一次,执行1000次. 看看服务器能否承受住. 查看每一次的执行情况,查看总的执行情况.成功情况,失败情况.

import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; public class IncrTest { public static void concurrenceTest() { /** * 模拟高

声明:原创在这里https://blog.csdn.net/u011677147/article/details/80271174,在此也谢谢哥们. 1.目录结构 2.BusinessThread.java package com.cn.commodity.config; import org.springframework.context.annotation.Scope; import org.springframework.stereotype.Component; @Component

数据库:mysql 数据库的乐观锁:一般通过数据表加version来实现,相对于悲观锁的话,更能省数据库性能,废话不多说,直接看代码 第一步: 建立数据库表: CREATE TABLE `skill_activity` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '活动id', `name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '活动名称', `num` bigint(10) NOT NULL COMMENT '活动数

一.引入Jedis依赖 可以新建Spring或Maven工程,在pom文件中引入Jedis依赖: <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>2.9.0</version> </dependency> 二.Jedis工具类 JedisUtil.java package com.jake

直接上代码进行验证吧 /** * 通过countdownlatch的机制,来实现并发运行 * 模拟200个并发测试 * @author ll * @date 2018年4月18日 下午3:55:59 */ public class CountDownLatchTest { private static final int threadnum = 200; public CountDownLatch cd = new CountDownLatch(threadnum); @Test public

目的:测试程序的性能 运用的工具是apache的ab工具,装有apache服务器的一般都有ab工具. lamp命令: ab -c 10 -n 100 "http://a.ilanni.com/index.php?a=1&b=2 " -c10表示并发用户数为10 -n100表示请求总数为100 http://a.ilanni.com/index.php表示请求的目标URL 这行表示同时处理100个请求并运行10次index.php文件. wamp命令:(首先进入ab.exe目录)

https://blog.csdn.net/a574258039/article/details/19549407

互联网无时无刻不面对着高并发问题,例如商品秒杀.微信群抢红包.大麦网抢演唱会门票等. 当一个Web系统,在一秒内收到数以万计甚至更多的请求时,系统的优化和稳定是至关重要的. 互联网的开发包括Java后台.NoSQL.数据库.限流.CDN.负载均衡等. 一.互联系统应用架构基础分析 防火墙的功能是防止互联网上的病毒和其他攻击,正常的请求通过防火墙后,最先到达的就是负载均衡器. 负载均衡器的主要功能: 对业务请求做初步的分析,决定分不分发请求到Web服务器,常见的分发软件比如Nginx和Apache

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

1.背景: 现在有这样的需求,插入数据时,判断test表有无username为‘mraz’的数据,无则插入,有则提示“已插入”,目的就是想只插入一条username为‘mraz’的记录. 2.一般程序逻辑如下: $conn = mysqli_connect('127.0.0.1', 'root', '111111') or die(mysqli_error()); mysqli_select_db($conn, 'mraz'); $rs = mysqli_query($conn, 'SELECT

并发:看起来像同时运行就是并发 并行:同一时间同时被执行叫做并行,最大并行数就是CPU核数 协程不是实实在在存在的物理基础和操作系统运行逻辑,只是程序员从代码层面避开了系统对遇到IO的程序会切走CPU资源的一种方法,在IO密集型任务中,通过协程,可以让CPU尽可能多的时间在本程序上执行,由于协程的原理是遇到IO及让cpu去执行其他代码,不停的来回切,在基于socket TCP通信中,这便为并发提供了土壤,使得单线程也能实现并发 下面我们就来看下如何通过服务端开多线程和协程实现高并发 服务端: i

进程与线程 进程是一个"执行中的程序",是系统进行资源分配和调度的一个独立单位 线程是进程的一个实体,一个进程中一般拥有多个线程. 线程和进程的区别 进程是操作系统分配资源的最小单元,线程是操作系统调度的最小单元. 进程有独立的地址空间,相互不影响,线程只是进程的不同执行路径 线程没有独立的地址空间,多进程的程序比多线程的程序健壮 进程的切换比线程的切换开销大,所以线程上下文的切换比进程上下文切换要快很多. 为什么线程上下文切换比进程上下文切换快? 进程切换时,涉及到当前进程的CPU环

在现实的生产环境中,有可能遇到高并发insert的应用.在此应用时由于堆表(Heap)和聚集表的结构不同导致在高并发的情形下insert效率不尽相同.接下来我会简单的以测试用例来简要说明.并举例说明如果提高聚集表下高并发插入效率. 在测试前我们先简单了解下堆表和聚集表都是如何完成插入操作的. 关于堆表和聚集表的介绍:SQL Server 索引知识-结构,实现 堆表Insert 方式1  a获得第一个IAM页 b 获取与之相关的PFS页,从中找到第一个能容纳Insert数据行大小的数据页 c 如果

For project reason I have to measure the performance of OData service being accessed parallelly. And I plan to use the open source tool JMeter to generate a huge number of request in parallel and measure the average response time. Since I am a beginn

此教程不涉及整合spring整合redis,可另行查阅资料教程. 代码: RedisLock package com.cashloan.analytics.utils; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.Re

互联网行业是大势所趋,从招聘工资水平即可看出,那么如何提升自我技能,满足互联网行业技能要求?需要以目标为导向,进行技能提升,本文主要针对高并发分布式系统设计.架构(数据一致性)做了分析,祝各位早日走上属于自己的"成金之路".   目录:问题分析概念解读Most Simple原理解读eBey.去哪儿.蘑菇街分布式事务案例分析 参考资料 1.问题解析    要想做架构,必须识别出问题,即是谁的问题,什么问题.明显的,分布式架构解决的是高并发的问题,高并发下服务高可用和数据一致性问题问题:当

一.从<Apeche Kafka源码剖析>上搬来的概念和图 Kafka网络采用的是Reactor模式,是一种基于事件驱动的模式.熟悉Java编程的读者应该了解Java NIO提供了Reactor模式的API.常见的单线程Java NIO编程模式如图所示. 熟悉NIO编程都应该知道这个Selector,我们可以通过轮询它来获取监听事件,然后通过事件来进行不同的处理,比如OP_ACCEPT连接,OP_READ读取数据等等. 这样简单的处理对于客户端是没什么问题,但对于服务端来说就有些缺点了.在服务

如何模拟一个并发?当时我的回答虽然也可以算是正确的,但自己感觉缺乏实际可以操作的细节,只有一个大概的描述. 当时我的回答是:“线程全部在同一节点wait,然后在某个节点notifyAll.” 面试官:“那你听说过惊群效应吗?” 我:“我没有听过这个名词,但我知道瞬间唤醒所有的线程,会让CPU负载瞬间加大.” 面试官:“那你有什么改进的方式吗?” 我:“采用阻塞技术,在某个节点将所有的线程阻塞,在利用条件,线程的个数达到一定数量的时候,打开阻塞.” 面试官好像是比较满意,结束了这个话题. 面试结束

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