你可以知道处理高并发的业务逻辑是: 前端:异步请求+资源静态化+cdn 后端:请求队列+轮询分发+负载均衡+共享缓存 数据层:redis缓存+数据分表+写队列 存储:raid阵列+热备 网络:dns轮询...+DDOS攻击防护 未经允许不得转载：肥猫博客 » php如何解决高并发
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。...在表数据非常大的情况下，可以解决无法一次载入内存，以及大表数据维护等问题。 5、垂直拆分将表按列拆成多表，常见于将主表的扩展数据独立开，文本数据独立开，降低磁盘io的压力。...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)。
在现在这个大数据时代下，IO的性能问题更是尤为突出，IO读写已经成为应用场景的瓶颈，不容我们忽视，今天，我们就深入了解下Java IO在高并发，大数据场景下暴露出的性能问题....read()和写入write()的时候都是讲字符转换成字节在进行写入操作，同样读操作类似，如果是中文，在GBK中一般占两个字节，如果通过字节流的方式只读取一个字节，是无法转成一个中文汉字，而字符流就是为了解决这个问题...，用户线程将会处于阻塞状态，在请求量少的情况写，使用这种方式，没有太大的问题，但是如果请求量大的时候，线程没有数据就会挂起，导致阻塞，线程就会竞争CPU,从而导致大量的CPU上下文切换，增加性能开销 如何优化...read方法从硬盘拷贝到内核空间这一步 避免阻塞，优化I/O操作 NIO很多人称为阻塞IO,这样更能体现他的特点，与之相比传统的I/O即使使用了缓存块，依然存在阻塞问题，由于线程数量有限，一旦发生大量并发请求...DMA(直接存储器存储)，且需要借助DMA总线分配内存空间和磁盘之间的存取,但是这种方式依然需要向CPU申请权限，且借助DMA总线来完成数据的复制操作，如果DMA总线过多，就会造成总线冲突 通道就是解决以上问题
前面写过利用文件锁来处理高并发的问题的，现在我们说另外一个处理方式，利用Mysql的锁来解决高并发的问题 先看没有利用事务的时候并发的后果 创建库存管理表 CREATE TABLE ( int...NULL, PRIMARY KEY ( ) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=34 DEFAULT CHARSET=latin1 测试代码 $pdo = new PDO('mysql...{ $sql="update storage set = -1 WHERE id=1"; $pdo->query($sql); } } 我们预置库存是十个，然后执行ab测试查看结果 mysql...row in set (0.00 sec) 12 rows in set (0.00 sec) 得到了订单共有12个，而库存表的库存也减到了-2，这显然不符合实际逻辑的; 下面我们来看利用数据库行锁来解决这个问题...锁之后，对库存进行了有效的控制，很好的解决了第一段代码里面，因为并发引起的一些逻辑性的问题 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
这两个月来，很多小伙伴留言问我618、双11各大电商后端的技术，最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。 今天就结合我自己工作中的真实案例和大家分享一下吧。...最初的技术选型，采用的是Java语言进行开发，数据库使用的是MySQL；后面出现性能瓶颈的时候，我们采取了MySQL主从同步和应用服务端读写分离的方案，暂时解决了MySQL压力问题。...这里我给大家推荐一个免费的Mysql实训营，我朋友诸葛老师关于大厂数据库Mysql优化的分享——《高并发Mysql性能优化与海量数据架构实战》，4天时间下来，你可以收获像我一样的优化MySQL数据库的实战经验...►9月14日-9月17日每晚8点，集训四天，吃透Mysql 这个特训营课程一共有4天时间，通过这个课程： 让你对高并发系统Mysql性能调优以及海量数据处理架构有一个深度的理解，深度掌握Mysql底层优化原理...，快速提高分析与优化大型系统线上环境Mysql各种性能问题的能力以及构建大型高并发高可用海量数据处理架构的能力。
客户端访问的服务器并不真正提供服务，从别的服务器获取资源。 做转发请求，负载均衡，
利用Mysql的锁来解决高并发的问题，先看没有利用事务的时候并发的后果 创建库存管理表 CREATE TABLE `storage` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL...php $pdo = new PDO('mysql:host=127.0.0.1;port=3306; dbname=storageorder', 'root', '123456'); $sql = "...> insert into storage values(2,10); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> select * from storage;...1 | +----+--------+ 12 rows in set (0.00 sec) 得到了订单共有12个，而库存表的库存也减到了-2，这显然不符合实际逻辑的; 下面我们来看利用数据库行锁来解决这个问题...锁之后，对库存进行了有效的控制，很好的解决了第一段代码里面，因为并发引起的一些逻辑性的问题
