精华内容
下载资源
问答
  • PHP解决高并发问题

    万次阅读 多人点赞 2020-05-27 12:10:04
    我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS(Query Per Second,每秒处理请求数),解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键。举个例子,我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms,同时,系统内有20台...

    举个例子,高速路口,1秒钟来5部车,每秒通过5部车,高速路口运作正常。突然,这个路口1秒钟只能通过4部车,车流量仍然依旧,结果必定出现大塞车。(5条车道忽然变成4条车道的感觉)

    同理,某一个秒内,20*500个可用连接进程都在满负荷工作中,却仍然有1万个新来请求,没有连接进程可用,系统陷入到异常状态也是预期之内。

    14834077821.jpg

    其实在正常的非高并发的业务场景中,也有类似的情况出现,某个业务请求接口出现问题,响应时间极慢,将整个Web请求响应时间拉得很长,逐渐将Web服务器的可用连接数占满,其他正常的业务请求,无连接进程可用。

    更可怕的问题是,是用户的行为特点,系统越是不可用,用户的点击越频繁,恶性循环最终导致“雪崩”(其中一台Web机器挂了,导致流量分散到其他正常工作的机器上,再导致正常的机器也挂,然后恶性循环),将整个Web系统拖垮。

    重启与过载保护

    如果系统发生“雪崩”,贸然重启服务,是无法解决问题的。最常见的现象是,启动起来后,立刻挂掉。这个时候,最好在入口层将流量拒绝,然后再将重启。如果是redis/memcache这种服务也挂了,重启的时候需要注意“预热”,并且很可能需要比较长的时间。

    秒杀和抢购的场景,流量往往是超乎我们系统的准备和想象的。这个时候,过载保护是必要的。如果检测到系统满负载状态,拒绝请求也是一种保护措施。在前端设置过滤是最简单的方式,但是,这种做法是被用户“千夫所指”的行为。更合适一点的是,将过载保护设置在CGI入口层,快速将客户的直接请求返回

    高并发下的数据安全

    我们知道在多线程写入同一个文件的时候,会存现“线程安全”的问题(多个线程同时运行同一段代码,如果每次运行结果和单线程运行的结果是一样的,结果和预期相同,就是线程安全的)。如果是MySQL数据库,可以使用它自带的锁机制很好的解决问题,但是,在大规模并发的场景中,是不推荐使用MySQL的。秒杀和抢购的场景中,还有另外一个问题,就是“超发”,如果在这方面控制不慎,会产生发送过多的情况。我们也曾经听说过,某些电商搞抢购活动,买家成功拍下后,商家却不承认订单有效,拒绝发货。这里的问题,也许并不一定是商家奸诈,而是系统技术层面存在超发风险导致的。

    1. 超发的原因

    假设某个抢购场景中,我们一共只有100个商品,在最后一刻,我们已经消耗了99个商品,仅剩最后一个。这个时候,系统发来多个并发请求,这批请求读取到的商品余量都是99个,然后都通过了这一个余量判断,最终导致超发。(同文章前面说的场景)

    14834077822.jpg

    在上面的这个图中,就导致了并发用户B也“抢购成功”,多让一个人获得了商品。这种场景,在高并发的情况下非常容易出现。

    优化方案1:将库存字段number字段设为unsigned,当库存为0时,因为字段不能为负数,将会返回false

     <?php
     //优化方案1:将库存字段number字段设为unsigned,当库存为0时,因为字段不能为负数,将会返回false
     include('./mysql.php');
     $username = 'wang'.rand(0,1000);
     //生成唯一订单
     function build_order_no(){
       return date('ymd').substr(implode(NULL, array_map('ord', str_split(substr(uniqid(), 7, 13), 1))), 0, 8);
     }
     //记录日志
     function insertLog($event,$type=0,$username){
         global $conn;
         $sql="insert into ih_log(event,type,usernma)
         values('$event','$type','$username')";
         return mysqli_query($conn,$sql);
     }
     function insertOrder($order_sn,$user_id,$goods_id,$sku_id,$price,$username,$number)
     {
           global $conn;
           $sql="insert into ih_order(order_sn,user_id,goods_id,sku_id,price,username,number)
           values('$order_sn','$user_id','$goods_id','$sku_id','$price','$username','$number')";
          return  mysqli_query($conn,$sql);
     }
     //模拟下单操作
     //库存是否大于0
     $sql="select number from ih_store where goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id' ";
     $rs=mysqli_query($conn,$sql);
     $row = $rs->fetch_assoc();
       if($row['number']>0){//高并发下会导致超卖
           if($row['number']<$number){
             return insertLog('库存不够',3,$username);
           }
           $order_sn=build_order_no();
           //库存减少
           $sql="update ih_store set number=number-{$number} where sku_id='$sku_id' and number>0";
           $store_rs=mysqli_query($conn,$sql);
           if($store_rs){
               //生成订单
               insertOrder($order_sn,$user_id,$goods_id,$sku_id,$price,$username,$number);
               insertLog('库存减少成功',1,$username);
           }else{
               insertLog('库存减少失败',2,$username);
           }
       }else{
           insertLog('库存不够',3,$username);
       }
     ?>
    
