一.前言 ElasticSearch(以下简称ES)的数据写入支持高并发,高并发就会带来很普遍的数据一致性问题.常见的解决方法就是加锁.同样,ES为了保证高并发写的数据一致性问题,加入了类似于锁的实现方法--版本控制.锁从其中的一个角度可分为乐观锁和悲观锁. 对于同一个数据的并发操作,悲观锁认为自己在使用数据的时候一定会有别的线程过来修改数据,因此在获取数据的时候会先加锁,确保数据不会被别的线程修改.而乐观锁则认为自己在使用数据时不会有别的线程来修改数据,所以不会添加锁,只是在更新或者提交数据的

服务器大小: 单节点部署,磁盘1T,内存128G 并发导入规模: 1,多线程并发导入csv文件 2,csv文件分1万.10万.100万.200万行记录4种大小 3,每个csv对应一个collection 并发查询规模 1,多线程并发查询不同collection 2,分全表查询和局部查询两种场景 性能测试结果: 导入性能 csv文件大小(万行记录) 并发线程数 导入耗时(秒)  累计导入csv文件数量 200 1 60 5000 200 10 105 5000 200 40 330(峰值内存110

一.MySQL体系架构 由图,可以看出MySQL最上层是连接组件.下面服务器是由连接池.管理服务和工具组件.SQL接口.查询解析器.查询优化器.缓存.存储引擎.文件系统组成. 1.连接池 管理.缓冲用户的连接,线程处理等需要缓存的需求.连接池的作用就是将这些连接缓存下来,下次可以直接用已经建立好的连接,提升服务器性能. 2.管理服务和工具组件 系统管理和控制工具,例如备份恢复.Mysql复制.集群等 . 3.SQL接口 接受用户的SQL命令,并且返回用户需要查询的结果. 4.查询解析器 SQL命

朱晔的互联网架构实践心得S2E6:浅谈高并发架构设计的16招 概览 标题中的高并发架构设计是指设计一套比较合适的架构来应对请求.并发量很大的系统,使系统的稳定性.响应时间符合预期并且能在极端的情况下自动调整为相对合理的服务水平.一般而言我们很难用通用的架构设计的手段来解决所有问题,在处理高并发架构的时候也需要根据系统的业务形态有针对性设计架构方案,本文只是列出了大概可以想到一些点,在设计各种方案的时候无非是拿着这些点组合考虑和应用. 有很多高并发架构相关的文章都是在介绍具体的技术点,本文尝试从根

大家都知道ConcurrentHashMap的并发读写速度很快,但为什么它会这么快?这主要归功于其内部数据结构和独特的hash运算以及分离锁的机制.做游戏性能很重要,为了提高数据的读写速度,方法之一就是采用缓存机制.因此缓存的性能直接影响游戏的承载量和运行流畅度,作为核心基础设施,缓存必须具备以下方面的功能:   1.快速定位数据 2.并发变更数据 3.数据的过期控制与异步写入 4.高并发的情况下缓存数据的一致性   接下来,我就就几篇文章从上述几个方面来讲述下单服务器的缓存实现原理,本文的缓存

背景 线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右(主要为写流量,读流量很低),峰值tps几乎已经到达集群上限,同时平均时延也超过100ms,随着读写流量的进一步增加,时延抖动严重影响业务可用性.该集群采用mongodb天然的分片模式架构,数据均衡的分布于各个分片中,添加片键启用分片功能后实现完美的负载均衡.集群每个节点流量监控如下图所示: 从上图可以看出集群流量比较大,峰值已经突破120万/秒,其中delete过期删除的流量不算在总流量里面(delete由主触发删除,但是主上面不会显示,只会在从节

在这里提供4种高并发读写文件的方案,各有优点,可以根据自己的情况解决php并发读写文件冲突的问题. 对于日IP不高或者说并发数不是很大的应用,一般不用考虑这些!用一般的文件操作方法完全没有问题.但如果并发高,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

PHP(外文名: Hypertext Preprocessor,中文名:“超文本预处理器”)是一种通用开源脚本语言.语法吸收了C语言.Java和Perl的特点,入门门槛较低,易于学习,使用广泛,主要适用于Web开发领域.PHP的文件后缀名为php. 本文为大家讲解的是php中并发读写文件冲突的解决方案(文件锁应用示例),感兴趣的同学参考下. 在这里提供4种高并发读写文件的方案,各有优点,可以根据自己的情况解决php并发读写文件冲突的问题. 对于日IP不高或者说并发数不是很大的应用,一般不用考虑这

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

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt395 缘起:在高并发的分布式环境下,对于数据的查询与修改容易引发一致性问题,本文将分享一种非常简单但有效的优化方法. 一.业务场景 业务场景为,购买商品的过程要对余额进行查询与修改,大致的业务流程如下: (1)从数据库查询用户现有余额 SELECT money FROM t_yue WHERE uid=$uid,不妨设查询出来的$old_money=100元 (2)业务层实

