这篇文章讲了 1.同步异步概念(消去很多疑惑),同步就是一件事一件事的做:sychronized就是保证线程一个一个的执行. 2.我们需要明白,锁机制有两个层面,一种是代码层次上的,如Java中的同步锁,典型的就是同步关键字synchronized ( 线    程级别的).另一个就是数据库层次上的,比较典型的就是悲观锁和乐观锁. 3.常见并发同步案例分析   附原文链接 http://www.cnblogs.com/xiohao/p/4385508.html 对于我们开发的网站,如果网站的访问

一.DNS域名解析 二.大型网站系统应有的特点 三.网站架构演变过程 3.1 传统架构 3.2 分布式架构 3.3 SOA架构 3.4 微服务架构 四.高并发设计原则 4.1 拆分系统 4.2 服务化 4.3 消息队列 4.4 缓存技术 4.5 并发化 五.高可用设计原则 5.1 降级 5.2 限流 5.4 切流量 5.5 可回滚 六.业务设计原则 6.1 防重设计 6.2 幂等设计 6.3 流程定义 6.4 状态与状态机 6.5 后台系统操作可反馈 6.6 后台系统审批化 6.7 文档注释 6

亿级流量电商详情页系统的大型高并发与高可用缓存架构实战 完整高清含源码,需要课程的联系QQ:2608609000 1[免费观看]课程介绍以及高并发高可用复杂系统中的缓存架构有哪些东西2[免费观看]基于大型电商网站中的商品详情页系统贯穿的授课思路介绍3小型电商网站的商品详情页的页面静态化架构以及其缺陷11分钟4大型电商网站的异步多级缓存构建+nginx数据本地化动态渲染的架构9分钟5能够支撑高并发+高可用+海量数据+备份恢复的redis的重要性5分钟6从零开始在虚拟机中一步一步搭建一个4个节点的C

前言: 高并发,几乎是每个程序员都想拥有的经验.原因很简单:随着流量变大,会遇到各种各样的技术问题,比如接口响应超时.CPU load升高.GC频繁.死锁.大数据量存储等等,这些问题能推动我们在技术深度上不断精进.我们知道,高并发代表着大流量,高并发系统设计的魅力就在于我们能够凭借自己的聪明才智设计巧妙的方案,从而抵抗巨大流量的冲击,带给用户更好的使用体验.这些方案好似能操纵流量,让流量更加平稳得被系统中的服务和组件处理. 究竟什么样的系统算是高并发系统?今天,我们就一起看看阿里P9技术大佬的高

往往大数据量,高并发时, 瓶颈都在数据库上, 好多人都说用数据库的复制,发布, 读写分离等技术, 但主从数据库之间同步时间有延迟.代码的作用在于保证在上端缓存服务失效(一般来说概率比较低)时,形成倒瓶颈,从而能够保护数据库,数据库宕了,才是大问题(比如影响其他应用). 假设(非完全正确数据,仅做示例):每秒支持10,000,000次查询(千万);一次读库需要耗时:1ms;修改内存变量需要耗时:0.001ms;那么:每秒最终访问的数据库的请求数量 < 1000其他的9,900,000个请求会返回到

“高并发和多线程”总是被一起提起,给人感觉两者好像相等,实则 高并发 ≠ 多线程 多线程是完成任务的一种方法,高并发是系统运行的一种状态,通过多线程有助于系统承受高并发状态的实现.   高并发是一种系统运行过程中遇到的一种“短时间内遇到大量操作请求”的情况,主要发生在web系统集中大量访问或者socket端口集中性收到大量请求(例如:12306的抢票情况:天猫双十一活动).该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作,例如对资源的请求,数据库的操作等.如果高并发处理不好,不仅仅降低了用户的体验

首先搞清楚php-fpm与cgi的关系 cgi cgi是一个web server与cgi程序(这里可以理解为是php解释器)之间进行数据传输的协议,保证了传递的是标准数据. php-cgi php-cgi是php解释器,就是上文提到的cgi程序. Fastcgi Fastcgi是用来提高cgi程序(php-cgi)性能的方案/协议. cgi程序的性能问题在哪呢?"PHP解析器会解析php.ini文件,初始化执行环境",就是这里了.标准的CGI对每个请求都会执行这些步骤,所以处理的时间会

随着互联网大潮的到来,越来越多网站,应用系统需要海量数据的支撑,高并发.低延迟.高可用.高扩展等要求在传统的关系型数据库中已经得不到满足,或者说关系型数据库应对这些需求已经显得力不从心了.关系型数据库经过几十年的发展已经很成熟,强大的sql语句支持,完美的ACID属性的支持,使得关系型数据库广泛应用于各种各样的应用系统中,但是应用的场景广泛并非意味着完美. - 由于关系型数据库是按行进行存储的,在某些只统计一列的需求场景下,也需要把整行读入内存,导致了一个小小的统计需求高IO的缺点 - 关系型数

我们在找工作时,经常在招聘信息上看到有这么一条:有构建大型互联网服务及高并发等经验,你第一时间想到的是媒体常说的双十一吗?带着问题,我们一起思考技术…. 高并发高并发 它是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,通常是指,保证系统能够同时并行化处理海量请求 同步和异步 同步:发送一个请求,等待返回,然后再发送下一个请求.提交请求 -> 等待服务器处理 -> 处理完返回,此期间客户端浏览器不能干任何事 异步:发送一个请求,不等待返回,随时可以再发送下一个请求.提交请求 -> 服务器处

