C++服务器如何处理高并发请求? [问题点数:100分]

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服务端C/C++开发所需要准备的
---FD---1、<em>服务器</em>所用到的知识:(记录自百度知道)TCP/UDP,最基本的并发——你可以选择使用select、poll,或者是多线程、多进程如果你使用多线程,那么就必须使用同步技术——信号量、互斥体、条件变量的一种或几种,并且对于多线程技术,你还需要考虑使用进行线程分离与合并,如果你使用了多进程,那么同步技术就不是你需要考虑的了,你需要考虑的是进程相关的问题了,你是使用fork还是vfor...
高并发解决方案】秒杀系统架构分析与实战
#0 系列目录#秒杀系统架构秒杀系统架构分析与实战#1 秒杀业务分析#正常电子商务流程(1)查询商品;(2)创建订单;(3)扣减库存;(4)更新订单;(5)付款;(6)卖家发货秒杀业务的特性(1)低廉价格;(2)大幅推广;(3)瞬时售空;(4)一般是定时上架;(5)时间短、瞬时并发量高;#2 秒杀技术挑战# 假设某网站秒杀活动只推出一件商品,预计会吸引1万人参加活动,也就说最大并发<em>请求</em>数是1000...
开发高并发系统之缓存、降级和限流
&nbsp; 在开发<em>高并发</em>系统时有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统能<em>处理</em>的容量,可谓是抗<em>高并发</em>流量的银弹;而降级是当服务出问题或者影响到核心流程的性能则需要暂时屏蔽掉,待高峰或者问题解决后再打开;而有些场景并不能用缓存和降级来解决,比如稀缺资源(秒杀、抢购)、写服务(如评论、下单)、频繁的复杂查询(评论的最后几页),因此需有一种手段来限制这些场景的并...
高并发访问服务器时前端页面优化方法
<em>高并发</em>访问<em>服务器</em>时前端页面优化方法
提升服务器应对高并发之路
检查提升<em>服务器</em>应对<em>高并发</em>能力
PHP 处理高并发问题
PHP <em>高并发</em>
Qt高并发
QThread是一个低级(low-level)类,适合用于显式地构建长期运行的线程。nn     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。每个Qt应用程序都有一个QThreadPool::globalInstance()函数,它带有一个推荐的最大线程数,在大多数系统上,<em>处理</em>核的数...
高并发服务器编程之多进程并发服务器
同类基础博客: n基于Linux的SOCKET编程之TCP半双工Client-Server聊天程序 n 基于Linux的Socket编程之TCP全双工Server-Client聊天程序 一、多进程并发分析:特点: n占用资源大,但是一个进程挂了不会影响另一个。这与多线程刚好相反,多线程<em>服务器</em>不稳定。分析: n父进程循环accept,当父进程接收到链接<em>请求</em>之后,立即fork出一个新的子进程去<em>处理</em>通信
Redis:解决分布式高并发修改同一个Key的问题
本篇文章是通过watch(监控)+mutil(事务)实现应用于在分布式<em>高并发</em><em>处理</em>等相关场景。下边先通过redis-cli.exe来测试多个线程修改时,遇到问题及解决问题。 <em>高并发</em>下修改同一个key遇到的问题: 1)定义一个hash类型的key,key为:lock_test,元素locker的值初始化为0。 2)实现<em>高并发</em>下对locker元素的值递增:定义64个多线程,并发的对lock_tes...
并发服务器--多进程实现
通过简单的socket可以实现一对一的c/s通信,当多个客户端同时进行<em>服务器</em>访问,那么<em>服务器</em>只能按序的一一进行<em>处理</em>,除了第一个客户端,其余客户端都会陷入等待。并且这样的程序只能实现半双工通信(数据能双向传输,但同一时刻只能单向传递,通过切换传输方向实现双工),而且实现方式繁琐,功能拘束,实用价值很低。那么要想实现一个<em>服务器</em>能同时接受多个客户端访问并且能够双工通信的并发<em>服务器</em>,其中一种实现方式---...
Java高并发秒杀解决方案
一.秒杀业务分析 所谓秒杀,就是网络卖家发布一些超低价格的商品,所有买家在同一时间网上抢购的一种销售方式。 秒杀商品通常有两种限制:时间限制,库存限制。 秒杀业务的运行流程主要可以分为以下几点: 商家提交秒杀商品申请,录入秒杀商品数据,主要有:商品标题,商品原价,秒杀价格,商品图片,介绍等信息 运营商审核秒杀申请 秒杀频道首页列出秒杀商品,点击秒杀商品图片可以跳转到秒杀商品详细页面 商品详细页面...
Golang 新手可能会踩的 50 个坑-值得一看,强力推荐
Golang 新手可能会踩的 50 个坑 不久前发现在知乎这篇质量很高的文章,打算加上自己的理解翻译一遍。文章分为三部分:初级篇 1-34,中级篇 35-50,高级篇 51-57 前言 Go 是一门简单有趣的编程语言,与其他语言一样,在使用时不免会遇到很多坑,不过它们大多不是 Go 本身的设计缺陷。如果你刚从其他语言转到 Go,那这篇文章里的坑多半会踩到。 如果花时间学习官方 doc、wi...
