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...，但是你写了请求队列中请求数会超过预期值，那我怎么做下一步的操作呢？...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，
1 概念 当我们需要模拟发送一个http请求的时候，往往有两种方式： 1、通过浏览器 2、通过curl命令进行发送请求 如果我们在大规模高并发的业务中，如果使用curl来进行http请求，其效果以及性能是不能满足业务需求的...2 实现 在开始实现client发送http请求之前，我们先理解两个概念： 同步请求 当客户端向服务器发送同步请求时，服务处理在请求的过程中，客户端会处于等待的状态，一直等待服务器处理完成，客户端将服务端处理后的结果返回给调用方...multi 接口的使用是在easy 接口的基础之上，将easy handle放到一个队列中(multi handle)，然后并发发送请求。...20E )，业务需要，某一个请求需要并发发送给指定的几家，即该请求，需要并发发送给几个http server，在一个特定的超时时间内，获取这几个http server的返回内容，并进行处理，那么这种功能应该如何使用...3 性能对比 至此，我们已经基本完成了高性能http 并发功能的设计，那么到底性能如何呢？
不考虑并发性，正常的逻辑如下： ServiceImpl.java @Override public JSONObject signupActivity(Integer actId, String userId...json.put(CommonConst.MESSAGE, "活动报名成功"); return json; } 但是，在高并发下，这段代码就会有问题。...问题解决：synchronized 关键字 因为 synchronized 关键字可以修饰代码块，所以第一次我就把函数里面会出现并发问题的代码包含在 synchronized 里，用法如下： synchronized...上网一查，在代码块中加入 synchronized 还是不能完全解决高并发问题。...HashMap reqData) { return participationService.signupActivity(actId, userId); // 包含并发操作的上面那个函数
在高并发请求时，为何我们频繁提到缓存技术？最直接的原因是，目前磁盘IO和网络IO相对于内存IO的成百上千倍的性能劣势。...67个请求；而如果该数据存在于本机内存里，读出来只需要10us，那么每秒钟能够响应100，000个请求。...高并发的时候，压力一下被放大十几倍，redis响应、网络响应必然会变慢。...这里面有两个风险，一个是同时有好多请求访问同一个数据，然后业务系统把这些请求全发到了数据库；第二个是有人恶意构造一个逻辑上不存在的数据，然后大量发送这个请求，这样每次请求都会被发送到数据库，可能导致数据挂掉...总之，想要做好高并发系统的缓存，就要考虑到各种边角情况，小心设计，任何细小的疏忽都可能导致系统崩溃。
Jexus web server 5.1 每个工作进程的最大并发数固定为1万，最多可以同时开启4个工作进程，因此，每台Jexus V5.1服务器最多可以到支持4万个并发连接。...但是，按照linux系统的默认设定，linux是不能支持这么高的并发请求的，只有对linux进行一些必要的优化，才能达到让Jexus支持大并发的目的。...直到一部分当前请求完成，相应的文件和socket 被关闭，Jexus 不能接收新请求，这样就要扩大linux的文件描述符了。...soft 的限制不能比hard 限制高。用 - 就表明同时设置了 soft 和 hard 的值。...#对于Apache、Nginx、Jexus 等服务器，上几行的参数可以很好地减少TIME_WAIT套接字数量 三、整调Jexus工作进程数 Jexus默认工作进程数为1，为了支持更大的并发数量
高并发请求的缓存设计策略 前几天，我司出了个篓子。...在高并发请求时，为何我们频繁提到缓存技术？最直接的原因是，目前磁盘IO和网络IO相对于内存IO的成百上千倍的性能劣势。...67个请求；而如果该数据存在于本机内存里，读出来只需要10us，那么每秒钟能够响应100，000个请求。...什么意思呢，比如我前台发起一个请求，后台先去redis里取一下标题，然后再取一下作者，然后再取一下内容，再取一下评论，再取一下转发数等等……结果前台一次请求，后台要请求redis十几次。...高并发的时候，压力一下被放大十几倍，redis响应、网络响应必然会变慢。
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...，再打过来的请求，将会是502了。...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，因为你这样占用的服务器线程资源太长了，很快你的服务器就没有可用的线程资源了，这时就可以用到DeferredResult这处理。...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.