    1. 悲观锁思路

    解决线程安全的思路很多,可以从“悲观锁”的方向开始讨论。

    悲观锁,也就是在修改数据的时候,采用锁定状态,排斥外部请求的修改。遇到加锁的状态,就必须等待。

    14834077833.jpg

    虽然上述的方案的确解决了线程安全的问题,但是,别忘记,我们的场景是“高并发”。也就是说,会很多这样的修改请求,每个请求都需要等待“锁”,某些线程可能永远都没有机会抢到这个“锁”,这种请求就会死在那里。同时,这种请求会很多,瞬间增大系统的平均响应时间,结果是可用连接数被耗尽,系统陷入异常。

    优化方案2:使用MySQL的事务,锁住操作的行

     <?php
     //优化方案2:使用MySQL的事务,锁住操作的行
     include('./mysql.php');
     //生成唯一订单号
     function build_order_no(){
       return date('ymd').substr(implode(NULL, array_map('ord', str_split(substr(uniqid(), 7, 13), 1))), 0, 8);
     }
     //记录日志
     function insertLog($event,$type=0){
         global $conn;
         $sql="insert into ih_log(event,type)
         values('$event','$type')";
         mysqli_query($conn,$sql);
     }
     //模拟下单操作
     //库存是否大于0
     mysqli_query($conn,"BEGIN");  //开始事务
     $sql="select number from ih_store where goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id' FOR UPDATE";//此时这条记录被锁住,其它事务必须等待此次事务提交后才能执行
     $rs=mysqli_query($conn,$sql);
     $row=$rs->fetch_assoc();
     if($row['number']>0){
         //生成订单
         $order_sn=build_order_no();
         $sql="insert into ih_order(order_sn,user_id,goods_id,sku_id,price)
         values('$order_sn','$user_id','$goods_id','$sku_id','$price')";
         $order_rs=mysqli_query($conn,$sql);
         //库存减少
         $sql="update ih_store set number=number-{$number} where sku_id='$sku_id'";
         $store_rs=mysqli_query($conn,$sql);
         if($store_rs){
           echo '库存减少成功';
             insertLog('库存减少成功');
             mysqli_query($conn,"COMMIT");//事务提交即解锁
         }else{
           echo '库存减少失败';
             insertLog('库存减少失败');
         }
     }else{
       echo '库存不够';
         insertLog('库存不够');
         mysqli_query($conn,"ROLLBACK");
     }
     ?>
    
    1. FIFO队列思路

    那好,那么我们稍微修改一下上面的场景,我们直接将请求放入队列中的,采用FIFO(First Input First Output,先进先出),这样的话,我们就不会导致某些请求永远获取不到锁。看到这里,是不是有点强行将多线程变成单线程的感觉哈。

    14834077834.jpg

    然后,我们现在解决了锁的问题,全部请求采用“先进先出”的队列方式来处理。那么新的问题来了,高并发的场景下,因为请求很多,很可能一瞬间将队列内存“撑爆”,然后系统又陷入到了异常状态。或者设计一个极大的内存队列,也是一种方案,但是,系统处理完一个队列内请求的速度根本无法和疯狂涌入队列中的数目相比。也就是说,队列内的请求会越积累越多,最终Web系统平均响应时候还是会大幅下降,系统还是陷入异常。

