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java高并发锁的3种实现
提到锁，大家可能都会想到synchronized关键字，使用它的确可以解决一切并发问题，但是对于系统吞吐要求更高的，在这里提供了几个小技巧，帮助大家减小锁粒度，提高系统并发能力。 int num=storage.get(key); storage.set(key,num+1); lock.unlock(key); 这个比较类似于数据库表锁和行锁的概念，显然行锁的并发能力比表锁高很多 由于锁的粒度局限于具体用户，使系统获得了最大程度的并发。 ? CopyOnWriteMap？
3.2K30发布于 2018-09-14 - 来自专栏架构专题
没有预热，不叫高并发，叫并发高
大家都知道，高并发系统有三把斧子：缓存、熔断和限流。但还有一把斧子，经常被遗忘在角落里，郁郁不得志，那就是预热。 ? 现象举例 先说两个现象。这些现象，只能在并发高的系统中出现。 一、DB重启后，瞬间死亡 一个高并发环境下的DB，进程死亡后进行重启。由于业务处在高峰期间，上游的负载均衡策略发生了重分配。刚刚启动的DB瞬间接受了1/3的流量，然后load疯狂飙升，直至再无响应。 当服务重新加入集群时，却发生了大量高耗时的请求，在请求量高的情况下，甚至大批大批的失败。 引起的原因大概可以归结于： 1、服务启动后，jvm并未完全准备完毕，JIT未编译等。 3、负载均衡发生了rebalance。 ---- 这两个问题，都是没有做好预热 Warm Up，即冷启动/预热的方式。 3、你的终端，可能通过了MQTT协议，直接连上了MQTT服务端。 我们进行一下抽象，可以看到：所有这些流量分配逻辑，包括网关，都可以叫做客户端。
3.2K21发布于 2019-07-10 - 来自专栏后台技术底层理解
redis高并发高可用
redis 实现高并发主要依靠主从架构，一主多从. 对于性能来说，单主用来写入数据，单机几万QPS，多从用来查询数据，多个从实例可以提供每秒 10w 的 QPS。 如果想要在实现高并发的同时，容纳大量的数据，那么就需要 redis 集群， 使用 redis cluster 模式，可以提供每秒几十万的读写并发。 这样也可以很轻松实现水平扩容，支撑读高并发。 Redis虽然读取写入的速度都特别快，但是也会产生读压力特别大的情况，所以为了缓解读的压力，所以进行读写分类，并对读进行扩展。 哨兵的核心知识 哨兵至少需要 3 个实例，来保证自己的健壮性。 哨兵 + redis 主从的部署架构，是不保证数据零丢失的，只能保证 redis 集群的高可用性。 ==怎么保证redis是高并发以及高可用的==？ sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机，就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了，那么就是主观宕机。
3.2K10发布于 2020-08-04 - 来自专栏后台及大数据开发
【高并发】秒杀系统高并发请求排队处理
今天无意中看见了这位兄弟的文章 通过请求队列的方式来缓解高并发抢购（初探） 但文章最后说并发超过500 就会出现超发，看了下代码，的确有这个问题 抽空简单完善了下，经压力测试后发现暂无超发现象， 下面为我的代码 如果这里不要锁，进入请求队列的请求会超过我们设定的个数，但不会多太多； 其实这里应该不用锁，应该快速的响应大多数不能进入请求队列用户的请求，已经进入请求队列的请求在后续处理的时候还会进行业务判断的 3. 欢迎指正 由于是在windows下测试，并发高了就报错 java.net.BindException: Address already in use 这个初看上去很像端口被占用，其实是因为已经完成请求的 invite_code=bunl3uhohufn
4K11发布于 2018-08-02 SpringBoot3+Vue3 开发高并发秒杀抢购系统-完结
面对瞬时百倍流量冲击，如何构建既能承受高并发又能保证业务一致性的系统？本文将以SpringBoot3+Vue3技术栈为核心，系统阐述高并发秒杀系统从架构设计到落地实施的全流程实践。 典型业务特征瞬时高并发：QPS可达日常流量的100-300倍库存强一致：超卖率需控制在0.01%以内业务耦合性：涉及订单、支付、库存、物流等多系统协同防刷机制：需抵御黄牛脚本与恶意攻击某头部电商平台数据显示 技术难点突破流量削峰：如何避免数据库直接承受脉冲式冲击数据一致性：分布式环境下如何保证库存扣减的原子性链路稳定性：如何防止单个节点故障引发系统雪崩体验保障：如何在高并发下保持页面响应时间<500ms二、 3. 业务创新方向社交裂变：结合拼团、砍价等社交玩法预售模式：提前锁定库存与流量动态定价：根据实时供需调整价格虚拟商品：拓展秒杀商品品类结语高并发秒杀系统的建设是技术深度与业务理解的双重考验。