现在很多公司的招聘信息，都会有这这么一条要求：有分布式、高并发、高负载、高可用系统设计、开发和调优经验者优先。...一提到高并发、分布式、高可用这些词，很多人都会不自然的想到新闻里阿里双11每秒创建几十万笔的交易订单（2019双11订单创建峰值创纪录每秒54.4万笔） 其实，高并发并不神秘，说白了就是想办法搞定两个指标...1、网站并发量上来了？啥都不要管，先扩容，堆机器。机器多了自然需要集群技术、负载均衡了。（提升QPS） 2、机器多了也扛不住了？服务拆分，把集中式部署改成分布式部署。...（降低RT） 7、高并发导致了脏数据？上分布式锁。（保证数据正确性） 8、高并发导致了数据不一致？上分布式事务。（保证数据正确性） 架构从来都不是设计出来的，是演进出来的。
如果是MySQL数据库，可以使用它自带的锁机制很好的解决问题，但是，在大规模并发的场景中，是不推荐使用MySQL的。...（同文章前面说的场景） 在上面的这个图中，就导致了并发用户B也“抢购成功”，多让一个人获得了商品。这种场景，在高并发的情况下非常容易出现。...虽然上述的方案的确解决了线程安全的问题，但是，别忘记，我们的场景是“高并发”。也就是说，会很多这样的修改请求，每个请求都需要等待“锁”，某些线程可能永远都没有机会抢到这个“锁”，这种请求就会死在那里。...然后，我们现在解决了锁的问题，全部请求采用“先进先出”的队列方式来处理。那么新的问题来了，高并发的场景下，因为请求很多，很可能一瞬间将队列内存“撑爆”，然后系统又陷入到了异常状态。...但如果并发高，在我们对文件进行读写操作时，很有可能多个进程对进一文件进行操作，如果这时不对文件的访问进行相应的独占，就容易造成数据丢失 优化方案4：使用非阻塞的文件排他锁 <?
解决高并发问题是一个综合性的挑战，涉及多个方面的优化和策略。...以下是一些常见的方法和建议来应对高并发场景： 垂直扩展与水平扩展 垂直扩展：通过增加单个服务器的硬件性能（如CPU、内存、磁盘等）来提升处理能力。但这通常受到硬件成本和扩展性的限制。...数据库优化 对数据库进行优化，包括索引优化、查询优化、分区、读写分离等，以提高数据库的并发处理能力和性能。 使用数据库连接池来管理数据库连接，避免频繁创建和销毁连接带来的开销。...压力测试与性能调优 对系统进行压力测试，模拟高并发场景下的请求负载，以评估系统的性能和稳定性。 根据压力测试的结果进行性能调优，找出性能瓶颈并进行优化。...综上所述，解决高并发问题需要综合考虑多个方面的因素，包括硬件、软件、架构、代码、安全等方面。通过合理的规划和实施上述策略和方法，可以有效地应对高并发场景带来的挑战。
参考： axios中文文档 高并发产生的原因 在项目使用时可能会同时调用多个后台接口，等请求全部执行完毕后，才会进行下一步操作。...这样就会产生高并发的问题 解决办法 axios.all()和 axios.spread() 该方法是axios的静态方法，不是axios实例的方法 可通过在main.js中引入axios，并将其挂载在
摘要: 高并发一直是然个人头疼的问题；然而，其解决方式则是一套组合策略，由整体入手，逐步分析，逐步解决部分问题，进而解决所有问题；就像一支庞大的输水管道，不断的做分支导流，每层的分支可以导出部分的流量，...总体思路：优化代码，分离业务逻辑，数据库,最后加服务器等； 逐步解决方案，具体操作如下： (1).页面的动静分离： 页面生成了静态的缓存，页面中的图片、JS等静态资源推CDN; 动态数据，能做缓存的做缓存
2.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。...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。...如果是MySQL数据库，可以使用它自带的锁机制很好的解决问题，但是，在大规模并发的场景中，是不推荐使用MySQL的。...虽然上述的方案的确解决了线程安全的问题，但是，别忘记，我们的场景是“高并发”。也就是说，会很多这样的修改请求，每个请求都需要等待“锁”，某些线程可能永远都没有机会抢到这个“锁”，这种请求就会死在那里。...然后，我们现在解决了锁的问题，全部请求采用“先进先出”的队列方式来处理。那么新的问题来了，高并发的场景下，因为请求很多，很可能一瞬间将队列内存“撑爆”，然后系统又陷入到了异常状态。
