转自:https://blog.csdn.net/Roy_70/article/details/78260826 一.前言在一些对高并发请求有限制的系统或者功能里,比如说秒杀活动,或者一些网站返回的当前用户过多,请稍后尝试.这些都是通过对同一时刻请求数量进行了限制,一般用作对后台系统的保护,防止系统因为过大的流量冲击而崩溃.对于系统崩溃带来的后果,显然还是拒绝一部分请求更能被维护者所接受. 而在各种限流中,除了系统自身设计的带锁机制的计数器外,利用Redis实现显然是一种既高效安全又便捷方便的方

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6f5b220601013zw3.html 非常好的原子操作,不用加锁:__sync_fetch_and_add GCC 提供的原子操作 gcc从4.1.2提供了__sync_*系列的built-in函数,用于提供加减和逻辑运算的原子操作. 其声明如下: type __sync_fetch_and_add (type *ptr, type value, ...) type __sync_fetch_and_sub (type *ptr

Redis 如何应对并发访问 Redis 中处理并发的方案 原子性 Redis 的编程模型 Unix 中的 I/O 模型 thread-based architecture(基于线程的架构) event-driven architecture(事件驱动模型) Reactor 模式 Proactor 模式 为什么 Redis 选择单线程 事件驱动框架对事件的捕获分发 客户端连接应答 命令的接收 命令的回复 Redis 多IO线程 多 IO 线程的初始化 命令的接收 命令的回复 原子性的单命令 总结

Redis 如何应对并发访问 使用 Lua 脚本 Redis 中如何使用 Lua 脚本 EVAL EVALSHA SCRIPT 命令 SCRIPT LOAD SCRIPT EXISTS SCRIPT FLUSH SCRIPT KILL SCRIPT DEBUG 为什么 Redis 中的 Lua 脚本的执行是原子性的 Redis 中 Lua 脚本的使用 总结 参考 Redis 如何应对并发访问 上个文章中,我们分析了Redis 中命令的执行是单线程的,虽然 Redis6.0 版本之后,引入了 I/

Redis 中的分布式锁如何使用 分布式锁的使用场景 使用 Redis 来实现分布式锁 使用 set key value px milliseconds nx 实现 SETNX+Lua 实现 使用 Redlock 实现分布式锁 锁的续租 看看 SETEX 的源码 为什么 Redis 可以用来做分布式锁 分布式锁如何选择 总结 参考 Redis 中的分布式锁如何使用 分布式锁的使用场景 为了保证我们线上服务的并发性和安全性,目前我们的服务一般抛弃了单体应用,采用的都是扩展性很强的分布式架构. 对于

CyclicBarrier 接着讲多线程下的其他组件,第一个要讲的就是CyclicBarrier.CyclicBarrier从字面理解是指循环屏障,它可以协同多个线程,让多个线程在这个屏障前等待,直到所有线程都达到了这个屏障时,再一起继续执行后面的动作.看一下CyclicBarrier的使用实例: public static class CyclicBarrierThread extends Thread { private CyclicBarrier cb; private int sleep

日期: 2014年6月10日 作者: 铁锚 Java针对多线程下的数值安全计数器设计了一些类,这些类叫做原子类,其中一部分如下: java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean; java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; java.util.concurrent.atomic.AtomicReference; 下面是一个对比  Atomi

我们学习了操作系统,想必对生产消费者问题都不陌生.作为同步互斥问题的一个经典案例,生产消费者模型其实是解决实际问题的基础模型,解决很多的实际问题都会依赖于它.而此模型要解决最大的问题便是同步与互斥.而通常呢,在多进程的环境下我们一般是是用信号量来解决(可以戳这里看看):在多线程的情况,则会用到两个东西:  互斥量和条件变量.通常用它们两个来实现线程间通信,以此来解决多线程下的同步和互斥问题.不过在具体实现生产消费模型前,为了更好理解当中的处理原理,还是先来回顾一下一些线程间通信的相关知识. 互斥

日期: 2014年6月10日 作者: 铁锚 Java针对多线程下的数值安全计数器设计了一些类,这些类叫做原子类,当中一部分例如以下: java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean; java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; java.util.concurrent.atomic.AtomicReference; 以下是一个对照  Ato

6. 线程和fork 6.1 多线程下的fork (1)历史包袱 ①fork与多线程的协作性很差,这是POSIX系统操作系统的历史包袱. ②长期以来程序都是单线程的,fork运行正常,但引入线程这后,fork的适用范围大大缩小. (2)多线程下的fork ①在多线程执行的情况下调用fork函数,仅会将发起调用的线程复制到子进程中去(线程ID与父进程发起fork调用的线程ID一样).也就是说,不能同时创建出与父进程一样多的子线程. ②其他线程均在子进程中立即停止并消失,并且不会为这些线程调用清理函

ASP.NET MVC Filters 4种默认过滤器的使用[附示例]   过滤器(Filters)的出现使得我们可以在ASP.NET MVC程序里更好的控制浏览器请求过来的URL,不是每个请求都会响应内容,只响应特定内容给那些有特定权限的用户,过滤器理论上有以下功能: 判断登录与否或用户权限 决策输出缓存 防盗链 防蜘蛛 本地化与国际化设置 实现动态Action(做权限管理系统的好东西) 先来看一个简单的例子:新建一个AuthFiltersController,里面有两个Action publ

