转载:https://www.cnblogs.com/feng9exe/p/10682567.html(线程安全和并发) 转载:https://juejin.im/post/5b7d8522e51d4538e5679f5e(WAL模式介绍) 转载:https://blog.csdn.net/vannachen/article/details/8277344(多线程/WAL/锁) 转载:https://blog.csdn.net/wql2rainbow/article/details/736500

最近项目中涉及到sqlite并发读写的问题,参考一些文档并结合自己的实践,对sqlite3并发问题总结了几点: sqlite3的锁及事务类型 sqlite3总共有三种事务类型:BEGIN [DEFERRED /IMMEDIATE / EXCLUSIVE] TRANSCATION,五种锁,按锁的级别依次是:UNLOCKED /SHARED /RESERVERD /PENDING /EXCLUSIVE.当执行select即读操作时,需要获取到SHARED锁(共享锁),当执行insert/update

并发 Single重入模式.对于每一个服务实例,同一时刻只能处理一个请求,其他对该实例的请求被排队. PerCall,每一线程会分配一个新的服务实例上.不会有并发性问题.不影响吞吐量. PerSession,保护服务实例不会受到多线程客户端的影响.多客户端可以并发访问,无并发性问题.减少单一客户端吞吐量. Singleton, 实例不受任何并发访问影响.多线程和多客户端都无法并发访问.吞吐量最小. Retrant重入模式. 客户端可以对同一服务实例,可以进行第2次或者多次的请求进入. 单线程,用

并发模式 让我们先来回顾一下boring函数的例子. func boring(msg string, c chan string) {    for i := 0; ; i++ {         c <- fmt.Sprintf("%s %d", msg, i)         time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(1e3)) * time.Millisecond) } }             func main() { c := make(

什么是负载均衡 负载均衡,英文名称为Load Balance,指由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合,每台服务器都具有等价的地位,都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助.通过某种负载分担技术,将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上,而接收到请求的服务器独立地回应客户的请求.负载均衡能够平均分配客户请求到服务器阵列,借此提供快速获取重要数据,解决大量并发访问服务问题,这种集群技术可以用最少的投资获得接近于大型主机的性能. 负载均衡分为软件负载均衡和硬件负载均衡,前者的代

一旦为应用建立良好的基础设施, 后续的开发就会变得容易而快速.  这些基础设施包括: 1.   线程池的建立.配置: 在 JDK 并发库的基础上建立更适合于应用的并发使用接口: 2.   跨多数据源的动态切换与访问: 数据库连接池的配置和使用: 3.   多个合作方外部系统服务的 HTTP 调用或 RPC 调用管理框架: 4.   应用的整体框架和处理流程 , 前后端的交互: 5.   测试框架的建立和使用, 比如 Spring , testNG 的整合: 6.   应用相关的实用工具箱的编写,

简单的单线程队列 -- 工作的时候遇到劣质打印机.给打印机发消息,打印机就会打印,如果在打印机还在打印的时候,就 再发消息打印,就会出现消息丢失.所以需要给上一个任务一些处理的间隔时间. 单线程的消息队列示例 package demo1; import java.util.LinkedList; public class Main { /** * @param args */ private static Thread thread; private static LinkedList<Runn

2. 服务的路由和负载均衡 1.2.1 服务化的演变 SOA设计思想:分布式应用架构体系对于业务逻辑复用的需求十分强烈,上层业务都想借用已有的底层服务来快速搭建更多.更丰富的应用,降低新业务开展的人力和时间成本,快速满足瞬息万变的市场需求.公共的业务被拆分出来行程可共用的服务,最大程度的保障了代码和逻辑的复用,避免重复建设,这种设计也称为SOA . 服务的路由:SOA架构中,服务消费者通过服务名称,在众多的服务器中找到要调用的服务的地址列表,称为服务的路由. 负载均衡:对于负载较高的服务来说,往

以下List是我们常见的MySQL参数配置,这个参数对提高实例的性能大有裨益. 其中 建议设置值,仅供参考,需要根据自己的业务场景和硬件资源仔细推敲. 参数 设置说明 建议设置值 lower_case_table_names 大小写敏感:此参数不可以动态修改,必须重启数据库: 0.表名存储为给定的大小和比较是区分大小写的 1.表名存储在磁盘是小写的,但是比较的时候是不区分大小写 2.表名存储为给定的大小写但是比较的时候是小写的 0 max_connections 最大链接数据 2000 max_

初始化 //根据OS区分实现 System.getProperty("os.name").toLowerCase(); Utils.isWindows() ? new WindowsFileSystem(this) : new FileSystemImpl(this); 异步操作实现 FileSystemImpl 内部类 BlockingAction, 使用internalBlocking Pool 执行文件阻塞操作, xxxBlocking相关方法在当前主线程操作造成阻塞,尽量避免

kubesql kubesql(https://github.com/xuxinkun/kubesql)是我最近开发的一个使用sql查询kubernetes资源的工具.诸如node,pod等kubernetes的资源被处理为table.而后可以使用sql语句对其进行查询. 例如,所有pod都很容易从apiserver中获取.但是想要计算每个节点上的pod数量并不容易.但是使用了kubesql,只用一条sql语句可以实现它. [root@localhost kubesql]# kubesql "s

