点赞其实是一个很有意思的功能.基本的设计思路有大致两种, 一种自然是用mysql等 数据库直接落地存储, 另外一种就是利用点赞的业务特征来扔到redis(或memcache)中, 然后离线刷回mysql等. 直接写入Mysql 直接写入Mysql是最简单的做法. 做两个表即可, 1.post_like 记录文章被赞的次数,已有多少人赞过这种数据就可以直接从表中查到; 2.user_like_post 记录用户赞过了哪些文章, 当打开文章列表时,显示的有没有赞过的数据就在这里面; 缺点 1.数据库

电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,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

转载:https://blog.csdn.net/icangfeng/article/details/81201575 电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这

MySql计数器,如网站点击数,如何实现高性能高并发的计数器功能 Clicks: Date: -- :: Power By 李轩Lane TagMysql计数器高性能 现在有很多的项目,对计数器的实现甚是随意,比如在实现网站文章点击数的时候,是这么设计数据表的,如:”article_id, menu_id, article_name, article_content, article_author, article_view......在article_view中记录该文章的浏览量.诈一看似乎没

递增指令:incr(默认从0开始) 递减指令:decr(默认从0开始,递减会出现负数,这点跟memcache不一样,mc到0) 如下: 附上shardedJedisPool和JedisCluster的两种实现方式: shardedJedisPool: @Override public Long decr(String key) { ShardedJedis jedis = null; Long result = 0l; try { jedis = shardedJedisPool.getReso

1.可能的问题 要将redis运用到工程项目中,只使用一台redis是万万不能的,原因如下: (1)从结构上,单个redis服务器会发生单点故障,并且一台服务器需要处理所有的请求负载,压力较大. (2)从容量上,单个redis服务器内存容量有限,就算一台redis服务器内存容量为256g,也不能将所有内容都用作redis存储内存,一般情况下,单台redis最大使用内存不应该超过20g 2.基本概念 2.1. 高可用 “高可用”(High Availability)用来描述一个系统经过专门的设计,

在过去持续分享的几十期阿里Java面试题中,几乎每次都会问到Dubbo相关问题,比如:“如何从0到1设计一个Dubbo的RPC框架”,这个问题主要考察以下几个方面: 你对RPC框架的底层原理掌握程度.考验你的整体RPC框架系统设计能力. 具体,mike来为大家详解. RPC和RPC框架 1.RPC(Remote Procedure Call) 即远程过程调用, 主要解决远程通信间的问题,不需要了解底层网络的通信机制. 2.RPC框架 RPC框架负责屏蔽底层的传输方式(TCP或者UDP).序列化方

高并发高可.O2O.微服务架构用学习网站 https://www.itkc8.com 非常感谢http://www.cnblogs.com/skyblog/p/5044486.html 关于架构,笔者认为并不是越复杂越好,而是相反,简单就是硬道理也提现在这里.这也是微服务能够流行的原因,看看市场上曾经出现的服务架构:EJB.SCA.Dubbo等等,都比微服务先进,都比微服务功能完善,但它们都没有微服务这么深入民心,就是因为他们过于复杂.简单就是高科技,苹果手机据说专门有个团队研究如何能让用户更加

实现原理1.功能描述:一个用户对同一文章只能点赞一次,第二次就是取消赞2.建立一个点赞表great,字段有文章ID(aid),点赞用户ID(uid)3.当有用户进行点赞行为时,使用aid和uid搜索点赞表. 若有该记录,则表示用户已经点过赞,本次点击是取消点赞行为,故删除great表中的该条记录,同时将该文章的点赞数减1.若无该记录,则表示用户是要点赞,故在great表中添加该记录,同时该文章的点赞数加1.核心代码分析核心控制器BaseController: @Controllerpublic

前面在学习JVM的知识的时候,一般都需要利用相关参数进行分析,而分析一般都需要用到一些分析的工具,因为一般使用IDEA,而VisualVM对于IDEA也不错,所以就选择VisualVM来分析JVM性能,这篇文章就介绍一下如何利用VisualVM进行性能分析,以及在分析之前需要知道一些GC优化的原则,GC优化的目的,以及遇到问题时怎么去解决问题的方法. 1 为什么需要 开发大型 Java 应用程序的过程中难免遇到内存泄露.性能瓶颈等问题,比如文件.网络.数据库的连接未释放,未优化的算法等.随着应用

码云代码仓库:https://gitee.com/tanjiajun/MysqlPool 代码仓库:https://github.com/asbectJ/swoole4.git 前言 在写这篇文章之前,看了好几篇实现连接池的文章,都是写的很不好的.摆明忽略了连接池的很多特性,很多都不具有抗高并发和连接复用.所以自己觉得有必须把最近几天,实现一个比较完整的php数据库连接池的点滴记录下来,望能帮助各位,感激者望多点赞和打赏. 一.数据库连接池基本概念 所谓的数据库连接池,一般指的就是程序和数据库保

