高併發情況下 如何支撐大量的請求
- 儘量使用快取，包括使用者快取，資訊快取等，多花點記憶體來做快取，可以大量減少與資料庫的互動，提高效能。
- 用jprofiler等工具找出效能瓶頸，減少額外的開銷。
- 優化資料庫查詢語句，減少直接使用hibernate等工具的直接生成語句（僅耗時較長的查詢做優化）。
- 優化資料庫結構，多做索引，提高查詢效率。
- 統計的功能儘量做快取，或按每天一統計或定時統計相關報表，避免需要時進行統計的功能。
- 能使用靜態頁面的地方儘量使用，減少容器的解析（儘量將動態內容生成靜態html來顯示）。
- 解決以上問題後，使用伺服器叢集來解決單臺的瓶頸問題。
相關推薦
高併發情況下 如何支撐大量的請求
儘量使用快取，包括使用者快取，資訊快取等，多花點記憶體來做快取，可以大量減少與資料庫的互動，提高效能。用jprofiler等工具找出效能瓶頸，減少額外的開銷。優化資料庫查詢語句，減少直接使用hibernate等工具的直接生成語句（僅耗時較長的查詢做優化）。優化資料庫結構，多做索引，提高查詢效率。統計的功能儘量
如何處理高併發情況下的DB插入
插入資料庫，在大家開發過程中是很經常的事情，假設我們有這麼一個需求： 1、我們需要接收一個外部的訂單，而這個訂單號是不允許重複的 2、資料庫對外部訂單號沒有做唯一性約束 3、外部經常插入相同的訂單，對於已經存在的訂單則拒絕處理 對於這個需求，很簡單我們會用下面的
高併發情況下如何保證訊息的順序
在知乎上看到一位大牛總結了一些保證訊息順序的方案，在此記錄下來學習一下。 在多佇列訊息處理的場景中，怎樣保持多個訊息之間的時間順序，是一個很經典的問題。解決方法當然是有的。 為了討論這個問題，讓我們做一些簡化問題的假設：有若干個訊息佇列A、
高併發情況下Redis 的可用性測試與分析及部署架構說明
1、讀取Redis的timeout異常 建立執行緒數在50以下時程式可以正常執行，當執行緒數設定為100以上時，某些執行緒執行出現異常： java.net.SocketTimeoutException: Read timed out 造成這種異常可能有以下兩個原因： 原因一：在連線Redis的Jedis的預設
Mysql在高併發情況下，防止庫存超賣而小於0的解決方案
背景： 本人上次做申領campaign的PHP後臺時，因為專案上線後某些時段同時申領的人過多，導致一些專櫃的存貨為負數（<0），還好併發量不是特別大，只存在於小部分專櫃而且一般都是-1的狀況，沒有造成特別特別嚴重的後果，但還是要反思了自己的過錯。 這次又有新的申
提高MySQL在高併發情況下的負載
（只作為日後參考的記錄，沒有實際測試過） TCMalloc（Thread-Caching Malloc）是google開發的開源工具──“google-perftools”中的成員。與標準的glibc庫的malloc相比，TCMalloc在記憶體的分配上效率和速度要高得多
測試Nginx 和 Tomcat 高併發情況下處理靜態頁面的效能
以下是 ab 壓力測試的結果（為了得到比較科學的資料可以進行多次的測試，一般至少10次） ab 可執行檔案的位置 /usr/local/web/apache/bin 測試命令：ab -n1000
如何解決jquery.jsonp請求在併發情況下容易發生異常的bug
知道現在使用jsonp的公司越來越少了，似乎有比jsonp更好的跨域方案。但是我發現騰訊視屏、愛奇藝視訊、優酷土豆等大型網際網路公司還在使用它時，我決定寫一篇文章徹底解決jsonp在併發條件下報錯的問題。畢竟jsonp有最好的相容性。 先附上原始碼連線 Github
高併發場景下請求合併的實踐
前言 專案中一般會請求第三方的介面，也會對外提供介面，可能是RPC，也可能是HTTP等方式。在對外提供介面時，有必要提供相應的批量介面，好的批量實現能夠提升效能。 高併發場景中，呼叫批量介面相比呼叫非批量介面有更大的效能優勢。但有時候，請求更多的是單個介面，不能夠直接呼叫批量介面，如果這個介面是高頻介面，