    1. 文件锁的思路
      对于日IP不高或者说并发数不是很大的应用,一般不用考虑这些!用一般的文件操作方法完全没有问题。但如果并发高,在我们对文件进行读写操作时,很有可能多个进程对进一文件进行操作,如果这时不对文件的访问进行相应的独占,就容易造成数据丢失

    优化方案4:使用非阻塞的文件排他锁

     <?php
     //优化方案4:使用非阻塞的文件排他锁
     include ('./mysql.php');
     //生成唯一订单号
     function build_order_no(){
       return date('ymd').substr(implode(NULL, array_map('ord', str_split(substr(uniqid(), 7, 13), 1))), 0, 8);
     }
     //记录日志
     function insertLog($event,$type=0){
         global $conn;
         $sql="insert into ih_log(event,type)
         values('$event','$type')";
         mysqli_query($conn,$sql);
     }
     $fp = fopen("lock.txt", "w+");
     if(!flock($fp,LOCK_EX | LOCK_NB)){
         echo "系统繁忙,请稍后再试";
         return;
     }
     //下单
     $sql="select number from ih_store where goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id'";
     $rs =  mysqli_query($conn,$sql);
     $row = $rs->fetch_assoc();
     if($row['number']>0){//库存是否大于0
         //模拟下单操作
         $order_sn=build_order_no();
         $sql="insert into ih_order(order_sn,user_id,goods_id,sku_id,price)
         values('$order_sn','$user_id','$goods_id','$sku_id','$price')";
         $order_rs =  mysqli_query($conn,$sql);
         //库存减少
         $sql="update ih_store set number=number-{$number} where sku_id='$sku_id'";
         $store_rs =  mysqli_query($conn,$sql);
         if($store_rs){
           echo '库存减少成功';
             insertLog('库存减少成功');
             flock($fp,LOCK_UN);//释放锁
         }else{
           echo '库存减少失败';
             insertLog('库存减少失败');
         }
     }else{
       echo '库存不够';
         insertLog('库存不够');
     }
     fclose($fp);
      ?>
    
     <?php
     //优化方案4:使用非阻塞的文件排他锁
     include ('./mysql.php');
     //生成唯一订单号
     function build_order_no(){
       return date('ymd').substr(implode(NULL, array_map('ord', str_split(substr(uniqid(), 7, 13), 1))), 0, 8);
     }
     //记录日志
     function insertLog($event,$type=0){
         global $conn;
         $sql="insert into ih_log(event,type)
         values('$event','$type')";
         mysqli_query($conn,$sql);
     }
     $fp = fopen("lock.txt", "w+");
     if(!flock($fp,LOCK_EX | LOCK_NB)){
         echo "系统繁忙,请稍后再试";
         return;
     }
     //下单
     $sql="select number from ih_store where goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id'";
     $rs =  mysqli_query($conn,$sql);
     $row = $rs->fetch_assoc();
     if($row['number']>0){//库存是否大于0
         //模拟下单操作
         $order_sn=build_order_no();
         $sql="insert into ih_order(order_sn,user_id,goods_id,sku_id,price)
         values('$order_sn','$user_id','$goods_id','$sku_id','$price')";
         $order_rs =  mysqli_query($conn,$sql);
         //库存减少
         $sql="update ih_store set number=number-{$number} where sku_id='$sku_id'";
         $store_rs =  mysqli_query($conn,$sql);
         if($store_rs){
           echo '库存减少成功';
             insertLog('库存减少成功');
             flock($fp,LOCK_UN);//释放锁
         }else{
           echo '库存减少失败';
             insertLog('库存减少失败');
         }
     }else{
       echo '库存不够';
         insertLog('库存不够');
     }
     fclose($fp);
      ?>
    
    1. 乐观锁思路

    这个时候,我们就可以讨论一下“乐观锁”的思路了。乐观锁,是相对于“悲观锁”采用更为宽松的加锁机制,大都是采用带版本号(Version)更新。实现就是,这个数据所有请求都有资格去修改,但会获得一个该数据的版本号,只有版本号符合的才能更新成功,其他的返回抢购失败。这样的话,我们就不需要考虑队列的问题,不过,它会增大CPU的计算开销。但是,综合来说,这是一个比较好的解决方案。

