Nginx概念 Nginx 是⼀款高性能的 http 服务器/反向代理服务器及电子邮件（IMAP/POP3）代理服务器。...由俄罗斯的程序设计师伊戈尔·西索夫（Igor Sysoev）所开发，官方测试 Nginx 能够支撑 5 万并发链接，并且cpu、内存等资源消耗却非常低，运行非常稳定。...注：Nginx有很多插件，可以对其进行大量优化，使其提升至10万并发量。 2.Nginx的应用场景 http 服务器。 Nginx 是⼀个 http 服务可以独立提供 http 服务。...并且多台服务器可以平均分担负载，不会因为某台服务器负载高宕机而某台服务器闲置的情况。 3....Internet 上请求连接的客户端，此时代理服务器对外就表现为⼀个反向代理服务器。
高并发内存池设计 高并发下传统方式的弊端 在传统C语言中，我们使用malloc、calloc、realloc、free来进行内存的申请分配与释放，函数原型如下。...void free(void *ptr); ---- 弊端 弊端1：高并发时较小内存块的使用，导致系统调用频繁，降低了系统的执行效率。...高并发时系统调用频繁，降低了系统的执行效率。 内存池提前预先分配大块内存，统一释放，极大的减少了malloc和free等函数的调用。...---- 高并发时内存池如何实现? 高并发——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行处理很多请求。...高并发的特点: 响应时间短 吞吐量大 每秒响应请求数QPS 并发用户数高 内存池设计考虑 设计逻辑应该尽量简单，避免不同请求之间相互影响，尽量降低不同模块之间的耦合。
高并发线程池设计 并发基本概念 所谓并发编程指的是在同一台计算机上"同时"处理多个任务。 并发是在同一实体上的多个事件。 ---- 处理事件过程出现阻塞 漫长的CPU密集型处理。...---- Nginx线程池解析 注: 如下代码为本人看的某个视频中的资料，从Nginx中c抽下来的，貌似与最新的Nginx源码并不是很相同，因为经过删减，而且不是删减的最新版，但是大致意思我想应该是差不多的...来源-菜鸟教程-C/C++ 中 volatile 关键字详解-多线程下的volatile。 ----
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。
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
---- 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。...3、业务层的拆分：最常见的是按照业务维度拆（比如电商场景的商品服务、订单服务等）， 也可以按照核心接口和非核心接口拆，还可以按照请求源拆（比如To C和To B，APP和H5）。
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。...通常情况下，任何没有被全局引用或者被其他共享数据引用的C++类都认为是可重入的。
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...0的时候无法进行抽奖 已知表: 用户表，包含积分字段 奖品表，包含奖品剩余数量字段 高并发意淫分析(属于开发前的猜测): 在高并发的情况下，会导致用户参与抽奖的时候积分被扣除，而奖品实际上已经被抽完了...(因为这个sql查询很耗服务器性能，所以导致在10点的时候，突然间数据库 服务器压力暴增) 解决问题： C#通过 （锁）lock，在从数据读取到缓存的那段代码前面加上锁，这样在并发的情况下只会有一个请求是从数据库里获取数据...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....第四章 Nginx和 Tengine 一 介绍 Nginx Nginx (“engine x”) 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理服务器，也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器...，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
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。...实际上，从另外一个角度考虑，我们所说的高并发，并行已经是其一个子集。...而水平扩展的能力，实际上从另外一个角度来说，并行是提升系统并发能力的重要手段。 那么，既然是高并发，那么多高才算高呢？...为了更好的对系统的高并发性进行评价，需要对如下指标进行了解： 响应时间：系统对请求做出响应的时间，既然是高并发系统，这个响应时间就不可能太长，需要尽可能的短。...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。
缓存 缓存比较好理解，在大型高并发系统中，如果没有缓存数据库将分分钟被爆，系统也会瞬间瘫痪。使用缓存不单单能够提升系统访问速度、提高并发访问量，也是保护数据库、保护系统的有效方式。
