并发是云函数在某个时刻同时处理的请求数，在业务其他服务可以支撑的情况下，您可以通过简单的配置实现云函数从几个并发到数以万计并发的拓展。 01. 应用场景 1. 高 QPS 短运行时长 使用云函数进行简单的数据、文件处理，例如对象存储触发云函数进行信息上报、对文件处理等。此类场景下单次请求运行时间较短。 2. 重计算长时间运行 使用云函数进行音视频转码、数据处理、AI 推理等场景，由于模型加载等操作导致函数初始化时间长、函数运行的时间长。包括 Java 运行环境的初始化时间较长。 3. 异步消息处理 使用云函
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
主题 又到面试季了，从群里，看到许多同学分享了自己的面试题目，我也抽空在网上搜索了一些许多公司使用的面试题，目前校招和社招的面试题基本都集中在几个大方向上，主要是：Java基础、并发、JVM、算法、数据库、一些框架、分布式集群 等。这里呢，单独就面试中的【并发】问题的准备和学习发表一下个人的见解。 现状 关于对并发的学习和理解，通过大家在课程群里的反馈，总结一下，主要包含以下几种： 完全不知道并发的存在 知道并发要学，但是不知道该学习什么 知道并发重要，自己买相关书籍学，但是看完了还是懵懵懂懂 知道并发重要
在讲解深入学习Java并发编程的方法之前，先分析如下若干错误的观点和学习方法。
云开发 CloudBase 已正式支持「预置并发」能力，本文将从能力解读、快速上手和使用建议三个方面进行介绍。
所以如果你确实有真才实学，在互联网公司里干过高并发系统，那你确实拿offer基本如探囊取物，没啥问题。
就是直接用『原子操作』(atomic operation)所实现的并发。这种并发是给程序库的编写者用的， 而应用程序开发者则不需要它，因为这种写法很容易出错，而且极难调试。虽说Python本身的并发机制一般是用底层的操作实现的， 但开发者不能用Python语言编写这种级别的并发代码。
我们知道，Go 语言部署简单，自带完善的工具链，不仅容易上手，而且执行性能非常好，已经被越来越多的人当成主要的编程语言。 而我当初也算被 Go 的简单高效所打动。它不仅部署方便，自带完善的工具链，特别是 Go 在处理并发场景上表现出的独特性能，更是让我着迷。 相对于 Java 语言的繁琐编码，和为了应用设计模式而做的大量冗长设计， Go 提供了便利的并发编程方式 -- 简简单单的语句，就可以创建多个 goroutine 执行并发任务。此外，Go 还提供了独特的 Channel 类型，很容易实现 gorout
个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
the output elements are forwarded to the local subtask of the next operation.
说实话，如果面试官问你这个题目，那么你必须要使出全身吃奶劲了。为啥？因为你没看到现在很多公司招聘的 JD 里都是说啥，有高并发就经验者优先。
🐾 大家好，猫头虎博主来了！今天我们要探讨一个关于Go语言极其重要的话题：“并发不是并行”。很多人知道Go是为并发而设计，但通常会将并发与并行混为一谈。本文将深入分析这两个概念的区别，并探讨Go如何利用这些概念来优化程序设计。如果你对“Go并发编程”或“并发与并行的区别”感兴趣，这篇文章定能满足你的好奇心。让我们一起探索Go的并发世界吧！
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 随着互联网的不断发展，CPU硬件的核心数也在不断提升，并发编程越来越普及，但是并发编程并不像其他业务那样简单明了。 在编写并发程序时，往往会出现各种各样的Bug，这些Bug常常以某种“诡异”的形式出现，然后迅速消失，并且在大部分场景下难以复现。 所以，高并发编程着实是一项让程序员头疼的技术。 “冰河技术”微信公众号刚开通时，连载的就是 【精通高并发系列】的专栏文章。 这些文章在一定程度上帮助很多小伙伴解决了一些感到头疼的问题。 后来，这些【精通高并发系列