併發情況下引發的血案
首先澄清一下，最近更博比較少，最近在研究新的東西的同時還有大量的任務在做，這個月會繼續的更新，把rabbitmq的系列更新完成，同時把我研究的新的東西的完整的系列也整理髮布出來，大家一起學習進步。 一、問題描述： 很多時候面試都會被問到併發的問題，那個時候我們總覺的遇不到這種
高併發場景下的快取有哪些常見的問題？
一、快取一致性問題 當資料時效性要求很高時，需要保證快取中的資料與資料庫中的保持一致，而且需要保證快取節點和副本中的資料也保持一致，不能出現差異現象。 這就比較依賴快取的過期和更新策略。一般會在資料發生更改的時，主動更新快取中的資料或者移除對應的快取。 二、快取併發
快取在高併發場景下的常見問題 侵立刪
快取一致性問題 當資料時效性要求很高時，需要保證快取中的資料與資料庫中的保持一致，而且需要保證快取節點和副本中的資料也保持一致，不能出現差異現象。這就比較依賴快取的過期和更新策略。一般會在資料發生更改的時，主動更新快取中的資料或者移除對應的快取。
Java-15-tomcat7在大併發情況下報錯、閃退解決辦法
最近執行1年多的實時公交查詢系統，突然一天掛掉兩次，懵逼了。 大併發量下，tomcat7.0.54報錯：org.apache.tomcat.util.net.AprEndpoint$Poller run Poller failed with error [610,038]
高併發場景下的快取+資料庫雙寫不一致問題分析與解決方案
1、最初級的快取不一致問題以及解決方案問題：先修改資料庫，再刪除快取，如果刪除快取失敗了，那麼會導致資料庫中是新資料，快取中是舊資料，資料出現不一致。解決思路：先刪除快取，再修改資料庫，如果刪除快取成功了，如果修改資料庫失敗了，那麼資料庫中是舊資料，快取中是空的，那麼資料不會
高併發場景下的快取 資料庫雙寫不一致問題分析與解決方案設計
馬上開始去開發業務系統 從哪一步開始做，從比較簡單的那一塊開始做，實時性要求比較高的那塊資料的快取去做 實時性比較高的資料快取，選擇的就是庫存的服務 庫存可能會修改，每次修改都要去更新這個快取資料; 每次庫存的資料，在快取中一旦過期，或者是被清理掉了，前端的ngin
高併發場景系列(一) 利用redis實現分散式事務鎖,解決高併發環境下減庫存
問題描述:某電商平臺,首發一款新品手機,每人限購2臺,預計會有10W的併發,在該情況下,如果扣減庫存,保證不會超賣 方案一 利用資料庫鎖機制,對記錄進行鎖定,再進行操作 SELECT * from goods where ID =1 for updat
高併發環境下執行緒安全的單例模式（最全最經典）
在所有的設計模式中，單例模式是我們在專案開發中最為常見的設計模式之一，而單例模式有很多種實現方式，你是否都瞭解呢？高併發下如何保證單例模式的執行緒安全性呢？如何保證序列化後的單例物件在反序列化後任然是單例的呢？這些問題在看了本文之後都會一一的告訴你答案，趕快來閱讀吧！什麼是單
java中如何處理高併發情況
1.背景描述 併發就是可以使用多個執行緒同時處理不同的操作。 高併發的時候就是有很多使用者訪問，導致系統資料不正確。對於大型網站，比如入口網站。在面對大量使用者訪問,高併發請求方面，基本的解決方案集中在這樣幾個環節，使用高效能的伺服器，高效能的程式語言，還有高效能的web容
網際網路高併發系統下的安全認證架構設計
使用的工具是Wireshark，這是一個網路封包分析軟體，用於擷取網路封包，並儘可能顯示出最為詳
25-02、高併發場景下的快取+資料庫雙寫不一致問題分析與解決方案設計
馬上開始去開發業務系統， 從哪一步開始做，從比較簡單的那一塊開始做，實時性要求比較高的那塊資料的快取去做， 實時性比較高的資料快取，選擇的就是庫存的服務， 庫存可能會修改，每次修改都要去更新這個快取資料; 每次庫存的資料，在快取中一旦過期，或者是被清理掉了，前端的nginx服務都會發送請