37610编辑于 2025-11-27- 来自专栏Java探索之路
高并发技术
而大数据也带来的高并发的问题. 解决高并发问题是大数据时代的永恒主题. 我们假设已经解决高并发的问题, 我们可以通过对数以亿计的数据做日志分析 , 从中分析用户行为 ,分析在哪个渠道的用户最具购买力 , 哪个渠道最容易接纳我们的产品. 即: 高并发>日志>分析行为>画像>推荐>服务 这便是大数据时代下企业发展之路 ,因此 ,解决高并发问题便是关键. 通过相应技术, 解决高并发问题 ,为企业节省更多资金 ,有益企业良性发展. 形式的日志以及日志抽样； 支持按指定关键字(域名，url等)收集Tengine运行状态； 组合多个CSS、JavaScript文件的访问请求变成一个请求； 自动去除空白字符和注释从而减小页面的体积 常用高并发模型设计 ，而apache 则是阻塞型的，在高并发下nginx 能保持低资源低消耗 高性能, 高度模块化的设计，编写模块相对简单 社区活跃，各种高性能模块出品迅速 apache 相对于nginx 的优点
4.4K50发布于 2020-07-27 - 来自专栏PHP在线
大话－高并发
简单理解下高并发: 高并发是指在同一个时间点，有很多用户同时的访问URL地址，比如：淘宝的双11，双12，就会产生高并发,如贴吧的爆吧，就是恶意的高并发请求， 也就是DDOS攻击，再屌丝点的说法就像玩撸啊撸被 ， 签到成功后用户获取到一个积分 已知表 用户表，包含积分字段 高并发意淫分析(属于开发前的猜测)： 在高并发的情况下，会导致，一个用户签到记录会有多条，或者用户签到后不止加一积分 0的时候无法进行抽奖 已知表: 用户表，包含积分字段 奖品表，包含奖品剩余数量字段 高并发意淫分析(属于开发前的猜测): 在高并发的情况下，会导致用户参与抽奖的时候积分被扣除，而奖品实际上已经被抽完了 ---- 如例子3（通过程序代码防止包并发下的数据错乱问题） 需求点： 【缓存数据到cache里】， 当缓存不存在的时候，从数据库中获取并保存在cache里，如果存在从cache里获取，每天10 在高并发接口的设计中可以使用具有高并发能力的编程语言去开发，如：nodejs 做web接口 服务器部署，图片服务器分离，静态文件走CDN 并发测试神器推荐 Apache JMeter Microsoft
2.2K40发布于 2018-03-08 - 来自专栏全栈程序员必看
Qt高并发
QtConcurrent是一个命名空间，提供了用于编写并发软件的更高层次的类和算法。该命名空间中有一个重要的类，QThreadPool，这是一个管理线程池的类。 3）要其他线程中处理图像，使用QImage而不是QPixmap。 3）QSemaphore是一个广义的QMutex，可以用在一个线程在开始工作之前需要锁住不止一个资源的各种情况。信号量使其能够保证线程仅在要进行工作所需的资源全部满足的情况下才锁住资源。 3、必须在创建QObject对象的线程中删除它们 如果需要删除一个存在于不同线程中的QObject对象，则必须调用线程安全的QObject::deleteLater()函数，它可以置入”延期删除
2.3K20编辑于 2022-09-03 - 来自专栏CSDN搜“看，未来”
高并发（一）
---- 文章目录 取经的地方 曾经，我眼中的高并发 如何理解高并发 高并发系统的设计目标是什么？ 宏观目标 微观目标 高并发的实践方案有哪些？ 3、理解片面，把高并发设计等同于性能优化：大谈并发编程、多级缓存、异步化、水平扩容，却忽视高可用设计、服务治理和运维保障。 3、高扩展：表示系统的扩展能力，流量高峰时能否在短时间内完成扩容，更平稳地承接峰值流量，比如双11活动、明星离婚等热点事件。 这3个目标是需要通盘考虑的，因为它们互相关联、甚至也会相互影响。 对于高并发系统来说，最基本的要求是：保证3个9或者4个9。原因很简单，如果你只能做到2个9，意味着有1%的故障时间，像一些大公司每年动辄千亿以上的GMV或者收入，1%就是10亿级别的业务影响。 另外，如果业务场景不同，高并发的落地方案也会存在差异，但是总体的设计思路和可借鉴的方案基本类似。 高并发设计同样要秉承架构设计的3个原则：简单、合适和演进。
1.6K40发布于 2021-09-18 - 来自专栏做不甩锅的后端
什么是并发、高并发以及实现高并发需要考虑的因素
