最近项目有点闲,终于可以了解点自己想了解的了,以前听同事讲面试的经历总会被问到“如何处理高并发大数据” 乍一听感觉这东西好像很有学问的样子,于是并发这个词在脑海里留深刻印像,而且在自己心中的技术地位也提高很多,也导致了解并发相关的知识时,也带着思想负担,总以为很难懂,程序员或许都是这样,在自己不懂的技术领域,别人说一个很简单的技术,给他的感觉都是很高深的样子,其实自己一了解就会发现,“哎哟 我 C 原来就这样儿啊!”总之只要你想了解,花点时间就没有难的事! 好了 正式进入正题 EF并发处理 在此

1.说明 和EF版本的并发处理方案一致,需要知道乐观并发和悲观并发的区别,EF Core只支持乐观并发:监控并发的两种方案:监测单个字段和监测整条数据,DataAnnotations 和 FluentApi的两种配置方式.  (PS:EF Core中的并发处理模式和EF中的基本类似,其他相关概念参考:第二十节: 深入理解并发机制以及解决方案(锁机制.EF自有机制.队列模式等):)  2. 两个概念 (1).悲观并发:比如有两个用户A,B,同时登录系统修改一个文档,如果A先进入修改,则系统会把该文

前言 之前有关EF并发探讨过几次,但是呢,博主感觉还是有问题,为什么会觉得有问题,其实就是理解不够透彻罢了,于是在项目中都是用的存储过程或者SQL语句来实现,利用放假时间好好补补EF Core并发的问题,本文比较长,请耐心点看. EntityFramework Core并发初级版初探 关于并发无非就两种:乐观并发和悲观并发,悲观并发简言之则是当客户端对数据库中同一值进行修改时会造成阻塞,而乐观并发则任何客户端都可以对可以对数据进行查询或者读取,在EF Core中不支持悲观并发,结果则产生并发冲突

小故事 在开始讲这篇文章之前,我们来说一个小故事,纯素虚构(真实的存钱逻辑并非如此) 小刘发工资后,赶忙拿着现金去银行,准备把钱存起来,而与此同时,小刘的老婆刘嫂知道小刘的品性,知道他发工资的日子,也知道他喜欢一发工资就去银行存起来,担心小刘卡里存的钱太多拿去"大宝剑",于是,也去了银行,想趁着小刘把钱存进去后就把钱给取出来,省的夜长梦多. 小刘与刘嫂取得是两家不同的银行的ATM,所以两人没有碰面. 小刘插入银行卡存钱之前查询了自己的余额,ATM这样显示的: 与次同时,刘嫂也通过卡号和

EF中的高并发 这里只介绍EF6中database-first开发方案的高并发解决方案,code-first开发方案中的高并发会在以后的EF CodeFirst系列中介绍. EF默认支持乐观并发:我们从数据库加载了一条数据,这是有人修改了这条数据,而我们手中用的还是旧数据,这就出现了脏读,这个时候我们修改了这条数据然后执行SaveChange()会发生什么呢?EF在保存数据时会首先查看数据库中的数据有没有改变过,数据没有改变就执行保存:数据改变了会抛出异常,我们再次提交前必须解决冲突(提到解决冲

今天暴风雨袭击了杭州,而昨天暴风雨(高并发问题)席卷了园子,留下一片狼藉. 在前天傍晚,我们进行了 .net core 版博客站点的第二次发布尝试,在发布后通过 kestrel 直接监听取代 nginx 转发解决了高并发下的1秒延迟问题,成功地顶住了下班前的访问小高峰,但这只是一场大雨,第二天的上午和下午的暴风雨(访问高峰中的高并发)才是真正的考验. 昨天,面对暴风雨,我们哼都不敢哼一声“让暴风雨来得更猛烈些吧”,只是一直不停地默念“让暴风雨快点过去吧”,尤其在下午的暴风雨袭击下,跑在 dock

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并发标记并发分悲观并发和乐观并发.悲观并发:比如有两个用户A,B,同时登录系统修改一个文档,如果A先进入修改,则系统会把该文档 锁住,B就没办法打开了,只有等A修改完,完全退出的时候B才能进入修改.乐观并发:同上面的例子,A,B两个用户同时登录,如果A先进入修改紧跟着B也进入了.A修改文档的 同时B也在修改.如果在A保存之后B再保存他的修改,此时系统检测到数据库中文档记录与B刚进入时 不一致,B保存时会抛出异常,修改失败.Entity Framework Core 不支持悲观并发,只支持乐观并发

官方文档英文地址:https://github.com/aspnet/EntityFramework/wiki/Roadmap 历经延期和更名,新版本的实体框架终于要和大家见面了,虽然还有点害羞.请大家多体谅! 下面正式进入主题: Entity Framework Core (EF Core) 下面是EF Core 的计划和技术线路,注意,这些计划是可能发现变化的,因为很多事是很难预测的.即便如此,我们还是尽可能保持计划的公开和透明,以解大家对EF Core期望,以及做出相应的安排. Sched

ABP框架简介 ABP是"ASP.NET Boilerplate Project (ASP.NET样板项目)"的简称. ASP.NET Boilerplate是一个用最佳实践和流行技术开发现代WEB应用程序的新起点,它旨在成为一个通用的WEB应用程序框架和项目模板. ASP.NET Boilerplate 基于DDD的经典分层架构思想,实现了众多DDD的概念(但没有实现所有DDD的概念). 缘起 我目前使用ABP框架已经快3个年头了,大大小小的项目也陆陆续续做了十来个. 但是还是很多人

