超过10毫秒，那么该值就会丢失 - 高频交易，欺诈检测和推荐引擎等应用程序不能等待。这通常意味着在数据进入记录数据库之前分析数据的流入。为数据丢失增加零容忍，挑战变得更加艰巨。 Kafka和数据流专注于从多个消防软管摄取大量数据，然后将其路由到需要它的系统 - 过滤，汇总和分析途中。 本文介绍了Apache Kafka，
微服务设计的一个关键是数据库设计，基本原则是每个服务都有自己单独的数据库，而且只有微服务本身可以访问这个数据库。它是基于下面三个原因。
分布式系统主要的目的之一就是解决大量用户的高并发问题。自己做过几个业务系统，也和别人聊过他们所做过的业务系统，其实大家都使用了相同的数据库，有的系统会使用 Redis 缓存，会使用 MQ 做系统解耦，有的也会使用搜索引擎。这些系统的构件相同的地方都是在处理数据，只不过职责不同罢了。归纳有以下几类：
DriverManager类处理驱动程序的加载和建立新数据库连接。DriverManager是java.sql包中用于管理数据库驱动程序的类。通常，应用程序只使用类DriverManager的getConnection()静态方法，用来建立与数据库的连接，返回Connection对象： static Connection getConnection(String url,String username,String password) 指定数据的URL用户名和密码创建数据库连接对象。url的语法格式是： jdbc:<数据库的连接机制>:<ODBC数据库名>。
在高并发的场景下，大量的请求直接访问MySQL很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。但是，MySQL和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。
这款插件是今天在研究互推联盟页面在荣誉站点的点击率统计时发现的，感觉非常给力，一个顶四！ 先来几张截图： 全部功能菜单： 非常详细的访客清单，还可以看到蜘蛛爬行痕迹： 访客总览图：
spring batch是spring提供的一个数据处理框架。企业域中的许多应用程序需要批量处理才能在关键任务环境中执行业务操作。这些业务运营包括：
在《.NET Core基于SQL Server数据库实现读写分离实战演练》分享课程中已经演示过。
数据库和缓存（比如：redis）双写数据一致性问题，是一个跟开发语言无关的公共问题。尤其在高并发的场景下，这个问题变得更加严重。
某初创企业的主营业务是为用户提供高度个性化的商品订购业务，其业务系统支持PC端、手机App等多种访问方式。系统上线后受到用户普遍欢迎，在线用户数和订单数量迅速增长，原有的关系数据库服务器不能满足高速并发的业务要求。 为了减轻数据库服务器的压力，该企业采用了分布式缓存系统，将应用系统经常使用的数据放置在内存，降低对数据库服务器的查询请求，提高了系统性能。在使用缓存系统的过程中，企业碰到了一系列技术问题。
在大数据平台中，经常需要做数据的ETL，从传统关系型数据库RDBMS中抽取数据到HDFS中。之前开发数据湖新版本时使用Spark SQL来完成ETL的工作，但是遇到了 Spark SQL 不支持某些数据类型（比如ORACLE中的Timestamp with local Timezone）的问题。
在日常的应用开发中，我们经常会遇到需要使用多种不同类型的数据库管理系统来满足各种业务需求。其中最典型的就是Redis和MySQL的组合使用。
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