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  • 并发大数据量请求的处理方法
  • 大数据并发处理

    2017-12-29 11:25:00
    并发大数据量请求的处理方法 大并发大数据量请求一般会分为几种情况: 1.大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找,更新操作 2.大量的用户同时对系统的同一个页面,同一个表的大数据量进行查询操作 3.大量的...

    大数据量并发处理

    大并发大数据量请求的处理方法
    大并发大数据量请求一般会分为几种情况:
    1.大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找,更新操作
    2.大量的用户同时对系统的同一个页面,同一个表的大数据量进行查询操作
    3.大量的用户同时对系统的同一个页面,同一个表进行更新操作

    对于第一种情况一般处理方法如下:
    一。对服务器层面的处理
    1. 调整IIS 7应用程序池队列长度
    由原来的默认1000改为65535。
    IIS Manager > ApplicationPools > Advanced Settings

    Queue Length : 65535

    2.  调整IIS 7的appConcurrentRequestLimit设置

    由原来的默认5000改为100000。

    c:\windows\system32\inetsrv\appcmd.exe set config /section:serverRuntime /appConcurrentRequestLimit:100000

    在%systemroot%\System32\inetsrv\config\applicationHost.config中可以查看到该设置:
    [html] view plaincopy

           

    [html] view plain copy

           

    3. 调整machine.config中的processModel>requestQueueLimit的设置

    由原来的默认5000改为100000。
    [html] view plaincopy

         
             
                   

    [html] view plain copy

         
             
