并发访问: 当多个线程访问同一个资源,会产生并发性问题 并发控制与处理: 乐观并发控制:一种方式是"后来的更新者获胜"   这意味着先来的用户提交的值会在没有察觉的情况下丢失. 为记录加锁以阻止其他事物访问某些记录,是避免产生并发冲突的一种技术 悲观并发控制: 1.一个线程操作表,造成整个表被锁定 2.其他线程访问与操作任何记录都被阻止 3.其他线程可以添加记录 4.最小的吞吐量.最差的性能 事物恢复与检查点: 事物指南: 1.事物尽量简单 2.事物尽量只包含必要的语句:验证与查询等语

Sqlserver 高并发和大数据存储方案 随着用户的日益递增,日活和峰值的暴涨,数据库处理性能面临着巨大的挑战.下面分享下对实际10万+峰值的平台的数据库优化方案.与大家一起讨论,互相学习提高!  案例:游戏平台. 1.解决高并发 当客户端连接数达到峰值的时候,服务端对连接的维护与处理这里暂时不做讨论.当多个写请求到数据库的时候,这时候需要对多张表进行插入,尤其一些表 达到每天千万+的存储,随着时间的积累,传统的同步写入数据的方式显然不可取,经过试验,通过异步插入的方式改善了许多,但与此同时,

一.引言 通常我们认为静态网页html的网站速度是最快的,但是自从有了动态网页之后,很多交互数据都从数据库查询而来,数据也是经常变化的,除了一些新闻资讯类的网站,使用html静态化来提高访问速度是不太现实的方案.我们不得不在代码与数据库之间寻求一种更合适的解决方案. 减少数据库访问次数,文件和数据库分离,大数据分布式存储,服务器的集群负载均衡,页面缓存的使用,nosql内存数据库代替关系型数据库,这些方案措施都是提高系统高并发性能的关键,下面一一分解. 二.分解 (1)       分布式服务器

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

转 Web网站架构演变—高并发.大数据 2018年07月25日 17:27:22 gis_morningsun 阅读数:599   前言 我们以javaweb为例,来搭建一个简单的电商系统,看看这个系统可以如何一步步演变. 该系统具备的功能: 用户模块:用户注册和管理 商品模块:商品展示和管理 交易模块:创建交易和管理 阶段一.单机构建网站 网站的初期,我们经常会在单机上跑我们所有的程序和软件.此时我们使用一个容器,如tomcat.jetty.jboos,然后直接使用JSP/servlet技术,

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

月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: 1.         GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 2.         Random生成高唯一性随机码 今天分享的主题是:如何在高并发分布式系统中生成全局唯一Id. 但这篇博文实际上是“半分享半讨论”的博文: 1)         半分享是我将说下我所了解到的关于今天主题所涉及的几种方案.

先恶补一下知识点,上节回顾 上下文切换:当CPU从执行一个线程切换到执行另外一个线程的时候,它需要先存储当前线程的本地的数据,程序指针等,然后载入另一个线程的本地数据,程序指针等,最后才开始执行.这种切换称为"上下文切换"("context switch") CPU会在一个上下文中执行一个线程,然后切换到另外一个上下文中执行另外一个线程,上下文切换并不廉价.如果没有必要,应该减少上下文切换的发生 进程: 一个程序需要运行所需的资源的集合每个进程数据是独立的每个进程里

高并发:http://www.cnblogs.com/wangchaozhi/p/5061378.html 表类型:http://www.xiaoxiaozi.com/2009/07/14/1171/

http://www.51-n.com/t-4264-1-1.html PHP uniqid()函数可用于生成不重复的唯一标识符,该函数基于微秒级当前时间戳.在高并发或者间隔时长极短(如循环代码)的情况下,会出现大量重复数据.即使使用了第二个参数,也会重复,最好的方案是结合md5函数来生成唯一ID.PHP uniqid() 生成不重复唯一标识方法一这种方法会产生大量的重复数据,运行如下PHP代码会数组索引是产生的唯一标识,对应的元素值是该唯一标识重复的次数. <?php $units = arr

[实战Java高并发程序设计 1]Java中的指针:Unsafe类 [实战Java高并发程序设计 2]无锁的对象引用:AtomicReference [实战Java高并发程序设计 3]带有时间戳的对象引用:AtomicStampedReference [实战Java高并发程序设计 4]数组也能无锁:AtomicIntegerArray [实战Java高并发程序设计 5]让普通变量也享受原子操作 [实战Java高并发程序设计6]挑战无锁算法:无锁的Vector实现 在对线程池的介绍中,提到了一个非

[实战Java高并发程序设计 1]Java中的指针:Unsafe类 [实战Java高并发程序设计 2]无锁的对象引用:AtomicReference [实战Java高并发程序设计 3]带有时间戳的对象引用:AtomicStampedReference [实战Java高并发程序设计 4]数组也能无锁:AtomicIntegerArray [实战Java高并发程序设计 5]让普通变量也享受原子操作 我们已经比较完整得介绍了有关无锁的概念和使用方法.相对于有锁的方法,使用无锁的方式编程更加考验一个程序

