高并发高并发环境下诡异的加锁问题(你加的锁未必安全)

声明特此声明:文中有关支付宝账户的说明,只是用来举例,实际支付宝账户要比文中描述的复杂的多。也与文中描述的完全不同。前言 在上一篇《【高并发】如何使用互斥锁解决多线程的原子性问题?这次终于明白了!》一文中,我们知道在并发编程中,不能使用多把锁保护同一个资源,因为这样达不到线程互斥的效果,存在线程安全的问题。相反,却可以使用同一把锁保护多个资源。那么,如何使用同一把锁保护多个资源呢?又如何判断我们对程...

高并发】为何高并发系统中都要使用消息队列?这次彻底懂了!

理就行了,可能短信发送会有延迟,但是保证了最终的一致性。消息队列特性 业务无关,只做消息分发。FIFO,先投递先到达。容灾:节点动态增删和消息持久化。性能:吞吐量提升,系统内部通信效率提高。 高并发系统为何使用消息队列?(1)业务解耦成功完成了一个异步解耦的过程。短信发送时只要保证放到消息队列中就可以了,接着做后面的事情就行。一个事务只关心本质的流程,需要依赖其他事情但是不那么重要的时候,有...

高并发高并发分布式锁架构解密,不是所有的锁都是分布式锁!!

写在前面 究竟什么样的锁才能更好的支持高并发场景呢?今天,我们就一起解密高并发环境下典型的分布式锁架构,结合【高并发】专题下的其他文章,学以致用。锁用来解决什么问题呢?在我们编写的应用程序或者高并发程序中,不知道大家有没有想过一个问题,就是我们为什么需要引入锁?锁为我们解决了什么问题呢?在很多业务场景下,我们编写的应用程序中会存在很多的 资源竞争 的问题。而我们在高并发程序中,引入锁,就是为了解决...

高并发】在高并发环境下该如何构建应用级缓存?

写在前面 缓存命中率缓存命中率是从缓存中读取数据的次数与总读取次数的比率,命中率越高越好。缓存命中率=从缓存中读取次数 / (总读取次数 (从缓存中读取次数 + 从慢速设备上读取次数))。这是一个非常重要的监控指标,如果做缓存,则应通过监控这个指标来看缓存是否工作良好。缓存回收策略1.基于空间基于空间指缓存设置了存储空间,如设置为10MB,当达到存储空间上限时,按照一定的策略移除数据。2.基于...

高并发高并发环境下如何优化Tomcat性能?看完我懂了!

写在前面 Tomcat运行模式Tomcat的运行模式有3种。1.bio模式默认的模式,性能非常低下,没有经过任何优化处理和支持。2.nio模式利用java的异步io护理技术,noblocking IO技术。要想运行在该模式下,则直接修改server.xml里的Connector节点,修改protocol为如下配置。protocol="org.apache.coyote.http11.Http...

高并发】Redis如何助力高并发秒杀系统,看完这篇我彻底懂了!!

这个时候,用户会不断刷新秒杀页面,来查看秒杀活动是否已经开始。在一定程度上,通过用户不断刷新页面的操作,可以将一些数据存储到Redis中进行预热。秒杀阶段:这个阶段主要是秒杀活动的过程,会产生瞬时的高并发流量,对系统资源会造成巨大的冲击,所以,在秒杀阶段一定要做好系统防护。结算阶段: 完成秒杀后的数据处理工作,比如数据的一致性问题处理,异常情况处理,商品的回仓处理等。 Redis助力秒杀系统我们可...

高并发高并发环境下如何防止Tomcat内存溢出?看完我懂了!!

写在前面 防止Tomcat内存溢出可以总结为两个方案:一个是设置Tomcat启动的初始内存,一个是防止Tomcat所用的JVM内存溢出。接下来,我们就分别对这两种方案作出简单的介绍。设置启动初始内存其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)是物理内存的1/4。可以利用JVM提供的-Xmn -Xms -Xmx等选项可进行设置。实例以下给出1G内存环境下java jvm 的参...

高并发】如何设计一个支撑高并发大流量的系统?这次我将设计思路分享给大家!

写在前面 高并发架构相关概念什么是并发?并发是指并发的访问,也就是某个时间点,有多少个访问同时到来;通常如果一个系统的日PV在千万以上,有可能是一个高并发的系统,这里需要注意的是:只是有可能是一个高并发的系统,不一定是一个高并发的系统。并发数和QPS是不同的概念,一般说QPS会说多少并发用户下QPS,当QPS相同时,并发用户数越大,网站并发处理能力越好。当并发用户数过大时,会造成进程(线程)频繁...

高并发】面试官:讲讲高并发场景下如何优化加锁方式?

写在前面 前言在《【高并发】优化加锁方式时竟然死锁了!!》一文中,我们介绍了产生死锁时的四个必要条件,只有四个条件同时具备时才能发生死锁。其中,我们在阻止请求与保持条件时,采用了一次性申请所有的资源的方式。例如在我们完成转账操作的过程中,我们一次性申请账户A和账户B,两个账户都申请成功后,再执行转账的操作。其中,在我们实现的转账方法中,使用了死循环来循环获取资源,直到同时获取到账户A和账户B为止,核心...

Kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复?kafka消费怎么保证数据消费一次?数据的一致性和统一性?数据的完整性?

1、kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识  生产者(ack=all 代表至少成功发送一次)  消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提...
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