    在这里插入图片描述
    有很多软件和服务都“乐观锁”功能的支持,例如Redis中的watch就是其中之一。通过这个实现,我们保证了数据的安全。

    优化方案5:Redis中的watch

     <?php
     $redis = new redis();
      $result = $redis->connect('127.0.0.1', 6379);
      echo $mywatchkey = $redis->get("mywatchkey");
     /*
       //插入抢购数据
      if($mywatchkey>0)
      {
          $redis->watch("mywatchkey");
       //启动一个新的事务。
         $redis->multi();
        $redis->set("mywatchkey",$mywatchkey-1);
        $result = $redis->exec();
        if($result) {
           $redis->hSet("watchkeylist","user_".mt_rand(1,99999),time());
           $watchkeylist = $redis->hGetAll("watchkeylist");
             echo "抢购成功!<br/>";
             $re = $mywatchkey - 1;  
             echo "剩余数量:".$re."<br/>";
             echo "用户列表:<pre>";
             print_r($watchkeylist);
        }else{
           echo "手气不好,再抢购!";exit;
        } 
      }else{
          // $redis->hSet("watchkeylist","user_".mt_rand(1,99999),"12");
          //  $watchkeylist = $redis->hGetAll("watchkeylist");
             echo "fail!<br/>";   
             echo ".no result<br/>";
             echo "用户列表:<pre>";
           //  var_dump($watchkeylist); 
      }*/
     $rob_total = 100;   //抢购数量
     if($mywatchkey<=$rob_total){
         $redis->watch("mywatchkey");
         $redis->multi(); //在当前连接上启动一个新的事务。
         //插入抢购数据
         $redis->set("mywatchkey",$mywatchkey+1);
         $rob_result = $redis->exec();
         if($rob_result){
              $redis->hSet("watchkeylist","user_".mt_rand(1, 9999),$mywatchkey);
             $mywatchlist = $redis->hGetAll("watchkeylist");
             echo "抢购成功!<br/>";
           
             echo "剩余数量:".($rob_total-$mywatchkey-1)."<br/>";
             echo "用户列表:<pre>";
             var_dump($mywatchlist);
         }else{
               $redis->hSet("watchkeylist","user_".mt_rand(1, 9999),'meiqiangdao');
             echo "手气不好,再抢购!";exit;
         }
     }
     ?>
    
    展开全文
  • python解决高并发的方法

    python解决高并发的方法

    参考文章:

    (1)python解决高并发的方法

    (2)https://www.cnblogs.com/zjb19950716/p/9714307.html


    备忘一下。


    展开全文
  • 高并发解决方案

    2018-05-07 15:46:24
    高并发解决方案
  • 高并发解决

    2015-08-12 15:21:13
    大型网站,比如门户网站,在面对大量用户访问、高并发请求方面,基本的解决方案集中在这样几个环节:使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。这几个解决思路在一定程度上意味...
  • 互联网高并发解决方案互联网高并发解决方案互联网高并发解决方案
  • 常见的提高高并发下访问的效率的手段,了解高并发的的瓶颈在哪里,具体的高并发解决方案
  • 主要介绍了PHP使用文件锁解决高并发问题,结合实例形式分析了php阻塞模式与非阻塞模式文件锁解决高并发的相关使用技巧,需要的朋友可以参考下
  • 主要介绍了MySQL 如何处理高并发,帮助大家更好的优化MySQL数据库,感兴趣的朋友可以了解下
  • 主要介绍了PHP利用Mysql锁解决高并发的方法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
  • 高并发解决方案-提升高并发量服务器性能解决思路.docx
  • 当提到高并发的时候,很多人就有疑问,到底什么是高并发编程? 以登录功能为例。当登录的时候,是用户拿用户名,密码到数据库里访问是否存在,存在则跳转到登录页面。然后修改访问次数为+1.否则跳转到失败页面,访问...

    当提到高并发的时候,很多人就有疑问,到底什么是高并发编程?

    以登录功能为例。当登录的时候,是用户拿用户名,密码到数据库里访问是否存在,存在则跳转到登录页面。然后修改访问次数为+1.否则跳转到失败页面,访问次数不加1.