技巧提示:mysql读写分离搭建好之后,配合nginx的负载均衡,可以高效的mysql的集群性能,同时免去麻烦的query分流.比如,sever1收到的请求就专门链接slave1从mysql读取数据,配合nginx的反向代理实现的分流,就可以优雅的把mysql的query请求分压到不同的mysql-slave实例.如果不会搭建ngnix的同学可以看我上一篇文章<高并发教程-基础篇-之nginx负载均衡的搭建> 一.架构图: 服务器准备:3台,ubuntu16.04系统+mysql-5.7.22

Qunar机票技术部就有一个全年很关键的一个指标:搜索缓存命中率,当时已经做到了>99.7%.再往后,每提高0.1%,优化难度成指数级增长了.哪怕是千分之一,也直接影响用户体验,影响每天上万张机票的销售额. 在高并发场景下,提供了保证线程安全的对象.方法.比如经典的ConcurrentHashMap,它比起HashMap,有更小粒度的锁,并发读写性能更好.线程安全的StringBuilder取代String.StringBuffer等等(Java在多线程这块实现是非常优秀和成熟的). Java

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

Java高并发系列--检视阅读 参考 java高并发系列 liaoxuefeng Java教程 CompletableFuture AQS原理没讲,需要找资料补充. JUC中常见的集合原来没讲,比如ConcurrentHashMap最常用的,后面的都很泛,没有深入,虎头蛇尾. 阻塞队列讲得不够深入. 并发概念词 同步(Synchronous)和异步(Asynchronous) 同步和异步通常来形容一次方法调用,同步方法调用一旦开始,调用者必须等到方法调用返回后,才能继续后续的行为.异步方法调用更

[实战Java高并发程序设计 1]Java中的指针:Unsafe类 [实战Java高并发程序设计 2]无锁的对象引用:AtomicReference [实战Java高并发程序设计 3]带有时间戳的对象引用:AtomicStampedReference [实战Java高并发程序设计 4]数组也能无锁:AtomicIntegerArray [实战Java高并发程序设计 5]让普通变量也享受原子操作 我们已经比较完整得介绍了有关无锁的概念和使用方法.相对于有锁的方法,使用无锁的方式编程更加考验一个程序

前几节终于实现了这个高并发秒杀业务,现在问题是如何优化这个业务使其能扛住一定程度的并发量. 一. 优化分析 对于整个业务来说,首先是分析哪些地方会出现高并发,以及哪些地方会影响到了业务的性能.可能会出现高并发的地方:详情页,获取系统时间,地址暴露接口,执行秒杀操作. 这个业务为什么要单独获取时间呢?用户会在详情页大量刷新,为了优化这里,将detal.jsp详情页和一些静态资源(css,js等)部署在CDN的节点上(至于这个CDN是什么,下面会说),也就是说用户访问详情页是不需要访问我们的系统的,

本文来源于caoz梦呓公众号高并发专辑,以图形化.松耦合的方式,对互联网高并发问题做了详细解读与分析,"技术在短期内被高估,而在长期中又被低估",而不同的场景和人员成本又导致了巨头的方案可能并不适合创业公司,那么如何保证高并发问题不成为创业路上的拦路虎,是每一个全栈工程师.资深系统工程师.有理想的程序员必备的技能,希望本文助您寻找属于自己的"成金之路",发亮发光.   目录: 场景及解决方法解读 认识负载 数据跟踪 脑图.caoz大神公众号分享 参考资料   秉承知

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

锁的概念 从jdk发行1.5版本之后,在原来synchronize的基础上,增加了重入锁ReentrantLock. 本文就不介绍synchronize了,有兴趣的同学可以去了解一下,本文重点介绍ReentrantLock和ReentrantReadWriteLock. 锁是什么? 并发编程的时候,比如说有一个业务是读写操作,那多个线程执行这个业务就会造成已经写入的数据又写一遍,就会造成数据错乱. 所以需要引入锁,进行数据同步,强制使得该业务执行的时候只有一个线程在执行,从而保证不会插入多条重复

Github:https://github.com/nnngu 项目源代码:https://github.com/nnngu/nguSeckill 关于并发 并发性上不去是因为当多个线程同时访问一行数据时,产生了事务,因此产生写锁,当一个获取了事务的线程把锁释放,另一个排队线程才能拿到写锁,QPS(Query Per Second每秒查询率)和事务执行的时间有密切关系,事务执行时间越短,并发性越高,这也是要将费时的 IO 操作移出事务的原因. 项目中的高并发发生在哪? 下图中,红色的部分就表示会

一.什么是高并发在互联网时代,所讲的并发.高并发,通常是指并发访问,也就是在某个时间点,有多少个访问同时到来.比如,百度首页同时有1000个人访问,那么也就是并发为1000.通常一个系统的日PV在千万以上,有可能是一个高并发系统(但有可能不算是一个高并发系统,比如有的公司不走技术路线,全靠机器堆...因为有钱任性!)二.高并发,我们具体应该关心什么?QPS:每秒请求或者查询的数量,在互联网领域,指的是每秒相应请求数(指HTTP请求).吞吐量:单位时间内处理的请求数(通常由QPS于并发数决定).响