查询了下Mysql 关于高并发的处理的资料,在这记录一下. 高并发大多的瓶颈在后台数据逻辑处理,在存储,mysql的正常的优化方案如下: 1.代码中sql语句优化 2.数据库字段优化,索引优化 3.加缓存,redis/memcache等 4.主从,读写分离 5.分区表 6.垂直拆分,解耦模块 7.水平切分 点评: 1.方法1&方法2是最简单,也是提升效率最快的方式.也许有人说这两点你已经做的很好了,你的每条语句都命中了索引,是最高效的.但是你是否是为了你的sql达到最优而去建索引,而不是从整个业…
Linux的虚拟内存管理有几个关键概念: Linux 虚拟地址空间如何分布?malloc和free是如何分配和释放内存?如何查看堆内内存的碎片情况?既然堆内内存brk和sbrk不能直接释放,为什么不全部使用 mmap 来分配,munmap直接释放呢 ? Linux 的虚拟内存管理有几个关键概念: 1.每个进程都有独立的虚拟地址空间,进程访问的虚拟地址并不是真正的物理地址: 2.虚拟地址可通过每个进程上的页表(在每个进程的内核虚拟地址空间)与物理地址进行映射,获得真正物理地址: 3.如果虚拟地址对…
1.高并发情况下,生成分布式全局id策略2.利用全球唯一UUID生成订单号优缺点3.基于数据库自增或者序列生成订单号4.数据库集群如何考虑数据库自增唯一性5.基于Redis生成生成全局id策略6.Twitter的Snowflake算法生成全局id7.基于Zookeeper生成全局id 高并发情况下,生成分布式全局id策略 1.注意幂等性且全局唯一性2.注意安全性,不能被猜疑3.趋势递增性 订单号命名规则:比如“业务编码 + 时间戳 + 机器编号[前4位] + 随机4位数 + 毫秒数”. 利用全球…
笔记 5.高级篇幅之高并发情况下接口限流特技         简介:谷歌guava框架介绍,网关限流使用 1.nginx层限流 2.网关层限流 开始 mysql最大的连接数就是3千多.如果想把应用搞好.每个应用就必须要持平 所以数据库这里也要考虑让他支持更大的并发. 这里可以限流.保护下端服务 限流的框架,谷歌开源的 每次在桶里放100个令牌.请求过来就去桶里拿令牌.令牌被拿光了表示请求过大. 核心就是产生令牌的速率 在网关的服务里做限流 只给Order订单限流,所以前面名字加上Order 继承…
最近弄了个wcf的监控服务,偶尔监控到目标服务会报一个目标积极拒绝的错误.一开始以为服务停止了,上服务器检查目标服务好好的活着.于是开始查原因. 一般来说目标积极拒绝(TCP 10061)的异常主要是2种可能: 1:服务器关机或者服务关闭 2:Client调用的端口错误或者服务器防火墙没开相应的端口 但是我们的服务本身是可以调用的,只是偶尔报这个错误,说明并不是这2个问题造成的.继续google,在stackoverflow上看到这样一篇:传送门 If this happens always,…
http://www.cnblogs.com/kklldog/p/5037006.html wcf的监控服务,偶尔监控到目标服务会报一个目标积极拒绝的错误.一开始以为服务停止了,上服务器检查目标服务好好的活着.于是开始查原因. 一般来说目标积极拒绝(TCP 10061)的异常主要是2种可能: 1:服务器关机或者服务关闭 2:Client调用的端口错误或者服务器防火墙没开相应的端口 但是我们的服务本身是可以调用的,只是偶尔报这个错误,说明并不是这2个问题造成的.继续google,在stackove…
情况:在高并发情况下,查看线程栈信息,有大量的线程BLOCKED. 从线程栈得知,线程栈中出现了阻塞,锁在了com.fasterxml.jackson.databind.ser.SerializerCache.untypedValueSerializer(SerializerCache.java:74)上. "catalina-exec-1453" #1525 daemon prio=5 os_prio=0 tid=0x00007f1010098800 nid=0x2675 waiti…
之前有写过一篇介绍c#操作redis的文章 http://www.cnblogs.com/axel10/p/8459434.html ,这篇文章中的案例使用了StringIncrement来实现了高并发情况下key值的稳定增加,但如果要用锁的方式而不是StringIncrement方法,那该怎么做呢? LockTake涉及到三个参数:key,token和TimeSpan,分别表示redis数据库中该锁的名称.锁的持有者标识和有效时间.下面将用一个多线程增加key值的案例来演示LockTake/L…
