Tokyo Cabinet 是日本人 平林幹雄 开发的一款 DBM 数据库,该数据库读写非常快,哈希模式写入100万条数据只需0.643秒,读取100万条数据只需0.773秒,是 Berkeley DB 等 DBM 的几倍. Tokyo Tyrant 是由同一作者开发的 Tokyo Cabinet 数据库网络接口.它拥有Memcached兼容协议,也可以通过HTTP协议进行数据交换. Tokyo Tyrant 加上 Tokyo Cabinet,构成了一款支持高并发的分布式持久存储系统,对任何原有…

ID生成器是指能产生不重复ID服务的程序,在后台开发过程中,尤其是分布式服务.微服务程序开发过程中,经常会用到,例如,为用户的每个请求产生一个唯一ID.为每个消息产生一个ID等等,ID生成器也是进行无状态服务开发的重要需求之一. ID生成器有其特殊要求: (1)    产生的ID不能重复,在任何情况下产生的ID都不能重复,例如:在ID生成器程序重启之后,ID生成器产生的新ID不能与重启之前产生的ID重复: (2)    ID尽可能短小,由于很多情况下,ID需要被存储或者传输,因此在满足ID不重复…

原文:WCF技术剖析之五:利用ASP.NET兼容模式创建支持会话(Session)的WCF服务 在<基于IIS的WCF服务寄宿(Hosting)实现揭秘>中,我们谈到在采用基于IIS(或者说基于ASP.NET)的WCF服务寄宿中,具有两种截然不同的运行模式:ASP.NET并行(Side by Side)模式和ASP.NET兼容模式.对于前者,WCF通过HttpModule实现了服务的寄宿,而对于后者,WCF的服务寄宿通过一个HttpHandler实现.只有在ASP.NET兼容模式下,我们熟悉的…

Microsoft Orleans 在.net用简单方法构建高并发.分布式的大型应用程序框架. 原文:http://dotnet.github.io/orleans/ 在线文档:http://dotnet.github.io/orleans/What's-new-in-Orleans 源码地址:https://github.com/dotnet/orleans 简介:Orleans 框架可以构建大规模.高并发.分布式应用程序,而不需要学习专业分布式以及并发知识框架.它是由微软研究和设计应用于云计…

1.C#跨平台物联网通讯框架ServerSuperIO(SSIO)介绍 <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>1.4种通讯模式机制. <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>2.服务实例的配置参数说明 <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>- 3.设备驱动介绍 <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>-4.如开发一套设备驱动,同时支持串口和网络通讯. <连载 | 物联网框架ServerSupe…

Gaea是支持跨平台具有高并发.高性能.高可靠性,并提供异步.多协议.事件驱动的中间层服务框架 Gaea:58同城开源的中间层服务框架 https://github.com/58code/Gaea 中间件 Gaea是支持跨平台具有高并发.高性能.高可靠性,并提供异步.多协议.事件驱动的中间层服务框架.相对于其它重量级的中间件,比如淘宝的dubbo,Gaea只做一件事,因此没有过多的项目依赖. 在学校的时候学过CORBA,因此对中间件有所了解.在CORBA中,接口通过IDL描述,然后分别生成本地存…

构建高性能服务(二)java高并发锁的3种实现 来源:http://www.xymyeah.com/?p=46   提高系统并发吞吐能力是构建高性能服务的重点和难点.通常review代码时看到synchronized是我都会想一想,这个地方可不可以优化.使用synchronized使得并发的线程变成顺序执行,对系统并发吞吐能力有极大影响,我的博文 http://maoyidao.iteye.com/blog/1149015 介绍了可以从理论上估算系统并发处理能力的方法. 那么对于必须使用sync…

1.先从各自使用的多路复用IO模型说起:  select模型:(apache使用,由于受模块等限制,用的不多)   单个进程能够 监视的文件描述符的数量存在最大限制 select()所维护的 存储大量文件描述符的数据结构 ,随着文件描述符数量的增长,其在用户态和内核的地址空间的复制所引发的开销也会线性增长 由于网络响应时间的延迟使得大量TCP连接处于非活跃状态,但调用select()还是会对 所有的socket进行一次线性扫描 ,会造成一定的开销 poll: poll是unix沿用select自…

当Memcached缓存失效时,容易出现高并发的查询DB,导致DB压力骤然上升. 这篇blog主要是探讨如何在缓存将要失效时,及时地更新缓存,而不是如何在缓存失效之后,如何防止高并发的DB查询. 解决这个问题有四种思路: 比如一个key是aaa,失效时间是30s. 1.定期从DB里查询数据,再刷到memcached里 这种方法有个缺点是,有些业务的key可能是变化的,不确定的. 而且不好界定哪些数据是应该查询出来放到缓存中的,难以区分冷热数据. 2.当缓存取到为null时,加锁去查询DB,只允许…

近半个月过得很痛苦,主要是产品上线后,引来无数机器用户恶意攻击,不停的刷新产品各个服务入口,制造垃圾数据,消耗资源.他们的最好成绩,1秒钟可以并发6次,赶在Database入库前,Cache进行Missing Loading前,强占这其中十几毫秒的时间,进行恶意攻击. 相关链接: Memcached笔记——(一)安装&常规错误&监控Memcached笔记——(二)XMemcached&Spring集成 Memcached笔记——(三)Memcached使用总结  Memcached…