常遇到读多写少，教你用ReadWriteLock实现一个通用的缓存中心

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C++高并发场景下读多写少的解决方案

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…

C++高并发场景下读多写少的优化方案

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…

JDK1.8 StampedLock: 解决ReentrantReadWriteLock在读多写少情况下，写线程饥饿问题

ReentrantReadWriteLock 在沒有任何读写锁时,才可以取得写入锁,这可用于实现了悲观读取(Pessimistic Reading), 即如果执行中进行读取时,经常可能有另一执行要写入的需求,为了保持同步,ReentrantReadWriteLock 的读取锁定就可派上用场. 然而,如果读取执行情况很多,写入很少的情况下,使用 ReentrantReadWriteLock 可能会使写入线程遭遇饥饿(Starvation)问题, 也就是写入线程吃吃无法竞争到锁定而一直处于等待状态.…

标准I/O库之读和写流

一旦打开了流,则可在三种不同类型的非格式化I/O中进行选择,对其进行读.写操作: (1)每次一个字符的I/O.一次读或写一个字符,如果流是带缓冲的,则标准I/O会处理所有缓冲. (2)每次一行的I/O.如果想要一次读或写一行,则使用fgets和fputs.每行都以一个换行符终止.当调用fgets时,应说明能处理的最大行长. (3)直接I/O.fread和fwrite函数支持这种类型的I/O.每次I/O操作读或写某种数量的对象,而每个对象具有指定的长度.这两个函数常用于从二进制文件中每次读或写一个…

python3 对excel读、写、修改的操作

一.对excel的写操作实例: 将一个列表的数据写入excel, 第一行是标题,下面行数具体的数据 import xlwt #只能写不能读 stus = [['姓名', '年龄', '性别', '分数'], ['mary', 20, '女', 89.9], ['mary', 20, '女', 89.9], ['mary', 20, '女', 89.9], ['mary', 20, '女', 89.9] ] book = xlwt.Workbook()#新建一个excel sheet = book…

Day16_98_IO_一边读一边写

一边读一边写 import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; public class IoCopyTest02 { public static void main(String[] args) throws IOException { //创建读取文件路径 String inputF…