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Tomcat9是并发处理还是顺序处理请求？

Tomcat9是并发处理请求的。Tomcat是一个开源的Java Servlet容器，用于实现Java Servlet和JavaServer Pages（JSP）规范。它采用多线程的方式来处理请求，每个请求都会被分配给一个独立的线程进行处理，这样可以实现并发处理多个请求。当有多个请求同时到达Tomcat服务器时，它会创建多个线程来处理这些请求，从而提高系统的并发处理能力和性能。这种并发处理的方式可以使Tomcat9在高负载情况下保持稳定，并能够快速响应客户端的请求。

推荐的腾讯云相关产品是云服务器CVM（https://cloud.tencent.com/product/cvm）和负载均衡CLB（https://cloud.tencent.com/product/clb），它们可以与Tomcat9结合使用，提供高性能的云计算服务。云服务器CVM提供了可靠的计算资源，可以部署和运行Tomcat9，并且支持弹性扩展和自动负载均衡。负载均衡CLB可以将请求分发到多个Tomcat9实例，实现负载均衡和高可用性。

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如何优雅处理重复请求并发请求？

一些用户请求在某些情况下是可能重复发送的，如果是查询类操作并无大碍，但其中有些涉及写入操作，一旦重复了，可能会导致很严重的后果。例如交易接口如果重复请求，可能会重复下单。...重复的场景有可能是： 黑客拦截了请求，重放； 前端/客户端因为某些原因请求重复发送了，或者用户在很短的时间内重复点击了； 网关重发； …… 本文讨论的是如何在服务端优雅地统一处理这种情况，如何禁止用户重复点击等客户端操作不在本文的讨论范畴...利用唯一请求编号去重 你可能会想到，只要请求有唯一的请求编号，那么就能借用 Redis 做去重。只要这个唯一请求编号在 Redis 存在，证明处理过，那么就认为是重复的。...原因是这些请求参数的字段里面，是带时间字段的，这个字段标记用户请求的时间，服务端可以借此丢弃掉一些老的请求（例如5秒前）。...还有类似的字段可能是 GPS 的经纬度字段（重复请求间可能有极小的差别）。 ?

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优雅地处理重复请求（并发请求）

点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发......Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction 源码解析 Eureka 和 Hystrix 源码解析 Java 并发源码...本文讨论的是如何在服务端优雅地统一处理这种情况，如何禁止用户重复点击等客户端操作不在本文的讨论范畴。...利用唯一请求编号去重 你可能会想到的是，只要请求有唯一的请求编号，那么就能借用Redis做这个去重——只要这个唯一请求编号在redis存在，证明处理过，那么就认为是重复的 代码大概如下：     String...原因是这些请求参数的字段里面，是带时间字段的 ，这个字段标记用户请求的时间，服务端可以借此丢弃掉一些老的请求（例如5秒前）。

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    • 如何优雅地处理重复请求（并发请求）

    对于一些用户请求，在某些情况下是可能重复发送的，如果是查询类操作并无大碍，但其中有些是涉及写入操作的，一旦重复了，可能会导致很严重的后果，例如交易的接口如果重复请求可能会重复下单。...重复的场景有可能是： 黑客拦截了请求，重放 前端/客户端因为某些原因请求重复发送了，或者用户在很短的时间内重复点击了 网关重发 …....本文讨论的是如何在服务端优雅地统一处理这种情况，如何禁止用户重复点击等客户端操作不在本文的讨论范畴。...利用唯一请求编号去重 可能会想到的是，只要请求有唯一的请求编号，那么就能借用Redis做这个去重——只要这个唯一请求编号在redis存在，证明处理过，那么就认为是重复的 代码大概如下：     String...原因是这些请求参数的字段里面，是带时间字段的，这个字段标记用户请求的时间，服务端可以借此丢弃掉一些老的请求（例如5秒前）。