[实战Java高并发程序设计 1]Java中的指针:Unsafe类 [实战Java高并发程序设计 2]无锁的对象引用:AtomicReference [实战Java高并发程序设计 3]带有时间戳的对象引用:AtomicStampedReference [实战Java高并发程序设计 4]数组也能无锁:AtomicIntegerArray 有时候,由于初期考虑不周,或者后期的需求变化,一些普通变量可能也会有线程安全的需求.如果改动不大,我们可以简单地修改程序中每一个使用或者读取这个变量的地方.但显然

除了提供基本数据类型外,JDK还为我们准备了数组等复合结构.当前可用的原子数组有:AtomicIntegerArray.AtomicLongArray和AtomicReferenceArray,分别表示整数数组.long型数组和普通的对象数组. 这里以AtomicIntegerArray为例,展示原子数组的使用方式. AtomicIntegerArray本质上是对int[]类型的封装.使用Unsafe类通过CAS的方式控制int[]在多线程下的安全性.它提供了以下几个核心API: //获得数组第

[实战Java高并发程序设计 1]Java中的指针:Unsafe类 [实战Java高并发程序设计 2]无锁的对象引用:AtomicReference AtomicReference无法解决上述问题的根本是因为对象在修改过程中,丢失了状态信息.对象值本身与状态被画上了等号.因此,我们只要能够记录对象在修改过程中的状态值,就可以很好的解决对象被反复修改导致线程无法正确判断对象状态的问题. AtomicStampedReference正是这么做的.它内部不仅维护了对象值,还维护了一个时间戳(我这里把它

是<实战Java高并发程序设计>第4章的几点. 如果你对技术有着不折不挠的追求,应该还会特别在意incrementAndGet() 方法中compareAndSet()的实现.现在,就让我们更进一步看一下它把! public final boolean compareAndSet(int expect, int update){ returnunsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update); } 在这里,我们看到一个特殊的变

作为一个师父离职早的野生程序员,业务方面还可以达到忽悠别人的水平,但上升到性能层面那就是硬伤. 真实天上掉馅饼,公司分配了一个测试性能的任务,真是感觉我的天空星星都亮了. 高并发主要限制因素:CPU.网络流量.内存.系统配置 CPU 用top看cpu利用率,按1查看每个cpu线程的工作情况:这里面会显示出cpu的空闲.利用率.软中断等状态 如果某个cpu线程使用率经常达到100%,那cpu就成了瓶颈,通常为了实现高并发,负载比较大的服务程序会自己绑定cpu,使自己的任务分配到多个cpu线程中去,

如今在电商行业里,秒杀抢购活动已经是商家常用促销手段.但是库存数量有限,而同时下单人数超过了库存量,就会导致商品超卖甚至库存变负数的问题. 又比如:抢购火车票.论坛抢楼.抽奖乃至爆红微博评论等也会引发阻塞式高并发问题.如果不做任何措施可能在高瞬间造成服务器瘫痪,如何解决这个问题呢?这里提出个人认为比较可行的几个思路方法: 方案一:使用消息队列来实现 可以基于例如MemcacheQ等这样的消息队列,具体的实现方案这么表述吧比如有100张票可供用户抢,那么就可以把这100张票放到缓存中,读写时不要加

PHP写的异步高并发服务器,基于libevent 博客分类: PHP PHPFPSocketLinuxQQ  本文章于2013年11月修改. swoole已使用C重写作为PHP扩展来运行.项目地址:https://github.com/matyhtf/swoole swoole提供了PHP的高性能Server,异步IO,AsyncMySQL等特性. 原PHP代码框架迁移至https://github.com/matyhtf/swoole_framework.保留原有代码和web框架. -----

用Netty开发中间件:高并发性能优化 最近在写一个后台中间件的原型,主要是做消息的分发和透传.因为要用Java实现,所以网络通信框架的第一选择当然就是Netty了,使用的是Netty 4版本.Netty果然效率很高,不用做太多努力就能达到一个比较高的tps.但使用过程中也碰到了一些问题,个人觉得都是比较经典而在网上又不太容易查找到相关资料的问题,所以在此总结一下. 1.Context Switch过高 压测时用nmon监控内核,发现Context Switch高达30w+.这明显不正常,但JV

转载博客地址:http://blog.csdn.net/zxl333/article/details/8685157 一个小型的网站,比如个人网站,可以使用最简单的html静态页面就实现了,配合一些图片达到美化效果,所有的页面均存放在一个目录下,这样的网站对系统架构.性能的要求都很简单,随着互联网业务的不断丰富,网站相关的技术经过这些年的发展,已经细分到很细的方方面面,尤其对于大型网站来说,所采用的技术更是涉及面非常广,从硬件到软件.编程语言.数据库.WebServer.防火墙等各个领域都有了很