多线程socket编程的2B设计
最近做一个local socket(domain socket)<em>服务器</em>,来进行进程间通信,使用线程池管理多个线程与不同的客户端连接... 在设计QUERY_CAPABILITY(能力查询)的时候,犯了一个2B的错误... 现在假设我有两个客户端C1, C2, <em>服务器</em>S分别启动两个线程T1, T2来<em>处理</em>与他们的通信 此时C1发送命令QUERY_CAPABILITY到T1, T1做的决策是调用线
用一个示例讲解我是如何处理高并发
去年做了一个远程升级的服务。客户端连接此服务可以下载更新程序。简单点说就是个TCP sever。基于C++。运行环境是centOS 6.5。刚开始客户端数量少而且访问不频繁,所以没太关注并发的问题。当时用工具测试大概只能支持的40次/秒的并发访问,而且已经有数据串包的情况出现了。最近有空做了不少的优化并记录了笔记备忘。下面给出的代码都不是完整的项目源码,我只是截取了关键部分用于说明主题我选择的测试工
Web应用高并发处理方案
先来熟悉几个关于<em>高并发</em>的关键参数!nnQPS:每秒<em>处理</em>的<em>请求</em>数量!nn响应时间:<em>处理</em>一个<em>请求</em>需要的时间!nn吞吐量:单位时间内的<em>处理</em><em>请求</em>数量!nn最大并发数:同一时间能支持的最大<em>请求</em>数!nn一般来说有下面这些常规办法:nn1,更多的静态资源:将代码中的大量枚举(容器加载时写入map,放入本地缓存),数据库中的定义表(定时任务放入缓存),固定配置,HTML文件等静态化<em>处理</em>,缓存起来!nn2,图片服务...
线程池处理高并发请求
背景:本系统会在每个月特定时间接收上游系统发起的大量<em>请求</em>并进行<em>处理</em>,并将<em>处理</em>结果通过主动回调或提供查询接口的方式反馈给上游系统。
node.js 实现高并发大流量处理网站
node.js 优缺点:rn优点: <em>高并发</em>,io密集型<em>处理</em>, 可以作为单页面应用,便于爬虫抓取。rn缺点:不适合cpu计算密集型, 对关系数据库支持不好rnrnrn   rnrnnodejs <em>高并发</em>大流量的设计实现rnrnrn原理:非阻塞事件驱动实现异步开发,通过事件驱动的I/O来操作完成跨平台数据密集型实时应用rnrnrn传统的server 每个<em>请求</em>生成一个线程, nodejs是一个单线程的,使
爬虫实战8—分布式系统的高可用与高并发处理
文章说明:本文是在学习一个网络爬虫课程时所做笔记,文章如有不对的地方,欢迎指出,积极讨论。rn墨菲定律:rnrn1)任何事情没有看起来那么简单rn2)所有的事情都会比你预计的时间长rn3)可能出错的事情会出错rn4)如果你担心某种情况会发生,那么他一般会发生rn应对<em>高并发</em>的基本思路(利用机器换内存):rn1、加快单机的速度,例如使用redis,提高数据访问频率;增加CPU的内核数,增大内存;rn2
控制服务器处理请求的数量(高并发)-防止用户重复点击导致多次请求
private final AtomicInteger tick = new AtomicInteger();nnn    @ResponseBodyn    @RequestMapping(value = "/url", method = { RequestMethod.POST })n    public String geturl(参数) {n    nn        tr
游戏服务器并发方案
nnrn所有的对象都放在内存,20万用户以下无压力。rn rnrnrn如果游戏的用户很多,例如超过50万,内存就会不够,可使用LRU算法来淘汰一些数据。rn流程:收到用户<em>请求</em> - 在内存查找用户对象 - 如果不存在就从数据库中加载- 放入内存cache-如果cache中的用户超过20万 - 用LRU算法淘汰最古老的用户数据。rn rnrnrn避免同步的IO操作,所有会发生写数据库的操作:例如角色获...
高并发测试工具
<em>高并发</em>
自己实现一个简单的支持并发的Web服务器
编写一个支持并发访问的Web<em>服务器</em>来<em>处理</em>一些简单的HTTP<em>请求</em>/响应
golang 高并发任务处理方案
这个主要用golang 的chan 和routine属性做的,比很多语言方便多了,可以参考参考,​nnn​nn//任务的<em>请求</em>ntype MtaskRequest struct {n    Ceshi intn    // [redacted]n}nn//job队列+work池nvar (n    MaxWorker = os.Getenv(&quot;MAX_WORKERS&quot;)n    MaxQueue  ...
