由于 CnG 商店的数量数万家，且每家商店可能包含数万种商品，刷新可能每天涉及超过 10 亿件商品。
写go语言并发需要注意的几点： 1. golang 1.2版本 goroutine的runtime.GOMAXPROCS 如果没有被定义，默认是1，从1.5之后改为默认是runtime.CpuNum()...，go底层其实是并发GOMAXPROCS 个线程，然后进行并发。...但是并发也是每个goroutine分先后进行运行，并不是真正的并发轮询，所以必须让goroutine的加入轮询调度runtime.Gosched()，保证所有goroutine齐头并进，以下面程序为例，
由于修改操作，要重新复制一份数组数据，会增加内存开销，比较适用于写少读多的场景，比如白名单、黑名单等业务功能。 在并发编程设计中，我们对写时复制操作加锁，而读数据不会加锁，提高了并发。...java中的写时复制实现：CopyOnWriteArrayList、CopyOnWriteArraySet ---- CopyOnWriteArrayList的底层容器，需要声明为volatile，提供并发可见性...同时声明写时复制时所用到的监视器锁，写时复制需要加锁，保证只有一个线程去复制且操作数据，避免多个线程复制出多份数据。...小结 ---- Copy-On-Write-写时复制并发策略实现关键： 1、数组引用必须声明为volatile，保证内存可见性； 2、凡是修改操作，都要复制原数组数据，在复制的新数组数据上修改，再把原数组的引用指向新数组内存空间...凡是读取操作，首先临时快照原数组数据（通过临时引用指向原数组引用的内存地址），而且读取操作不用加锁； 4、迭代器不能支持修改数据操作，在临时快照的数据上修改是无意义的； Copy-On-Write-写时复制并发
并发 是指在某一时间段内能够处理多个任务的能力，而 并行 是指同一时间能够处理多个任务的能力。并发和并行看起来很像，但实际上是有区别的，如下图（图片来源于网络）： ?...上图的意思是，有两条在排队买咖啡的队列，并发只有一架咖啡机在处理，而并行就有两架的咖啡机在处理。咖啡机的数量越多，并行能力就越强。...可以把上面的两条队列看成两个进程，并发就是指只有单个CPU在处理，而并行就有两个CPU在处理。...原子操作 上面介绍过，并发有可能会打断当前执行的进程，然后替切换成其他进程执行。...在Linux内核中，比较常用的锁有：自旋锁、信号量、读写锁 等，下面介绍一下自旋锁和信号量的实现。 自旋锁 自旋锁 只能在多核CPU系统中，其核心原理是 原子操作，原理如下图： ?
进程实际上是一个线程组，因此一个多线程进程就是一个团队，里面的每一条线程都可以被单独调度，提高了程序执行的并发性。
在Linux进程基础中提到，Linux以进程为单位组织操作，Linux中的线程也都基于进程。尽管实现方式有异于其它的UNIX系统，但Linux的多线程在逻辑和使用上与真正的多线程并没有差别。...在Linux从程序到进程中，我们看到了一个程序在内存中的表示。这个程序的整个运行过程中，只有一个控制权的存在。...并发 多线程相当于一个并发(concunrrency)系统。并发系统一般同时执行多个任务。如果多个任务可以共享资源，特别是同时写入某个变量的时候，就需要解决同步的问题。...在并发情况下，指令执行的先后顺序由内核决定。同一个线程内部，指令按照先后顺序执行，但不同线程之间的指令很难说清除哪一个会先执行。...我们需要同步并发系统，这为程序员编程带来了难度。但是多线程系统可以很好的解决许多IO瓶颈的问题。比如我们监听网络端口。如果我们只有一个线程，那么我们必须监听，接收请求，处理，回复，再监听。
3，父子进程是相互平等的：他们的执行次序是随机的，或者说他们是并发运行的，除非使用特殊机制来同步他们，否则你不能判断他们的运行究竟谁先谁后。