本文主要讲并行优化的几种方式, 其结构如下: 锁优化 减少锁的持有时间 例如避免给整个方法加锁 1 public synchronized void syncMethod(){ 2 othercode1(); 3 mutextMethod(); 4 othercode2(); 5 } 改进后 1 public void syncMethod2(){ 2 othercode1(); 3 synchronized(this){ 4 mutextMethod(); 5 } 6 othercode2()…
背景: 本人上次做申领campaign的PHP后台时,因为项目上线后某些时段同时申领的人过多,导致一些专柜的存货为负数(<0),还好并发量不是特别大,只存在于小部分专柜而且一般都是-1的状况,没有造成特别特别严重的后果,但还是要反思了自己的过错. 这次又有新的申领campaign,我翻看了上次的代码逻辑: 正文: [先select后update] beginTranse(开启事务) try{     $result = $dbca->query('select amount from s_st…
首先说说什么是ACID: 它们分别是Atomicity(原子性),Consistency(一致性),Isolation(隔离性),Transaction(持久性) 原子性: 意为单个事务里的多个操作要么一起成功,要么一起失败.比如现在有三个插入操作,那么前两个成功,第三个失败了,此时,前两个也不再算数,数据库会回滚到事务开始之前的状态. innodb靠着undo缓冲区实现,也就是当事务开始的时候,首先将会受到影响的行当前的状态保存到undo缓冲区中,一旦失败,则回滚. 一致性: 单个事务对数据库…
众所周知在默认参数情况下Linux对高并发支持并不好,主要受限于单进程最大打开文件数限制.内核TCP参数方面和IO事件分配机制等.下面就从几方面来调整使Linux系统能够支持高并发环境. Iptables相关 如非必须,关掉或卸载iptables防火墙,并阻止kernel加载iptables模块.这些模块会影响并发性能. 单进程最大打开文件数限制 一般的发行版,限制单进程最大可以打开1024个文件,这是远远不能满足高并发需求的,调整过程如下: 在#号提示符下敲入: # ulimit–n 6553…
三.算法的优化 尽量避免使用游标,因为游标的效率较差,如果游标操作的数据超过1万行,那么就应该考虑改写..使用基于游标的方法或临时表方法之前,应先寻找基于集的解决方案来解决问题,基于集的方法通常更有效.与临时表一样,游标并不是不可使用.对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法,尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时.在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快.如果开发时间允许,基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下,看哪一种方法的效果更好.…
1.  我们需要接收一个外部的订单,而这个订单号是不允许重复的 2.  数据库对外部订单号没有做唯一性约束 3.  外部经常插入相同的订单,对于已经存在的订单则拒绝处理 对于这个需求,很简单我们会用下面的代码进行处理(思路:先查找数据库,如果数据库存在则直接退出,否则插入) package com.yhj.test; import com.yhj.dao.OrderDao; import com.yhj.pojo.Order; /** * @Description:并发测试用例 * @Autho…
引言:在高并发下限制最大并发次数,在web.xml中用过滤器设置參数(最大并发数),并设置其它相关參数.具体见代码. 第一步:配置web.xml配置,不懂的地方解释一下:參数50通过參数名maxConcurrent用在filter的实现类中获取,filter-class就是写的实现类, url-pattern就是限制并发时间的url.结束! <filter> <filter-name>ConcurrentCountFilter</filter-name> <fil…
首先在大家的思考中,肯定有影响的,你想想,单例顾名思义:一个个排队过...  高访问量的时候,你能想象服务器的压力了... 而且用户体验也不怎么好,等待太久~ 实质上这种理解是错误的,Java里有个API叫做ThreadLocal,spring单例模式下用它来切换不同线程之间的参数.用ThreadLocal是为了保证线程安全,实际上ThreadLoacal的key就是当前线程的Thread实例.单例模式下,spring把每个线程可能存在线程安全问题的参数值放进了ThreadLocal.这样虽然是…