进入后语言是英文的可以选择Options—Choose Language—Chinese(Simplified) 选择左侧TestPlan—添加—线程(用户)—线程组 线程组介绍： 线程数，即为并发请求数量...为0表示并发执行 ramp-Up时间，即为几秒内开启全部线程，可修改 循环次数为1表示所有线程只执行一次。...，并且设置观察树 配置请求头信息 填写token等信息 填写http请求信息 执行 查看结果 生成报告 cmd运行命令 jmeter -n -t C:...\Test\HTTP请求.jmx -l report.jtl -e -o C:\Test\result 参数说明: n：非GUI模式执行JMeter； t： 脚本文件(.jmx文件)的路径； l
大型网站系统应有的特点 高并发，大流量 高并发，大流量：需要面对高并发用户，大流量访问。...高可用 高可用：相对于高并发来说，高可用并不是一个比较有规律的参数，7*24 是每个网站的梦想，但是你并不知道，在某一刻，他就没理由的宕机了。...高并发设计原则 系统设计不仅需要考虑实现业务功能，还要保证系统高并发、高可用、高可靠等。...并发化 改串行为并行。 高可用设计原则 通过负载均衡和反向代理实现分流。 通过限流保护服务免受雪崩之灾。 通过降级实现部分可用、有损服务。 通过隔离实现故障隔离。...4.业务降级：当高并发流量来袭，在电商系统大促设计时保障用户能下单、能支付是核心要求，并保障数据最终一致性即可。
但Web2.0以用户为导向的理念，使得新生的网站有了新的特点——高并发，高流量，数据量大，逻辑复杂等，对网站建设也提出了新的要求。...此类网站可以说是Web2.0概念下的代表网站，具有Web2.0网站所有典型特征：高并发，高流量，数据量大，逻辑复杂，用户分散等等。...但是它的强大有时候却显得笨重，配置文件复杂得让人望而生畏，高并发情况下效率不太高。...7 总结及展望 7.1 总结 图6 典型高并发高流量网站的架构 对于一个高并发高流量的网站来说，任何一个环节的瓶颈都会造成网站性能的下降，影响用户体验，进而造成巨大的经济损失。...，公司以及研究机构来关注高并发高流量的网站架构问题。
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。
课程网址 并发： 同时拥有两个或者多个线程，如果程序在单核处理器上运行，多个线程交替得换入或者换出内存，这些线程是同时“存在”的，每个线程都处于执行过程中的某个状态，如果运行在多核处理器上，...此时，程序中的每个线程都将分配到一个处理器核上，因此可以同时运行 高并发： 高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，他通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求...对比： - 谈并发时：多个线程操作相同的资源，保证线程安全，合理利用资源 - 谈高并发时：服务能同时处理很多请求（如12306的抢票，天猫双十一的秒杀活动，这会导致系统在短时间内执行大量的操作，...如对资源的请求，数据库的访问），提高程序性能（如果高并发处理不好，不光会导致用户体验不好，还可能会使服务器宕机，出现OOM等） ?
应用需要支撑大量并发量，但数据库的性能有限，所以使用缓存来减少数据库压力与提高访问性能。 ? 、 缓存的使用可以出现在1到4的各个环节中，每个环节的方案他们都各有特点。...Guava Cache继承了ConcurrentHashMap的思路，使用多个segments方式的细粒度锁，在保证线程安全的同时，支持高并发场景需求。...2.缓存并发问题 缓存过期后将尝试从后端数据库获取数据，这是一个看似合理的流程。但是，在高并发场景下，有可能多个请求并发的去从数据库获取数据，对后端数据库造成极大的冲击，甚至导致 “雪崩”现象。...真正的缓存穿透应该是这样的： 在高并发场景下，如果某一个key被高并发访问，没有被命中，出于对容错性考虑，会尝试去从后端数据库中获取，从而导致了大量请求达到数据库，而当该key对应的数据本身就是空的情况下...，这就导致数据库中并发的去执行了很多不必要的查询操作，从而导致巨大冲击和压力。
通过捕捉这个异常，我 们就可以在乐观锁校验失败时进行相应处理 常见并发同步案例分析 案例一:订票系统案例，某航班只有一张机票，假定有1w个人打开你的网站来订票，问你如何解决并发问题(可扩展到任何高并发网站要考虑...常见的提高高并发下访问的效率的手段 首先要了解高并发的的瓶颈在哪里？...2、负载均衡，前置代理服务器nginx、apache等等 3、数据库查询优化，读写分离，分表等等 最后复制一些在高并发下面需要常常需要处理的内容: 1、尽量使用缓存，包括用户缓存...java高并发，如何解决，什么方式解决 之前我将高并发的解决方法误认为是线程或者是队列可以解决，因为高并发的时候是有很多用户在访问，导致出现系统数据不正确、丢失数据现象，所以想到 的是用队列解决，其实队列解决的方式也可以处理...今天我所说的是高并发。 我的解决思路是： 1、采用分布式应用设计 2、分布式缓存数据库 3、代码优化 Java高并发的例子 具体情况是这样： 通过java和数据库，自己实现序列自动增长。
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。...这是个非常简单的逻辑，但是，在高并发的场景下，存在深深的漏洞。...（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。 2....四、小结 互联网正在高速发展，使用互联网服务的用户越多，高并发的场景也变得越来越多。电商秒杀和抢购，是两个比较典型的互联网高并发场景。
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