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搜索关键字:高并发    ( 4601个结果
MySQL死锁产生原因和解决方法
Mysql 锁类型 一、锁类型介绍: MySQL有三种锁的级别:页级、表级、行级。 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间; ...
分类:数据库   时间:2021-07-02 16:06:28    阅读次数:0
最全负载均衡:算法、实现、亿级负载解决方案详解
01 背景 面对大量用户访问、高并发请求,单机网站可以从软硬件两个方面寻求解决方法: 1、硬件方面:可以使用高性能的服务器、大型数据库,存储设备,高性能Web服务器; 2、软件方面:采用高效率的编程语言(比如Go,Erlang,Scala)等。 但是,当单机容量达到极限时,我们需要考虑业务拆分和分布 ...
分类:编程语言   时间:2021-06-28 20:23:37    阅读次数:0
CPU浓缩知识回顾
前段时间“误入歧途”,直到看到了这句话: 关于底层的细节,要适度打开,很多时候保持黑箱即可,因为打开这个黑箱,你就会发现黑箱会变成黑洞, 吞噬你所有的精力和时间,有可能使你偏离原来的方向,陷入到不必要的细节中无法自拔 最近在理解一些中间件和高并发的原理知识,慢慢的又落回到了对CPU,操作系统,IO的 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-28 18:33:55    阅读次数:0
『假如我是面试官』RabbitMQ我会这样问
1. 为什么你们公司选择RabbitMQ作为消息中间件 在消息队列选型时,我们调研了市场上比较常用ActiveMQ,RabbitMQ,RocketMQ,Kafka。 RabbitMQ相对成熟稳定,这是我们选择它最主要的原因。 社区比较活跃,有完善的资料可以参考。 Rabbitmq的吞吐量可以达到万级 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-22 18:28:57    阅读次数:0
Mongodb快速上手(未完成,持续更新中)
1. MongoDB相关概念 1.1 业务应用场景 传统的关系型数据库(如MySQL),在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前,显得力不从心。 解释:“三高”需求: High performance - 对数据库高并发读写的需求。 Huge Storage - 对海量数据的高效率 ...
分类:数据库   时间:2021-06-20 17:35:12    阅读次数:0
Redis | 简介
Redis Redis 简介 Redis 一个开源的,内存中的数据结构存储系统,它可以用作数据库,缓存和消息中间件。 它支持多种类型的数据结构,如 字符串 string 、散列 hashes 、列表 list 、集合 set 、有序集合 zset 和 范围查询,bitmaps 、hyperloglo ...
分类:其他好文   时间:2021-06-18 19:52:49    阅读次数:0
reids rdb与aof
rdb:时合高并发场景,容易备份恢复,会丢失部分数据 1.默认开启的方式,可以进过压缩,可以根据时间点生成快照 2.数据量大的情况下恢复快 3.bgsave一边开启fork保存文件,一边继续响应客户端 aof:保存命令比较完整丢失数据比较少 1.重写 no-appendfsync-on-rewrit ...
分类:数据库   时间:2021-06-18 19:23:10    阅读次数:0
Netty 框架学习 —— 传输
概述 流经网络的数据总是具有相同的类型:字节,这些字节如何传输主要取决于我们所说的网络传输。用户并不关心传输的细节,只在乎字节是否被可靠地发送和接收 如果使用 Java 网络编程,你会发现,某些时候当你需要支持高并发连接,随后你尝试将阻塞传输切换为非阻塞传输,那么你会因为这两种 API 的截然不同而 ...
分类:Web程序   时间:2021-06-13 10:28:04    阅读次数:0
Locust高并发情况下的性能优化与分布式场景的应用
Locust高并发情况下的性能优化与分布式场景的应用 在使用Locust过程时,有时我们会发现当进行高并发压测时,得到的RPS往往会比Jmeter等工具得到的结果更低。 那究竟是什么原因呢? 本文将会针对该问题进行分析并给出解决方式。 问题描述 最近在压测过程中,为了验证Locust本身压测结果准确 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-11 18:51:47    阅读次数:0
redis(一)介绍
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 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-11 18:42:27    阅读次数:0
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