码云代码仓库:https://gitee.com/tanjiajun/MysqlPool 代码仓库:https://github.com/asbectJ/swoole4.git 前言 在写这篇文章之前,看了好几篇实现连接池的文章,都是写的很不好的.摆明忽略了连接池的很多特性,很多都不具有抗高并发和连接复用.所以自己觉得有必须把最近几天,实现一个比较完整的php数据库连接池的点滴记录下来,望能帮助各位,感激者望多点赞和打赏. 一.数据库连接池基本概念 所谓的数据库连接池,一般指的就是程序和数据库保

写在前面 在实际工作中,有一种非常普遍的并发场景:那就是读多写少的场景.在这种场景下,为了优化程序的性能,我们经常使用缓存来提高应用的访问性能.因为缓存非常适合使用在读多写少的场景中.而在并发场景中,Java SDK中提供了ReadWriteLock来满足读多写少的场景.本文我们就来说说使用ReadWriteLock如何实现一个通用的缓存中心. 本文涉及的知识点有: 文章已收录到: https://github.com/sunshinelyz/technology-binghe https://

高并发高并发 它是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,通常是指,保证系统能够同时并行化处理海量请求 同步和异步 同步:发送一个请求,等待返回,然后再发送下一个请求.提交请求 -> 等待服务器处理 -> 处理完返回,此期间客户端浏览器不能干任何事 异步:发送一个请求,不等待返回,随时可以再发送下一个请求.提交请求 -> 服务器处理(这时浏览器仍然可以做其他事情)-> 处理完毕 从上图可以知道,随着实时间的轨迹,同步一步一步的执行着,在异步中,当一个异步过程调用发出后,调用者

目录 1. 规范背景与目的 2. 设计规范 2.1. 数据库设计 2.1.1. 库名 2.1.2. 表结构 2.1.3. 列数据类型优化 2.1.4. 索引设计 2.1.5. 分库分表.分区表 2.1.6. 字符集 2.1.7. 一个规范的建表语句示例 2.2. SQL编写 2.2.1. DML语句 2.2.2. 多表连接 2.2.3. 事务 2.2.4. 排序和分组 2.2.5. 线上禁止使用的SQL语句 1. 规范背景与目的 本规范旨在帮助或指导RD.QA.OP等技术人员做出适合线上业务的数

mysql数据库设计原则: 必须使用InnoDB存储引擎 解读:支持事务.行级锁.并发性能更好.CPU及内存缓存页优化使得资源利用率更高 禁止使用存储过程.视图.触发器.Event 解读:高并发大数据的互联网业务,架构设计思路是“解放数据库CPU,将计算转移到服务层”,并发量大的情况下,这些功能很可能将数据库拖死,业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性,能够轻易实现“增机器就加性能”.数据库擅长存储与索引,CPU计算还是上移吧 表必须有主键,例如自增主键 解读:a)主键递增,数据行写入可以提高插入性

* { font-family: "Microsoft YaHei" !important } h1 { color: #FF0 } 15套java架构师.集群.高可用.高可扩 展.高性能.高并发.性能优化.Spring boot.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat.Netty.Jvm大型分布 式项目实战视频教程 视频课程包含: 高级Java架构师包含:Spring boot.Spring  cloud.Dubbo.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat

转载:http://www.cnblogs.com/cxd4321/archive/2010/11/24/1886301.html 随着中国大型IT企业信息化速度的加快,大部分应用的数据量和访问量都急剧增加,大型企业网站正面临性能和高数据访问量的压力,而且对存储.安全以及信息检索等等方面都提出了更高的要求-- 本文中,我想通过几个国外大型IT企业及网站的成功案例,从Web技术人员角度探讨如何积极地应对国内大型网站即将面临的扩展(主要是技术方面,而较少涉及管理及营销等方面)矛盾. 一. 国外大型I

Mysql 大数据量高并发的数据库优化 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 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.

一个运营的系统在正式上线后将会遇到各种层级的高并发请求,因此我们必须对此做出相应的策略和技术解决方案,首先我们需要认清系统的高并发由3个层面导致: 1. 传输层 大量用户对系统请求后,将会造成网络带宽和Web服务器的I/O瓶颈. 2. 计算层 接收大量用户请求进行计算,将会造成业务服务器和业务支撑服务器的瓶颈. 3. 存储层 传输层和计算层将会产生大量的数据,数据量暴增,将会导致数据库和储存上的瓶颈. 针对以上将会造成的系统高并发瓶颈,我们需要采用不同的技术手段解决. 从总体上来看 1.首先需要

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

今天王总又给我们上了一课,其实mysql处理高并发,防止库存超卖的问题,在去年的时候,王总已经提过:但是很可惜,即使当时大家都听懂了,但是在现实开发中,还是没这方面的意识.今天就我的一些理解,整理一下这个问题,并希望以后这样的课程能多点. 先来就库存超卖的问题作描述:一般电子商务网站都会遇到如团购.秒杀.特价之类的活动,而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增.上千甚至上万人抢购一个商品.然而,作为活动商品,库存肯定是很有限的,如何控制库存不让出现超买,以防止造成不必要的损失是众多电子商务网站