node是单线程，为什么支持高并发呢？ 每个Node.js进程只有一个主线程在执行程序代码，形成一个执行栈（execution context stack)。...nodejs之所以单线程可以处理高并发的原因，在于libuv层的事件循环机制，和底层线程池的实现。 在事件循环机制上，新版本的Node和浏览器类似
2.什么是高并发 高并发（Hight Concurrnet）,从字面上来理解就是让单位时间同时处理任务的能力尽可能的高。...毕竟，单个CPU或者单个系统节点的处理能力有限，而且成本昂贵， 我们需要通过多个节点，采用可扩展的方式，来实现支撑尽可能高的并发能力。...上述指标内容，主要是反映了高并发系统在高性能上的要求。做为高并发系统，需要实现的目标为： 高性能：这体现了系统的并行处理能力，在有限资源的情况下，提升性能能节省成本。...3.实现高并发需要考虑的因素 3.1 高性能 系统的性能，与系统资源的关系息息相关。...、MyCat等实现的高可用分库分表 8.数仓 hadoop 或者其他技术栈 以及Flink等处理流式数据 或者spark批处理数据 通过常用的高可用冗余设计来实现系统的高扩展性。
(3) 实现那些秒杀系统(以天猫的秒杀系统为例) ? (4) 我们如何实现秒杀功能?...① 秒杀接口暴漏 ② 执行秒杀 ③ 相关查询 下面我们以主要代码实现秒杀系统： 2.数据库设计和DAO层 (1) 数据库设计 -- 数据库初始化脚本-- 创建数据库CREATEDATABASEseckill...disabled');//,//2.发送秒杀请求执行秒杀 5.优化： 由于减少库存和购买明细需要在同一事物当中，在次中间会出现网络延迟，GC，缓存，数据库的并发等
ü 单台计算机无法承受大规模的并发访问或数据流量了，此时需要搭建负载均衡集群把流量分摊到多台节点设备上分别处理，即减少用户等待响应的时间又提升了用户体验； ü 7*24小时的服务保证，任意一个或多个有限后端节点设备宕机...ü 简单一句话，当并发超过了Nginx上限，就可以使用LVS了。 ü 日1000-2000W PV或并发请求1万以下都可以考虑用Nginx。 ü 大型门户网站，电商网站需要用到LVS。...b)请求的报文经过调度器，而RS响应处理后的报文无需经过调度器LB，因此，并发访问量大时使用效率很高，比Nginx代理模式强于此处。...日1000-2000W PV或并发请求1万以下都可以考虑用haproxy/Nginx(LVS的NAT模式) h)直接对外的访问业务，例如web服务做RS节点，RS最好用公网IP地址。...这个是自己开发服务器高可用脚本及所有高可用软件必须考虑到的问题。
至于三者之间的对比相信百度上会有很多，简而言之：负载软件的选取适合实际业务需求紧密贴合的，不过相对来说LVS应该是比较好的选择，因为Nginx毕竟存在一个单点问题，而LVS可以实现一个主从热备并且由于他是工作在网络四层...garp_master_delay #在切换到master状态后，延迟进行gratuitous ARP请求 virtual_router_id 50 #VPID标记 priority 99 #优先级，高优先级竞选为...master advert_int 1 #检查间隔，默认1秒 nopreempt #设置为不抢占 注：这个配置只能设置在backup主机上，而且这个主机优先级要比另外一台高 preempt_delay...garp_master_delay #在切换到master状态后，延迟进行gratuitous ARP请求 virtual_router_id 50 #VPID标记 priority 99 #优先级，高优先级竞选为...master advert_int 1 #检查间隔，默认1秒 nopreempt #设置为不抢占 注：这个配置只能设置在backup主机上，而且这个主机优先级要比另外一台高 preempt_delay
在高并发、分布式系统中，对幂等的控制非常重要。 严格幂等：同一笔交易，无论请求方发送多少次请求，服务方只处理一次，且后续的返回信息都和第一次返回的信息相同。...幂等的实现 数据库实现 在IT系统中，最常见的幂等实现方式，是利用交易流水在数据库表里面设置的唯一约束来实现，这种方法实现成本低，效果好。...优点：实现简单，可以在很长的时间范围内实现幂等控制 缺点：占用存储空间，占用一定的数据库资源 缓存实现 利用分布式缓存的原子事务操作来实现幂等 优点：内存实现，速度快，不占用存储空间 缺点：容量有限...Amount number(13,2) not null, //账户金额 Order_no varchar(32) not null //业务主流水 ); 错误方法： 很容易想到，如果并发情况下多个线程同时处理这块代码...实现幂等的方式有很多种，应用的场景也有很多，其要点在于利用共享资源的锁机制。利用锁的机制来达到执行权竞争的目的，即实现了幂等。
