高并发

C++高并发内存池如何实现

这篇文章主要讲解了“C++高并发内存池如何实现”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“C++高并发内存池如何实现”吧! 内存池介绍 池化技术 在说内存池之前,我们得先了解一下“池化技术”。所谓“池化技术”,就是程序先向系统申请过量的资源,然后自 »

图解 Kafka 超高并发网络架构演进过程

阅读本文大约需要 30 分钟。 大家好,我是 华仔, 又跟大家见面了。 上一篇作为专题系列的第一篇,我们深度剖析了关于 Kafka 存储架构设计的实现细节,今天开启第二篇,我们来深度剖析下「Kafka Broker 端网络架构和请求处理流程」是如何设计的? 相信使用过 Kafka 的朋友都知道其吞吐 ... »

高并发之网络IO模型

你好,我是坤哥 今天我们聊一下高并发下的网络 IO 模型 高并发即我们所说的 C10K(一个 server 服务 1w 个 client),C10M,写出高并发的程序相信是每个后端程序员的追求,高并发架构其实有一些很通用的架构设计,如无锁化,缓存等,今天我们主要研究下高并发下的网络 IO 模型设计, ... »

xiekun

HttpClient 在vivo内销浏览器的高并发实践优化

HttpClient作为java程序员最常用的Http工具,其对Http连接的管理能简化开发,并且提升连接重用效率;在正常情况下,HttpClient能帮助我们高效管理连接,但在一些并发高,报文体较大的情况下,如果再遇到网络波动,如何保证连接被高效利用,有哪些优化空间。 ... »

vivotech

使用JDK的同步容器时,应该避免那些坑?

摘要:在使用JDK中的同步容器时,应该尽量避免哪些坑 本文分享自华为云社区《【高并发】亿级流量高并发秒杀系统商品“超卖”了,只因使用的JDK同步容器中存在这两个巨大的坑!!(踩坑实录)》,作者:冰 河。 同步容器与并发容器 在JDK中,总体上可以将容器分为同步容器和并发容器。 同步容器一般指的是JD ... »

多线程与高并发(三)—— 源码解析 AQS 原理

一、前言 AQS 是一个同步框架,关于同步在操作系统(一)—— 进程同步 中对进程同步做了些概念性的介绍,我们了解到进程(线程同理,本文基于 JVM 讲解,故下文只称线程)同步的工具有很多:Mutex、Semaphore、Monitor。但是Mutex 和 Semaphore 作为低级通信存在不少缺 ... »

一种比读写锁更快的锁,还不赶紧认识一下

摘要:一起来聊聊在高并发环境下比ReadWriteLock更快的锁——StampedLock。 本文分享自华为云社区《【高并发】高并发场景下一种比读写锁更快的锁,看完我彻底折服了!!》,作者:冰 河 。 什么是StampedLock? ReadWriteLock锁允许多个线程同时读取共享变量,但是在 ... »

多线程与高并发(二)—— Synchronized 加锁解锁流程

前言 上篇主要对 Synchronized 的锁实现原理 Monitor 机制进行了介绍,由于 Monitor 基于操作系统调用,上下文切换导致开销大,在竞争不激烈时性能不算很好, 在 jdk6 之后进了系列优化。前文对优化措施进行了简单介绍,下面将一一介绍这些优化的细节,行文思路大致如下: 从重量 ... »

用我的事故告诉你:掌握异步很关键

摘要:在高并发的场景下,异步是一个极其重要的优化方向。 本文分享自华为云社区《一次线上事故,我顿悟了异步的精髓》,作者:勇哥java实战分享。 在高并发的场景下,异步是一个极其重要的优化方向。 前段时间,生产环境发生一次事故,笔者认为事故的场景非常具备典型性 。写这篇文章,笔者想和大家深入探讨该场景 ... »

单机高并发模型设计

在微服务架构下,我们习惯使用多机器、分布式存储、缓存去支持一个高并发的请求模型,而忽略了单机高并发模型是如何工作的。这篇文章通过解构客户端与服务端的建立连接和数据传输过程,阐述下如何进行单机高并发模型设计。 ... »

stoneFang

不了解 QPS、TPS、RT、并发数、吞吐量,劝你简历别写熟悉高并发

爱生活,爱编码,微信搜一搜【架构技术专栏】关注这个喜欢分享的地方。 本文 架构技术专栏 已收录,有各种视频、资料以及技术文章。 一、概述 分布式、微服务、Service Mesh目前都是大家耳熟能详的词语了,现在随便一个互联网公司说出来大家都是在搞微服务。 但我们搞来搞去,怎么样来衡量一个应用当前的状态到底是怎么样的?到底需不需要扩容?是需要横向扩容还是进行项目重构? 这时候我们就需要一堆监控 »

高并发解决方案

高并发架构相关概念  并发:在操作系统中,是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间,且这几个程序都是在同一个处理机上运行,但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行;在互联网时代,所讲的并发,高并发通常是指并发访问,也就是在某个时间点,有多少个访问同时到来。通常一个系统的日PV在千万以上,有可能是一个高并发的系统。有的公司完全不走技术路线,全靠机器堆,这不在讨论范围内。  QPS: »

python 是一种解释性脚本语言,高并发,高吞吐率的服务器

python 是一种解释性脚本语言,不像c++/java那样的高级语言,需要编译成字节码之后才能运行,python可以边运行边解释。python 主要应用于以下几个领域: web开发,基于python产生了许多优秀的web框架,像django[https://www.djangoproject.com/],web.py[http://baike.baidu.com/view/5493106.h »

高并发、高可用、大数据量网站系统演化

 一、初始阶段的网站架构 应用程序、数据库、文件等所有资源都在一台服务器上 二、应用服务和数据库服务分离 整个网站使用三台服务器:应用服务器、文件服务器、数据库服务器 应用服务器需要更强大的CPU 文件服务器需要更大的磁盘空间 数据库服务器需要更快的硬盘和更大的内存 三、本地缓存+分布式缓存服务器 减少数据库访问压力,改善数据库写入性能 四、应用服务器集群改善并发处理能力 单一应用服务器能处 »

高并发Redis(Mac)环境配置(一)

一、产生原因:       SNS交互型网站的兴起,对于高并发,大负载数据的操作,海量数据的存储和访问      NoSql四种类型:              键值存储(Redis优点可以快速查询,缺点缺少存储的结构化)             列存储(HBase扩展性强,查找迅速,劣势就是功能相对单一)             文档数据库(mongoDB数据结构要求不是很严格,查询性能不是特别 »

简单理解高并发高可用---限流

简单学习限流     目的:         通过对并发访问和请求进行限速或者一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统的可用性,一旦达到限制速率就可以拒绝服务(友好定向到错误页或告知资源没有了),排队或者等待(比如秒杀,评论,下单),降级(返回默认数据)。     通过压测的手段找到每个系统的处理峰值,然后通过设定峰值阈值,来防止当系统过载时,通过拒绝处理过载的请求来保障系统 可用性,同时也应该根据 »

基于redis的分布式锁防止高并发重复请求

需求: 我们先举个某系统验证的列子:(A渠道系统,业务B系统,外部厂商C系统)(1)B业务系统调用A渠道系统,验证传入的手机、身份证、姓名三要素是否一致。(2)A渠道系统再调用外部厂商C系统。(3)A渠道系统将结果返回给B业务系统。 这3个过程中,(2)过程,调用外部厂商是需要计费的。当B业务系统并发量很高时,有100笔相同的三要素校验,由于是相同的三要素,A渠道只要调用一次厂商即可知道结果。为了 »