背景 在互联网的高并发场景下,请求会非常多,但是数据库连接池比较少,或者说需要减少CPU压力,减少处理逻辑的,需要把单个查询,用某些手段,改为批量查询多个后返回. 如:支付宝中,查询"个人信息",用户只会触发一次请求,查询自己的信息,但是多个人同时这样做就会产生多次数据库连接.为了减少连接,需要在JAVA服务端进行合并请求,把多个"个人信息"查询接口,合并为批量查询多个"个人信息"接口,然后以个人信息在数据库的id作为Key返回给上游系统或者页面

高并发,听起来高大上的一个词汇,在身处于互联网潮的社会大趋势下,高并发赋予了更多的传奇色彩.首先,我们可以看到很多招聘中,会提到有高并发项目者优先.高并发,意味着,你的前雇主,有很大的业务层面的需求,而且也能怎么你在整个项目中的一个处理逻辑的能力体现.那么,你真的知道什么是高并发吗?这不是一个很简单的话题.高并发,往往会牵扯到很多的问题,如何才能快速响应,如何处理各个线程之间的交互,如何完成逻辑之间的高负载运转,甚至,一个系统,如果没有做好前期高并发的合理配置,整个产品会遇到瓶颈,以及不可预期的

月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: 1.         GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 2.         Random生成高唯一性随机码 今天分享的主题是:如何在高并发分布式系统中生成全局唯一Id. 但这篇博文实际上是“半分享半讨论”的博文: 1)         半分享是我将说下我所了解到的关于今天主题所涉及的几种方案.

一.引言 通常我们认为静态网页html的网站速度是最快的,但是自从有了动态网页之后,很多交互数据都从数据库查询而来,数据也是经常变化的,除了一些新闻资讯类的网站,使用html静态化来提高访问速度是不太现实的方案.我们不得不在代码与数据库之间寻求一种更合适的解决方案. 减少数据库访问次数,文件和数据库分离,大数据分布式存储,服务器的集群负载均衡,页面缓存的使用,nosql内存数据库代替关系型数据库,这些方案措施都是提高系统高并发性能的关键,下面一一分解. 二.分解 (1)       分布式服务器

[实战Java高并发程序设计 1]Java中的指针:Unsafe类 [实战Java高并发程序设计 2]无锁的对象引用:AtomicReference [实战Java高并发程序设计 3]带有时间戳的对象引用:AtomicStampedReference [实战Java高并发程序设计 4]数组也能无锁:AtomicIntegerArray [实战Java高并发程序设计 5]让普通变量也享受原子操作 [实战Java高并发程序设计6]挑战无锁算法:无锁的Vector实现 在对线程池的介绍中,提到了一个非

[实战Java高并发程序设计 1]Java中的指针:Unsafe类 [实战Java高并发程序设计 2]无锁的对象引用:AtomicReference [实战Java高并发程序设计 3]带有时间戳的对象引用:AtomicStampedReference [实战Java高并发程序设计 4]数组也能无锁:AtomicIntegerArray 有时候,由于初期考虑不周,或者后期的需求变化,一些普通变量可能也会有线程安全的需求.如果改动不大,我们可以简单地修改程序中每一个使用或者读取这个变量的地方.但显然

作为一个师父离职早的野生程序员,业务方面还可以达到忽悠别人的水平,但上升到性能层面那就是硬伤. 真实天上掉馅饼,公司分配了一个测试性能的任务,真是感觉我的天空星星都亮了. 高并发主要限制因素:CPU.网络流量.内存.系统配置 CPU 用top看cpu利用率,按1查看每个cpu线程的工作情况:这里面会显示出cpu的空闲.利用率.软中断等状态 如果某个cpu线程使用率经常达到100%,那cpu就成了瓶颈,通常为了实现高并发,负载比较大的服务程序会自己绑定cpu,使自己的任务分配到多个cpu线程中去,

用Netty开发中间件:高并发性能优化 最近在写一个后台中间件的原型,主要是做消息的分发和透传.因为要用Java实现,所以网络通信框架的第一选择当然就是Netty了,使用的是Netty 4版本.Netty果然效率很高,不用做太多努力就能达到一个比较高的tps.但使用过程中也碰到了一些问题,个人觉得都是比较经典而在网上又不太容易查找到相关资料的问题,所以在此总结一下. 1.Context Switch过高 压测时用nmon监控内核,发现Context Switch高达30w+.这明显不正常,但JV

转载博客地址:http://blog.csdn.net/zxl333/article/details/8685157 一个小型的网站,比如个人网站,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

前几节终于实现了这个高并发秒杀业务,现在问题是如何优化这个业务使其能扛住一定程度的并发量. 一. 优化分析 对于整个业务来说,首先是分析哪些地方会出现高并发,以及哪些地方会影响到了业务的性能.可能会出现高并发的地方:详情页,获取系统时间,地址暴露接口,执行秒杀操作. 这个业务为什么要单独获取时间呢?用户会在详情页大量刷新,为了优化这里,将detal.jsp详情页和一些静态资源(css,js等)部署在CDN的节点上(至于这个CDN是什么,下面会说),也就是说用户访问详情页是不需要访问我们的系统的,