高并发Flask服务部署 AI模型持久化 OOP: 利用面向对象思想,实现算法在内存上的实例化及持久化.即一次模型加载,多次请求调用. class ocr_infer_class(threading.Thread): def __init__(self, input_queue, output_queue): super().__init__() logger.info("Model Init Start ...") # YOLO Needed self.yolo_model_def

http://blog.chinaunix.net/uid-20733992-id-3447120.html http://blog.chinaunix.net/space.php?uid=16480950&do=blog&id=103598   原文见:http://www.cppblog.com/flashboy/articles/47012.html1.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

Linux配置支持高并发TCP连接(socket最大连接数) Linux配置支持高并发TCP连接(socket最大连接数)及优化内核参数 2011-08-09 15:20:58|  分类:LNMP&&LAMP|  标签:内核调优  文件系统调优  高并发调优  socket连接  ip_conntract  |字号大中小 订阅 Linux配置支持高并发TCP连接(socket最大连接数) 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T

使用场景描述: 网络请求中经常会遇到发送的请求,服务端响应是成功的,但是返回的时候出现网络故障,导致客户端无法接收到请求结果,那么客户端程序可能认为判断为网络故障,而重复发送同一个请求.当然如果接口中定义了请求结果查询接口,那么这种重复会相对少一些.特别是交易类的数据,这种操作更是需要避免重复校验.另外一种情况是用户过于快速的点击界面按钮,产时连续的相同内容请求,那么后端也需要进行过滤,这种一般出现在系统对接上,无法去控制第三方系统的业务逻辑,需要从自身业务逻辑里面去限定. 其他需求描述: 这类

  1.Nodejs是一个平台,构建在chrome的V8上(js语言解释器),采用事件驱动.非阻塞模型( c++库:libuv). 参考官方: Node.js is a platform built on Chrome's JavaScript runtime for easily building fast, scalable network applications. Node.js uses an event-driven, non-blocking I/O model that make

Nginx是由一个俄罗斯人专门为解决高并发而开发的 nginx 采用的是多进程+epoll,能实现高并发,其可以支持的并发上限大概是同时支持5W个连接 1 多进程 nginx 在启动后,会有一个 master 进程和多个相互独立的 worker 进程,master进程接收来自外界的连接,并向各worker进程发送信号,每个进程都有可能来处理这个连        接,master进程能监控worker进程的运行状态,当 worker 进程退出后(异常情况下),会自动启动新的worker进程   [

目录: 1. Nginx的整体架构 2. Nginx的模块化设计 3. Nginx的请求方式处理 4. Nginx事件驱动模型 5. Nginx进程处理模型 写在前面 Nginx 是一个 免费的,开源的,高性能的 HTTP 服务器和反向代理.以其高性能,稳定性,丰富的功能,简单的配置和低资源消耗而闻名.Nginx是一个Web服务器,也可以用作负载均衡器和 HTTP 缓存 . 很多高知名度的网站都使用 Nginx,比如:Netflix , GitHub , SoundCloud , MaxCDN

适用的IIS版本:IIS 7.0, IIS 7.5, IIS 8.0 适用的Windows版本:Windows Server 2008, Windows Server 2008 R2, Windows Server 2012 1.应用程序池(Application Pool)的设置:  General->Queue Length设置为65535(队列长度所支持的最大值) Process Model->Idle Time-out设置为0(不让应用程序池因为没有请求而回收) Recycling-&

适用的IIS版本:IIS 7.0, IIS 7.5, IIS 8.0 适用的Windows版本:Windows Server 2008, Windows Server 2008 R2, Windows Server 2012 1.应用程序池(Application Pool)的设置:  General->Queue Length设置为65535(队列长度所支持的最大值) Process Model->Idle Time-out设置为0(不让应用程序池因为没有请求而回收) Recycling-&

适用的IIS版本:IIS 7.0, IIS 7.5, IIS 8.0 适用的Windows版本:Windows Server 2008, Windows Server 2008 R2, Windows Server 2012 1.应用程序池(Application Pool)的设置: General->Queue Length设置为65535(队列长度所支持的最大值)Process Model->Idle Time-out设置为0(不让应用程序池因为没有请求而回收)Recycling->

1.固定24位长度订单号,毫秒+进程id+序号. 2.同一毫秒内只要不超过一万次并发,则订单号不会重复. github地址:https://github.com/w3liu/go-common/blob/master/number/ordernum/ordernum.go package ordernum import ( "fmt" "github.com/w3liu/go-common/constant/timeformat" "os" &q