一、需求缘起 某并发量很大，数据量适中的业务线需要实现一个“标题检索”的功能： （1）并发量较大，每秒20w次 （2）数据量适中，大概200w数据 （3）是否需要分词：是 （4）数据是否实时更新：否 二...、常见潜在解决方案及优劣 （1）数据库搜索法 具体方法：将标题数据存放在数据库中，使用like来检索 优点：方案简单 缺点：不能实现分词，并发量扛不住 （2）数据库全文检索法 具体方法：将标题数据存放在数据库中...它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。（来源：百度百科） ?...龙哥：存内存操作，能满足很大的并发，时延也很低，占用内存也不大，实现非常简单快速 问8：有什么不足呢？和传统搜索有什么区别咧？...龙哥：这是一个快速过度方案，因为索引本身没有落地，还是需要在数据库中存储固化的标题数据，如果不做高可用，数据恢复起来会比较慢。当然做高可用也是很容易的，建立两份一样的hash索引即可。
本文将讲解一下内容：1、Nginx 的进程模型分析2、Nginx 实现高并发原理分析这篇文章首先会讲解一下 Nginx 的进程模型，只有先理解了 Nginx 进程模型，才能深入理解 Nginx 实现高并发的原理...2、Nginx 实现高并发的原理分析Nginx 和 Apache 都是 Web 服务器，但是两者有着很大的区别。...低并发时，这种模式没有什么缺点。面对高并发时，如果要想提高处理能力，就需要创建很多进程，进程太多了会出现进程切换，浪费 CPU 资源。与 Apache 相比，Nginx 在处理高并发时特别有优势。...Nginx 是如何实现高并发的呢？答案就是 I/O 复用技术（select、poll、epoll 模型），即多个 I/O 可以复用一个进程。...Nginx 就是采用 epoll 模型来实现的。流程就像上文所说的一样，每处理完一个请求，就会设置一个事件回调，然后开始处理新的请求。
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。...Python协程 python中，协程依靠async 和 await 两个关键字实现。 async 关键词放置在普通函数前，将函数设置为异步执行，交给 asyncio 去调度。...例如，在python中实现url并发下载： async def download_url(url, session=None) : fail = True file_name = basename
大家都知道，高并发系统有三把斧子：缓存、熔断和限流。但还有一把斧子，经常被遗忘在角落里，郁郁不得志，那就是预热。 ? 现象举例 先说两个现象。这些现象，只能在并发高的系统中出现。...一、DB重启后，瞬间死亡 一个高并发环境下的DB，进程死亡后进行重启。由于业务处在高峰期间，上游的负载均衡策略发生了重分配。刚刚启动的DB瞬间接受了1/3的流量，然后load疯狂飙升，直至再无响应。...当服务重新加入集群时，却发生了大量高耗时的请求，在请求量高的情况下，甚至大批大批的失败。 引起的原因大概可以归结于： 1、服务启动后，jvm并未完全准备完毕，JIT未编译等。...当系统长期处于低水位的情况下，流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。
redis 实现高并发主要依靠主从架构，一主多从. 对于性能来说，单主用来写入数据，单机几万QPS，多从用来查询数据，多个从实例可以提供每秒 10w 的 QPS。...如果想要在实现高并发的同时，容纳大量的数据，那么就需要 redis 集群， 使用 redis cluster 模式，可以提供每秒几十万的读写并发。...这样也可以很轻松实现水平扩容，支撑读高并发。 Redis虽然读取写入的速度都特别快，但是也会产生读压力特别大的情况，所以为了缓解读的压力，所以进行读写分类，并对读进行扩展。...哨兵用于实现 redis 集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。...==怎么保证redis是高并发以及高可用的==？ sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机，就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了，那么就是主观宕机。
gevent是python的协程模块，协程可以理解成更轻量化的线程。因为性能测试工具的一些限制，就自己萌发了自己写性能测试工具的念想，当然，写的比较简单，比如缺...
