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    PHP解决并发问题

    其实在正常的非并发的业务场景中,也有类似的情况出现,某个业务请求接口出现问题,响应时间极慢,将整个Web请求响应时间拉得很长,逐渐将Web服务器的可用连接数占满,其他正常的业务请求,无连接进程可用。...(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,在并发的情况下非常容易出现。...虽然上述的方案的确解决了线程安全的问题,但是,别忘记,我们的场景是“并发”。也就是说,会很多这样的修改请求,每个请求都需要等待“锁”,某些线程可能永远都没有机会抢到这个“锁”,这种请求就会死在那里。...那么新的问题来了,并发的场景下,因为请求很多,很可能一瞬间将队列内存“撑爆”,然后系统又陷入到了异常状态。...但如果并发,在我们对文件进行读写操作时,很有可能多个进程对进一文件进行操作,如果这时不对文件的访问进行相应的独占,就容易造成数据丢失 优化方案4:使用非阻塞的文件排他锁 <?

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    并发分布式问题思考

    下班地铁上无聊引发的问题思考特此记录,有不严谨的地方请指正 分布式事务 分布式下最大的难点就是跨库的分布式事务问题,目前主要有两套解决方案 1 事务补偿性 2 最终一致性 第一种事务补偿性方案更注重原子性...如果是有先后顺序的场景,例如下单新增订单,扣款新增流水,这种可先进行扣款操作和减库存(并发下减库稍后讨论),然后新增流水和创建订单到队列,只要塞入队列既认为操作数据合法返回ok,实际操作由队列慢慢消化到数据库...,因为队列持久化保证了数据最终一致又保证了用户体验 并发问题 并发最直观场景莫过于秒杀业务 秒杀涉及到最重要的库存加减 如果并发很大如何保证库存有序的减呢 第一种方式既是就要借助数据库特性控制并发比如...这里需要注意的是因为减库存是个要控制并发的问题,所以我们借助版号TimeStamp;队列或者单线程原理的redis来控制并发,这样就不可避免的变为同步产生排队现象,为了缩短排队时间,可把库存总数切割成多份进行

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    并发并发分布式锁架构解密,不是所有的锁都是分布式锁!!

    写在前面 最近,很多小伙伴留言说,在学习并发编程时,不太明白分布式锁是用来解决什么问题的,还有不少小伙伴甚至连分布式锁是什么都不太明白。...今天,我们就来说说如何在并发环境下实现分布式锁,不是所有的锁都是并发的。 万字长文,带你深入解密并发环境下的分布式锁架构,不是所有的锁都是分布式锁!!!...究竟什么样的锁才能更好的支持并发场景呢?今天,我们就一起解密并发环境下典型的分布式锁架构,结合【并发】专题下的其他文章,学以致用。 锁用来解决什么问题呢?...有关Redisson分布式锁的使用方案大家可以参考《【并发】你知道吗?大家都在使用Redisson实现分布式锁了!!》...并发“黑科技”与致胜奇招 假设,我们就是使用Redis来实现分布式锁,假设Redis的读写并发量在5万左右。我们的商城业务需要支持的并发量在100万左右。

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    Redis并发分布式锁详解

    分布式锁应该具备哪些条件   1.在分布式系统环境下,一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行   2.可用的获取锁与释放锁   3.高性能的获取锁与释放锁   4.具备可重入特性(可理解为重新进入...如何提升分布式锁性能   问题分析   1.分布式锁为我们解决了并发问题,但是其底层思路是将并行执行的请求给串行化了,因为redis是单线程执行任务的,肯定就不会有并发问题了。   ...2.但是这种设计本身是与我们并发的需求是冲突的。但是某些场景下我们又不得不用,所以我们应该基于场景做一些优化。   3.正如阿里巴巴Java开发手册里面写到: 6....【强制】并发时,同步调用应该去考量锁的性能损耗。能用无锁数据结构,就不要用锁;能锁区块,就不要锁整个方法体;能用对象锁,就不要用类锁。...面对并发下,是针对单个数组节点进行加锁,修改节点内数据,而总量依旧是他们加起来,而且数组的最大容量与核心数有关。是不是豁然开朗?这与我们的场景是不是很像。多台服务器对应多核心。

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    分布式系统 概念 可用 并发 学习笔记

    分布式系统 概念 可用 并发 学习笔记 0. 分布式系统基本概念 0.1 背景 分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。...高性能:不管是单机还是分布式系统,大家都非常关注性能。不同的系统对性能的衡量指标是不同的,最常见的:并发,单位时间内处理的任务越多越好;低延迟:每个任务的平均时间越少越好。...2.2 可用策略 冗余是提高可用性、可靠性的法宝。 冗余就是说多个节点负责相同的任务,在需要状态维护的场景,比如分布式存储中使用非常广泛。...使用集群,减少单点故障 限流 流量控制(flow control),其原理是监控应用流量的 QPS 或并发线程数等指标,当达到指定的阈值时对流量进行控制,以避免被瞬时的流量高峰冲垮,从而保障应用的可用性...高性能 / 并发 提高硬件能力、增加系统服务器。

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    艾编教学笔记:并发限流+分布式限流并发限流技术揭秘

    在开发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 缓存比较好理解,在大型并发系统中,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。...一般开发并发系统常见的限流有:限制总并发数(比如数据库连接池、线程池)、限制瞬时并发数 (如nginx的limit_conn模块,用来限制瞬时并发连接数)、限制时间窗口内的平均速率(如Guava的RateLimiter...2:往往在分布式集群的项目中,项目是部署多多台,是多个 jvm。每个jvm都又自己的计数器,这个时候就会引发并发带来的线程安全问题。 3:那可以使用volatile 吗?答案是不可以。...也满足不了我们并发的需要。那么进行 优化,如何解决呢?原子类。 5:如果在分布式环境下呢? ?