随着现今互联网行业的迅猛发展，其业务复杂度、并发量也在不断增加，对程序的要求变得越来越高，传统的线性模型也越来越不适用。 同时，计算机软硬件技术的发展，也为多程序同时执行提供了底层的保证，使得并发编程成为主流。 “需求端”和“供给端”都为并发编程提供了巨大的应用空间，所以并发编程已经成为一项必备技能。 而正如开篇所引用《Java并发编程实践》的那句话一样，编写正确的并发程序很难，但是比起并发程序对实际应用的性能提升、用户体验的提升，承受这点折磨是完全有必要的。 同时，并发编程模型相比于传统的线性编程模型，在设计模式和设计思想上也是有很大区别的。 可能有些程序员平常的工作并不会显式的并发相关，比如自己去写一个信号量，或者用一个线程池，但是实际上在我们的应用中却是处处都是并发的影子，学好并发编程对日常工作、对技术深造有很大帮助，即使工作中用得少，并发编程也会是面试的重要一部分。
2005年3月，C++大师Herb Sutter在Dr.Dobb’s Journal上发表了一篇名为《免费的午餐已经结束》的文章，一石激起千层浪，该文引起了社区广大程序员的热烈讨论。文章指出：现在的程序员对效率、伸缩性、吞吐量等一系列性能指标相当忽视，很多性能问题都依仗越来越快的CPU来解决。但CPU的速度很快将偏离摩尔定律的轨迹，并达到一定的极限。所以，越来越多的应用程序将不得不直面性能问题。而解决这些问题的办法就是采用并发编程技术。当你读到这里的时候，第一感觉可能就是“不敢苟同”，觉得作者在危言耸听，妖言惑众，过分渲染并发编程的重要性。
服务（Service）的本质就是提供服务消费者期望的某种功能，服务的价值体现在两个方面：服务本身的质量和寄宿服务的平台应付消费者的数量，并发（Concurrency）的关注的是第二个要素。WCF服务寄宿于资源有限的环境中，要实现服务效用的最大化，需要考虑如何利用现有的资源实现最大的吞吐量（Throughput）。提高吞吐量就某个寄宿的服务实例（Service Instance）来说，一个重要的途径就是让它能够同时处理来自各个客户端（服务代理）的并发访问。WCF实现了一套完整的并发控制体系，为你提供了不同的并
在我最近的Java项目中，我遇到了一个令人头疼的技术问题，那就是并发问题。这个问题一度让我在项目的开发过程中陷入了困境，但通过深入研究和一些创造性的解决方案，我最终成功地克服了这个挑战。
随着互联网的不断发展，CPU硬件的核心数也在不断提升，并发编程越来越普及，但是并发编程并不像其他业务那样简单明了。 在编写并发程序时，往往会出现各种各样的Bug，这些Bug常常以某种“诡异”的形式出现，然后迅速消失，并且在大部分场景下难以复现。 所以，高并发编程着实是一项让程序员头疼的技术。 “冰河技术”微信公众号刚开通时，连载的就是 【精通高并发系列】的专栏文章。 这些文章在一定程度上帮助很多小伙伴解决了一些感到头疼的问题。 后来，这些【精通高并发系列】的专栏文章被整理成《深入理解高并发编程》开源小册。
框架已经被越来越多的人所关注与使用了，今天我们就来研究一下net方面的几个主流ORM框架，以及它们的效率测试（可能会有遗漏欢迎大家讨论）。 ORM框架：Object/Relation Mapping（对象/关系 映射）的缩写，易于理解的模型化数据的方法。简单的说就是把数据库的关系型数据类型转换为用对象型程序控制的框架类型。 今天研究的orm框架如下： 1.NHibernate(使用与介绍：http://www.cnblogs.com/stone_w/archive/2011/09/15/2177830.ht
有这些困惑很正常，因为并发编程是Java语言中最为晦涩的知识点，它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力，而这些知识点看上去非常的零散、独立，可实则关联性又比较强，更为考验一个程序员的内功。
