java高併發下實用場景解決思路

阿新 • • 發佈：2018-12-20

2018年11月12日 10:07:16 阿智CMZ 閱讀數：5 標籤：高併發個人分類：高併發

java高併發下實用場景解決思路

2018年11月12日 10:07:16 阿智CMZ 閱讀數：5 標籤：高併發

提升高併發量伺服器效能解決思路

　　一個小型的網站，可以使用最簡單的html靜態頁面就實現了，配合一些圖片達到美化效果，所有的頁面均存放在一個目錄下，這樣的網站對系統架構、效能的要求都很簡單。隨著網際網路業務的不斷豐富，網站相關的技術經過這些年的發展，已經細分到很細的方方面面，尤其對於大型網站來說，所採用的技術更是涉及面非常廣，從硬體到軟體

Java 高併發，什麼方式解決？高併發和大流量解決方案

本文轉載而來：https://gitbook.cn/books/5b625e94daf78a4dc2deacce/index.html 對於我們所研發的網站，若網站的訪問量非常大，那麼我們必須考慮相關的併發訪問問題，而併發問題是絕大部分的程式設計師頭疼的問題。本 Chat 帶你領略一下相關概念和

synchronized(java高併發下的唯一性驗證)

一般會遇到唯一性的問題，比如新增使用者要求使用者名稱稱或登陸名唯一，我們通常的做法是：先根據條件去資料中查詢是否存在，如果存在則提示已經存在了，不允許新增，否則插入。但是這種做法在兩種情況下很容易出現問題： 1. 當新增使用者這個過程耗時比較長時，如果兩個人同時添加了一

高併發解決方案——提升高併發量伺服器效能解決思路

Java 高併發下的實踐

一、使用的技術 HashMap ConcurrentHashMap Lock ReadWriteLock synchronized 二、一百萬併發下的組合 ConcurrentLockMap /* * To change this license header, cho

關於tomcat8在windows2008下高併發下問題的解決方案

因為客戶伺服器特殊的環境問題，只能使用windows2008r2伺服器，然而配置過後，網站的高訪問量很快就出現了各種問題，以下是解決的問題彙總。伺服器環境：windows2008R2+jdk8.0+tomcat8.0.21+sqlserver2008r2(以上軟體環境均是

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package com.jb.y2t034.thefifth.web.servlet; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; impo

java web系統在高併發下如何實現訂單號生成唯一？

java web系統在高併發下如何實現訂單號生成唯一？系統訂單號規則：XXXX（固定字元）+年（後兩位）月日+流水號。流水號每天重新從1開始。系統訂單號產生唯一的方案有哪幾種？由於訂單號規則已經確定，無法使用時間戳及隨機數，有哪些方案可以使用？注：資料庫mysql，訂單號不是訂單表的主鍵

Java高併發，如何解決，什麼方式解決

對於我們開發的網站，如果網站的訪問量非常大的話，那麼我們就需要考慮相關的併發訪問問題了。而併發問題是絕大部分的程式設計師頭疼的問題，但話又說回來了，既然逃避不掉，那我們就坦然面對吧~今天就讓我們一起來研究一下常見的併發和同步吧。為了更好的理解併發和同步，我們需要先明白兩個重要

Java高併發解決方案之非同步處理

(() -> { // 請求1 CompletableFuture<List<Integer>> completionStage1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { //

Java高併發解決方案

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高併發下的Java資料結構(List,Set,Map,Queue)

由於並行程式與序列程式的不同特點，適用於序列程式的一些資料結構可能無法直接在併發環境下正常工作，這是因為這些資料結構不是執行緒安全的。本節將著重介紹一些可以用於多執行緒環境的資料結構，如併發List、併發Set、併發Map等。 1.併發List Vector 或者 CopyOnWriteArrayList 是

深入理解高併發下分散式事務的解決方案

1、什麼是分散式事務分散式事務就是指事務的參與者、支援事務的伺服器、資源伺服器以及事務管理器分別位於不同的分散式系統的不同節點之上。以上是百度百科的解釋，簡單的說，就是一次大的操作由不同的小操作組成，這些小的操作分佈在不同的伺服器上，且屬於不同的應用，分散式事務需要保證這

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參考文章 FutureTask的cancel方法真的能停止掉一個正在執行的非同步任務嗎 FutureTask的用法及兩種常用的使用場景 https://blog.csdn.net/linchunquan/article/details/22382487 i

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背景：在某些電商促消活動中需要搞活動，對某些頁面的訪問量（QPS）往往會非常高。如果直接讀資料庫，肯定DB會承受不住。那比較常見的方案就是讓大部分相同資訊的請求都儘可能壓在cache上來緩解DB的壓力，從而儘可能去滿足高併發訪問的需求在一次具體的促銷過程中，當運營同學

秒殺搶購思路以及高併發下資料安全

我們通常衡量一個Web系統的吞吐率的指標是QPS（Query Per Second，每秒處理請求數），解決每秒數萬次的高併發場景，這個指標非常關鍵。舉個例子，我們假設處理一個業務請求平均響應時間為100ms，同時，系統內有20臺Web伺服器，配置MaxClients

python 如何解決高併發下的庫存問題

一個簡單的使用場景：一件商品的庫存只有5件，同時A使用者買了5個，B使用者買了5個，都提交資料，照成庫存不足的問題。邏輯：根據一般電商商品的模型類，生成訂單一般包括訂單類（Order）和訂單詳情類（DetailOrder)，這兩張表根據外來鍵o

[Redis] - 高併發下Redis快取穿透解決

高併發情況下,可能都要訪問資料庫,因為同時訪問的方法,這時需要加入同步鎖,當其中一個快取獲取後,其它的就要通過快取獲取資料. 方法一: 在方法上加上同步鎖 synchronized //加同步鎖,解決高併發下快取穿透 @Test public synchronized void

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