windows服务器应对高并发和DDOS攻击
http://blog.csdn.net/mycwq/article/details/9719407rnrnrn rn windows系统本身就有很多机制可以用来提高性能和安全,其中有不少可以用来应对<em>高并发</em><em>请求</em>和DDOS攻击的情况。rn rn rn 通过以下配置可以改善windows<em>服务器</em>性能:rn rn rn 一、应对<em>高并发</em><em>请求</em>:rn rn rn 1、TCP连接延迟等待时间 TcpTim
简单高并发C/S模型
使用了自己做的通用API函数库,参考之前的文章: n网络编程中的select实现超时检测和通用API多进程+共享内存+信号量综合实例第一篇文章能找到客户端和<em>服务器</em>的头文件和套接字编程相关的API,第二篇文章能找到信号量和共享内存相关的API。基于select+多进程+信号量+共享内存客户端n#include "comsocket.h"#include void handle(
javaweb高并发量网站解决方案
一个小型的网站,可以使用最简单的html静态页面就实现了,配合一些图片达到美化效果,所有的页面均存放在一个目 录下,这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单。随着互联网业务的不断丰富,网站相关的技术经过这些年的发 展,已经细分到很细的方方面面,尤其对于大型网站来说,所采用的技术更是涉及面非常广,从硬件到软件、编程语 言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求,已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。 大型网站,比如门户网站,在面对大量用户访问、<em>高并发</em><em>请求</em>方面,基本的解决方案集中在这样几个环节:使用高 性能的<em>服务器</em>、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。这几个解决思路在一定程度上意味着更大 的投入。
高并发重复请求的去重处理
最近碰到一个重复提交<em>请求</em>,并能在数据库重复插入多条同样数据的问题。因为需求涉及到的是给用户发放购物卡,直接关系到的是金钱,所以是影响很大的一个问题,比如给一个用户发放100元一次,结果被某些居心不良之人抓到包,直接复制一百个<em>请求</em>,然后在执行就相当于给用户直接发放100元100次了,后果可想而知是非常严重的,所以必须的赶紧解决。rn      问题还原:在页面点击购物卡审核通过按钮,然后利用抓包工具
tcp socket实现单进程单线程 高并发服务端(c++源码)
tcp socket实现单进程单线程 <em>高并发</em>服务端源码 c++源码
C++高并发
1. 要解决的问题参看http://blog.csdn.net/cadem/article/details/483757352. 线程间同步http://concurrencykit.org/ nConcurrency primitives, safe memory reclamation mechanisms and non-blocking data structures3.
高并发web服务器的实现总结
这里是基于epoll+线程池的<em>高并发</em><em>服务器</em>github源码,相对算是比较稳定的版本了,界面可能有点丑陋,功能都可以使用!也可扩展,读者可自行修改功能或者学习参考!rnrn文件说明和框架介绍rnrn说明一下里面文件的作用吧!rnrnserverHttp文件存的是<em>服务器</em>端的资源文件!程序刚开始调用chdir函数将工作目录切换到该目录下!rnrnepfd.h头文件 用类封装epoll句柄的初始化动作!rnrn func.h...
高并发应用的瓶颈以及常用的处理措施
<em>高并发</em>应用的瓶颈以及常用的<em>处理</em>措施rn一,数据库瓶颈rn二,<em>服务器</em>的并发连接rn三,程序的执行效率rn————————————————————————rn一,数据库瓶颈的<em>处理</em>rn当前<em>处理</em>方案无外乎 主从,集群。增加cache(memcached). rn①主从数据库rn主从库是两台<em>服务器</em>上的两个数据库,主库以最快的速度做增删改操作+最新数据的查询操作;从库负责查询较旧数据,做一些对实效性要求较小的...
php处理抢购类功能的高并发请求
本文以抢购、秒杀为例。介绍<em>如何</em>在<em>高并发</em>状况下确保数据正确。 n在<em>高并发</em><em>请求</em>下容易参数两个问题 n1.数据出错,导致产品超卖。 n2.频繁操作数据库,导致性能下降。测试环境Windows7 napache2.4.9 nphp5.5.12 nphp框架 yii2.0 n工具 apache bench (apache自带<em>高并发</em><em>请求</em>工具)。通常<em>处理</em>方法从控制器可以看出代码思路。先查询商品库存。如果库存大于0
高并发带来的重复提交问题解决方案
问题描述:用户下订单购买,因为各种原因(网络卡,快递点击等)重复提交2个或者以上一模一样的订单,由于是同时提交的,第一个订单执行扣款生成订单未完成时候,第二个已经进来了,导致付一笔钱购买了2次或多次商品nnn解决方案:n1、缓存lock,缓存此用户的操作行为,注意紧紧缓存操作的标志,下次进入判断此标志是否存在,存在即不进入数据库事务n2、应用程序application lock,和1相比
redis缓存如何应对高并发请求和攻击
缓存使用背景nn       一说缓存使用,相信大多数缓存使用者脑海中第一印象是redis,redis缓存高性能,提供丰富的数据类型,String,list,set,zset,hash。除了上述优势之外还提供多种集群方式,这是Memcached所不具备。redis提供基于Sentinel 机制主从节点集群方案,还提供客户端集群方式RedisSharding,服务端实现集群Cluster、codis...
C# httplistener 简单的高并发http服务器例子
C#调用httplistener实现简单的http<em>服务器</em>例子:编译后是一个控制台应用程序,启动后,可通过 http://127.0.0.1/ 访问,采用了回调模式提供http服务,支持<em>高并发</em>
【队列 高并发】java web瞬间高并发的解决方法
1、任何的<em>高并发</em>,<em>请求</em>总是会有一个顺序的nn2、java的队列的数据结构是先进先出的取值顺序nn3、BlockingQueue类(线程安全)(使用方法可以百度)nnnn一般使用LinkedBlockingQueuenn利用以上几点,我们可以把<em>高并发</em>时候的<em>请求</em>放入一个队列,队列的大小可以自己定义,比如队列容量为1000个数据,那么可以利用过滤器或者拦截器把当前的<em>请求</em>放入队列,如果队列的容量满了,其余...