其实所谓的高并发，如果你要理解这个问题呢，其实就得从高并发的根源出发，为啥会有高并发？为啥高并发就很牛逼？
引言 服务（Service）的本质就是提供服务消费者期望的某种功能，服务的价值体现在两个方面：服务本身的质量和寄宿服务的平台应付消费者的数量，并发（Concurrency）的关注的是第二个要素。WCF服务寄宿于资源有限的环境中，要实现服务效用的最大化，需要考虑如何利用现有的资源实现最大的吞吐量（Throughput）。提高吞吐量就某个寄宿的服务实例（Service Instance）来说，一个重要的途径就是让它能够同时处理来自各个客户端（服务代理）的并发访问。WCF实现了一套完整的并发控制体系，为你提供了不
这些锁的应用场景根据不同的需求和并发情况来选择，可以灵活使用以保证数据的安全性和并发性能。
我们在找工作时,经常在招聘信息上看到有这么一条:有构建大型互联网服务及高并发等经验,想到高并发,我们第一想到了媒体上经常出现的新闻阿里双11每秒处理xx万订单,瞬间觉得高并发是一种很屌的技术,很高大上,如果像笔者这种没做过大型服务的普通程序员,在此根据网上的资料,对高并发写一下我个人的看法 高并发的概念 这里我引用一段架构师之路公众号究竟啥才是互联网架构高并发中的一段话来描述: 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，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行
并发性和并行性通常用于与多线程程序相关的，最早并发性和并行性似乎指的是相同的概念，但其实并发和并行实际上有不同的含义。在这个并发与并行教程中，我将解释这些概念的含义。
近期，腾讯云 Serverless 云函数发布了并发管理能力升级版，提供了 3 个维度的并发额度管理的功能。该功能究竟提供了哪些能力，有哪些使用场景？本文将为您全方位解读并发管理功能，并对多种使用场景提供配置建议。 背景介绍 原先，创建一个函数，默认具有300的并发数量上限。针对小的低频业务，300 的并发值足够使用。但是遇到业务量上涨、支撑大型运营活动等大并发的情况，开发者就需要通过提工单联系平台方，申请提升函数并发额度。这样可能导致： 每遇到一次大并发，就需要联系一次平台方来提升配额，时效性弱。 申请
今天和大家聊聊并发。 虽然搞了多年 Java，可许多朋友一提到“并发”就头疼： 为什么我已经学习了很多相关技术，可还是搞不定并发编程？ 小公司根本遇不到并发问题，高并发经验该怎么积累？平时该怎么学习？ 昨天面试又卡在并发问题上了，并发编程难道已经成为大厂必备的敲门砖了吗？ 有这些困惑很正常，因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点，它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力，而这些知识点看上去非常的零散、独立，可实则关联性又比较强，更为考验一个程序员的内功。 并发编程的优势是
本文主要讲解在Java多线程并发开发中，集合中有哪些支持并发的的。什么是同步容器(集合)，什么是并发容器(集合)？并发容器分类有哪些？每个分类都有哪些类？
在计算机软件开发的世界里，多线程编程是一个重要且令人兴奋的领域。然而，与其引人入胜的潜力相伴而来的是复杂性和挑战，其中之一就是处理共享数据。当多个线程同时访问和修改共享数据时，很容易出现各种问题，如竞态条件和数据不一致性。