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    如何优雅地处理重复请求（并发请求）

    利用唯一请求编号去重 你可能会想到的是，只要请求有唯一的请求编号，那么就能借用Redis做这个去重——只要这个唯一请求编号在redis存在，证明处理过，那么就认为是重复的 代码大概如下： String...继续优化，考虑剔除部分时间因子 上面的问题其实已经是一个很不错的解决方案了，但是实际投入使用的时候可能发现有些问题：某些请求用户短时间内重复的点击了（例如1000毫秒发送了三次请求），但绕过了上面的去重判断...原因是这些请求参数的字段里面，是带时间字段的，这个字段标记用户请求的时间，服务端可以借此丢弃掉一些老的请求（例如5秒前）。...如下面的例子，请求的其他参数是一样的，除了请求时间相差了一秒： //两个请求一样，但是请求时间差一秒 String req = "{\n" + "\"requestTime...还有类似的字段可能是GPS的经纬度字段（重复请求间可能有极小的差别）。

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    【高并发】秒杀系统高并发请求排队处理

    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...上述代码中，部分内容，比如产品数目等应该在活动开始前同步到redis等能快速获取的中间件中去 下面是我的测试结果：有个疑问？...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...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，

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    GO 语言处理并发的时候我们是选择sync还是channel

    以前写 C 的时候，我们一般是都通过共享内存来通信，对于并发去操作某一块数据时，为了保证数据安全，控制线程间同步，我们们会去使用互斥锁，加锁解锁来进行处理 然而 GO 语言中建议的时候通过通信来共享内存...感兴趣的同学可以自己写一个简单的基准测试来确认一下效果，评论去可以交流 另外，使用 sync 包来控制同步时，我们不会失去结构对象的所有权，还能让多个协程之间同步访问临界区的资源，那么如果我们的需求能够符合这种情况时，还是建议使用...，使用互斥锁和使用读写锁的读锁性能类似，当并发逐渐变大时，读写锁的读锁性能并未发生较大变化，互斥锁和读写锁的性能都会随着并发的变大而下降 那么很明显，读写锁适用于读多写少的场景，在大并发读书数据的时候，...需要注意的地方 平时使用 sync 包中的锁的时候，需要注意的是不要去拷贝已经已经使用过的 Mutex 或者是 RWMutex 写一个简单的 demo： var mu sync.Mutex //...还记得之前写 C 或者 C++ 的时候，对于程序生命周期只有一个实例的时候，我们会选择使用单例模式来进行处理，那么此处的 sync.Once 就是非常适合用在单例模式中 sync.Once 可以保证任意一个函数在程序运行期间只被执行一次

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    重复的场景有可能是： 黑客拦截了请求，重放 前端/客户端因为某些原因请求重复发送了，或者用户在很短的时间内重复点击了。 网关重发 …....本文讨论的是如何在服务端优雅地统一处理这种情况，如何禁止用户重复点击等客户端操作不在本文的讨论范畴。...利用唯一请求编号去重 你可能会想到的是，只要请求有唯一的请求编号，那么就能借用Redis做这个去重——只要这个唯一请求编号在redis存在，证明处理过，那么就认为是重复的 代码大概如下： String...原因是这些请求参数的字段里面，是带时间字段的，这个字段标记用户请求的时间，服务端可以借此丢弃掉一些老的请求（例如5秒前）。...还有类似的字段可能是GPS的经纬度字段（重复请求间可能有极小的差别）。

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    synchronized锁处理spring事务高并发请求

    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。...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。...原因是synchronized 代码块的执行是在事务之内执行的，可以推断在 synchronized 代码块执行完时，事务还未提交，其他线程进入 synchronized 的代码块后，读取的库存数据不是最新的...} 问题总结 有一篇博客给我们总结了几点，我觉得很好 spring(基础18) Sprin事务和synchronized锁的一些问题，以下是引用： 以上事务与锁之间存在的问题是：由于事务范围大于锁代码块范围