连接方式: java连接数据库的四种方式 - Cece_2012的专栏 - CSDN博客http://blog.csdn.net/cece_2012/article/details/7485482 JAVA连接数据库大全 - 语不惊人死不休 - CSDN博客http://blog.csdn.net/qiaqia609/article/details/8120590 ==================== 连接池: 尽管Spring并没有提供数据源连接池实现,但是我们有多项可用的方案,包括如下开

项目方说性能达到百万TPS,如何测试它的可信度? 应用系统性能提升的关键在于运维端的接入管理模型(AAA,认证 Authentication.授权 Authorization.计费 Accounting)及业务端的并发(Concurrency)/ 吞吐量 (Throughput) 模型.区块链是典型的“运维友好型”系统,天然的自我治理能力极大程度上优化了接入管理模型,但现有区块链系统的并发 / 吞吐量模型指标却饱受诟病.无论是 BTC 的 7tps,还是 ETH 的 40tps 在传统业务系统动

本文我们来看看,如果大量客户端对NameNode发起高并发(比如每秒上千次)访问来修改元数据,此时NameNode该如何抗住? 二.问题源起 我们先来分析一下,高并发请求NameNode会遇到什么样的问题. 大家现在都知道了,每次请求NameNode修改一条元数据(比如说申请上传一个文件,那么就需要在内存目录树中加入一个文件),都要写一条edits log,包括两个步骤: 写入本地磁盘. 通过网络传输给JournalNodes集群. 但是如果对Java有一定了解的同学都该知道多线程并发安全问题吧

一旦为应用建立良好的基础设施, 后续的开发就会变得容易而快速.这些基础设施包括: 1.    线程池的建立与配置: 在 JDK 并发库的基础上建立适合于应用的多任务接口和框架: 2.   外部系统服务的 HTTP 或 RPC 调用管理: 3.   数据库连接池.消息的订阅与推送.应用缓存等的客户端接口: 4.   通过IOC框架完成组件的注册.加载与管理: 5.   应用的整体控制流的构建.前后端的交互.工程的部署结构: 6.   使用 Spring , TestNG, Mock 等建立单测框架

在上一片博客,详细说明了mongodb的分片搭建的详细过程:分片搭建 在这里会说一些分片的维护与操作! 在集群搭建完,我们使用了sh.status()查看分片之后的数据,如下: #连接的是mongos路由 [root@test1 bin]# ./mongo --port mongos> sh.status() --- Sharding Status --- sharding version: { , , , "clusterId" : ObjectId("5be2a93

记录一些核心概念 1) Near Realtime (NRT): 近实时,包括 2 个方面,① 数据从写入 Elasticsearch 到可被搜索.分析的延迟 ( 大约 1 秒 ); ② 从 es 中搜索数据.分析数据,秒级别. 2) Cluster: 集群,每个集群有一个名字,默认为 "elasticsearch", 每个集群包含多个节点. 3) Node: 节点,每个节点有一个名字,默认是随机生成的,每个节点属于一个 Cluster ( 集群 ), 默认会加入一个名为 "

The Google File System Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, and Shun-Tak Leung Google∗ 摘要 我们设计并实现了谷歌文件系统,这是一个为大型分布式数据密集型的应用而设计的可伸缩的分布式文件系统. 它能够运行在廉价的商用机器上同时又提供了容错率,并且对大量客户端服务时提供了很高的聚合性能. 虽然GFS和之前的分布式文件系统在设计上有很多共同的目标,但是我们的设计同时也受到对我们应用负载和技术环境的观察而驱动,包括当前的和预

什么是负载均衡 负载均衡,英文 名称为Load Balance,指由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合,每台服务器都具有等价的地位,都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助.通过某种 负载分担技术,将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上,而接收到请求的服务器独立地回应客户的请求.负载均衡能够平均分配客户请求到服 务器阵列,借此提供快速获取重要数据,解决大量并发访问服务问题,这种集群技术可以用最少的投资获得接近于大型主机的性能. 负载均衡分为软件负载均衡和硬件负载均衡,前

[51CTO.com原创稿件]Kubernetes是Google开源的一个容器编排引擎,它支持自动化部署.大规模可伸缩.应用容器化管理.伴随着云原生技术的迅速崛起,如今Kubernetes 事实上已经成为应用容器化平台的标准,越来越受到企业的青睐,在生产中也应用的越来越广泛. 我们的容器平台建设从2016年开始,大致经历了探索预研.体系建设和平台落地这样三个阶段. 下面就从Kubernetes的网络.存储.集群管理和监控与运维几个方面来分享下我们容器云平台建设走过的历程,希望给大家一些思考和启发

Cluster概念 Cluster:集群,为解决某个特定问题将多台计算机组合起来形成的单个系统 Linux Cluster类型: LB:Load Balancing,负载均衡 HA:High Availiablity,高可用,SPOF(single Point Of failure) MTBF:Mean Time Between Failure 平均无故障时间 MTTR:Mean Time To Restoration( repair)平均恢复前时间 A=MTBF/(MTBF+MTTR)