相信做Web的，都有可能遇到有多次重复请求发送到后端的情况。而这些重复请求，可能大都是由于在网络较差的情况下，用户多次连续点击。最后导致后端面临处理大量重复请求的境地。...在后端，可以用消息队列，或者缓存，过滤掉相同的请求，也可以设置请求时间间隔。在一个请求执行完一段时间之后才可以执行下一个相同的请求，就当于不休息不给干活。...，会为它建立缓存，后面的请求进来会先查找缓存中是否有相同的请求。...后来看到网上的一句话： 对于高并发或者分布式的场景 重复的请求最好是不要阻塞 通过判断锁状态直接返回处理状态就好 意思就是，后面请求应该是去看它要执行的代码是否正在被执行，如果正在被执行，就返回索引正在维护...这样很多请求过来，只有一个请求在执行，并且等第一个请求执行完之后，全部返回同样的结果。这样，这种并发的情况就可以处理好了。 cpu也没有报警。
Vertx定义Vertx是一个基于Netty响应式工具包，官方没有定义为框架，因为他并不像Spring侵入性那么强，甚至你可以在SpringBoot中使用他。...，不适合高并发项目，我们可以算一下，在200线程的前提下假如每个请求耗时在20ms左右Tomcat能并发处理的请求在10000左右实际还不到。...答案是肯定的，node.js就是单线程但是可以处理百万并发（但node.js受限于单线程，如果每个请求都大量耗费CPU会导致性能急剧下降）那么如何用更少的线程处理更多的任务？...传统的Tomcat线程在处理请求时就会面临这种问题，所以导致Tomcat从根本上难以胜任高并发。...，以此提供高水平的并发性，从而实现高吞吐量。
RocketMQ（三）：面对高并发请求，如何高效持久化消息？...CommitLogCommitLog追加消息CommitLog.asyncPutMessage终于到达CommitLog存储消息的流程，这里的流程还是比较重要的：写前加锁 （由于会顺序写同一个文件，那一定会出现并发写数据的情况...this.fileChannel.force(false);} else { this.mappedByteBuffer.force();}值得思考的是读写队列都采用线程不安全的LinkedList，在并发提交刷盘任务的情况下需要加锁同步...写前加锁防并发写CommitLog 没有MappedFile或者已满，将请求放入内存队列，通过AllocateMappedFileService异步创建CommitLog 使用最后一个MappedFile...，则唤醒FlushRealTimeService的线程，根据配置的频率、页数、间隔等参数进行异步刷盘如果使用的是同步刷盘，则将请求放入GroupCommitService的写队列中（需要使用同步手段防止并发
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。...比如，遍历所有的http连接，然后发送请求。 这种方法是部分有效的，一些懒加载的资源会在这个阶段陆续加载进来，但不是全部。
大型fastapi项目实战 高并发请求神器之aiohttp(下) 1. 上节代码简单解释 2. aiohttp 性能测试 3....解决 aiohttp 不支持 HTTPS 代理 总结 大型fastapi项目实战 高并发请求神器之aiohttp(下) 1....2.520 s 通过简单的测试我们可以得出一些结论: 并不是说使用异步请求就比同步请求性能高 在并发任务少的情况下建议使用同步的方式做请求，反之在并发任务量大的情况下建议使用异步的方式做请求。...你可能好奇怎么界定什么是大并发任务，什么是小并发任务 这个都是相对的 后期我们专门聊一下这个话题 3....解决 aiohttp 不支持 HTTPS 代理 背景: 有做过爬虫的同学应该知道，同一个ip大并发量请求同一个域名，还没过多久你的这个ip 就会被查封了，所以我们就需要通过代理服务去做请求。
大型fastapi项目实战 高并发请求神器之aiohttp(上) [建议收藏] aiohttp介绍及安装 1.背景介绍 2.aiohttp 是什么 3.aiohttp 核心功能 4.aiohttp 库安装...代理问题 aoihttp 连接池 1.使用连接器 2.限制连接池的容量 小结： 大型fastapi项目实战 高并发请求神器之aiohttp(上) [建议收藏] aiohttp介绍及安装 1.背景介绍 在...在不借助其他第三方库的情况下，requests 只能发送同步请求；aiohttp 只能发送异步请求；httpx 既能发送同步请求，又能发送异步请求。...在并发量大的情况下，如何高效的处理数据，异步是我们的优选，今天我们主要详解的是在生产环境广泛使用的 aiohttp。...设置请求超时 有时候，我们向服务器发送请求，若没有设置超时时间，此请求就会一直阻塞直到系统报错，这对于我们的系统是无法容忍的，所以发请求的时候千万要记得加上超时时间。