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    想避免重复请求并发请求？这样处理才足够优雅

    对于一些用户请求，在某些情况下是可能重复发送的，如果是查询类操作并无大碍，但其中有些是涉及写入操作的，一旦重复了，可能会导致很严重的后果，例如交易的接口如果重复请求可能会重复下单。...本文讨论的是如何在服务端优雅地统一处理这种情况，如何禁止用户重复点击等客户端操作不在本文的讨论范畴。...利用唯一请求编号去重 你可能会想到的是，只要请求有唯一的请求编号，那么就能借用Redis做这个去重——只要这个唯一请求编号在redis存在，证明处理过，那么就认为是重复的 代码大概如下： String...原因是这些请求参数的字段里面，是带时间字段的，这个字段标记用户请求的时间，服务端可以借此丢弃掉一些老的请求（例如5秒前）。...还有类似的字段可能是GPS的经纬度字段（重复请求间可能有极小的差别）。

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    面试鹅厂被问：“你的项目是如何处理重复请求并发请求的？”

    ，如果是查询类操作并无大碍，但其中有些是涉及写入操作的，一旦重复了，可能会导致很严重的后果，例如交易的接口如果重复请求可能会重复下单。...本文讨论的是如何在服务端优雅地统一处理这种情况，如何禁止用户重复点击等客户端操作不在本文的讨论范畴。...利用唯一请求编号去重 你可能会想到的是，只要请求有唯一的请求编号，那么就能借用Redis做这个去重——只要这个唯一请求编号在redis存在，证明处理过，那么就认为是重复的 代码大概如下：     String...原因是这些请求参数的字段里面，是带时间字段的，这个字段标记用户请求的时间，服务端可以借此丢弃掉一些老的请求（例如5秒前）。...还有类似的字段可能是GPS的经纬度字段（重复请求间可能有极小的差别）。

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    MySQL并发事务是怎么处理的？

    如果不排队等待，又怎么保证读事务的数据是最新状态（一致性）？各隔离级别如何处理并发事务？到这里应该就看明白了。...结合事务隔离级别，看一下MySQL是怎么处理的：不处理第一个情形不就是“读未提交”的“脏读”，一致性保证不了一点。使用锁第二个情形就是“串行化”，完全通过锁来处理并发事务。...对于MySQL这样的数据库，性能的高低会直接影响用户的去留，所以，仅仅是“串行化”的并发处理是远远不够的。...（这里说明下，同时执行DML操作时还是会使用锁来控制的，不会减少对锁的竞争。所以图中有个先后顺序。）选择数据的某个版本那么读事务应该以哪个版本的数据为准？...事务隔离“读已提交”和“可重复读”通过MVCC进行并发处理，并发性能高。MVCC是通过Undo Log(多版本)结合Read View(快照)实现了无锁读并解决了一致性问题。

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    JS中如何处理多个ajax并发请求？

    通常 为了减少页面加载时间，先把核心内容显示处理，页面加载完成后再发送ajax请求获取其他数据 这时就可能产生多个ajax请求，为了用户体验，最好是发送并行请求，这就产生了并发问题，应该如何处理？...（1）并行改串行 如果业务逻辑和用户体验允许的情况下，可以改为串行，处理起来最简单 function async1(){ //do sth......已执行完成'); clearInterval(interval) } }; 这个方法采用了定时间隔触发器，占用CPU比较多，建议酌情使用 （4）jquery 使用jquery的延时处理方法...，每个ajax请求完成后，把对应的Deferred置为完成状态，然后用jquery判断全部完成后再进行后续处理 var d1 = $.Deferred(); var d2 = $.Deferred();