    当一个用户进行访问的时候,是不存在并发性问题的。因为用户查询库表,修改访问次数,不会受到别人的影响。

    但是当两个用户访问的时候,在查询库表的时候,假定两个用户是顺序的。第一个登陆进来,完成了修改登陆次数的操作之后,第二个用户才登陆进来。那么这个也是不存在并发性问题的。

    那什么时候出现的并发性问题呢?当有很多个用户同时登陆,假定恰好一个用户刚查询到自己的账号和密码,然后把登陆次数从库表读到了内存中,还没来得及该表,就是说还没来得及修改登陆次数,这个时候又来了一个用户查询自己的账号和密码,虽然后面的账号来的晚,但由于存在表中的顺序靠前,查询的块,接下来去表里取登陆次数早于第一个用户提交结果到表(实际上和第一个用户获取到的登陆次数是一样的,因为第一个用户还没来得及修改表里的这条记录),然后再到库表中修改自己的登陆次数。这个时候,当第一个用户再修改登陆次数的时候,由于是基于自己读取到的登陆次数进行加1的操作,就会丢失掉第二个用户的登陆次数。实际上两个用户虽然都登陆了,但实际上只记录了一个用户的登陆次数(丢失修改)。如果同时登陆的用户数非常多(例如一毫秒1个(一次数据库操作需要几个毫秒)),就会出现很多这类问题。

    上面是并发造成的问题之一,是数据安全性问题。究其原因是什么呢?是因为登陆次数是很多个用户共享的,而且是共享修改和读取的。为什么同样高并发的用户登陆,对于登陆的账号不会出现安全性问题呢,因为不涉及修改操作,也不涉及共享数据(查询的不是同一条记录,且结果不相互影响)。因此可以这么下结论:只有出现共享数据的问题才会有并发的数据安全性问题。

    当然,并发的数据安全性问题不仅仅局限于上述的场景,还会包含,诸如脏读等问题。

    那么我把登陆次数的访问和修改加锁,是否可以完全解决并发性的数据安全性问题呢?通过一个锁来控制对登陆次数的修改,一次只能一个用户修改,直到修改完登陆次数,释放锁,才允许下个用户访问。

    这完。但又有一个新的全可以解决一部分安全性问题问题,锁也会成为多个线程的共享数据,既然锁是共享数据,也不可避免的出现了并发修改的问题,那再对锁加锁的话,显然就进入极限但不收敛的状态了。不是100%可靠。

    很多人不理解,锁为什么也会导致并发不安全?锁读的时候会进行判断的啊,为何还不行?这里就有一个很隐晦的问题了:指令优化。

    正常情况下,我们代码顺序执行,先判断锁的状态,是否锁住了。然后如果没有锁住,则进入,否则持续间隔时间访问锁的状态,直到锁被其他线程释放,然后才进入。按理说不存在像从数据库表里读记录到内存,会出现时间差的问题,导致顺序出现差异,为何还会有并发性问题呢?

    这里得讲一个原理:jvm指令优化。

    我们知道,.java后缀的源代码要被java虚拟机执行,需要进行编译成 .class 后缀的文件。那这个class文件要被虚拟机执行,实际上里面的代码指令,不再是我们写的那些 public,static main String int等关键字了。会被转换成 另外的一个指令集(如load,read,reload等)这个指令集的转换,是编译器进行的。我们直观的理解,编译器会按照顺序编译,即编译器会根据某个顺序将我们的一行java代码转换成class后缀的文件。可实际上并非如此。实际上编译器有编译语法,也有优化语法。会根据具体场景做一些执行顺序上的优化。这些顺序上的优化,可能是将两次相邻的读一个数据的操作合并为一个语句进行执行(单线程情况下,编译器判断为指令重复,将两条对某个数据读操作相邻(可能中间含有其他数据的其他操作,但也认为是相邻)进行优化成了一条读指令)。但在并发情况下,这种合并会出现诸如上面两次读取,中间另外一个线程修改数据而导致结果不一样的情况。是不能进行简化成一次读取的。所以就出现了,优化后的语句,执行在并发情况下,是和顺序执行的顺序不一致的结果。所以我们说,是由于jvm指令编译的优化,导致了锁并发的失效。

    如果你读过java并发编程的艺术一书,可能知道这个时候应该用volatile关键字修饰锁,不允许jvm优化。这总可以解决并发问题了吧。

    那是否就能万无一失了呢?答案告诉你,还是否定的。这是为什么呢?

