前言 由于业务量的增大，用户量增大、并发量增高，数据量增多，导致页面查询速度降低，只用传统的关系型数据库已经无法支撑系统的高并发，高可用的场景了。 关系型数据库的缺点： 1.性能瓶颈：磁盘IO性能低下 1.扩展瓶颈：数据关系复杂，扩展性差，不便于大规模的集群 解决思路 1.降低磁盘IO次数 2.去除 ...
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2021-06-11 18:42:27
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秒杀，就是在同一个时刻有大量请求争抢购买同一个商品，并完成交易的过程，其间涉及大量的并发读和并发写。 秒杀对于程序员来讲也意味着巨大的挑战。如何让系统面对百万级的请求流量不出故障？如何保证高并发情况下数据的一致性写？ 希望带你透彻理解秒杀系统的各个关键技术点，带你了解如何打造一个超大流量并发读写、高 ...
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2021-04-24 13:56:15
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Nginx才短短几年，就拿下了Web服务器大壁江山，众所周知，Nginx在处理大并发静态请求方面，效率明显高于Httpd，甚至能轻松解决C10K问题。 在高并发连接的情况下，Nginx是Apache服务器不错的替代品。Nginx同时也可以作为7层负载均衡服务器来使用。根据我的测试结果，Nginx + ...
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Web程序 时间：
2021-02-26 13:29:28
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每个task处理一个partition，一个文件的大小/128M就是task的数量 Task的最大并发数 当task被提交到executor之后，会根据executor可用的cpu核数，决定一个executor中最多同时运行多少个task。 默认情况下一个task对应cpu的一个核。如果一个exec ...
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2021-02-02 11:14:58
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一、宏观上: 1、Oracle是大型的数据库而Mysql是中小型数据库；Mysql是开源的，Oracle是收费的，且价格昂贵。 2、Oracle支持大并发，大访问量，是OLTP的最好的工具。 3、安装占用的内存也是有差别，Mysql安装完成之后占用的内存远远小于Oracle所占用的内存，并且Orac ...
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数据库 时间：
2021-01-29 11:44:59
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线程池：三大方法、七大参数、4种拒绝策略 线程池的好处 1、降低资源的消耗 2、提高响应速度 3、方便管理 线程复用、可以控制最大并发数、管理线程 三大方法 ExecutorService threadPool = Executors.newSingleThreadExecutor(); //创建只 ...
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编程语言 时间：
2021-01-08 11:27:30
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1.dubbo 协议 (默认) 1、采用单一长连接和NIO异步通讯，适合于小数据量大并发的服务调用，以及服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况 2、不适合传送大数据量的服务，比如传文件，传视频等，除非请求量很低。 用场景：常规远程服务方法调用 特性 连接个数：单连接 连接方式：长连接 传输协议 ...
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2020-12-23 12:18:52
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一、JMeter分布式压测介绍 在工作中使用jmeter做大并发压力测试的场景下，单机受限内存、CPU、网络IO，会出现服务器压力还没有上去，但是压测服务器已经由于模拟的压力太大死机了。为了让jmeter工具提供更强大的负载能力，jmeter提供了多台机器同时产生负载的机制，下面是架构图。 二、JM ...
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2020-12-23 11:53:49
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MySQL主从复制，读写分离是互联网常见的数据库架构，该架构最令人诟病的地方就是，在数据量较大并发量较大的场景下，主从延时会比较严重。为什么主从延时这么大？答：MySQL使用单线程重放RelayLog。应该怎么优化，缩短重放时间？答：多线程并行重放RelayLog可以缩短时间。多线程并行重放RelayLog有什么问题？答：需要考虑如何分割RelayLog，才能够让多个数据库实例，多个线程并行重放R
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数据库 时间：
2020-11-17 12:10:49
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上次《百亿级数据DB秒级平滑扩容！》之后，很多朋友提问，说如果不是“双倍”扩容，能否做到平滑迁移，不影响服务呢？适用什么场景？互联网有很多“数据量较大，并发量较大，业务复杂度较高”的业务场景，其典型系统分层架构如下：（1）上游是业务层biz，实现个性化的业务逻辑；（2）中游是服务层service，封装数据访问；（3）下游是数据层db，存储固化的业务数据；服务化分层架构的好处是，服务层屏蔽下游数据层
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2020-11-16 13:59:24
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