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使用redis 解决美多商城超卖的问题 import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379) #定义过载 def limit_handler(): """ return True: 允许; False: 拒绝 """ amount_limit = 3  # 限制数量 keyname = 'limit123'  # redis key name incr_amount = 1  # 每次

siege -c 255 -r 2555 "http://10.1.1.6:3001/decode POST <./api.json" -t 100s

一.什么是高并发 高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求. 高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time),吞吐量(Throughput),每秒查询率QPS(Query Per Second),并发用户数等. 响应时间:系统对请求做出响应的时间.例如系统处理一个HTTP请求需要200ms,这个200ms就是系统的响应时间. 吞吐量:单位时间内处理的请求数量. QPS:每秒响应

Tornado 和现在的主流 Web 服务器框架(包括大多数 Python 的框架)有着明显的区别:它是非阻塞式服务器,而且速度相当快能实现高并发.得利于其 非阻塞的方式和对epoll的运用,Tornado 每秒可以处理数以千计的连接,这意味着对于实时 Web 服务来说,Tornado 是一个理想的 Web 框架.Tornado不同于其他python web框架,它是一个服务器,部署非常简单. 开发环境搭建: 1.Python3.7 2.Tornado 6.02 依赖包: peewee-asyn

========== ==多进程== ========== 要让Python程序实现多进程(multiprocessing),我们先了解操作系统的相关知识. Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用,它非常特殊.普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回. 子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID.这样做的理由是,一个父进程可以fork出很多子进程,

这是java高并发系列第27篇文章. 开发环境:jdk1.8. 案例讲解 电商app都有用过吧,商品详情页,需要给他们提供一个接口获取商品相关信息: 商品基本信息(名称.价格.库存.会员价格等) 商品图片列表 商品描述信息(描述信息一般是由富文本编辑的大文本信息) 数据库中我们用了3张表存储上面的信息: 商品基本信息表:t_goods(字段:id[商品id].名称.价格.库存.会员价格等) 商品图片信息表:t_goods_imgs(字段:id.goods_id[商品id].图片路径),一个商品会

写在前面 在互联网应用中,高并发系统会面临一个重大的挑战,那就是大量流高并发访问,比如:天猫的双十一.京东618.秒杀.抢购促销等,这些都是典型的大流量高并发场景.关于秒杀,小伙伴们可以参见我的另一篇文章<[高并发]高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀!> 关于[冰河技术]微信公众号,解锁更多[高并发]专题文章. 注意:由于原文篇幅比较长,所以被拆分为:理论.算法.实战(HTTP接口实战+分布式限流实战)三大部分. 理论篇:<[高并发]如何实现亿级流量下的分布式限流?这些理论你

“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

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

海量用户高并发SAAS产品测试上线流程 SAAS产品测试上线流程-以Web插件产品为例子 1   概述 在互联网产品中,IT公司之间更加注重产品功能之间的协作,SAAS形态的产品扮演着越来越重要的作用. 一个典型的完全由宿主代理的SAAS服务的通讯流程如下图: 这样的产品一般具有如下特点: 一般由第三方提供专门的服务 通常以网络为媒介来提供服务 具备嵌入的客户端功能 具备第三方服务端功能 一般不以独立的产品形式直接面向客户 一般需要集成“寄生”在宿主产品中来面向客户 SAAS形态的主要产品有:

慕课网实战教程后端:1.java c++算法与数据结构2.java Spring Boot带前后端 渐进式开发企业级博客系统3.java Spring Boot企业微信点餐系统4.java Spring Security开发安全的REST服务5.Java Spring带前后端开发完整电商平台6.Java SSM开发大众点评后端7.Java SSM快速开发仿慕课网在线教育平台8.Java 大牛 带你从0到上线开发企业级电商项目9.Java 开发企业级权限管理系统10.Java 校招面试 Googl

1.引言   达达创立于2014年5月,业务覆盖全国37个城市,拥有130万注册众包配送员,日均配送百万单,是全国领先的最后三公里物流配送平台. 达达的业务模式与滴滴以及Uber很相似,以众包的方式利用社会闲散人力资源,解决O2O最后三公里即时性配送难题(2016年4月,达达已经与京东到家合并). 达达的业务组成简单直接——商家下单.配送员接单和配送,也正因为理解起来简单,使得达达的业务量在短时间能实现爆发式增长.而支撑业务快速增长的背后,正是达达技术团队持续不断的快速技术迭代的结果,本文正好借

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

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work

目录 一.并发编程之多进程 1.multiprocessing模块介绍 2.Process类的介绍 3.Process类的使用 3.1 创建开启子进程的两种方式 3.2 获取进程pid 3.3验证进程之间的空间隔离 3.4 进程对象的join方法 3.5进程对象的其他属性(了解) 3.6 僵尸进程和孤儿进程(了解) 4.守护进程 5.互斥锁(进程同步控制) 6.进程之间的通信 1.基于文件通信 2.基于队列通信 3.基于管道 7.生产者和消费者 1.为什么要使用生产者和消费者模式 2.什么是生产

1. 死锁现象与递归锁 进程也有死锁与递归锁,进程的死锁和递归锁与线程的死锁递归锁同理. 所谓死锁: 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中,因为争夺资源而造成的一种互相等待的现象,在无外力的作用下,它们都将无法推进下去.此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在相互等待的进程称为死锁进程 # 多个线程多个锁可能会产生死锁 from threading import Thread from threading import Lock import time lock_A = Lock

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

HttpServer的特点1.完全采用IOCP模型,实现真正的异步IO,高并发.高可靠: 2.支持4G以上文件下载: 3.支持断点续传: 4.轻量级,体积小,服务器文件仅200多K,无任何依赖库: 5.支持CGI网关,通过CGI.xml可动态配置各种网关接口,实现动态交互: 6.内置上传文件接口: 点击此处下载 ​ 一.命令行参数介绍 启动服务器: HttpServer.exe -W d:\web -H index.html -P 80 -M 10000 -W : web网站的发布路径,如:d:

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_89 在之前的一篇文章中,我们在1g1核的惨淡硬件环境下,对 uwsgi + django 和 gunicorn+ django 的后端服务进行性能测试,得出结论单台django在简单读库操作下只能抗住大约200左右的并发:在Centos下使用Siege对Django服务进行压力测试 这一次,我们在相同的背景下,对三大框架中,以性能著称于世的Tornado进行并发测试,看看它的性能到底有多高. Tornado是一个用Python

高并发,听起来高大上的一个词汇,在身处于互联网潮的社会大趋势下,高并发赋予了更多的传奇色彩.首先,我们可以看到很多招聘中,会提到有高并发项目者优先.高并发,意味着,你的前雇主,有很大的业务层面的需求,而且也能怎么你在整个项目中的一个处理逻辑的能力体现.那么,你真的知道什么是高并发吗?这不是一个很简单的话题.高并发,往往会牵扯到很多的问题,如何才能快速响应,如何处理各个线程之间的交互,如何完成逻辑之间的高负载运转,甚至,一个系统,如果没有做好前期高并发的合理配置,整个产品会遇到瓶颈,以及不可预期的