                   
    4. 修改注册表,调整IIS 7支持的同时TCPIP连接数
    由原来的默认5000改为100000。
    reg add HKLM\System\CurrentControlSet\Services\HTTP\Parameteris /v MaxConnections /t REG_DWORD /d 100000 
    完成上述4个设置,就基本可以支持10万个同时请求。如果访问量达到10万以上,就可以考虑将程序和数据库按功能模块划分部署到多个服务器分担访问压力。另外可以考虑软硬件负载均衡。硬件负载均衡能够直接通过智能交换机实现,处理能力强,而且与系统无关,但是价格贵,配置困难,不能区分实习系统与应状态。所以硬件负载均衡适用于一大堆设备,大访问量,简单应用。软件负载均衡是基于系统与应用的,能过更好地根据系统与应用的状况来分配负载。性价比高。PCL负载均衡软件,Linux下的LVS软件。
    二。对数据库层面的处理
          当两个用户同时访问一个页面,一个用户可能更新的是另一个用户已经删除的记录。或者,在一个用户加载页面跟他点击删除按钮之间的时间里,另一个用户修改了这条记录的内容。所以需要考虑数据库锁的问题
    有下面三中并发控制策略可供选择:
    什么都不做 –如果并发用户修改的是同一条记录,让最后提交的结果生效(默认的行为)
    开放式并发(Optimistic Concurrency) - 假定并发冲突只是偶尔发生,绝大多数的时候并不会出现; 那么,当发生一个冲突时,仅仅简单的告知用户,他所作的更改不能保存,因为别的用户已经修改了同一条记录
    保守式并发(Pessimistic Concurrency) – 假定并发冲突经常发生,并且用户不能容忍被告知自己的修改不能保存是由于别人的并发行为;那么,当一个用户开始编辑一条记录,锁定该记录,从而防止其他用户编辑或删除该记录,直到他完成并提交自己的更改
    当多个用户试图同时修改数据时,需要建立控制机制来防止一个用户的修改对同时操作的其他用户所作的修改产生不利的影响。处理这种情况的系统叫做“并发控制”。
    并发控制的类型
    通常,管理数据库中的并发有三种常见的方法:
        保守式并发控制 - 在从获取记录直到记录在数据库中更新的这段时间内,该行对用户不可用。
        开放式并发控制 - 只有当实际更新数据时,该行才对其他用户不可用。更新将在数据库中检查该行并确定是否进行了任何更改。如果试图更新已更改的记录,则将导致并发冲突。
        最后的更新生效 - 只有当实际更新数据时,该行才对其他用户不可用。但是,不会将更新与初始记录进行比较;而只是写出记录,这可能就改写了自上次刷新记录后其他用户所进行的更改。
    保守式并发
    保守式并发通常用于两个目的。第一,在某些情况下,存在对相同记录的大量争用。在数据上放置锁所费的成本小于发生并发冲突时回滚更改所费的成本。
    在事务过程中不宜更改记录的情况下,保守式并发也非常有用。库存应用程序便是一个很好的示例。假定有一个公司代表正在为一名潜在的客户检查库存。您通常要锁定记录,直到生成订单为止,这通常会将该项标记为“已订购”状态并将其从可用库存中移除。如果未生成订单,则将释放该锁,以便其他检查库存的用户得到准确的可用库存计数。
    但是,在断开的结构中无法进行保守式并发控制。连接打开的时间只够读取数据或更新数据,因此不能长时间地保持锁。此外,长时间保留锁的应用程序将无法进行伸缩。
    开放式并发
    在开放式并发中,只有在访问数据库时才设置并保持锁。这些锁将防止其他用户在同一时间更新记录。除了进行更新这一确切的时刻之外,数据始终可用。有关更多信息,请参见开放式并发。
    当试图更新时,已更改行的初始版本将与数据库中的现有行进行比较。如果两者不同,更新将失败,并引发并发错误。这时,将由您使用所创建的业务逻辑来协调这两行。
    最后的更新生效
    当使用“最后的更新生效”时,不会对初始数据进行检查,而只是将更新写入数据库。很明显,可能会发生以下情况:
        用户 A 从数据库获取一项记录。
        用户 B 从数据库获取相同的记录,对其进行修改,然后将更新后的记录写回数据库。
        用户 A 修改“旧”记录并将其写回数据库。 
    在上述情况中,用户 A 永远也不会看到用户 B 作出的更改。如果您计划使用并发控制的“最后的更新生效”方法,则要确保这种情况是可以接受的。
    ADO.NET 和 Visual Studio .NET 中的并发控制
    因为数据结构基于断开的数据,所以 ADO.NET 和 Visual Studio .NET 使用开放式并发。因此,您需要添加业务逻辑,以利用开放式并发解决问题。
    如果您选择使用开放式并发,则可以通过两种常规的方法来确定是否已发生更改:版本方法(实际版本号或日期时间戳)和保存所有值方法。
    版本号方法
    在版本号方法中,要更新的记录必须具有一个包含日期时间戳或版本号的列。当读取该记录时,日期时间戳或版本号将保存在客户端。然后,将对该值进行部分更新。
    处理并发的一种方法是仅当 WHERE 子句中的值与记录上的值匹配时才进行更新。该方法的 SQL 表示形式为:
    UPDATE Table1 SET Column1 = @newvalue1, Column2 = @newvalue2
    WHERE DateTimeStamp = @origDateTimeStamp
    或者,可以使用版本号进行比较:
    UPDATE Table1 SET Column1 = @newvalue1, Column2 = @newvalue2
    WHERE RowVersion = @origRowVersionValue
    如果日期时间戳或版本号匹配,则表明数据存储区中的记录未被更改,并且可以安全地使用数据集中的新值对该记录进行更新。如果不匹配,则将返回错误。您可以编写代码,在 Visual Studio .NET 中实现这种形式的并发检查。您还必须编写代码来响应任何更新冲突。为了确保日期时间戳或版本号的准确性,您需要在表上设置触发器,以便在发生对行的更改时,对日期时间戳或版本号进行更新。
    保存所有值方法
    使用日期时间戳或版本号的替代方法是在读取记录时获取所有字段的副本。ADO.NET 中的 DataSet 对象维护每个修改记录的两个版本:初始版本(最初从数据源中读取的版本)和修改版本(表示用户更新)。当试图将记录写回数据源时,数据行中的初始值将与数据源中的记录进行比较。如果它们匹配,则表明数据库记录在被读取后尚未经过更改。在这种情况下,数据集中已更改的值将成功地写入数据库。
    对于数据适配器的四个命令(DELETE、INSERT、SELECT 和 UPDATE)来说,每个命令都有一个参数集合。每个命令都有用于初始值和当前值(或修改值)的参数。
    对于第二种情况的处理:
    因为是大并发请求,也能采用第一种情况的处理方法,另外因为是对大数据量进行检索,所以需要考虑查询效率的问题
    1.对表按查询条件建立索引
    2.对查询语句进行优化
    3.可以考虑对查询数据使用缓存
    对于第三种情况的处理:
    也能采用第一种情况的处理方法,另外因为是对同一个表进行更新操作,可以考虑使用下面的处理方法:
    1.先将数据保存到缓存中,当数据达到一定的数量后,再更新到数据库中
    2.将表按索引划分(分表,分区),如:对于一个存储全国人民信息的表,这个数据量是很大的,如果按省划分为多个表,在将全国的人民信息按省存储到相应的表中,然后根据省份对相应的并进行查询和更新,这样大并发和大数据量的问题就会减小很多

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/amengduo/p/9586659.html

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  • 并发处理.大数据

    2013-07-24 10:43:19
    并发处理.大数据
  • 数据大并发处理

    2015-07-30 11:34:00
    网站并发一类 java用 netty在iis前边加 nginx 做负载均衡 你的请求都堵在一起了 让 用户直接访问 nginx 然后我在nginx 把用户请求分配给不同的iis处理也可以分给不同的不同的服务器处理。nginx 可以打开多个iis ...