四种网络IO模型与高并发服务器实现
同步:必须等待IO操作完成,控制权才返回给用户进程;异步:无需等待IO操作完成,控制权便返回给用户进程。当一个read操作发生时,它会经历两个阶段:1:等待数据准备(到内核)2:将数据从内核拷贝到用户进程中。<em>服务器</em>端套接字的创建有两次:开始的时候创建一个用于监听;accept()的时候返回一个新的socket!fctl()函数将套接字设置为非阻塞状态。下边是多路复用io的几个模型这个模型和阻塞IO...
python 如何解决高并发的问题
一个简单的使用场景:一件商品的库存只有5件,同时A用户买了5个,B用户买了5个,都提交数据,照成库存不足的问题。n 逻辑:根据一般电商商品的模型类,生成订单一般包括订单类(Order)和订单详情类(DetailOrder),这两张表根据外键order_id 进行关联,所以是同生共死的关系,所以我们在这里用事务来控制。那么python<em>如何</em>解决库存问题呢?nn python 提供了2种方法...
windows平台上php程序处理高并发的解决方法
对于<em>处理</em>并发问题,尤其是很多人同时访问,可能就会出现冲突,并发:说白了就是很多人比如5000人同时访问访问某些数据,然后导致冲突。我们静下心来想想,如果是一个人执行这个数据他是不是就不会出现冲突了,说到底换一下数据的<em>处理</em>方式就可以了。都是数据的<em>处理</em>,只要达到的效果 一样,<em>处理</em>方式我们可以想其他的。rn接下来就是最重要的步骤了:一般我们遇到的都是数据的<em>处理</em>,可以这样做,以前都是当用户操作时,直接进行
四、高并发秒杀API之Web层设计与实现
Web层涉及到的技术:nnn前端交互:页面之间的交互和交互细节nRestful:前端设计接口之间的一种常用的规范nSpring MVC:框架整合,以及<em>如何</em>应用设计和实现Restful接口nBootstrap和jquery:前者负责页面布局和样式控制,后者负责交互的实现。 nn1 前端分析与设计n1.1 前端交互设计部分n前端页面流程:
UDP简单实现并发服务器和客户端简单通信
以下程序均未做错误<em>处理</em>,以后有时间一定补上rn客户端rn#include n#include n#include n#include n#include nnint main(int argc,char **argv)n{n int sockfd;n int n;n struct sockaddr_in servaddr;n char readbuf[1000];n char sendbuf[10
几种解决高并发处理方式
1.将数据保存到redis上,redis是一个美而小的nosql的数据库,<em>处理</em> 速度非常快,每秒10W+的<em>处理</em>速度2.使用高性能,高服务的关系型数据,优化sql3.使用F5/nginx进行负载均衡(dubbo)     (1)一般都是使用软负载nginx,F5的属于硬件的负载,来减少开发的部分成本     (2)当服务的调用量越来越大的时候,会对每天的响应时间,进行统计,动态的调整权重4.统计一些...
linux c++ 高并发tcp服务器架构
epoll 接受数据到队列,线程池<em>处理</em>队列里的数据n具体实现方式:(只使用使用std的的数据结构,未使用boost)
处理高并发原理
<em>高并发</em>(High Concurrency) 即在同一时间段,有大量<em>请求</em><em>处理</em><em>高并发</em>有三种手段:1、提高单机<em>服务器</em>配置2、增加<em>服务器</em>数量3、应用层利用缓存减少IO次数,提<em>高并发</em>访问<em>处理</em>速度(推荐redis做缓存)这里主要讲应用层<em>如何</em>利用缓存减少IO次数提高效率利用单例缓存原理:1、这里我们需要用到单例缓存(Map&amp;lt;String,Object&amp;gt;)做应用的缓存系统,将数据保存在内存中。2、不会...
NGINX的高并发处理
nginx的网络事件通过worker的抢占机制和异步阻塞来实现
高并发-------------高并发和大数据的处理
       随着网络的普遍,我们的生活慢慢被信息所包围。我们做web开发的,遇到<em>高并发</em>和大数据的情况很正常,那么我们需要怎么做才能解决这些问题?nn nn<em>高并发</em>的解决方案nn说到<em>高并发</em>,我们遇到的<em>高并发</em>是<em>如何</em>产生的呢?大家有想过么?并发并发,无外乎是同时访问我们的<em>服务器</em>,<em>服务器</em><em>处理</em>能力达到上限,整个程序处于高负荷甚至宕机状态,<em>高并发</em>的同时数据库的查询或者数据的存储也相应变多。所以<em>高并发</em>的<em>处理</em>需要...
大中型Web站点解决高并发访问的优化方案
一、网络架构的优化传统网络结构的用户的<em>请求</em>流程(DNS解析流程): n1、用户在浏览器输入要访问的网站的域名,如果操作系统检查到本地hosts文件中缓存着这个域名的映射关系,则直接调用,完成域名解析。 n2、如果hosts文件中没有,则浏览器向本地DNS<em>请求</em>解析,如果缓存着映射关系,则返回结果,完成解析; n3、如果本地DNS没有,则将<em>请求</em>发往RootDNS(根DNS<em>服务器</em>)判断域名网站授权的DNS
高并发下合并接口请求
在有一次对商品详情页进行压力测试时,因为商详页的数据来源非常多,经过的服务多,调用链很长,所以查询数据库的次数也就非常多,数据库连接池很快就被用光,导致很多<em>请求</em>被阻塞,也导致应用整体线程数非常高。虽然通过增加数据库连接池大小可以缓解问题,并且可以通过压力测试,但这治标不治本。商详页中有很多查询已经做了缓存,但还是有些如促销、(活动)价格、库存等是不能缓存(或是不能缓存太长时间)。rn       
高并发WEB服务器设计
目标:考虑设计一个<em>高并发</em>WEB<em>服务器</em>框架,有哪些惯用的手法?希望在本篇文章给出一个标准答案。关键词: 迭代模型,并发模型,I/O多路复用,线程池,协程WEB<em>服务器</em>步骤:1. accept2. read:又称为recv3. decode:反序列化4. compute5. encode:序列化6. write:又称为send网络事件无非如下:1. accept:新连接2. read:连接可读3. 连接...