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    PHP实现并发服务器

    一提到并发,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?...实际上PHP的很多扩展就是干这个事的,有一些优秀的C语言库,PHP想直接拿来用,就通过PHP扩展的方式接入到PHP。...撸完收工,用 ab 测一下并发,加 -k 参数复用连接,i5+8G,3W的并发没啥问题,当然我们这儿没有磁盘I/O,实际情况要从磁盘读取文件,读文件要通过linux的系统调用,而且有几次的文件拷贝操作,...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。...这就是PHP实现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。

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    怎么理解分布式并发、多线程?

    当提起这三个词的时候,是不是很多人都认为分布式=并发=多线程? 当面试官问到并发系统可以采用哪些手段来解决,或者被问到分布式系统如何解决一致性的问题,是不是一脸懵逼?...确实,在一开始接触的时候,不少人都会将三者混淆,误以为所谓的分布式并发的系统就是能同时供海量用户访问,而采用多线程手段不就是可以提供系统的并发能力吗?...该领域需要解决的问题极多,在不同的技术层面上,又包括:分布式文件系统、分布式缓存、分布式数据库、分布式计算等,一些名词如Hadoop、zookeeper、MQ等都跟分布式有关。...什么是并发? 相对于分布式来讲,并发在解决的问题上会集中一些,其反应的是同时有多少量:比如在线直播服务,同时有上万人观看。 并发可以通过分布式技术去解决,将并发流量分到不同的物理服务器上。...总结一下: ●分布式是从物理资源的角度去将不同的机器组成一个整体对外服务,技术范围非常广且难度非常大,有了这个基础,并发吞吐等系统很容易构建; ● 并发是从业务角度去描述系统的能力,实现并发的手段可以采用分布式

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    并发并发分布式锁架构解密,不是所有的锁都是分布式锁(升级版)!!

    写在前面 最近,很多小伙伴留言说,在学习并发编程时,不太明白分布式锁是用来解决什么问题的,还有不少小伙伴甚至连分布式锁是什么都不太明白。...今天,我们就来说说如何在并发环境下实现分布式锁,不是所有的锁都是并发的。 万字长文,带你深入解密并发环境下的分布式锁架构,不是所有的锁都是分布式锁!!!...究竟什么样的锁才能更好的支持并发场景呢?今天,我们就一起解密并发环境下典型的分布式锁架构,结合【并发】专题下的其他文章,学以致用。 锁用来解决什么问题呢?...有关Redisson分布式锁的使用方案大家可以参考《【并发】你知道吗?大家都在使用Redisson实现分布式锁了!!》...并发“黑科技”与致胜奇招 假设,我们就是使用Redis来实现分布式锁,假设Redis的读写并发量在5万左右。我们的商城业务需要支持的并发量在100万左右。

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    并发系统拥有并发、高性能、可用,分布式、集群化,安全性等特性

    我们首先来看一下并发、高性能、可用,也就是我们经常提到的三系统。当我们流量非常大的情况下,我们一定要保证这三。...这其中高并发是指要支持很多并发用户,高性能是在并发的前提下保证优秀的性能,可用则是保证系统在某一节点出现问题时不会整体宕机且继续持续提供服务。...由此可见三的主要特性则是分布式和集群化,而我们主要要解决的问题则是安全性。 上图是一些常见的与我们生活息息相关的并发场景。...除此之外,我们还需要考虑到如何让包括私有化用户在内的多种类型的客户实现可用和快速部署,完成快速集成。 如果有做并发的朋友,对于 CAP 理论一定不陌生。...它的主要观点是分布式系统无法同时满足三个,只能够满足其中两个。即分布式系统要么满足 CA,要么满足 CP,但无法同时满足CAP。

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    分布式架构中的三并发、高性能、可用

    关于并发 并发场景 互联网应用以及云计算的普及,使得架构设计和软件技术的关注点从如何实现复杂的业务逻 辑,转变为如何满足大量用户的并发访问请求。...分布式技术方案 分布式缓存 负载均衡 反向代理与 CDN 分布式消息队列 分布式数据库 NoSQL 数据库 分布式文件 搜索引擎 微服务 将这些分布式技术整合起来,就是分布式架构方案 互联网分布式架构演化...关于高性能 高性能场景 互联网应用以及云计算的普及,使得架构设计和软件技术的关注点从如何实现复杂的业务逻 辑,转变为如何满足大量用户的并发访问请求。...衡量指标 4个性能指标:并发数不变,响应时间足够快,单位时间的吞吐量就会相应的提高。 响应时间:指从发出请求开始到收到最后响应数据所需要的时间。反映系统快慢。 并发数:系统同时处理的请求数。...可用场景 我们知道,Web 应用在各种情况下都有可能不可访问,也就是不可用。

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    Go 语言构建并发分布式系统实践

    本文便以360消息系统为例为大家分享技术干货《Go语言构建并发分布式系统实践》。...Go语言在基础服务开发领域的优势 Go语言在并发、通信交互复杂、重业务逻辑的分布式系统中非常适用,具有开发体验好、一定量级下服务稳定、性能满足需要等优势。...线上处理就是看一下协程在F上是否有协程疏漏、阻塞。因为有时看不到,所以他们对线上的实例监控做了一个统一的管理和可视化操作。Go语言提供配套的组合工具做一些更方便开发调试的机制。...周洋,曾供职于金山游戏,以前从事C语言、PHP开发,2012年加入360手机助手,从事360消息系统开发,经历了系统从千万到数亿用户的数次迭代。目前专注于Go语言大规模实时通信系统的架构研究和探索。

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