这个后端接口，必须能够支持高并发请求，同时，非常重要的一点，必须尽可能“快”，在最短的时间里返回用户的请求结果。为了实现尽可能快这一点，接口的后端存储使用内存级别的操作会更好一点。...如果是MySQL数据库，可以使用它自带的锁机制很好的解决问题，但是，在大规模并发的场景中，是不推荐使用MySQL的。...在上面的这个图中，就导致了并发用户B也“抢购成功”，多让一个人获得了商品。这种场景，在高并发的情况下非常容易出现。 悲观锁思路 解决线程安全的思路很多，可以从“悲观锁”的方向开始讨论。...虽然上述的方案的确解决了线程安全的问题，但是，别忘记，我们的场景是“高并发”。也就是说，会很多这样的修改请求，每个请求都需要等待“锁”，某些线程可能永远都没有机会抢到这个“锁”，这种请求就会死在那里。...然后，我们现在解决了锁的问题，全部请求采用“先进先出”的队列方式来处理。那么新的问题来了，高并发的场景下，因为请求很多，很可能一瞬间将队列内存“撑爆”，然后系统又陷入到了异常状态。
高并发：高并发（High Cuncurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够 同时并发处理 很多请求。...其实当我们讨论并发时主要关注的是以下几点： 多线程操作相同的资源 保证线程安全 合理分配和使用资源 而在讨论高并发是关注的是以下几点： 服务器能同时处理很多个请求 提高程序性能 比如在12306抢票，淘宝双...11等都需要考虑高并发 cup多级缓存 在单核时代处理器做出的乱序优化不会导致执行结果远离预期目标，但在多核环境下却并非如此。...内存交互操作 由上面的交互关系可知，关于主内存与工作内存之间的具体交互协议，即一个变量如何从主内存拷贝到工作内存、如何从工作内存同步到主内存之间的实现细节，Java内存模型定义了以下八种操作来完成： lock...，走另外一个桥，但重复相遇导致谁也过不去 饥饿与公平：高优先级的线程吞噬所有cpu时间片,导致其他线程被永远堵塞在一个等待队列同步块的状态 等待的线程永远不会被唤醒也会引发饥饿问题 如何避免饥饿问题出现
高并发系统各不相同。比如每秒百万并发的中间件系统、每日百亿请求的网关系统、瞬时每秒几十万请求的秒杀大促系统。 他们在应对高并发的时候，因为系统各自特点的不同，所以应对架构都是不一样的。...在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。 单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。...所以，这本身也跟缓存系统一样，可以用很少的资源支撑很高的并发请求，用来支撑部分允许异步化的高并发写入是没问题的，比使用数据库直接支撑那部分高并发请求要减少很多的机器使用量。...对高并发的思考 首先，高并发这个话题本身是非常复杂的，远远不是一些文章可以说的清楚的，本质就在于，真实的支撑复杂业务场景的高并发系统架构其实是非常复杂的。...一个完整而复杂的高并发系统架构中，一定会包含各种复杂的自研基础架构系统、各种精妙的架构设计（比如热点缓存架构设计、多优先级高吞吐MQ架构设计、系统全链路并发性能优化设计，等等）、还有各种复杂系统组合而成的高并发架构整体技术方案
2）对于一个大型网站（如门户网站），在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。...下面从低成本、高性能和高扩张性的角度梳理下解决高负载高并发网站的措施： 1）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...6）负载均衡 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。...在这里，往往会遇到一个问题，就是如何在多台机器上编译安装 LAMP 环境，在单台机器上编译都没有问题，PHP 放在最后，因为它依赖 MySQL，但我们这里需要把 MySQL 放到另一台机器，所以编译肯定会报错...还有一个问题，我们需要想到，就是在前端web层，我们的程序里面指定了MySQL机器的ip，那么当mysql机器有多台时，程序里面如何去配置？discuz，其实有一个功能，支持MySQL读写分离。
2.2.2 Sentinel规则持久化配置 2.3 应用层限流 三、降级实战 3.1 服务降级的策略 3.2 应用层降级实战 四、拒绝服务 一、秒杀场景介绍 1.1 秒杀场景的特点 秒杀具有瞬时高并发的特点...，秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点（秒杀开始那一秒），这样一来，就会导致一个特别高 的流量峰值，它对资源的消耗是瞬时的。...针对秒杀系统，在遇到大流量时，更多考虑的是运行阶段如何保障系统的稳定运行，常用的手段：限流，降级，拒绝服务。.../pms/productInfo/29 API维度限流 配置流控规则 2.3 应用层限流 场景： 商品详情接口 系统第一次上线启动，或者系统在 redis 故障的情况下重新启动，这时在高并发的场景下就会出现所有的流量...都会打到 mysql（原始数据库） 上去，导致 mysql 崩溃。
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