2.什么是高并发 高并发（Hight Concurrnet）,从字面上来理解就是让单位时间同时处理任务的能力尽可能的高。 为了更好的对系统的高并发性进行评价，需要对如下指标进行了解： 响应时间：系统对请求做出响应的时间，既然是高并发系统，这个响应时间就不可能太长，需要尽可能的短。 上述指标内容，主要是反映了高并发系统在高性能上的要求。做为高并发系统，需要实现的目标为： 高性能：这体现了系统的并行处理能力，在有限资源的情况下，提升性能能节省成本。 3.实现高并发需要考虑的因素 3.1 高性能 系统的性能，与系统资源的关系息息相关。 根据不断增长的热点数据，这些缓存按照大小不同分为 L1、L2、L3 等三级缓存，其中 L1 和 L2 常用在单核中， L3 则用在多核中。
14.6K12发布于 2021-09-06 - 来自专栏用户3288143的专栏
【高并发】高并发后端设计你必须要会！
缓存 缓存比较好理解，在大型高并发系统中，如果没有缓存数据库将分分钟被爆，系统也会瞬间瘫痪。使用缓存不单单能够提升系统访问速度、提高并发访问量，也是保护数据库、保护系统的有效方式。
1.5K30发布于 2020-07-07 - 来自专栏全栈程序员必看
Jmeter并发测试_高并发测试
进入后语言是英文的可以选择Options—Choose Language—Chinese(Simplified) 选择左侧TestPlan—添加—线程(用户)—线程组 线程组介绍： 线程数，即为并发请求数量 为0表示并发执行 ramp-Up时间，即为几秒内开启全部线程，可修改 循环次数为1表示所有线程只执行一次。
2.7K30编辑于 2022-11-19 - 来自专栏冰河技术
【高并发】工作了3年的程序员小菜面试高并发岗位被吊打虐哭。。。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。 从刚毕业来到公司，一转眼3年过去了，小菜突然觉得在这家公司工作没啥意思了，整天做CRUD的工作没啥挑战。 此时，小菜突然想起来自己的好朋友——大冰，一个工作经验丰富的大神级别的人物，小菜决定要跟他学习高并发编程的知识！努力提升自己的编程技能！从此，小菜踏上了高并发学习的道路。 总结 并发编程一直是让人很头疼的事情，很多人总觉得自己似乎掌握了并发编程的知识，就像文中的小菜那样，信心满满的去面试，却被面试官吊打虐哭。 如果觉得文章对你有点帮助，请微信搜索并关注「 冰河技术 」微信公众号，跟冰河学习高并发编程技术。 最后，附上并发编程需要掌握的核心技能知识图，祝大家在学习并发编程时，少走弯路。 ?
41110发布于 2020-10-29 - 来自专栏深入理解Android
高并发与高可用实战
大型网站系统应有的特点 高并发，大流量 高并发，大流量：需要面对高并发用户，大流量访问。 高可用 高可用：相对于高并发来说，高可用并不是一个比较有规律的参数，7*24 是每个网站的梦想，但是你并不知道，在某一刻，他就没理由的宕机了。 高并发设计原则 系统设计不仅需要考虑实现业务功能，还要保证系统高并发、高可用、高可靠等。 并发化 改串行为并行。 高可用设计原则 通过负载均衡和反向代理实现分流。 通过限流保护服务免受雪崩之灾。 通过降级实现部分可用、有损服务。 通过隔离实现故障隔离。 4.业务降级：当高并发流量来袭，在电商系统大促设计时保障用户能下单、能支付是核心要求，并保障数据最终一致性即可。
1.9K20编辑于 2022-06-22 - 来自专栏Java架构师必看
高并发高流量网站架构
但Web2.0以用户为导向的理念，使得新生的网站有了新的特点——高并发，高流量，数据量大，逻辑复杂等，对网站建设也提出了新的要求。 此类网站可以说是Web2.0概念下的代表网站，具有Web2.0网站所有典型特征：高并发，高流量，数据量大，逻辑复杂，用户分散等等。 但论坛，邮箱等更新频繁，实时性要求高的频道，则不适合使用这种技术。 图3 新浪网使用ChinaCache CDN服务。 7 总结及展望 7.1 总结 图6 典型高并发高流量网站的架构 对于一个高并发高流量的网站来说，任何一个环节的瓶颈都会造成网站性能的下降，影响用户体验，进而造成巨大的经济损失。 ，公司以及研究机构来关注高并发高流量的网站架构问题。
2.6K10发布于 2020-10-23 - 来自专栏后台技术底层理解
redis 的高并发高可用
redis 实现高并发主要依靠主从架构，一主多从. 对于性能来说，单主用来写入数据，单机几万QPS，多从用来查询数据，多个从实例可以提供每秒 10w 的 QPS。 如果想要在实现高并发的同时，容纳大量的数据，那么就需要 redis 集群， 使用 redis cluster 模式，可以提供每秒几十万的读写并发。 这样也可以很轻松实现水平扩容，支撑读高并发。 Redis虽然读取写入的速度都特别快，但是也会产生读压力特别大的情况，所以为了缓解读的压力，所以进行读写分类，并对读进行扩展。 哨兵的核心知识 哨兵至少需要 3 个实例，来保证自己的健壮性。 哨兵 + redis 主从的部署架构，是不保证数据零丢失的，只能保证 redis 集群的高可用性。 怎么保证redis是高并发以及高可用的？ sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机，就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了，那么就是主观宕机。