    再讲一个原理:汇编指令优化

    我们知道jvm是操作系统层面的执行指令集。实际上,我们执行指令最终是硬件的电气特性。这个电器特性在执行的过程中,只认一个东西,就是01.指令。那么我们jvm层面的class文件对应的指令集(诸如load,read等)是如何被运行的呢?答案是,先有编译器,转换成汇编指令,再由编译器转换成二进制指令。

    刚才我们说了,volatile可以禁止掉jmv编译时进行优化,那汇编的过程中,实际上也是有类似的相同的问题的,也是会进行相似的优化指令执行的顺序的。当合并两次读操作的时候,同样在另外一个线程在两次读操作之间进行了写入(这里的是class指令的read,load),会导致两次结果不一致的情况。这时,虽然加了volatile关键字。或者使用的是原子变量(也是禁止编译时指令优化),也都是不够线程安全的。

    那么怎么办呢?并发编程的艺术上,对该问题提出了ABA的模型。以及对应的解决范式。具体本文不详细写。需要的同学私信获取答案。

    为什么ABA的模型可以解决并发情况下多线程的数据安全性问题呢?是因为它避免了在汇编过程中进行指令优化时带来的执行顺序的异常。

    上面讲了并发性的数据安全性问题。

    那么是否高并发编程解决了并发的多线程的数据安全性问题是否就解决了高并发的问题呢?

    答案还是 不是。

    高并发除了数据安全性问题。还有一个层面的问题:资源瓶颈。

    这又是为什么呢?当一个用户登陆的时候,读取的是一个用户的信息到内存,进行比较。

    假设内存1g,一个用户信息1M,那么在内存里面最多同时可以有用户信息1024条(不考虑其他程序占用内存的情况)。假设登陆在一万个用户来的时候,对数据库的压力导致访问时间延长为1s,那么在一秒的时间内,这个1g内存只能供给1024个用户进行登陆。来了一万个用户,就需要将近10s的时间,内存才会完全的处理完毕登陆操作。因此,如果其他资源够用的情况下,超过1024个用户同时登陆,必然会出现内存是瓶颈的问题。(可以按照该方式进行计算内存的负载能力)。那实际情况下,并非完全如此。因为当内存使用量达到一定比例的时候,可能会触发与硬盘的缓存的交互(涉及到调度算法)。如果在高位频繁出现或持续在高位导致频繁调度,就会对cpu造成压力(调度算法是计算密集型任务,比较耗cpu资源),严重可能直接导致cpu使用率100%出现死机的状况。这个时候,资源瓶颈就转换到cpu。

    再换个场景,比如是下载资源或者上传资源文件的接口,这个很好理解,当很多用户同时上传的时候,网络带宽有限,会挤爆网络,导致上传失败或者下载失败。这个情况下高并发的资源瓶颈在网络。

    其他硬件都可能因为高并发的功能不一样导致资源瓶颈。那我们就说,高并发实际上也是资源瓶颈问题。

    如果我们硬件很给力,完全够用,是否高并发问题就好了呢?

    这里其实还有一个层面:软件程序编写。

    如果程序在多次调用不释放资源的情况下,也是会造成虽然访问不是在同一时刻,仍然可能出现资源耗尽的问题。那可能就是上个时间段占用的资源(例如map占用了内存)在很长时间内无法释放。导致虽然不是同一时刻访问的多个线程,也会出现资源耗尽的情况。这也算是高并发的一个方面。所以,写代码的时候,要对代码质量进行把控,也有个词,叫幂等性。

    基于以上讲解,高并发编程实际上主要解决以上几个方面:

    1.共享数据的安全性问题

    2.共享资源的瓶颈问题

    3.共享资源的使用性问题

    解决了以上三个大问题,并发编程和其他的编程,也就不存在考虑不到的死角问题了。高并发并不可怕,掌握以上三大方面,高并发也只不过是找到一个上限值的问题了。

    展开全文
  • 高并发解决办法

    2018-09-05 09:42:13
    高并发高可用,里面介绍了一部分,后续还将补充
  • java 高并发解决 思路

    2016-09-02 17:55:38
    java 高并发解决思路 文档中涉及到很多实例
  • JAVA并发编程与高并发解决方案 JAVA高并发项目实战课程
  • Java并发编程与高并发解决方案笔记-基础篇Java并发编程与高并发解决方案笔记-基础篇Java并发编程与高并发解决方案笔记-基础篇Java并发编程与高并发解决方案笔记Java并发编程与高并发解决方案笔记-基础篇-基础篇Java...
  • 高并发问题解决

