环境信息:  linux 6.1 + oracle11.2.0.3 RAC     问题现象: 学校晚上6点选课,人数大概有3000,7点时,数据库报错如下(数据库到6点多还是可以连接的),数据库hung住了. Tue Dec 16 18:00:33 2014Dumping diagnostic data in directory=[cdmp_20141216180033], requested by (instance=2, osid=24917 (M001)), summary=[incid…

一个在线2k的游戏,每秒钟并发都吓死人.传统的hibernate直接插库基本上是不可行的.我就一步步推导出一个无锁的数据库操作. 1. 并发中如何无锁. 一个很简单的思路,把并发转化成为单线程.Java的Disruptor就是一个很好的例子.如果用java的concurrentCollection类去做,原理就是启动一个线程,跑一个Queue,并发的时候,任务压入Queue,线程轮训读取这个Queue,然后一个个顺序执行. 在这个设计模式下,任何并发都会变成了单线程操作,而且速度非常快.现在的n…

写在前面 周末,跟阿里的一个朋友(去年晋升为P9了)聊了很久,聊的内容几乎全是技术,当然了,两个技术男聊得最多的话题当然就是技术了.从基础到架构,从算法到AI,无所不谈.中间又穿插着不少天马行空的想象,虽然现在看起来不太实际,但是随着技术的进步,相信五年.十年之后都会实现的. 不知道是谁提起了在高并发环境下如何构建缓存服务,结果一路停不下来了!! 缓存特征 (1)命中率:命中数/(命中数+没有命中数) (2)最大元素(空间):代表缓存中可以存放的最大元素的数量,一旦缓存中元素的数量超过这个值,或…

C++高并发场景下读多写少的解决方案 概述 一谈到高并发的解决方案,往往能想到模块水平拆分.数据库读写分离.分库分表,加缓存.加mq等,这些都是从系统架构上解决.单模块作为系统的组成单元,其性能好坏也能很大的影响整体性能,本文从单模块下读多写少的场景出发,探讨其解决方案,以其更好的实现高并发. 不同的业务场景,读和写的频率各有侧重,有两种常见的业务场景: 读多写少:典型场景如广告检索端.白名单更新维护.loadbalancer 读少写多:典型场景如qps统计 本文针对读多写少(也称一写多读)场景…

概述 一谈到高并发的优化方案,往往能想到模块水平拆分.数据库读写分离.分库分表,加缓存.加mq等,这些都是从系统架构上解决.单模块作为系统的组成单元,其性能好坏也能很大的影响整体性能,本文从单模块下读多写少的场景出发,探讨其解决方案,以其更好的实现高并发.不同的业务场景,读和写的频率各有侧重,有两种常见的业务场景: 读多写少:典型场景如广告检索端.白名单更新维护.loadbalancer 读少写多:典型场景如qps统计 本文针对读多写少(也称一写多读)场景下遇到的问题进行分析,并探讨一种合适的解…

避免Redis/Memcached缓存失效引发Dogpile效应 Redis/Memcached高并发访问下的缓存失效时可能产生Dogpile效应(Cache Stampede效应). 推荐阅读:高并发下的 Nginx 优化方案 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-01/78791.htm 避免Memcached缓存的Dogpile效应 Memcached的read-through cache流程:客户端读取缓存,没有的话就由客户端生成缓存.Memcached缓…

原文:http://blog.csdn.net/heyewu4107/article/details/71009712 高并发场景系列(一) 利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下减库存 问题描述:某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 SELECT * from goods where ID =1 for update; UPDATE goods set stock…

利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下库存扣减   问题描述: 某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 解决方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 select * from goods where id =1 for update ; update goods set count = count - 1 where id= 1; 利用排它锁将并行转化为串行操作,但该方案的性能和用户体验较差 解决方案二 利…

php高并发状态下文件的读写   背景 1.对于PV不高或者说并发数不是很大的应用,不用考虑这些,一般的文件操作方法完全没有问题 2.如果并发高,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 例如:一个在线聊天室(这里假定把聊天内容写入文件),在同一时刻,用户A和用户B都要操作数据保存文件,首先是A打开了文件,然后更新里面的数据,但这 里B也正好也打开了同一个文件,也准备更新里面的数据.当A把写好的文件保存时,这里其实B…

1.为什么MQ能解决高并发环境下的消息堆积问题? MQ消息如果堆积,消费者不会立马消费所有的消息,不具有实时性,所以可以解决高并发的问题. 性能比较好的消息中间件:Kafka.RabbitMQ,RocketMQ. 2.什么情况下会产生消息丢失的现象? 消息队列满了的情况下. 3.如何解决消息丢失的问题? (1)生产者可以采用重试机制.因为消费者会不停的消费消息,可以重试将消息放入队列. 如果还是不行,可以将消息记录到数据库,后期做补偿.(不太推荐,不方便) (2)死信队列,可以理解为备胎.(推荐…