基准测试表明,AsyncPython远不如同步方式大多数人都知道asyncPython具有更高的并发性。这意味着对于常见的任务如动态网站或WebAPI,async性能更好。但遗憾的是，async对于Python解释器来说，并不是一个加速条。在现实条件下的数据（见下图），异步网络框架的吞吐量（请求量/秒）更差，响应延迟也大得多。基准结果我测试了各种不同的同步和异步的Web服务器配置。第50和99分位
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编程语言 时间：
2020-11-13 12:34:04
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<!doctype html>区块链的劣势 区块链在数据库方面的劣势 吞吐量： 12306：11000TPS（网上说法，相当于能够抵御国家级别的DDOS攻击）； Haisql_memcache：320000TPS； 比特币：7TPS； 以太坊：25TPS； Hyperledger Fabric：20 ...
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数据库 时间：
2020-11-12 13:44:36
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《并发扣款，如何保证数据的一致性？》一文的核心观点是：使用CAS乐观锁，在写回余额时加上旧余额的比对，可以在不影响吞吐量的前提下，保证余额的一致性。文章非常多朋友留言问，能不能把余额放到reids里，利用redis的事务性来扣减余额。今天，就这个问题简单的说一下。redis如何实现事务性？本质也是乐观锁。在redis客户端执行：$money=GETkey$money=$money-$diffSET
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2020-11-10 11:31:32
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继续答星球水友提问，30WQPS的点赞计数业务，如何设计？可以看到，这个业务的特点是：（1）吞吐量超高；（2）能够接受一定数据不一致；画外音：计数有微小不准确，不是大问题。先用最朴素的思想，只考虑点赞计数，可以怎么做？有几点是最容易想到的：（1）肯定不能用数据库抗实时读写流量；（2）redis天然支持固化，可以用高可用redis集群来做固化存储；（3）也可以用MySQL来做固化存储，redis做缓
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2020-11-10 11:30:42
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本文较长，可提前收藏。用户中心，几乎是所有互联网公司，必备的子系统。随着数据量不断增加，吞吐量不断增大，用户中心的架构，该如何演进呢。什么是用户中心业务？用户中心是一个通用业务，主要提供用户注册、登录、信息查询与修改的服务。用户中心的数据结构是怎么样的？用户中心的核心数据结构为：User(uid,login_name,passwd,sex,age,nickname,…)其中：（1）uid为用户ID
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2020-11-08 17:30:13
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1、为什么Kafka有很高的吞吐量？ 1、分区设计，分区分散在多个服务器中实现水平扩展 2、批量写入和读出，查看在kafka的实现会发现，kafka写入和读出的单位是一个消息集合，而不是单条消息 2、分区可以随时增加或减少吗？ 不可以，在设计一个topic时要考虑具体需要多少分区，一旦决定好就不能改 ...
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2020-11-06 01:44:21
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你知道的越多，你不知道的越多前言上次我们提到了乐观锁和悲观锁，那我们知道锁的类型还有很多种，我们今天简单聊一下，公平锁和非公平锁两口子，以及他们在我们代码中的实践。正文开始聊之前，我先大概说一下他们两者的定义，帮大家回顾或者认识一下。公平锁：多个线程按照申请锁的顺序去获得锁，线程会直接进入队列去排队，永远都是队列的第一位才能得到锁。优点：所有的线程都能得到资源，不会饿死在队列中。缺点：吞吐量会下降
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2020-11-01 10:47:53
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你知道的越多，你不知道的越多前言上次我们提到了乐观锁和悲观锁，那我们知道锁的类型还有很多种，我们今天简单聊一下，公平锁和非公平锁两口子，以及他们在我们代码中的实践。正文开始聊之前，我先大概说一下他们两者的定义，帮大家回顾或者认识一下。公平锁：多个线程按照申请锁的顺序去获得锁，线程会直接进入队列去排队，永远都是队列的第一位才能得到锁。优点：所有的线程都能得到资源，不会饿死在队列中。缺点：吞吐量会下降
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2020-11-01 10:47:32
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背景 一个Python项目中要使用kafka去deliver log，1个producer，5个consumer。单条消息的大小是100KB ～ 500KB，producer要在1秒钟之内能够发送30个这样的message。然后每个consumer也要在1秒钟之内消费30个这样的message。另外 ...
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2020-11-01 10:07:48
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概览 缓存是一个有着更快的查询速度的存储技术，这里的更快是指比起从初始的数据源查询（比如数据库，以下都称作数据库）而言。我们经常会把频繁请求的或是耗时计算的数据缓存起来，在程序收到请求这些数据的时候可以直接从缓存中查询数据返回给客户端来提高系统的吞吐量，现在我们来看看有哪些缓存模式可以考虑。 Cac ...
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系统相关 时间：
2020-10-29 10:25:50
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