当B业务系统并发量很高时，有100笔相同的三要素校验，由于是相同的三要素，A渠道只要调用一次厂商即可知道结果。...； 可阻塞：在没有获得锁之前，只能阻塞等待直至获得锁； 高可用：哪怕发生程序故障、机器损坏，锁仍然能够得到被获取、被释放； 高性能：获取、释放锁的操作消耗小。...要实现：加锁，减锁，锁超时 实现方式可以是：数据库 mc redis 系统文件 zookeeper 我现在就是渠道系统，当100个相同的业务请求传递过来，我的第一个请求要先加锁，然后请求外部厂商系统，等响应结果以后...其他请求先去获取下锁，如果已经存在锁就轮寻等待，如果锁不在了，直接去查询结果。 如果第一个请求失败了，结果并没有插入到位，就继续获取锁再去查询外部系统。...php $redis=new Redis(); $redis->connect("127.0.0.1",6379); //高并发时防止重复请求 //渠道系统传递过来的key $lockKey='lock
说真的，请求合并我知道，高并发无非就是快速的请求合并。 但是在我有限的认知里面，如果类似于秒杀的高并发扣库存这个场景，用请求合并的方式来做，我个人感觉是有点怪怪的不够传统。...我会重新给个我觉得合理的场景，告诉大家我理解的请求合并和高并发下的请求合并是什么玩意。 请求合并 现在我们抛开秒杀这个场景。 换一个更加合适，大家可能更容易理解的场景来聊聊什么是请求合并。...高并发的请求合并 理解了请求合并，那我们再来说说当他前面加上高并发这三个字之后，会发生什么变化。...高并发的情况下，就是请求量非常的大嘛，那我们把定时任务的频率调高一点不就行了？ 以前 100ms 内就会过来 50 笔请求,我每收到一笔就是立即处理了。...其实写到这里，高并发的请求合并的答案已经出来了。关键点就三个： 一是需要借助队列加定时任务实现。 二是控制定时任务的执行时间. 三是控制缓冲队列的任务长度。
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。...所有的读请求全部走从节点。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。...==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。...所有的客户端对服务端请求socket连接，服务端都会专门建立一个socket与其连接。
---- 文章目录 取经的地方 曾经，我眼中的高并发 如何理解高并发 高并发系统的设计目标是什么？ 宏观目标 微观目标 高并发的实践方案有哪些？...---- 曾经，我眼中的高并发 真的，我知道我自己写的算不上高并发，很久了。 确实，十万上下的并发量真·算不上高并发。...3、理解片面，把高并发设计等同于性能优化：大谈并发编程、多级缓存、异步化、水平扩容，却忽视高可用设计、服务治理和运维保障。...---- 如何理解高并发 高并发意味着大流量，需要运用技术手段抵抗流量的冲击。那到底多大并发才算高并发呢？ 1、**不能只看数据，要看具体的场景。...通常，设定性能目标时会兼顾吞吐量和响应时间，比如这样表述：在每秒1万次请求下，AVG控制在50ms以下，TP99控制在100ms以下。对于高并发系统，AVG和TP分位值必须同时要考虑。
QtConcurrent是一个命名空间，提供了用于编写并发软件的更高层次的类和算法。该命名空间中有一个重要的类，QThreadPool，这是一个管理线程池的类。
简单理解下高并发: 高并发是指在同一个时间点，有很多用户同时的访问URL地址，比如：淘宝的双11，双12，就会产生高并发,如贴吧的爆吧，就是恶意的高并发请求， 也就是DDOS攻击，再屌丝点的说法就像玩撸啊撸被...， 签到成功后用户获取到一个积分 已知表 用户表，包含积分字段 高并发意淫分析(属于开发前的猜测)： 在高并发的情况下，会导致，一个用户签到记录会有多条，或者用户签到后不止加一积分...还有客户端页面会在10点时候用js发起页面的刷新，就是因为有这样的逻辑，导致10点的时候有很多并发请求同时过来，然后就会导致很多的sql查询操 作，理想的逻辑是，只有一个请求会去数据库获取，其他都是从缓存中获取数据...在实际线上环境可能还会超过这个请求量，如果不经过进行高并发设计处理，服务器分分钟给跪了。 解决问题： 我们通过nodejs写了一个数据处理接口，把统计数据先存到redis的list里。...在高并发接口的设计中可以使用具有高并发能力的编程语言去开发，如：nodejs 做web接口 服务器部署，图片服务器分离，静态文件走CDN 并发测试神器推荐 Apache JMeter Microsoft
而大数据也带来的高并发的问题. 解决高并发问题是大数据时代的永恒主题....我们假设已经解决高并发的问题, 我们可以通过对数以亿计的数据做日志分析 , 从中分析用户行为 ,分析在哪个渠道的用户最具购买力 , 哪个渠道最容易接纳我们的产品....即: 高并发>日志>分析行为>画像>推荐>服务 这便是大数据时代下企业发展之路 ,因此 ,解决高并发问题便是关键. 通过相应技术, 解决高并发问题 ,为企业节省更多资金 ,有益企业良性发展....； 自动去除空白字符和注释从而减小页面的体积 常用高并发模型设计 利用lvs来管理Nginx ,每台Nginx可支撑五万链接 ,因此通过这样的架构可以轻松实现对百万链接支撑的请求 ?...，而apache 则是阻塞型的，在高并发下nginx 能保持低资源低消耗 高性能, 高度模块化的设计，编写模块相对简单 社区活跃，各种高性能模块出品迅速 apache 相对于nginx 的优点
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