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    聊聊 Redis 是如何进行请求处理

    转载请声明出处哦~，本篇文章发布于luozhiyun的博客：https://www.luozhiyun.com/archives/674 本文使用的Redis 5.0源码 感觉这部分的代码还是挺有意思的...，每监听到一个连接就会创建一个 Goroutine； 然后就是 Goroutine 里面会循环的等待接收请求数据，然后根据请求的地址去处理器路由表中匹配对应的处理器，然后将请求交给处理器处理； 用代码表示就是这样...go c.serve(connCtx) } } 对于 Redis 来说就有些不太一样，因为它是单线程的，无法使用多线程处理连接，所以 Redis 选择使用基于 Reactor 模式的事件驱动程序来实现事件的并发处理...函数里面会调用 processInputBuffer 以及判断一下如果是集群模式的话，是否需要将命令复制给其他节点； processInputBuffer 函数里面会循环处理请求的命令，并根据请求的协议调用...beforesleep 函数里面会调用到 handleClientsWithPendingWrites 函数，它会调用 writeToClient 将数据从缓冲区中回写给客户端； 总结 这篇文章介绍了整个 Redis 的请求处理模型到底是怎样的

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    后端处理高并发状态的多次重复请求

    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。...如果是用ajax发送请求，那么在发送请求之前，可以调用XMLHttpRequest的abort()函数，abort 函数是清除上一个XMLHttpRequest 重置为 readyState 为 0 的状态...也可以每次都执行你发送的最后一个请求，多次请求只执行最后一次。 　　以上是比较常见的一些方法。然后我遇到的问题，用这些方法却不能很好的解决。...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。

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    Node.js 是如何处理请求的

    前言：在服务器软件中，如何处理请求是非常核心的问题。不管是底层架构的设计、IO 模型的选择，还是上层的处理都会影响一个服务器的性能，本文介绍 Node.js 在这方面的内容。...这种处理模式下，如果处理的过程中调用了阻塞 API，比如文件 IO，就会影响后面请求的处理，可想而知，效率是非常低的，而且，并发量比较大的时候，监听 socket 对应的队列很快就会被占满（已完成连接队列有一个最大长度...假设 a 请求阻塞在文件 IO，不会影响 b 请求的处理，尽可能地做到了并发。它的缺点是 1. 进程数有限，如果有大量的请求，需要排队处理。 2. 进程的开销会很大，对于系统来说是一个负担。...看一下主进程是如何处理 queryServer 请求的。...接着看一下子进程是怎么处理该请求的。

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    Typhoeus库在处理大量并发请求时的优化技巧

    本文将详细介绍使用Typhoeus库进行并发请求时的优化技巧，并通过一段完整的代码示例展示其实现过程。HTTP客户端库是Web开发中不可或缺的工具，尤其是在需要与后端服务进行大量数据交互的场景。...它支持GET、POST、PUT、DELETE等HTTP方法，并能够处理文件上传、下载等高级功能。并发请求的挑战在处理并发请求时，开发者需要考虑以下挑战：资源限制：避免因并发请求过多而耗尽系统资源。...过多的并发请求可能会导致服务器压力过大，甚至触发服务器的限流机制。因此，合理设置并发请求的数量是优化性能的第一步。连接池的使用通过连接池减少TCP连接的建立和关闭时间。...实现代码过程以下是使用Typhoeus库发送并发请求的示例代码，包括了设置代理、超时、异步回调和错误处理等优化技巧。...Typhoeus库来处理大量并发HTTP请求。

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    我是如何处理大并发量订单处理的 KafKa部署总结

    扩展性 因为消息队列解耦了你的处理过程，所以增大消息入队和处理的频率是很容易的，只要另外增加处理过程即可。不需要改变代码、不需要调节参数。扩展就像调大电力按钮一样简单。...使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。 可恢复性 系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。...消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。 顺序保证 在大多使用场景下，数据处理的顺序都很重要。...大部分消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。Kafka能保证一个Partition内的消息的有序性。 缓冲 在任何重要的系统中，都会有需要不同的处理时间的元素。...Kafka在分布式设计中有着相当重要的作用，算是一个基础工具，因此需要不断的学习了解与实践，如何处理大并发订单这只是一种场景。

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