第一个问题：如何理解“服务端的并发能力”这一描述？ 首先我们从数据视角来理解，可以把服务端程序用一个模型来看待，即由「网络 API 请求」所驱动的。 服务端的领域特征是大规模的用户请求，以及 24 小时不间断的服务。但某种意义上来说更重要的原则是：坚决不能丢失用户的数据，即他认为已经完成的业务状态。服务端必须保证其业务状态的可靠性，这时业务状态才持久化写入到外存。所以对于服务端来说，存储至关重要。它不只是极大地解放了处理效率，也是服务端的性能瓶颈所在。几乎所有服务端程序扛不住压力，往往都是因为存储没有扛住压力。 在衡量服务端的性能，我们还是要服务端视角来看，主要以 TPS 为主来衡量系统的吞吐量，如果有必要用并发用户数来衡量的话，需要一个前提，即响应时间（RT），因为在系统压力不高的情况下，将思考时间（等待时间）加到场景链路中，并发用户数基本还可以增加一倍，因此用并发用户数来衡量系统的性能没太大的意义，也不专业。 第二个问题：我为什么不提倡使用“绝对并发”和“相对并发”的概念呢？ 我觉得一切的前提是业务价值需要。如果没有足够的价值，那么可读性才是第一，对这种难懂的概念很反感，要知道的其会加重内部沟通的难度，得不偿失。如果没那个价值，简单才是王道。 第三个问题：我们为什么不推荐用 CPU 来计算并发数？ 比如单核CPU情况，实际上是只有一个的，在一个特定时刻也只可能有一个程序跑在一个CPU上(因为寄存器只有一组)，但是我们在上层观察到的却是系统上好像同时运行着那么多的程序，这实际上是操作系统用进程这个概念对CPU做的抽象。 同时如果你了解「阿姆达尔定律」，就知道多处理器并行加速，总体程序受限于程序所需的串行时间百分比，超过一定的并行度后，就很难进行进一步的速度提升了。并不符合线性关系，也无法估算的。 再说服务端程序性能依赖不仅仅是底层的硬件，其依赖的基础软件还包括：操作系统、编程语言、负载均衡、中间件、数据库或其他形式的存储等。在第一个问题中提到了几乎所有服务端程序扛不住压力，往往都是因为存储没有扛住压力。 最后，还是需要回到第一个问题，即由「网络 API 请求」所驱动的模型上来。
大家好，我是冰河~~ 废话说多了没用，并发编程技术一直是初级程序员进阶高级工程师的前提条件，也是成为大厂程序员的必备技能，更是突破自身技术瓶颈的必经之路。 2022年6月我出版了“冰河技术丛书”之“深入理解高并发编程”系列的第1部作品——《深入理解高并发编程：核心原理与案例实战》，书中全面细致地介绍了高并发编程的基础知识、核心原理、实战案例和系统架构等内容，帮助读者从根本上理解并发编程出现各种诡异Bug问题的根源，并从原理与实战层面找到解决问题的方案。随后这本书被翻译成繁体版——《深入高平行開發：深度原理&
原子性(Atomicity)，一致性(Consistency)，隔离性(Isolation)，持久性(Durability)。
性能指标在性能测试中起着非常重要的作用，它们帮助我们评估和了解系统的性能表现。下面用通俗易懂的话来解释性能指标的作用和意义：
在工作中经常遇到需要并发编程的实例，一直没有时间来整理，现在空了下来，个人整理对并发一下理解。 关于并发编程的几个误解 误解一：并发编程就是多线程 实际上多线只是并发编程的一中形式，在C#中还有很多更实用、更方便的并发编程技术，包括异步编程、并行编程、TPL数据流、响应式编程等。 误解二：只有大型服务器程序才需要考虑并发 服务器端的大型程序要响应大量客户端的数据请求，当然要充分考虑并发。但是桌面程序和手机、平板等移动端应用同样需要考虑并发编程，因为它们是直接面向最终用户的，而现在用户对使用体验的要求越来
Web 函数（Web Function）是云函数的一种函数类型，区别于事件函数（Event Function），Web 函数通过支持原生的 HTTP/WebSocket 协议，兼容任意一种原生 Web 框架编写的 Web 服务，无需改造即可将传统项目部署到函数，保证和本地开发服务体验一致。 自 21 年 6 月推出以来，广受欢迎，数万传统 Web 项目轻松迁移到函数上，让老代码也能在 Serverless 基础设施上继续发光。然而，随着 Web 函数在更多场景得到应用，一些问题也逐渐暴露出来。 01 We
并发编程是一种编程范式，它关注的是编写能够正确和高效处理多个并发任务的程序。并发编程不仅包括多线程，还包括了处理多个独立任务的各种技术和模式，如进程、协程、分布式编程等。并发编程的目标是实现任务的并发执行，以提高系统的性能和资源利用率。
综合这些基本概念，有效的并发控制机制需要确保共享资源的正确访问顺序，防止数据冲突，保障事务的一致性和持久性，同时在多个并发事务之间提供适当的隔离。