前言 list 是 Python 常用的几个基本数据类型之一.正常情况下我们会对 list 有增删改查的操作,显然易见不会有任何问题.那么如果我们试着在多线程下操作list 会有问题吗? 多线程下的 list 安全 or 不安全? 不安全! 通常我们说的线程安全是指针对某个数据结构的所有操作都是线程安全,在这种定义下,Python 常用的数据结构 list,dict,str 等都是线程不安全的 尽管多线程下的 list 是线程不安全的,但是在 append 的操作下是它又是线程安全的. 如何判断

前言 ​ 本章节继上章节继续梳理:线程相关的基础理论和工具.多线程程序下的性能调优和电商场景下多线程的使用. 多线程J·U·C ThreadLocal 概念 ​ ThreadLocal类并不是用来解决多线程环境下的共享变量问题,而是用来提供线程内部的共享变量.在多线程环境下,可以保证各个线程之间的变量互相隔离.相互独立. 使用 ThreadLocal实例一般定义为private static类型的,在一个线程内,该变量共享一份,类似上下文作用,可以用来上下传递信息. public class T

本篇文章为你解答一下问题: 0:redis单线程的实现流程是怎样的? 1:redis哪些地方用到了多线程,哪些地方是单线程? 2:redis多线程是怎么实现的? 3:redis多线程是怎么做到无锁的?   0:redis单线程的实现流程是怎样的? Redis一开始是单线程模型,在一个线程中要同时处理两种事件:文件事件和时间事件 文件事件主要是网络I/O的读写,请求的接收和回复 时间事件就是单次/多次执行的定时器,如主从复制.定时删除过期数据.字典rehash等 redis所有核心功能都是跑在主线

一.原子操作 先看一段问题代码 /// <summary> /// 获取自增 /// </summary> public static void GetIncrement() { long result = 0; Console.WriteLine("开始计算"); //10个并发执行 Parallel.For(0, 10, (i) => { for (int j = 0; j < 10000; j++) { result++; } }); Cons

本篇文章主要介绍下多线程下NSOperation.NSBlockOperation.NSInvocationOperation.NSOperationQueue的使用,列举几个简单的例子. 默认情况下,NSOperation并不具备封装操作的能力,必须使用它的子类,使用NSOperation子类的方式有3种: 1> 自定义子类继承NSOperation,实现内部相应的方法 2> NSBlockOperation 3>NSInvocationOperation 这讲先介绍如何用NSOper

最近被多线程给坑了下,没意识到类变量在多线程下是共享的,还有一个就是没意识到 内存释放问题,导致越累越大 1.python 类变量 在多线程情况 下的 是共享的 2.python 类变量 在多线程情况 下的 释放是不完全的 3.python 类变量 在多线程情况 下没释放的那部分 内存 是可以重复利用的 import threading import time class Test: cache = {} @classmethod def get_value(self, key): value

前言 在多线程环境下,JDK给开发者提供了许多的组件供用户使用(主要在java.util.concurrent下),使得用户不需要再去关心在具体场景下要如何写出同时兼顾线程安全性与高效率的代码.之前讲过的线程池.BlockingQueue都是在java.util.concurrent下的组件,Timer虽然不在java.util.concurrent下,但也算是.后两篇文章将以例子的形式简单讲解一些多线程下其他组件的使用,不需要多深刻的理解,知道每个组件大致什么作用就行. 本文主要讲解的是Cou

多线程编程相对于单线程会出现一个特有的问题,就是线程安全的问题.所谓的线程安全,就是如果你的代码所在的进程中有多个线程在同时运行,而这些线程可能会同时运行这段代码.如果每次运行结果和单线程运行的结果是一样的,而且其他的变量的值也和预期的是一样的. 线程安全问题都是由全局变量及静态变量引起的. 为了保证多线程情况下,访问静态变量的安全,可以用锁机制来保证,如下所示: //需要加锁的静态全局变量 private static bool _isOK = false; //lock只能锁定一个引用类型变

多线程下[HashMap]的问题: 1.多线程put操作后,get操作导致死循环.2.多线程put非NULL元素后,get操作得到NULL值.3.多线程put操作,导致元素丢失. 本次主要关注[HashMap]-死循环问题. 为何出现死循环? 大家都知道,HashMap采用链表解决Hash冲突,具体的HashMap的分析可以参考一下Java集合---HashMap源码剖析 的分析.因为是链表结构,那么就很容易形成闭合的链路,这样在循环的时候只要有线程对这个HashMap进行get操作就会产生死循

问题一:多线程下获取文件绝对路径 当我们使用HttpContext.Current.Server.MapPath(strPath)获取绝对路径时HttpContext.Current为null,解决办法如下:       ///          /// 获得当前绝对路径         ///          /// 指定的路径         /// 绝对路径         public static string GetMapPath(string strPath)         {