    网站并发一类

     



    java用 netty
    在iis前边加 nginx 做负载均衡 你的请求都堵在一起了 让 用户直接访问 nginx   然后我在nginx 把用户请求分配给不同的iis处理也可以分给不同的不同的服务器处理。nginx 可以打开多个iis

    转载于:https://www.cnblogs.com/userbibi/p/4688792.html

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  • 的高并发和实时处理数据数据模型,工作流程等。(一)HDFS主要是用于做什么的?HDFS(HadoopDistributedFileSystem)分布式文件管理系统、是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流...
  • 大数据并发处理方案

    千次阅读 2013-10-14 21:14:57
    并发大数据量请求的处理方法 大并发大数据量请求一般会分为几种情况: 1.大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找,更新操作 2.大量的用户同时对系统的同一个页面,同一个表的大数据量进行查询操作 ...

    大并发大数据量请求的处理方法

    大并发大数据量请求一般会分为几种情况:

    1.大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找,更新操作

    2.大量的用户同时对系统的同一个页面,同一个表的大数据量进行查询操作

    3.大量的用户同时对系统的同一个页面,同一个表进行更新操作

     

    对于第一种情况一般处理方法如下:

    一。对服务器层面的处理

    1. 调整IIS 7应用程序池队列长度

    由原来的默认1000改为65535。

    IIS Manager > ApplicationPools > Advanced Settings

    Queue Length : 65535

    2.  调整IIS 7的appConcurrentRequestLimit设置

    由原来的默认5000改为100000。

    c:\windows\system32\inetsrv\appcmd.exe set config /section:serverRuntime /appConcurrentRequestLimit:100000

    在%systemroot%\System32\inetsrv\config\applicationHost.config中可以查看到该设置:

    [html] view plaincopy
    1. <serverRuntime appConcurrentRequestLimit="100000" />   
    [html] view plaincopy
    1. <serverRuntime appConcurrentRequestLimit="100000" />   

    3. 调整machine.config中的processModel>requestQueueLimit的设置

    由原来的默认5000改为100000。

    [html] view plaincopy
    1. <configuration>  
    2.     <system.web>  
    3.         <processModel requestQueueLimit="100000"/>   
    [html] view plaincopy
    1. <configuration>  
    2.     <system.web>  
    3.         <processModel requestQueueLimit="100000"/>   

    4. 修改注册表,调整IIS 7支持的同时TCPIP连接数

    由原来的默认5000改为100000。

    reg add HKLM\System\CurrentControlSet\Services\HTTP\Parameteris /v MaxConnections /t REG_DWORD /d 100000 

    完成上述4个设置,就基本可以支持10万个同时请求。如果访问量达到10万以上,就可以考虑将程序和数据库按功能模块划分部署到多个服务器分担访问压力。另外可以考虑软硬件负载均衡。硬件负载均衡能够直接通过智能交换机实现,处理能力强,而且与系统无关,但是价格贵,配置困难,不能区分实习系统与应状态。所以硬件负载均衡适用于一大堆设备,大访问量,简单应用。软件负载均衡是基于系统与应用的,能过更好地根据系统与应用的状况来分配负载。性价比高。PCL负载均衡软件,Linux下的LVS软件。

     

    二。对数据库层面的处理

          当两个用户同时访问一个页面,一个用户可能更新的是另一个用户已经删除的记录。或者,在一个用户加载页面跟他点击删除按钮之间的时间里,另一个用户修改了这条记录的内容。所以需要考虑数据库锁的问题

    有下面三中并发控制策略可供选择:

    Ø 什么都不做 –如果并发用户修改的是同一条记录,让最后提交的结果生效(默认的行为)

    Ø 开放式并发(Optimistic Concurrency) - 假定并发冲突只是偶尔发生,绝大多数的时候并不会出现; 那么,当发生一个冲突时,仅仅简单的告知用户,他所作的更改不能保存,因为别的用户已经修改了同一条记录

    Ø 保守式并发(Pessimistic Concurrency) – 假定并发冲突经常发生,并且用户不能容忍被告知自己的修改不能保存是由于别人的并发行为;那么,当一个用户开始编辑一条记录,锁定该记录,从而防止其他用户编辑或删除该记录,直到他完成并提交自己的更改