并发编程的掌握过程并不容易。我相信为了解决这个问题，你也听别人总结过并发编程的第一原则，那就是不要写并发程序。这个原则在我刚毕业的那几年曾经是行得通的，那个时候多核服务器还是一种奢侈品，系统的并发量也很低，借助数据库和类似Tomcat这种中间件，我们基本上不用写并发程序。或者说，并发问题基本上都被中间件和数据库解决了。
在 Swift 6 中实现并发是语言功能的一个重要扩展，旨在简化并发编程并提高程序的安全性和效率。以下是一些关键点和步骤，帮助你在 Swift 6 中实现并发：
从性能角度讲,我们为了提高执行一定计算机任务的效率,所以IO等待的时候不能让cpu闲着,所以我们把任务拆分交替执行，有了分时操作系统,出现了并发,后来cpu多核了又有了并行计算。
今年国外开发者平台 HackerRank 最新的调查中，2021 年的理想语言仍然为 Go。上年发布的《2020 年你最想学的编程语言是哪个》调查中，Top 3 分别是 Go、Python 和 Kotlin，其中 Go 以 36.2% 的比例排在首位。 如果没记错，这已经是 Go 第三年蝉联榜首了。 相对于 Java 语言的繁琐编码，和为了应用设计模式而做的大量冗长设计， Go 提供了便利的并发编程方式——简简单单的语句，就可以创建多个 goroutine 执行并发任务。此外，Go 还提供了独特的 Cha
R是一种强大的数据分析和统计建模语言，但在处理大数据集和复杂计算任务时，使用并发编程技术可以显著提高代码的执行效率和响应能力。本文将介绍R编程中的并发基础知识，包括并发编程的概念、并发与并行的区别、共享资源与竞态条件以及同步与互斥等概念。同时，还将介绍R语言中支持并发编程的相关工具和包，并提供示例代码以帮助读者更好地理解并发编程在R中的应用。
大家所熟悉的性能测试工具有Loadrunner、JMeter，以及其他小众一些的工具，如Locust、Ngrinder、Gatling等等，那么你们知道这些工具有什么不同吗？为什么有的工具能模拟数千上几万的并发，有的工具单机只能模拟一两千的并发，这其中的原因是什么呢？那么这节课我就来告诉大家，你所不了解性能测试工具的一面：并发模式。
富兰克林·罗斯福曾经说过，我们往往过多地考虑了早起的鸟儿运气好，却不怎么想早起的虫子运气差。我从来不玩彩票。彩票的失败率大到惊人；实际上，成为圣人或美国总统的可能性都比赢得彩票（例如欧洲的 EuroMillions 或美国的 Powerball）大。
本文讲述如何使用Entity Framework Core来实现一个乐观并发控制，并介绍在.NET Core中使用DbContext进行数据库操作时的一些常见问题和解决方案。
在介绍本书单之前，我想先问一下各位读者，你们之前对于Java并发编程的了解有多少呢。经过了10多年的发展，Java Web从开发框架到社区都已经非常成熟，很多程序员都可以通过使用框架很快速地搭建起一个Java Web应用，特别是近几年SpringBoot大热，干脆连配置都不需要了解了，直接一键式编译部署运行，让Java工程师的入门成本变得越来越低。
我在性能综述的那三篇文章中，描述了各种指标，比如 TPS、RPS、QPS、HPS、CPM 等。我也强调了，我们在实际工作的时候，应该对这些概念有统一的认识。
技术是为了解决实际问题服务的，那么并发是为了解决什么问题呢？我用一句话总结，就是：在资源有限、并且不改变程序执行结果（正确性）的情况下，合理运用并发编程和架构设计来尽可能多地 提高你程序的性能和稳定性 。
目前需要有一个批量的并发需求，例如是需要并发群发1000条信息出去。如果传统串行方式执行，需要等待时间会比较长。如果直接使用并发操作，可能一下子执行1000并发可能会导致服务器资源突然飙升，影响正常业务的处理。所以就需要一个能够并发处理，又能合理控制并发数量的执行。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议