就好比我和小肉一起写一个项目，每次得等她完全写完要写的，我才能接着写，这效率实在差了点。 好在有 Git，小肉想帮我修改程序员审美 UI 时，可以拷贝一份代码进行修改，修改完后再合并到远程。... implements List, RandomAccess, Cloneable, Serializable { //... } 它的思想和 Git 有些相似，即使在多个线程中被并发访问...它和 synchronized 的区别大致如下： synchronized 无法中断一个正在等候获得锁的线程，也无法通过投票得到锁 ReentrantLock 拥有与 synchronized 相同的并发性和内存语义...，写完更新引用 有了这两点，我们自己写个 CopyOnWriteHashMap 也是分分钟的事，有兴趣可以自己写一下。...优缺点 优点： 可以在多线程环境下操作 List 读的效率很高 缺点： 读的可能不是最新值 每次写需要创建个新数组，占用额外内存 可以看到，应该在并发读远大于并发写的情况下使用这个容器，比如保存缓存数据
后面查找相关的错误日志，发现所有的TimeoutException集中在几乎同一时刻，经查明，是因为业务批量导入了数据到mysql中，造成binlog消息突然增加，高并发的往kafka写大消息导致Borker
概述 ES的多客户端并发更新是基于乐观并发控制，通过版本号机制来实现冲突检测。 关键对象 ES的老版本是用过_version字段的版本号实现乐观锁的。...现在新版增加了基于_seq_no与_primary_term字段，三个字段做乐观锁并发控制。 _version：标识文档的版本号，只有当前文档的更新，该字段才会累加；以文档为维度。...if_seq_no=22&if_primary_term=2 乐观并发控制 乐观锁的操作主要就是两个步骤： 第一步：冲突检测。 第二步：数据更新。...网上很多资料就是一笔带过ES是通过乐观锁版本号来实现并发控制的，我就纳闷，仅仅通过版本号怎么实现的？ES的乐观锁实现就是类似AtomicStampedReference原理。...这意味着在更新过程中，其他并发的更新请求会被阻塞，直到当前更新操作完成。
一、前言 ● 随机写会导致磁头不停地换道，造成效率的极大降低；顺序写磁头几乎不用换道，或者换道的时间很短 ● 本文来讨论一下两者具体的差别以及相应的内核调用 二、环境准备 组件 版本 OS Ubuntu.../O 提交到 I/O 完成的时长（Completion latency） lat ：指的是从 fio 创建 I/O 到 I/O 完成的总时长 bw ：吞吐量 iops ：每秒 I/O 的次数 四、同步写测试...1）同步随机写 主要采用fio作为测试工具，为了能够看到系统调用，使用strace工具，命令看起来是这样 先来测试一个随机写 strace -f -tt -o /tmp/randwrite.log...随机读每一次写入之前都要通过lseek去定位当前的文件偏移量 2）同步顺序写 用刚才的方法来测试顺序写 root@wilson-ubuntu:~# strace -f -tt -o /tmp/write.log...O 提交和 I/O 完成是一个动作，所以 slat 实际上就是 I/O 完成的时间 异步顺序写，将同步顺序写的命令添加-ioengine=libaio： root@wilson-ubuntu:~# fio
下载 fastboot 工具：http://pan.baidu.com/s/1o8IkQIA（含uboot和内核） 运行 fastbooot.zip 解压出来的批处理文件 linux_auto.bat
一个程序里的线程数，就像一家公司里的员工数一样，太少了忙不过来，太多了入不敷出。因此我们需要有更好的机制来协调它们。
那么delta真正需要解决的是并发写冲突。一般而言，写分成三种情况： 需要读取当前表的数据，然后计算，接着写入新的文件，删除旧的文件。这种模式典型的是upsert操作。...重试主要是重新读取包含新commit的数据，然后再次进行写操作。 如果A是1，B是2， B失败了，只要重新进行commit就好，而无需在进行完整的写操作。而如果A失败了，那么A需要走完整的写流程。...但是同一个实例的A,B并发写动作，可以使用内存中的锁，从而可以等待对方释放锁，而无需像上面那样。...这点也是Delta 做的比较好的地方，这意味着你可以不同实例对同一个delta表进行不同类型并发的写，同时还不影响数据的并发读。...缺点也比较明显，很多写操作是比较重的，比如upsert,失败了之后要重新基于新更新的数据做计算，然后再次尝试进行commit操作，所以写的并发度是很低的。