服务端调整系统的参数,在/etc/sysctl.conf中: ◦net.core.somaxconn = 2048◦net.core.rmem_default = 262144◦net.core.wmem_default = 262144◦net.core.rmem_max = 16777216◦net.core.wmem_max = 16777216◦net.ipv4.tcp_rmem = 4096 4096 16777216◦net.ipv4.tcp_wmem = 4096 4096 167

单例对象(Singleton)是一种常用的设计模式.在Java应用中,单例对象能保证在一个JVM中,该对象只有一个实例存在.这样的模式有几个好处: 1.某些类创建比较频繁,对于一些大型的对象,这是一笔很大的系统开销. 2.省去了new操作符,降低了系统内存的使用频率,减轻GC压力. 3.有些类如交易所的核心交易引擎,控制着交易流程,如果该类可以创建多个的话,系统完全乱了.(比如一个军队出现了多个司令员同时指挥,肯定会乱成一团),所以只有使用单例模式,才能保证核心交易服务器独立控制整个流程. 首先

很多项目都配置了日志记录的功能,但是,却只有很少的项目组会经常去看日志.原因就是日志文件生成规则设置不合理,将严重的错误日志跟普通的错误日志混在一起,分析起来很麻烦. 其实,我们想要的一个日志系统核心就这2个要求: 日志文件能够按照 /_logs/{group}/yyyy-MM/yyyy-MM-dd-{sequnce}.log 这样的规则生成: 调用写日志的方法能够带 group 这个字符串参数,差不多是这样:LogHelper.TryLog(string group, string messa

ID生成器是指能产生不重复ID服务的程序,在后台开发过程中,尤其是分布式服务.微服务程序开发过程中,经常会用到,例如,为用户的每个请求产生一个唯一ID.为每个消息产生一个ID等等,ID生成器也是进行无状态服务开发的重要需求之一. ID生成器有其特殊要求: (1)    产生的ID不能重复,在任何情况下产生的ID都不能重复,例如:在ID生成器程序重启之后,ID生成器产生的新ID不能与重启之前产生的ID重复: (2)    ID尽可能短小,由于很多情况下,ID需要被存储或者传输,因此在满足ID不重复

支持高并发的IIS Web服务器常用设置   适用的IIS版本:IIS 7.0, IIS 7.5, IIS 8.0 适用的Windows版本:Windows Server 2008, Windows Server 2008 R2, Windows Server 2012 1.应用程序池(Application Pool)的设置:  General->Queue Length设置为65535(队列长度所支持的最大值) Process Model->Idle Time-out设置为0(不让应用程序

背景 新的c++11标准出后,c++语法得到了非常多的扩展,比起以往不论什么时候都要灵活和高效,提高了程序编码的效率,为软件开发者节省了不少的时间. 之前我也写过基于ACE的网络server框架,但ACE毕竟有些臃肿.内部对象关系错综复杂,easy给人造成仅仅见树木不见森林的错觉. 所以打算用c++11开发一个较为简洁,高效,支持高并发的网络库. 开源         基础的结构已经开发完毕,代码也开源在github上.网址是 https://github.com/lichuan/fly 欢迎各

Tokyo Cabinet 是日本人 平林幹雄 开发的一款 DBM 数据库,该数据库读写非常快,哈希模式写入100万条数据只需0.643秒,读取100万条数据只需0.773秒,是 Berkeley DB 等 DBM 的几倍. Tokyo Tyrant 是由同一作者开发的 Tokyo Cabinet 数据库网络接口.它拥有Memcached兼容协议,也可以通过HTTP协议进行数据交换. Tokyo Tyrant 加上 Tokyo Cabinet,构成了一款支持高并发的分布式持久存储系统,对任何原有

支持高并发的IIS Web服务器常用设置   适用的IIS版本:IIS 7.0, IIS 7.5, IIS 8.0 适用的Windows版本:Windows Server 2008, Windows Server 2008 R2, Windows Server 2012 1.应用程序池(Application Pool)的设置:  General->Queue Length设置为65535(队列长度所支持的最大值) Process Model->Idle Time-out设置为0(不让应用程序

1.背景 我们有个业务,会调用其他部门提供的一个基于http的服务,日调用量在千万级别.使用了httpclient来完成业务.之前因为qps上不去,就看了一下业务代码,并做了一些优化,记录在这里. 先对比前后:优化之前,平均执行时间是250ms:优化之后,平均执行时间是80ms,降低了三分之二的消耗,容器不再动不动就报警线程耗尽了,清爽~ 2.分析 项目的原实现比较粗略,就是每次请求时初始化一个httpclient,生成一个httpPost对象,执行,然后从返回结果取出entity,保存成一个字

电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战.如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态.我们现在一起