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

场景: 一个商品有库存,下单时先检查库存,如果>0,把库存-1然后下单,如果<=0,则不能下单,事务包含两条sql语句: ; update products ) WHERE id=; 在并发情况下,可能会把库存减为负数(两个进程同时select出来的都>0,然后都会执行update),怎么办呢? 方法1: InnoDB支持通过特定的语句进行显示加锁: select...lock in share mode select...for udpate for update; update pr

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

这个问题是在面试时常问的几个问题,一般在问这个问题之前会问Hashmap和HashTable的区别?面试者一般会回答:hashtable是线程安全的,hashmap是线程不安全的. 那么面试官就会紧接着问道,为什么hashmap不是线程安全的,会造成什么问题么?于是面试者就回答:HashMap在并发情况下的put操作会造成死循环. 这时候就会被面试官问:HashMap在并发为什么造成死循环? 很多面试者这时候就会一脸懵.没有过相关经验和深入的理解源码是很难回答这个问题的. 下面我们就通过HahM

目录 问题描述 详细解释 问题描述 JDK7的 HashMap 解决冲突用的是链表,在插入链表的时候用的是头插法,每次在链表的头部插入新元素.resize() 的时候用的依然是头插,头插的话,如果某个下标中的链表在新的 table 中依然索引到同一个下标中,那么原链表的顺序会反转.因为链表是顺序访问的,那么每次访问一个节点,会把当前节点插到新 table 链表的头部,这样原链表的最后一个元素在 resize() 后,就变成新链表的头部了(如果它们索引到新 table 的同一个下标中).这在并发的

需求:抢码功能 要求: 1.特定时间段才开放抢码: 2.每个时间段放开的码是有限的: 3.每个码不允许重复: 实现: 1.在不考虑并发的情况下实现: function get_code($len){ $CHAR_ARR = array('1','2','3','4','5','6','7','8','9','A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L','M','N','O','P','Q','X','Y','Z','W','S','R','T')

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

存在缺陷的代码: public class DataPropertyIdAndNameRepositoryImpl{ /** 发布标志 */ private volatile boolean publishFlag; public Integer getStandardId(int dataId, String propertyName) { if (!publishFlag) { loadToCache(); } Integer standardId = 0; Map<String, Inte

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

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

本文基于php语言使用加锁实现并发情况下抢码功能,特定时间段开放抢码并不允许开放的码重复: 需求:抢码功能 要求: 1.特定时间段才开放抢码: 2.每个时间段放开的码是有限的: 3.每个码不允许重复: 实现: 1.在不考虑并发的情况下实现: function get_code($len){ $CHAR_ARR = array('1','2','3','4','5','6','7','8','9','A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L','M

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

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

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

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()

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

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