简述如何提高单机下服务器高并发性能
简述<em>如何</em>提高单机下<em>服务器</em>的<em>高并发</em>性能
PHP解决高并发问题
这几天在网上看到一篇讲解—关于PHP解决<em>高并发</em>的博客,文章说的很详细,我个小白能够听得懂,并且觉得还挺有道理,就转载过来总结、学习一波~,关于下文中有问题的地方,还希望各位大佬能够多多指导一下。nn1、<em>高并发</em>下的数据安全nn我们知道在多线程写入同一个文件的时候,会出现“线程安全”的问题(多个线程同时运行同一段代码,如果每次运行结果和单线程运行的结果是一样的,结果和预期相同,就是线程安全的)。如果是...
数据库连接池-高并发处理
n n n 上一篇构建的数据库连接池,今天拿来在项目中测试时,发现在<em>处理</em><em>高并发</em>的问题上有很明显的缺点。n现在回过头来看我们上一篇的代码:npublic class ConnectionPool { n n /*线程安全数组*/n private volatile Vector&amp;lt;Connection&amp;gt; pool; n privat...
Linux + C + Epoll实现高并发服务器(线程池 + 数据库连接池)
Linux 下面用C语言实现的<em>高并发</em><em>服务器</em>程序,主要用到的是Epoll,线程池,数据库连接池。
C语言实现高并发http文件上传下载服务器【源码下载】VS2010工程
C 语言实现的http文件上传下载服务 系统平台:windows 开发工具:vs2010 开发语言:C 程序为单线程,使用I/O多路复用实现并发 抽取libevent的最最最基础框架,自己封装event 使用BSD tree.h的红黑树
Nginx(总结整理)
Nginx ("engine x") 是一个高性能HTTP和反向代理<em>服务器</em>,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理<em>服务器</em>。n其特点是占有内存少,并发能力强,能够支持高达50000个并发连接响应。这归功于它选择了epoll and kqueue作为开发模型(socket数量不限制)(Apache采用的select开发模型)。它<em>处理</em><em>请求</em>是异步非阻塞,在<em>高并发</em>下保持低资源低消耗高性能。非常稳定,
【python】Python Web服务器并发性能测试
Python Web<em>服务器</em>并发性能测试nnhttp://www.51testing.com/html/82/n-3715882.htmlnnnn多套方案来提高 python web 框架的并发<em>处理</em>能力nnPython 常见部署方法有 :nnfcgi :用 spawn-fcgi 或者框架自带的工具对各个 project 分别生成监听进程,然后和 http 服务互动n wsgi :利用 http 服...
怎么产生的高并发 高并发如何解决
经典例子:秒杀订单模拟场景:商城做一个秒杀活动,秒杀的商品数量为10,秒到即得方案:1.应用层做首次过滤因为考虑到<em>处理</em>的失败,我们要给缓存开的总数比10稍大是最好的,那我们就给队列开的总数是50。秒杀开始后,我们的队列只接收前面50个<em>请求</em>,当数量满50后,在<em>请求</em>就返回已秒杀完。如果一瞬间的并发大于50,我们就随机取50个放入队列。 缓存的<em>处理</em>是在内存上<em>处理</em>的,效率非常高,但是在这个层面<em>处理</em>过后要二...
高并发后端设计-限流篇
系统在设计之初就会有一个预估容量,长时间超过系统能承受的TPS/QPS阈值,系统可能会被压垮,最终导致整个服务不够用。为了避免这种情况,我们就需要对接口<em>请求</em>进行限流。限流的目的是通过对并发访问<em>请求</em>进行限速或者一个时间窗口内的的<em>请求</em>数量进行限速来保护系统,一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待。常见的限流模式有控制并发和控制速率,一个是限制并发的数量,一个是限制并发访问的速率。控制并发数量属于一种
高并发处理之接口限流
最近开发的抢购活动上线后发现了两个比较明显的问题,其一:活动一开始,接口访问量剧增;其二:黑名单中增加了一大批黑名单用户(或者说IP),这其中就包含了一些恶意用户或机器人刷接口。nn针对一些<em>高并发</em>的接口,限流是<em>处理</em><em>高并发</em>的几大利剑之一。一方面,限流可以防止接口被刷,造成不必要的服务层压力,另一方面,是为了防止接口被滥用。nn限流的方式也蛮多,本篇只讲几种我自己常用的,并且是后端的限流操作。nn漏桶...
Udp 并发问题分析与总结
一、tcp并发与udp并发的区别nn       无论是epoll还是select,在观察有无数据就绪时,都是针对多个文件描述符。如果只有一个文件描述符,那么进程只要观察那一个文件描述符即可。在网络编程中,一个Socket对应一个文件描述符。Tcp协议的server在监听端口前初始化一个socket,每有一个新的连接,就新建一个socket。因此当tcp<em>服务器</em>面对<em>高并发</em><em>请求</em>时,实际上有多个so
Redis 高并发处理
关于使用redis的好处,前面的博客都有提到,就不在一一赘述,但是平常在项目中一般使用redis来存储数据,在查询的时候直接查询redis,可以提高RT,不用与数据库交互,而且查询缓存效率很快,那么如果单单是放一次以供查询,或者使用list追加放入以供查询,基本上没有太大的问题。但是如果说要根据原有的数据进行计算,怎么样保证数据的一致性,这个就是一个比较棘手的问题,比如平常我们看到的最多的就是抢红...