    当多个用户试图同时修改数据时,需要建立控制机制来防止一个用户的修改对同时操作的其他用户所作的修改产生不利的影响。处理这种情况的系统叫做“并发控制”。

    并发控制的类型

    通常,管理数据库中的并发有三种常见的方法:

    • 保守式并发控制 - 在从获取记录直到记录在数据库中更新的这段时间内,该行对用户不可用。
    • 开放式并发控制 - 只有当实际更新数据时,该行才对其他用户不可用。更新将在数据库中检查该行并确定是否进行了任何更改。如果试图更新已更改的记录,则将导致并发冲突。
    • 最后的更新生效 - 只有当实际更新数据时,该行才对其他用户不可用。但是,不会将更新与初始记录进行比较;而只是写出记录,这可能就改写了自上次刷新记录后其他用户所进行的更改。
    保守式并发

    保守式并发通常用于两个目的。第一,在某些情况下,存在对相同记录的大量争用。在数据上放置锁所费的成本小于发生并发冲突时回滚更改所费的成本。

    在事务过程中不宜更改记录的情况下,保守式并发也非常有用。库存应用程序便是一个很好的示例。假定有一个公司代表正在为一名潜在的客户检查库存。您通常要锁定记录,直到生成订单为止,这通常会将该项标记为“已订购”状态并将其从可用库存中移除。如果未生成订单,则将释放该锁,以便其他检查库存的用户得到准确的可用库存计数。

    但是,在断开的结构中无法进行保守式并发控制。连接打开的时间只够读取数据或更新数据,因此不能长时间地保持锁。此外,长时间保留锁的应用程序将无法进行伸缩。

    开放式并发

    在开放式并发中,只有在访问数据库时才设置并保持锁。这些锁将防止其他用户在同一时间更新记录。除了进行更新这一确切的时刻之外,数据始终可用。有关更多信息,请参见开放式并发

    当试图更新时,已更改行的初始版本将与数据库中的现有行进行比较。如果两者不同,更新将失败,并引发并发错误。这时,将由您使用所创建的业务逻辑来协调这两行。

    最后的更新生效

    当使用“最后的更新生效”时,不会对初始数据进行检查,而只是将更新写入数据库。很明显,可能会发生以下情况:

    • 用户 A 从数据库获取一项记录。
    • 用户 B 从数据库获取相同的记录,对其进行修改,然后将更新后的记录写回数据库。
    • 用户 A 修改“旧”记录并将其写回数据库。

    在上述情况中,用户 A 永远也不会看到用户 B 作出的更改。如果您计划使用并发控制的“最后的更新生效”方法,则要确保这种情况是可以接受的。

    ADO.NET 和 Visual Studio .NET 中的并发控制

    因为数据结构基于断开的数据,所以 ADO.NET 和 Visual Studio .NET 使用开放式并发。因此,您需要添加业务逻辑,以利用开放式并发解决问题。

    如果您选择使用开放式并发,则可以通过两种常规的方法来确定是否已发生更改:版本方法(实际版本号或日期时间戳)和保存所有值方法。

    版本号方法

    在版本号方法中,要更新的记录必须具有一个包含日期时间戳或版本号的列。当读取该记录时,日期时间戳或版本号将保存在客户端。然后,将对该值进行部分更新。

    处理并发的一种方法是仅当 WHERE 子句中的值与记录上的值匹配时才进行更新。该方法的 SQL 表示形式为:

    UPDATE Table1 SET Column1 = @newvalue1, Column2 = @newvalue2
    WHERE DateTimeStamp = @origDateTimeStamp

    或者,可以使用版本号进行比较:

    UPDATE Table1 SET Column1 = @newvalue1, Column2 = @newvalue2
    WHERE RowVersion = @origRowVersionValue

    如果日期时间戳或版本号匹配,则表明数据存储区中的记录未被更改,并且可以安全地使用数据集中的新值对该记录进行更新。如果不匹配,则将返回错误。您可以编写代码,在 Visual Studio .NET 中实现这种形式的并发检查。您还必须编写代码来响应任何更新冲突。为了确保日期时间戳或版本号的准确性,您需要在表上设置触发器,以便在发生对行的更改时,对日期时间戳或版本号进行更新。

    保存所有值方法

    使用日期时间戳或版本号的替代方法是在读取记录时获取所有字段的副本。ADO.NET 中的 DataSet 对象维护每个修改记录的两个版本:初始版本(最初从数据源中读取的版本)和修改版本(表示用户更新)。当试图将记录写回数据源时,数据行中的初始值将与数据源中的记录进行比较。如果它们匹配,则表明数据库记录在被读取后尚未经过更改。在这种情况下,数据集中已更改的值将成功地写入数据库。