本文转自:http://www.cnblogs.com/VolcanoCloud/p/5572408.html 官方文档英文地址:https://github.com/aspnet/EntityFramework/wiki/Roadmap 历经延期和更名,新版本的实体框架终于要和大家见面了,虽然还有点害羞.请大家多体谅! 下面正式进入主题: Entity Framework Core (EF Core) 下面是EF Core 的计划和技术线路,注意,这些计划是可能发现变化的,因为很多事是很难预测

C# 嵌入dll   在很多时候我们在生成C#exe文件时,如果在工程里调用了dll文件时,那么如果不加以处理的话在生成的exe文件运行时需要连同这个dll一起转移,相比于一个单独干净的exe,这种形式总归让人不爽,那么有办法让生成的软件中直接就包含这个dll文件吗,这样就可以不用dll跟着exe走了,避免单独不能运行的情况. 答案是有的! 在工程项目目录下找到Resources.resx文件并点击,然后按下面操作,添加资源,将你要加入的dll添加进来. 操作完成后,就会在下面的内容框里看到你添

最近在项目中负责Tomcat高并发优化方案写一写新得. 优化1)tomcat默认的并发是75,可以启用线程池根据生产环境硬件设定线程池大小. <Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-" maxThreads="150" minSpareThreads="40"/>      并在使用时引用线程池. 并发在150左右      优化2)t

项目名称:学生信息管理系统1.0 后台框架:.Net Core 3.1 + EF Core    yrjw.ORM.Chimp 前端框架:ASP.NET Core MVC  +  LayUI + Bootstrap 数据库:MS-SQL 或 MySQL 二选一 迁移方式:Code First  (推荐CLI命令初始化数据库和升级) 框架结构图: 项目需求:  (_PS:不包含业务,只为展示开发案例.) 登录模块案例 ,用户名密码验证码登录方式—— 已完成. 配置信息设置案例,存库方式——已完成.

作为一个师父离职早的野生程序员,业务方面还可以达到忽悠别人的水平,但上升到性能层面那就是硬伤. 真实天上掉馅饼,公司分配了一个测试性能的任务,真是感觉我的天空星星都亮了. 高并发主要限制因素:CPU.网络流量.内存.系统配置 CPU 用top看cpu利用率,按1查看每个cpu线程的工作情况:这里面会显示出cpu的空闲.利用率.软中断等状态 如果某个cpu线程使用率经常达到100%,那cpu就成了瓶颈,通常为了实现高并发,负载比较大的服务程序会自己绑定cpu,使自己的任务分配到多个cpu线程中去,

返回目录 众所周知 redis量个强大的缓存组件,可以部署在win32和linux环境之上,它有五大存储结构,其中有一种为列表list,它可以实现quene和stack的功能,即队列和堆栈的功能. redis相关文章,可以看我的相关博文<Redis学习笔记~目录>,redis实现消息队列,可以看我的<Redis实现消息队列比MSMQ更方便> node-redis-client相关下载地址为:https://github.com/fictorial/redis-node-client

在日常的运维工作中,经常会用到nginx服务,也时常会碰到nginx因高并发导致的性能瓶颈问题.今天这里简单梳理下nginx性能优化的配置(仅仅依据本人的实战经验而述,如有不妥,敬请指出~) 一.这里的优化主要是指对nginx的配置优化,一般来说nginx配置文件中对优化比较有作用的主要有以下几项:1)nginx进程数,建议按照cpu数目来指定,一般跟cpu核数相同或为它的倍数. worker_processes 8;2)为每个进程分配cpu,上例中将8个进程分配到8个cpu,当然可以写多个,或

wiki: Epoll优点: Epoll工作流程: Epoll实现机制: epollevent; Epoll源码分析: Epoll接口: epoll_create; epoll_ctl; epoll_close; Epoll工作方式: LT(level-triggered); ET(edge-triggered); Epoll应用模式; Epoll优点: <1>支持一个进程打开大数目的socket描述符(FD) select一个进程所打开的FD是有一定限制的,由FD_SETSIZE设置,默认值

在慕课网上看了Java高并发秒杀API视屏后,觉得这个案例真的让我学到了很多,现在重新自己实现一遍,博客记下,顺便分析其中的要点. 第一步是项目的创建和依赖 利用Maven去创建工程然后导入Idea中并完成相关配置,这里的注意点: 1.利用Maven创建web项目命令:mvn archetype:generate  -DgroupId=org.seckill  -DartifactId=seckill  -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-webapp  

原文: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwNjMxNjQzNA==&mid=207772333&idx=1&sn=cfc8aadb422f7dfbb19ccb01bc16d27b&scene=1&key=c76941211a49ab588f3b183a6541a58b69dd1257b9b4cc7c94159b3cf183b0501ebcad19398e8043df5dd49bbeb39edf&ascene=0&

http://blog.csdn.net/guowake/article/details/6615728 1.修改用户进程可打开文件数限制 在Linux平台上,无论编写客户端程序还是服务端程序,在进行高并发TCP连接处理时,最高的并发数量都要受到系统对用户单一进程同时可打开文件数量的限制(这是因为系统为每个TCP连接都要创建一个socket句柄,每个socket句柄同时也是一个文件句柄).可使用ulimit命令查看系统允许当前用户进程打开的文件数限制:[speng@as4 ~]$ ulimit