Python并发服务器
    为了让<em>服务器</em>可以完成对多个<em>请求</em>的应答,可以构建并发<em>服务器</em>,以python为例,可以有以下几个方式:1.多进程<em>服务器</em>from socket import *nfrom multiprocessing import *nfrom time import sleepnn# <em>处理</em>客户端的<em>请求</em>并为其服务ndef dealWithClient(newSocket,destAddr):n whil...
SpringBoot--简单处理高并发demo
目录结构:(只跟book相关的)model:package com.cxb.model;import javax.persistence.Column;import javax.persistence.Entity;import javax.persistence.GeneratedValue;import javax.persistence.Id;import javax.persistence...
如何应对高并发
<em>高并发</em>要细化,那么则分为前端、中端、后端,我相信大家都会很疑惑为什么会有前中后不同的端,当然每一个人对<em>高并发</em>以及技术、架构等理解不一样,所以每一个人的定义也就不一样,毕竟这些都是理论上定义,只要是在实际业务场景中应用是正确的无论<em>如何</em>定义都是对的。rn     <em>高并发</em>的核心在于集群,通过集群提高<em>处理</em>能力,以下的都是基于集群的架构。rn rn前端rn前端主要就是对于页面的访问<em>处理</em>,目前一般的解决方案是
解决UDP服务器并发困难
大多数UDP<em>服务器</em>程序是迭代运行的,<em>服务器</em>等待一个客户<em>请求</em>,读入这个<em>请求</em>,<em>处理</em>这个<em>请求</em>,送回其应答,再等待下一个客户<em>请求</em>。n然而当客户<em>请求</em>的<em>处理</em>需要消耗过长的时间时,我们期望UDP<em>服务器</em>程序具有某种形式的并发性。n当使用TCP时,<em>服务器</em>的并发<em>处理</em>得以简化的根源在于每个客户连接都是唯一的(不同的已连接套接字),标识每个客户连接的是一个唯一的套接字对。n然而当使用UDP时,服务端通过同一个套接字
python 学习第二 十天(并发的tcp)
tcp并发nnn服务端nnnimport socketservernimport structnclass mysocket(socketserver.BaseRequestHandler):n def handle(self,buffersize=10):n print(self.request)#一个连接对象n print(self.client_addres...
mysql处理高并发
一般<em>高并发</em>场景会设计多这个字段`version` bigint(19) DEFAULT NULL COMMENT '版本号,<em>高并发</em>,乐观锁的解决方案',nn首先,多用户并发修改同一条记录时,肯定是后提交的用户将覆盖掉前者提交的结果了。nn这个直接可以使用加锁机制去解决,乐观锁或者悲观锁。乐观锁,就是在数据库设计一个版本号的字段,每次修改都使其+1,(每次都是 version+1 where ver...
高并发下重复提交问题的处理
<em>高并发</em>下重复提交问题的解决方案
高访问量高并发问题的一部分解决方案
缓存:一些不常变动的数据可使用缓存技术,如业务需求也可对缓存进行移除变更操作。采用空间换时间,提高用户问效率,同时也可减少数据库访问次数。一般缓存设置在1-5分钟即可,不要小瞧这几分钟,一般高峰期就是那么几分钟啦~~sql:可以对数据库的查询语句进行优化,尽量不使用hibernate这些orm框架自带的做法,这样很耗时,复杂的查询尽量使用原生sql来写,一般还要对你的sql进行执行计划分析索引:在...
nginx服务器高并发优化思路
思维导图:
ab测试模拟网站高并发及锁表解决方法
1、进入cmd命令、然后进入你apache的bin目录rn输入命令: ab.exe -c 1000 -n 5000 要执行并发量文件的域名  注意:这里的域名不单单只是你网站的域名,后面自带你要执行的文件;rnrnrn创建一个.php文件,写入);nn mysqli_query($db,
Django多并发处理
Django多并发<em>处理</em>详细不愁,安装uwsgi+nginx!很实用哦
golang-gin-mgo高并发服务器搭建
gin-mgo<em>服务器</em>搭建nn该<em>服务器</em>实现简单接收<em>请求</em>并将<em>请求</em>参数封装存储在mongodb数据库中,本文将讲述gin-mgo的使用方法。nn项目完整代码地址: https://github.com/wayne-yhp/golang-gin-mgonnnngin web框架使用介绍nn首先获取gin框架依赖nnn go get gopkg.in/gin-gonic/gin.v1nnnnnfunc m...
线程/进程
 nn一.线程nn定义:python的thread模块是比较底层的模块,python的threading模块是对thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用n threading模块:线程是CPU内核执行的最小单位,通过threading模块可以创建线程。一般不用。ndemo01 单线程执行nnimport threadingnndef music():nn&quot;&quot;&quot;听音乐&quot;&quot;&quot;nnprint(&quot;...
简单的并发服务器(C/S端)
<em>服务器</em>端采用简单的socket编程制作,多个客户端同时连接采用fork分离进程,当客户端退出时,采用sigcation函数来销毁子进程,防止僵尸进程的产生。 n<em>服务器</em>端代码如下:nn#include &amp;lt;iostream&amp;gt;n#include &amp;lt;sys/socket.h&amp;gt;n#include &amp;lt;arpa/inet.h&amp;gt;n#include &amp;lt;unistd.h&amp;gt...