    对于数据适配器的四个命令(DELETE、INSERT、SELECT 和 UPDATE)来说,每个命令都有一个参数集合。每个命令都有用于初始值和当前值(或修改值)的参数。

     

     

    对于第二种情况的处理:

    因为是大并发请求,也能采用第一种情况的处理方法,另外因为是对大数据量进行检索,所以需要考虑查询效率的问题

    1.对表按查询条件建立索引

    2.对查询语句进行优化

    3.可以考虑对查询数据使用缓存

     

    对于第三种情况的处理:

    也能采用第一种情况的处理方法,另外因为是对同一个表进行更新操作,可以考虑使用下面的处理方法:

    1.先将数据保存到缓存中,当数据达到一定的数量后,再更新到数据库中

    2.将表按索引划分(分表,分区),如:对于一个存储全国人民信息的表,这个数据量是很大的,如果按省划分为多个表,在将全国的人民信息按省存储到相应的表中,然后根据省份对相应的并进行查询和更新,这样大并发和大数据量的问题就会减小很多

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  • 如何处理大量数据并发大流量并发操作方案 文/赖忠标 大数据并发处理解决方案:1、HTML静态化效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面,所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现,这个最简单的方法其实也...

    如何处理大量数据高并发大流量并发操作方案

    文/赖忠标

    大数据并发处理解决方案:
    1、HTML静态化 
    效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面,所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现,这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站,无法全部手动去挨个实现,于是出现了常见的信息发布系统CMS,像常访问的各个门户站点的新闻频道,甚至他们的其他频道,都是通过信息发布系统来管理和实现的,信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面,还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能,对于一个大型网站来说,拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。 
    2、图片服务器分离 
    对于Web服务器来说,不管是Apache、IIS还是其他容器,图片是最消耗资源的,于是有必要将图片与页面进行分离,这是基本上大型网站都会采用的策略,他们都有独立的图片服务器,甚至很多台图片服务器。这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力,并且可以保证系统不会因为图片问题而崩溃,在应用服务器和图片服务器上,可以进行不同的配置优化,比如apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持,尽可能少的LoadModule,保证更高的系统消耗和执行效率。 这一实现起来是比较容易的一现,如果服务器集群操作起来更方便,如果是独立的服务器,新手可能出现上传图片只能在服务器本地的情况下,可以在令一台服务器设置的IIS采用网络路径来实现图片服务器,即不用改变程序,又能提高性能,但对于服务器本身的IO处理性能是没有任何的改变。
    3、数据库集群和库表散列 
    大型网站都有复杂的应用,这些应用必须使用数据库,那么在面对大量访问的时候,数据库的瓶颈很快就能显现出来,这时一台数据库将很快无法满足应用,于是需要使用数据库集群或者库表散列。 
    4、缓存 
    缓存一词搞技术的都接触过,很多地方用到缓存。网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。架构方面的缓存,对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块,也可以使用外加的Squid模块进行缓存,这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。 
    网站程序开发方面的缓存,Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口,可以在web开发中使用,比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享,一些大型社区使用了这样的架构。另外,在使用web语言开发的时候,各种语言基本都有自己的缓存模块和方法,PHP有Pear的Cache模块,Java就更多了,.net不是很熟悉,相信也肯定有。 
    5、镜像 
    镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式,镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异,比如ChinaNet和EduNet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点,数据进行定时更新或者实时更新。在镜像的细节技术方面,这里不阐述太深,有很多专业的现成的解决架构和产品可选。也有廉价的通过软件实现的思路,比如Linux上的rsync等工具。 
    6、负载均衡 
    负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。 负载均衡技术发展了多年,有很多专业的服务提供商和产品可以选择。 
    硬件四层交换 
    第四层交换使用第三层和第四层信息包的报头信息,根据应用区间识别业务流,将整个区间段的业务流分配到合适的应用服务器进行处理。 第四层交换功能就象是虚IP,指向物理服务器。它传输的业务服从的协议多种多样,有HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他协议。这些业务在物理服务器基础上,需要复杂的载量平衡算法。在IP世界,业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定,在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP地址、TCP和UDP端口共同决定。 
    在硬件四层交换产品领域,有一些知名的产品可以选择,比如Alteon、F5等,这些产品很昂贵,但是物有所值,能够提供非常优秀的性能和很灵活的管理能力。Yahoo中国当初接近2000台服务器使用了三四台Alteon就搞定了。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/lazb/articles/5337340.html

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    2019-02-25 14:44:50
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空空如也

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并发大数据处理