多个事务同时并发更新一行数据时， 就有脏写问题。脏写绝对不允许，可依靠锁机制让多个事务更新一行数据的时候串行化，避免同时更新一行数据。 有个事务要来更新一行数据，他会先看这行数据有没有人加锁？
写时复制 机制。...下面我们将分析 Linux 写时复制（Copy On Write） 机制的原理。 虚拟内存与物理内存 进程的内存可分为 虚拟内存 和 物理内存。...写时复制原理 前面介绍了 虚拟内存 与 物理内存 的概念，接下来将会介绍 Linux 写时复制 的原理。...Linux 为了加速创建子进程过程与节省内存使用的原因，实现了 写时复制 的机制。...总结 本篇文章主要介绍了 Linux 写时复制 的原理，写时复制 是 Linux 创建子进程高效的关键所在，而且还能节省对物理内存使用。我们将在下一篇文章中对 写时复制 的实现进行详细的分析。
写缓存 上篇详细讨论了缓存的架构方案，它可以减少数据库读操作的压力，却也存在着不足，比如写操作并发量大时，这个方案不会奏效。那该怎么办呢？本篇就来讨论怎么处理写操作并发量大的场景。...原来预约就是个简单的功能，并没有做高并发设计。对它做了一次压力测试，结果最大的TPS是2200左右，与需求值差距较大。 项目组想过分表分库这个方案，不过代码改动的代价太大了，性价比不高。...其实这个解决方案就是写缓存，这也是接下来要重点讲解的内容。 写缓存 什么是写缓存？...它的意义在于利用写缓存比数据库高几个量级的吞吐能力来承受洪峰流量，再匀速迁移数据到数据库。 写缓存架构示意图如图5-1所示。 • 图5-1 写缓存架构示意图 设想的运行场景如下。...所以把这1.5万个请求落到并发写性能很高的缓存层，然后以2000为单位从缓存层批量落到数据库。
/export.h` pub struct ThisModule(*mut bindings::module); 可以对比一下 C 语言写的HelloWord 模块： /* * hello-1.c...("File was read\n"); Ok(0) } // 新增文件写 // 可从 `file::Operations` trait 文档中直接查看该函数签名...STEP 7: 增加互斥锁 当前的Scull 程序存在一个并发缺陷：假设有多个进程试图对Device进行读写，那里将会产生数据竞争。所以需要加锁。...("File for device {} was opened\n", context.number); // 以只写模式打开文件，则对contents清零 if file.flags...("File for device {} was opened\n", context.number); // 以只写模式打开文件，则对contents清零 if file.flags
二、并发容器之 CopyOnWriteArrayList CopyOnWriteArrayList 是一款基于写时拷贝的并发容器，其基本操作和 ArrayList 一样，我们主要来分析下它是如何支持并发操作的...写操作之前，先拷贝一份当前数组： Object[] elements = getArray(); 写操作完成之时，整体上重置原数组： setArray(newElements); 那么这样看来，多线程之间可以并发的读取...，可以并发的写入，并且多线程之间还可以读写并发进行。...最后，我们对这种基于写时拷贝思想的容器做一点小结。写时拷贝在每次写操作的时候都需要完全复制一份原数组，并在写操作完成后重置原数组的引用。...这种并发容器只有在写操作不是很频繁的场景下才具有更高的效率，一旦写操作过于频繁，那么程序消耗的资源也是急剧上升的。
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