从0开始,部署.NetCore并构建非阻塞高并发服务器(2)
工具篇看我这篇博客想搭建<em>服务器</em>的朋友多半是想在Linux上使用,正所谓工欲善其事必先利其器,一个好用的SSH对我们的工作效率影响也很大,简单的说下我在Win下常用的SSH软件和使用教程,老手自动忽略即可推荐工具1--WinSCP中文官网:点击打开链https://winscp.net/eng/docs/lang:chsWinSCP可以说是我最常用的远程连接Linux主机的软件了,应该是只有win版...
利用libevent 和线程池实现高并发服务器的设计
主进程添加监听套接字的事件并进行事件循环,将连接描述符放入定义的数据结构中,并在主进程中进行写管道,触发子线程的读管道事件,然后从连接结构中获取连接描述符进行和客户端进行通信。其中主进程和子线程都有不同的基事件base.#include n#include n#include n#include #include <sy
Java高并发处理总结
自己参考大牛博客及视频写了一些关于并发的感悟,<em>高并发</em>的<em>处理</em>思路,无外乎以下几种nn1 代码层面: 锁优化措施(见本文内容)、尽量简化事务和减少事务nn2 应用层面:缓存 队列 限流 熔断 nn3数据库层面: 分库分表 读写分离nnJDK常见并发包<em>处理</em>工具中,ReentrantLock、countdownlanth、currenthasp、AQS源码一定要多读多看,理解里面的设计精髓。带着问题去思考...
twisted实现轻量高并发http server
本人使用twisted的一些经验总结及要点ntwisted使用epoll异步模型,有助于提高性能,这个不啰嗦,大家都应该懂;可以做如下判断nif "Windows" not in platform.system():n from twisted.internet import epollreactorn epollreactor.install()ntwisted这种异步框架逻辑<em>处理</em>方面
httpclient 多线程高并发Get请求
最近公司需要对地址进行清洗,挑选了百度的LBS平台的Geocoding API v2接口,量级在千万级别。为了达到较高的效率,优化了下httpclient(版本:4.2.3)的get<em>请求</em>,具体的就是使用http的连接池,这样不需要每次get都需要3次握手,大大提高了并发能力,并且失败率降低了100倍,具体代码如下:nnnnnpublic class HttpRequest {
dubbo的rpc调用有什么意义:应对高并发
核心意义之一是:<em>处理</em><em>高并发</em>nginx 的负载均衡,转发到不同的<em>服务器</em>形成第一道分洪消峰<em>处理</em>。dubbo的负载均衡,调用频繁的接口实行rpc调用其实现类,将接口实现分摊到不同的<em>服务器</em>,形成第二道分洪消峰<em>处理</em>。这就是我理解的通俗易懂的dubbo分布式的意义之一。...
线程池,处理高并发问题,处理大数据量的方法
线程池个人认为,线程池的作用就是限制系统中执行线程的数量,避免<em>服务器</em>超负荷;减少创建和销毁线程的次数,从而减少了一些开销。设计一个线程池单例,在内部创建指定数目的线程,并用一个线程空闲队列表示可分配线程。注:还可以使用两个静态成员变量的方法限定最大线程数量。<em>处理</em><em>高并发</em>问题1、CDN层:动静分离2、云+端3、服务层:        1)分布式        2)集群        3)异步解耦   ...
文章标题 nginx 实现express 高并发接口
之前用ssh写过一个后端服务接口,通过一个api向外部提供天气预报数据,但是并发量一旦大了,反应时长就会变的很长,也容易爆内存不足的问题。后来了解到node.js <em>处理</em><em>高并发</em>的优势,就拿java+tomnat 和node.js 做了实验对比。 n整体狂阶结构为,前端nginx 做反向代理,转向两个http server,httpserver 从缓存中去读取数据,并立马返回,服务端脚本定时去更新缓存
socket做大并发服务的服务器设置
今天用apache 自带的ab工具测试,当并发量达到5000多的时候报错如下:[root@aa~]# This is ApacheBench, Version 2.3 &amp;lt;$Revision: 655654 $&amp;gt;Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd, http://www.zeustech.net/Licensed to The A...
ajax异步请求高并发处理
var ajaxConfig={targetLength:0, currentIndex:0, queueLength: 0};rn    rn    function queryRecEhrNum(){rn        ajaxConfig.targetLength = $(".retSpan_rec").length;rn        ajaxConfig.currentIndex = 0
模拟高并发请求
在程序开发中,需要进行测试时,对于代码在<em>高并发</em><em>请求</em>时是否正确运行,需要进行一些测试。rn可以利用apache本身提供的模拟<em>高并发</em>的工具,ab.exernrnrn> ab.exe  -n  <em>请求</em>的次数  -c  多少人<em>请求</em>   被<em>请求</em>地址
如何设计一个高并发的系统
① 数据库的优化,包括合理的事务隔离级别、SQL语句优化、索引的优化 n② 使用缓存,尽量减少数据库 IO n③ 分布式数据库、分布式缓存 n③ <em>服务器</em>的负载均衡...