1.7K00发布于 2020-08-04 - 来自专栏卯金刀GG
高并发Java（3）：Java内存模型和线程安全
这个操作不是原子操作，基本分为3个操作，读取i，进行+1，赋值给i。 假设有两个线程，当第一个线程读取i=1时，还没进行+1操作，切换到第二个线程，此时第二个线程也读取的是i=1。 随后两个线程进行后续+1操作，再赋值回去以后，i不是3，而是2。显然数据出现了不一致性。 再比如在32位的JVM上面去读取64位的long型数值，也不是一个原子操作。 有序性 在并发时，程序的执行可能就会出现乱序。 计算机在执行代码时，不一定会按照程序的顺序来执行。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 class OrderExample { int a = 0; boolean flag 3. 可见性 可见性是指当一个线程修改了某一个共享变量的值，其他线程是否能够立即知道这个修改。 可见性问题可能有各个环节产生。
57510发布于 2019-07-25 - 来自专栏技术专栏
慕课网高并发实战（一）-并发与高并发基本概念
课程网址 并发： 同时拥有两个或者多个线程，如果程序在单核处理器上运行，多个线程交替得换入或者换出内存，这些线程是同时“存在”的，每个线程都处于执行过程中的某个状态，如果运行在多核处理器上， 此时，程序中的每个线程都将分配到一个处理器核上，因此可以同时运行 高并发： 高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，他通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求 对比： - 谈并发时：多个线程操作相同的资源，保证线程安全，合理利用资源 - 谈高并发时：服务能同时处理很多请求（如12306的抢票，天猫双十一的秒杀活动，这会导致系统在短时间内执行大量的操作， 如对资源的请求，数据库的访问），提高程序性能（如果高并发处理不好，不光会导致用户体验不好，还可能会使服务器宕机，出现OOM等） ?
90810发布于 2018-09-12 - 来自专栏Java Web
高并发编程学习(1)——并发基础
后台线程)，你可以简单的这样认为，但实际上有四个线程（了解就好）： [1] main——main 线程，用户程序入口 [2] Reference Handler——清除 Reference 的线程 [3] 处理两个文件则需要： 1| 5秒读取文件A 2| 2秒处理文件A 3| 5秒读取文件B 4| 2秒处理文件B 5| --------------------- 6| 总共需要14秒 从磁盘中读取文件的时候 看下面的顺序： 1| 5秒读取文件A 2| 5秒读取文件B + 2秒处理文件A 3| 2秒处理文件B 4| --------------------- 5| 总共需要12秒 CPU 等待第一个文件被读取完 保证高并发场景下的线程安全，可以从以下四个维度考量： 维度一：数据单线程可见 单线程总是安全的。通过限制数据仅在单线程内可见，可以避免数据被其他线程篡改。 Doug Lea 在当大学老师时，专攻并发编程和并发数据结构设计，主导设计了 JUC 并发包，提高了 Java 并发编程的易用性，大大推进了 Java 的商用进程。
68590发布于 2019-11-29 - 来自专栏java一日一条
Java 高并发综合
当时混混沌沌的面试，记下来了一些并发的面试问题，很多还没有回答。到现在也学习了不少并发的知识，回过头来看这些问题和当时整理的答案，漏洞百出又十分可笑。 曾经，我在面试Java研发实习生时最常听到的一句话就是： 搞Java怎么能不学并发呢？ 没错，真的是经过了面试官的无数鄙视，我才知道Java并发编程在Java语言中的重要性。 并发模型 悲观锁和乐观锁的理解及如何实现，有哪些实现方式？ 使用继承自Object类的wait、notify、notifyAll方法 3. 手动使用Lock实现基于锁的并发控制 7. 手动使用Condition或AQS实现基于条件队列的并发控制 8. 使用CAS和SPIN等实现非阻塞的并发控制 使用不变类 9.
1.2K30发布于 2018-09-14
腾讯云开发者
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