    2012-09-12 09:26:26
    文档汇总了一些解决高并发问题的整体思路,仅供驴友参考。
  • 如何解决高并发

    千次阅读 2017-03-20 22:15:08
    如何解决高并发 缓存 静态页面 图片服务器分离 优化数据库结构,多做索引 数据库集群和库表散列 不要频繁得使用new对象,能使用单例模式就使用, 对于utility类型的类通过静态方法来访问。 使用线程...
    如何解决高并发
    


    缓存
    静态页面
    图片服务器分离
    优化数据库结构,多做索引
    数据库集群和库表散列


    不要频繁得使用new对象,能使用单例模式就使用, 对于utility类型的类通过静态方法来访问。
    使用线程安全的集合对象vector  hashtable
    使用线程池




    尽量使用缓存,包括用户缓存,信息缓存等,多花点内存来做缓存,可以大量减少与数据库的交互,提高性能。
    用jprofiler等工具找出性能瓶颈,减少额外的开销。
    优化数据库查询语句,减少直接使用hibernate等工具的直接生成语句(仅耗时较长的查询做优化)。
    优化数据库结构,多做索引,提高查询效率。
    统计的功能尽量做缓存,或按每天一统计或定时统计相关报表,避免需要时进行统计的功能。
    能使用静态页面的地方尽量使用,减少容器的解析(尽量将动态内容生成静态html来显示)。
    解决以上问题后,使用服务器集群来解决单台的瓶颈问题。




    html静态化也是某些缓存策略使用的手段,对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用,可以考虑使用html静态化来实现,比如论坛中论坛的公用设置信息,这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中,这些信息其实大量被前台程序调用,但是更新频率很小,可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化,这样避免了大量的数据库访问请求。



    转自:
    http://blog.csdn.net/jimmy609/article/details/37810591
    http://www.cnblogs.com/xiaoxiaohui2015/p/5815911.html













    展开全文
  • PHP 解决高并发

    千次阅读 2018-07-24 15:55:06
    我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS(Query Per Second,每秒处理请求数),解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键。举个例子,我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms,同时,系统内有20台...
  • 如何解决高并发的问题

    千次阅读 2018-05-25 10:44:06
    (对网上的答案进行了略微的整理,随后再进行优化,希望可以提取一些你需要的数据)一、如何解决高并发1.尽量使用缓存,包括用户缓存,信息缓存等,多花点内存来做缓存,可以大量减少与数据库的交互,提高性能。2....
  • .net高并发解决方案

    2019-03-04 13:53:03
    后台高并发解决方案demo,使用entity framework关系框架和rabbitmq
  • mysql高并发解决方案

    2018-06-07 11:26:56
    这个是很好解决高并发的一个方案,大家可以下载来看看,一同进步
  • php解决高并发问题

    万次阅读 2019-02-20 16:12:33
    我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS(Query Per Second,每秒处理请求数),解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键。举个例子,我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms,同时,系统内有20台...
  • redis锁处理高并发问题十分常见,下面这篇文章主要给大家介绍了关于如何使用Redis锁解决高并发问题的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考借鉴,下面随着小编来一起学习学习吧
  • 解决web高并发概括

    千次阅读 2018-11-12 14:37:08
    所谓高并发,就是同一时间有很多流量(通常指用户)访问程序的接口、页面及其他资源,解决高并发就是当流量峰值到来时保证程序的稳定性。 我们一般用QPS(每秒查询数,又叫每秒请求数)来衡量程序的综合性能,数值越高越...
  • 1 如何解决高并发

    万次阅读 2018-09-13 15:10:41
    如何解决高并发: 1 解决方式一:在前端加上ngnix 负载均衡服务器 1000个请求,2个tomcat 服务器 当我们的服务器有1000个服务器请求的时候,因为tomcat 服务器一般只能是最多能够承担理论上只能是500,实际上也...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 529,658
精华内容 211,863
关键字:

怎样解决高并发