前面一篇文章写到的实现服务器只能连接一个客户端，没有发挥出go语言的协程特性，所以又可用如下方法实现高并发，多个客户端连接来完成： package main import ( "fmt" "net
开发高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。 缓存：缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量。...限流：限流的目的是通过对并发请求进行限速，或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以进行拒绝服务、排队或等待、降级等处理。...限流是限制系统的输入和输出流量，以达到保护系统的目的，而限流的实现主要是依靠限流算法，限流算法主要有4种： 固定时间窗口算法（计数器） 滑动时间窗口算法 令牌桶算法 漏桶算法 1....此算法在单机还是分布式环境下实现都非常简单，使用redis的incr原子自增性即可轻松实现。 单机伪代码如下。...now; // 超时后重置 reqCount = 1; return true; } } } 算法特点 实现简单
使用Redis的Incr自增命令可以轻松实现以上需求。
是用它可以解决一切并发问题，但是，对于系统吞吐量要求更高的话，我们这提供几个小技巧。帮助大家减小锁颗粒度，提高并发能力。 初级技巧-乐观锁 乐观锁使用的场景是，读不会冲突，写会冲突。...悲观锁的实现： 悲观的认为所有代码执行都会有并发问题，所以将所有代码块都用sychronized锁住 乐观锁的实现： 乐观的认为在读的时候不会产生冲突为题，在写时添加锁。...显然行锁的并发能力比表锁的高很多。 实用String.intern();是这种方式的具体实现。类String维护了一个字符串池。...可见，当String 相同时，总返回同一个对象，因此就实现了对同一用户加锁。由于所的颗粒度局限于具体用户，使得系统获得最大程度的并发。 CopyOnWriteMap？...既然说到了“类似于数据库中的行锁的概念”，就不得不提一下MVCC，Java中CopyOnWrite类实现了MVCC。Copy On Write是这样一种机制。
一提到高并发，就没有办法绕开I/O复用，再具体到特定的平台linux, 就没办法绕开epoll. epoll为啥高效的原理就不讲了，感兴趣的同学可以自行搜索研究一下。 php怎么玩epoll？...HTTP服务器举个例子，HTTP协议本身就很复杂，要实现起来细节上有很多考究，我们也不会完全实现HTTP协议。...多进程也一样，几个进程就有几个并发，进程又是昂贵资源，而且进程的上下文切换费时费力，导致整个系统效率低下。 没关系，咱有epoll，hold住万千请求不是梦，先实现一个Reactor。...花销比较大，常用的解决思路是sendfile，零拷贝直接从一个FD到另一个FD，效率比较高，缺点就是PHP没有现成的已经实现sendfile的扩展，得自己动手，开发成本有点高。...这就是PHP实现高并发服务器的思路了，只要是用EPOLL解决的，思路都一样，都是三步曲，放到Reactor下监听FD事件。
提到锁，大家可能都会想到synchronized关键字，使用它的确可以解决一切并发问题，但是对于系统吞吐要求更高的，在这里提供了几个小技巧，帮助大家减小锁粒度，提高系统并发能力。...以下面的代码为例，悲观锁的实现： ? 乐观锁的实现： ? 中级技巧 - String.intern() 乐观锁不能很好解决大量写冲突问题，但是如果很多场景下，锁实际上只是针对某个用户或者某个订单。...int num=storage.get(key); storage.set(key,num+1); lock.unlock(key); 这个比较类似于数据库表锁和行锁的概念，显然行锁的并发能力比表锁高很多...使用String.inter()是这种思路的一种具体实现。类 String 维护一个字符串池。...可见，当String相同时，String.intern()总是返回同一个对象，因此就实现了对同一用户加锁。由于锁的粒度局限于具体用户，使系统获得了最大程度的并发。 ? CopyOnWriteMap？
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...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
高并发下的耗时操作 高并发下，就是请求在一个时间点比较多时，很多写的请求打过来时，你的服务器承受很大的压力，当你的一个请求处理时间长时，这些请求将会把你的服务器线程耗尽，即你的主线程池里的线程将不会再有空闲状态的...请求流程图 http1 http2 http3 thread1 thread2 thread3 解决方案 使用 DeferredResult 来实现异步的操作，当一个请求打过来时，先把它放到一个队列时，...然后在后台有一个订阅者，有相关主题的消息发过来时，这个订阅者就去消费它，这一步可以是分布式的，比如一个秒杀场景，当N多的请求打过来时，有一些请求命中后，它们进行写操作，这时写操作压力很大，1个请求可以要处理3秒，对于高并发场景这是不能容许的...代码实现 建立订单的接口，只负责简单的校验和事件的发布 /** * 异步建立高并发的订单....logger = LoggerFactory.getLogger(OrderListener.class); /** * 事实上它是一个订单队列的消费者，在后台写订单，本例使用简单的事件监听器实现异步处理的功能
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