高并发下接口限流技术gauva(谷歌的框架) MySql最大连接数3000: 原理:框架每秒向桶里放100个令牌,接口请求来了先去拿令牌,拿到令牌后才能继续向后走,否则不允许向后执行:当接口请求太频繁的话就会拿不上令牌,此时就起到了限流的作用: 我们在网关层做一个限流: /** * 订单限流 */ @Component public class OrderRateLimiterFilter extends ZuulFilter { ​ ​ //每秒产生1000个令牌 private static…
1.使用UUID生成全局id,不占用宽带 2.基于数据库自增或者序列生成全局id,占用宽带,设置自增步长实现集群,但可扩展性差 3.基于redis生成全局id,占用宽度,设置自增步长实现集群,性能比数据库性能好 4.基于Twitter的雪花算法(snowflake)生成全局ID,不占用宽带,这几个方案中性能最好…
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…
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…
看了一篇网友日志,感觉工作中值得借鉴,原文如下: 事故描述 在一次项目中,上线了一新功能之后,陆陆续续的有客服向我们反应,有用户的个别道具数量高达42亿,但是当时一直没有到证据表示这是,确实存在,并且直觉告诉我们,这是不可能的,就一直没有在意,直到后来真的发现了一个用户确实是42亿,当时我们整个公司都震惊了,如果有大量用户是这样的情况,公司要亏损几十万,我们的老大告诉我们,肯定是什么地方数据溢出的,最后我们一帮人,疯了似的查代码,发现…… 如果按照正常的程序逻辑走下去,代码是完全没问题,但是我发…
mysql高并发的解决方法有: 优化SQL语句,优化数据库字段,加缓存,分区表,读写分离以及垂直拆分,解耦模块,水平切分等. 高并发大多的瓶颈在后台,在存储mysql的正常的优化方案如下: (1)代码中sql语句优化 (2)数据库字段优化,索引优化 (3)加缓存,redis/memcache等 (4)主从,读写分离 (5)分区表 (6)垂直拆分,解耦模块 (7)水平切分 方案分析: 1.方法1个方法2是最简单,也是提升效率最快的方式.因为每条语句都命中了索引,是最高效的.但是如果是为了使sql达…
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…
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…
性能调优之MYSQL高并发优化   一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以…
SQL Server死锁使我们经常遇到的问题,数据库操作的死锁是不可避免的,本文并不打算讨论死锁如何产生,重点在于解决死锁.希望对您学习SQL Server死锁方面能有所帮助. 死锁对于DBA或是数据库开发人员而言并不陌生,它的引发多种多样,一般而言,数据库应用的开发者在设计时都会有一定的考量进而尽量避免死锁的产生.但有时因为一些特殊应用场景如高频查询,高并发查询下由于数据库设计的潜在问题,一些不易捕捉的死锁可能出现从而影响业务.这里为大家介绍由于设计问题引起的键查找死锁及相关的解决办法. 这里…
数据库表设计时一对一关系存在的必要性 2017年07月24日 10:01:07 阅读数:694 在表设计过程中,我无意中觉得一对一关系觉得好没道理,直接放到一张表中不就可以了吗?真是说,网上信息什么都有,也可以说与我一样困惑的有好多人.感谢大神在网上的活跃,我知道了一对一关系存在的必要性. 1.首先就是这种关系出现的场景是什么样子,最好可以举个实际中的需求. 这样的场景有很多,比如:就拿最普通的用户信息来说,数据库中有一个表为user,一个表为user_auth.user表主要存放的字段为用户基…
mysql高并发配置 要在mysqld下设置1 修改back_log参数值:由默认的50修改为500.(每个连接256kb,占用:125M)back_log=500<pre> back_log值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中.也就是说,如果MySql的连接数据达到max_connections时,新来的请求将会被存在堆栈中,以等待某一连接释放资源,该堆栈的数量即back_log,如果等待连接的数量超过back_log,将不被授予连接资源.将会报:un…
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…
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…