使用aiohttp实现高并发网络请求
import asynciornimport aiohttprnfrom bs4 import BeautifulSouprnrnrnclass AsnycGrab(object):rnrn def __init__(self, url_list, max_threads):rn self.urls = url_listrn self.max_threads = max_threa...
python上手高并发处理框架-Tornado
 nnTornado(python的web框架)nn百科简介:Tornado是一种 Web <em>服务器</em>软件的开源版本。Tornado 和现在的主流 Web <em>服务器</em>框架(包括大多数 Python 的框架)有着明显的区别:它是异步非阻塞式<em>服务器</em>,而且速度相当快。nn得利于其非阻塞的方式和对epoll的运用,Tornado 每秒可以<em>处理</em>数以千计的连接,因此 Tornado 是实时 Web 服务的一个 理想框...
利用redis缓存解决高并发下后端重复请求措施
最近在进行压力测试的时候发现在<em>高并发</em>下,有些接口很可能因为重复<em>请求</em>导致对数据库操作出来的数据不是你想要的那个样子。比如,用户签到,你只想让用户一天签到一次,为了防止签到多次,你对于每次强求,都去查询数据库今天是不是已经签到了,如果签了,就不让继续签到,如果没签到,插入签到数据,更新积分数据什么的。但是数据库操作是有时间的,在<em>高并发</em>下这种方式明显是不能限制重复<em>请求</em>提交的(亲测确实是这样的)
c++使用完成端口实现服务器的高性能并发
<em>如何</em>使用c++,借助完成端口完成大并发<em>服务器</em>的搭建,是今天要讨论的问题,套路如下:nnnn套路总结一下: n创建完成端口 n依据CPU核数创建一定数量的线程 n线程中不断调用GetQueuedCompletionStatus检查完成端口状态,分别给予<em>处理</em> n创建一个socket,绑定IP和端口 n将这个socket绑定到第一步创建的完成端口上nnnnnnnnnnnn获取当前<em>服务器</em>的CPU核数,根据...
linuxc高并发服务器
在linux下采用epoll的方式用C实现高斌发<em>服务器</em>,直接编译可以运行
一段简单代码理解异步请求消息队列在高并发环境中的作用
普通同步方法被调用模拟package top.yuyufeng.mq;nimport java.util.Random;nimport java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;n/**n * Created by yuyufeng on 2017/8/29.n */npublic class MyServer {n private static At
模拟高并发请求服务端(python gevent)
文章目录模拟<em>高并发</em><em>请求</em>服务端(python gevent)项目背景:对web后端进行<em>高并发</em>的<em>请求</em>,简单测试服务框架的性能解决思路:利用python的多线程,但python的多线程有点“鸡肋”, 个人选择使用简洁轻便gevent。解决方案:利用gevent异步 + requests 进行<em>高并发</em><em>请求</em>rn模拟<em>高并发</em><em>请求</em>服务端(python gevent)rn项目背景:对web后端进行<em>高并发</em>的<em>请求</em>,简单测试...
多线程与高并发基础一(超发--悲观锁,乐观锁)
关键词:rn线程,同步,单例,<em>高并发</em>,高访问,死锁rnrnrn一、大规模并发带来的挑战rnrnrn在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的<em>高并发</em>秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下,优化的思路和方法哈。rnrn1. <em>请求</em>接口的合理设计rnrn一个秒杀或者抢购页面,通常分为2个部分,一个是静态的H
针对高并发系统的解决思路与方案
总体上:nnnn开涛大神在博客中说过:在开发<em>高并发</em>系统时有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。nn1.扩容nnnn根据业务系统的类型,考虑不同的针对在数据库方面的扩容:nnnn2.缓存(特别重要)nn缓存设置的地方nnnn手段nn主要是Redis、CDN、浏览器等,其次可能一些问题nn2.3可能存在的问题nnnn2.3.1一致性nn缓存一致性的话,主要可能考虑到以下几种可能导致一致性问题:nn...
Android进阶系列-手写高并发网络访问框架
一个项目,访问网络那是必须的。现在开源的网络框架很多。比如最开始的HeepClient,Volley,xUtils,最近很火的okhttp,还有例如retrofit,okGo这些都是很不错 的框架。但是毕竟是别人写的。出了什么问题都不好查找。这里自己封装了一个网络框架,记录一下封装思路。n采用线程池做网络<em>请求</em>的缓冲,可以做到<em>高并发</em>。同时将网络<em>请求</em>和网络<em>处理</em>分开,这样逻辑更清楚。这里的模式参考了V
阿里云高并发解决方案
今天这篇帖子我会讲解一下金蝶财务软件K3_CLOUD<em>高并发</em>部署在阿里云上得解决方案,本篇博客同样适用于其他软件<em>高并发</em>上云部署n以我去年12月份的一个客户项目为例。n做过项目的朋友都知道,小客户比较关注的是成本,大客户关注的是价值和服务。<em>高并发</em>客户一般都会有专业的IT运维人员,会非常关心软件运行的稳定性和安全性,用单单一台云<em>服务器</em>做部署是很难满足客户的需求的而且会带来很大的安全隐患。n这里我们会用到...
WinCE下简单流驱动源代码下载
基于VS2005的WinCE流驱动源代码,供入门者参考。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/sunrain_hjb/1985540?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/sunrain_hjb/1985540?utm_source=bbsseo[/url]
xerces 3.1.0 for windows下载
支持dom和sax解析,功能强大,是业界大量使用的开发包 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/yanjz_2002/2110304?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/yanjz_2002/2110304?utm_source=bbsseo[/url]
COBIT 4.1 IT治理 IT Governance下载
COBIT 4.1,IT治理必看。。。。。。。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/WTSonline/2512746?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/WTSonline/2512746?utm_source=bbsseo[/url]
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