分布式高并发系统设计与分析

  • 如何搭建SpringBoot微服务
  • ThreadPoolExecutor线程池的使用
  • ReentrantLock和Synchronized的使用场景
  • 数据库锁机制(悲观锁、乐观锁)
  • 分布式锁(RedissLock、Zookeeper)
  • 进程内消息队列(LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue、ConcurrentLinkedQueue)
  • 分布式消息队列(Redis、Kafka)
  • AOP实现切面锁
  • Disruptor高效队列
  • 商品详情页静态化

case0: 抢红包case

乐观锁 悲观锁

case1: 秒杀活动

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时间： 2024-11-09 03:36:43

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高并发系统设计

高并发系统设计 半同步半异步I/O的设计模式(half sync/half async)

分布式=高并发=多线程

当提起这三个词的时候,是不是很多人都认为分布式=高并发=多线程? 当面试官问到高并发系统可以采用哪些手段来解决,或者被问到分布式系统如何解决一致性的问题,是不是一脸懵逼? 确实,在一开始接触的时候,不少人都会将三者混淆,误以为所谓的分布式高并发的系统就是能同时供海量用户访问,而采用多线程手段不就是可以提供系统的并发能力吗?实际上,他们三个总是相伴而生,但侧重点又有不同. 什么是分布式? 分布式更多的一个概念,是为了解决单个物理服务器容量和性能瓶颈问题而采用的优化手段.该领域需要解决的问题极多,在

高并发系统设计与时间和空间的平衡

高可用上文我们已经讲过了,可当前互联网时代,怎么少的了高并发呢?高并发和高可用一样, 已经变成各个系统的标配了,如果你的系统QPS没有个大几千上万,都不好意思跟人打招呼,虽然可能每天的调用量不超过100. 高并发这个词,我个人感觉是从电商领域开始往外流传的,特别是电商领域双11那种藐视全球的流量,再把技术架构出来分享一把,现在搞得全互联网都在说高并发,而且你注意回忆一下所有你看到的高并发系统,往往都逃不开一个核心概念,那就是缓存+哈希,一切都是以这个概念和基础的,仿佛这就是高并发的核心技术了.

高并发系统设计 概述

通用方法 Scale Out 横向扩展,分而治之,采用分布式布署的方式分流,让每个服务器都承担一部分并发和流量 缓存 使用缓存来提高系统性能,好比"拓宽河道".任何能够降低响应时间的中间件.缓存思想遍布很多设计领域 异步 在某些场景下,未处理完成先返回,再通知. ** 高并发系统的演进应该循序渐进,以解决系统中存在的问题为目的和驱动力 ** 设计目标 高并发是运用设计手段让系统能够处理更多并发请求,这是一切架构设计的背景和前提. 高性能 性能优化原则 问题导向 二八原则 数据支撑 持续

大型电商分布式网站架构设计与实践，Java分布式架构，Java事务分布式高并发-视频教程

15套java架构师.集群.高可用.高可扩 展.高性能.高并发.性能优化.Spring boot.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat.Netty.Jvm大型分布 式项目实战视频教程 视频课程包含: 高级Java架构师包含:Spring boot.Spring  cloud.Dubbo.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat. Spring.MongoDB.ZeroMQ.Git.Nosql.Jvm.Mecached.Netty.Nio.Mina.性能调优.高并发.

高并发策略实例分析

高并发,大数据量,你的系统考虑哪些问题?  (2012-05-21 10:16:44) 转载▼ 标签:  it   1,订票系统案例,某航班只有一张机票,假定有1w个人打开你的网站来订票,问你如何解决并发问题(可扩展到任何高并发网站要考虑的并发读写问题) 问题,1w个人来访问,票没出去前要保证大家都能看到有票,不可能一个人在看到票的时候别人就不能看了.到底谁能抢到,那得看这个人的"运气"(网络快慢等) 其次考虑的问题,并发,1w个人同时点击购买,到底谁能成交?总共只有一张票. 首先我们

十月阿里社招Java面试题：数据库+分布式+高并发+JVM+Spring

今天笔者为大家分享"阿里资深Java面试题",分别是数据库.分库分表.分布式缓存.分布式服务框架.分布式消息队列.分布式搜索引擎.高并发高可用架构设计.JVM.Spring.算法.数据结构等阿里资深java面试题,下面就随小编一起看看. 一. 数据库 使用mysq1索引都有哪些原则?索引什么数据结构?B+tree和Btree什么区别? mysq有哪些存储引擎啊?都有啥区别??要详细!! 设计高并发系统数据库层面该怎么设计???数据库锁有哪些类型?如何实现呀? 数据库事务有哪些? 二.

分布式高并发系统如何保证对外接口的幂等性？

详细请参考知乎上面的回答:http://www.zhihu.com/question/27744795 我觉得回答的比较好的,原文如下: 重复消息是SOA服务实现中非常常见的问题,你永远不要指望调用方每次请求消息不一样,对于读操作,重复消息可能无害,可对于写操作很可能就是灾难.可以通过幂等(Idempotent)模式处理重复的消息,基本处理思路是:1.调用者给消息一个唯一请求ID标识.ID标识一个工作单元,这个工作单元只应执行一次,工作单元ID可以是Schema的一部分,也可以是一个定制的SOA

怎么理解分布式、高并发、多线程？（含面试题和答案解析）

看到分布式.高并发.多线程这三个词的时候,很多人是不是都认为分布式=高并发=多线程?当面试官问到高并发系统可以采用哪些手段来解决,或者被问到分布式系统如何解决一致性的问题,是不是一脸懵逼?确实,在一开始接触的时候,不少人都会分布式.高并发.多线程将三者混淆,误以为所谓的分布式高并发的系统就是能同时供海量用户访问,而采用多线程手段不就是可以提供系统的并发能力吗?实际上,他们三个总是相伴而生,但侧重点又有不同. 接下来我就看看分布式.高并发.多线程这三者之间到底有什么区别? 什么是分布式? 分布式更