大数据解决方案 使用缓存: 使用方式:1,使用程序直接保存到内存中.主要使用Map,尤其ConcurrentHashMap. 使用缓存框架.常用的框架:Ehcache,Memcache,Redis等. 最关键的问题是:什么时候创建缓存,以及其失效机制. 对于空数据的缓冲:最好用一个特定的类型值来保存,以区别空数据和未缓存的两种状态. 分布式数据库 将不同的表存放到不同的数据库中,然后再放到不同的服务器中.有些复杂问题,如:事务处理,多表查询. NoSql和Hadoop NoSql,not onl

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

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[导读]徐汉彬曾在阿里巴巴和腾讯从事4年多的技术研发工作,负责过日请求量过亿的Web系统升级与重构,目前在小满科技创业,从事SaaS服务技术建设. 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5

[导读]徐汉彬曾在阿里巴巴和腾讯从事4年多的技术研发工作,负责过日请求量过亿的Web系统升级与重构,目前在小满科技创业,从事SaaS服务技术建设. 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5

[导读]徐汉彬曾在阿里巴巴和腾讯从事4年多的技术研发工作,负责过日请求量过亿的Web系统升级与重构,目前在小满科技创业,从事SaaS服务技术建设. 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

从电商秒杀与抢购谈Web系统大规模并发 http://www.iamlintao.com/4242.html 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.我们现在一起来讨论下,优化的思路和方法哈. 1. 请求接口的合理设计 一个秒杀或者抢购页面,通常分为2个部分,一个是静态的HTML等内容,另一个就是参与秒杀的Web后台请求接口. 通常静态HTML等

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.我们现在一起来讨论下,优化的思路和方法哈. 1. 请求接口的合理设计 一个秒杀或者抢购页面,通常分为2个部分,一个是静态的HTML等内容,另一个就是参与秒杀的Web后台请求接口. 通常静态HTML等内容,是通过CDN的部署,一般压力不大,核心瓶颈实际上在后台请求接口上.这个后端接口,必须能够支持高并发请求,

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

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

徐汉彬:Web系统大规模并发——电商秒杀与抢购 发表于2014-12-02 09:30| 73110次阅读| 来源CSDN| 114 条评论| 作者徐汉彬 问底徐汉彬大数据 摘要:电商的秒杀和抢购,从技术的角度来说,会对Web系统产生巨大的考验.本期<问底>,徐汉彬将带大家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. [导读]徐汉彬曾在阿里巴巴和腾讯从事4年多的技术研发工作,负责过日请求量过亿的Web系统升级与重构,目前在小满科技创业,从事Saa

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

摘要:电商的秒杀和抢购,从技术的角度来说,会对Web系统产生巨大的考验.本期<问底>,徐汉彬将带大家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. [导读]徐汉彬曾在阿里巴巴和腾讯从事4年多的技术研发工作,负责过日请求量过亿的Web系统升级与重构,目前在小满科技创业,从事SaaS服务技术建设. 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

今天有点时间,试验了一下DB2的并发锁机制,结果,和MSSQL的差不多:1.DB2的缺省行为,事务以可执行的SQL开始,以COMMIT或ROLLBACK结束:2.DB2缺省是否提交,以工具的不同而不同,这也是DB2的特点,对外界环境依赖比较明显,比如:用户认证就是,依赖操作系统或第三方认证.3.今天我的试验过程是这样:(1)先启动DB2CLP,db2cmd->db2(2)连接TEST数据库,connect to test(3)创建一个试验表,create table test(id int,aa

innodb是一个多线程并发的存储引擎,内部的读写都是用多线程来实现的,所以innodb内部实现了一个比較高效的并发同步机制. innodb并没有直接使用系统提供的锁(latch)同步结构,而是对其进行自己的封装和实现优化.可是也兼容系统的锁.我们先看一段innodb内部的凝视(MySQL-3.23): Semaphore operations in operating systems are slow: Solaris on a 1993 Sparc takes 3 microseconds

wiki: Epoll优点: Epoll工作流程: Epoll实现机制: epollevent; Epoll源码分析: Epoll接口: epoll_create; epoll_ctl; epoll_close; Epoll工作方式: LT(level-triggered); ET(edge-triggered); Epoll应用模式; Epoll优点: <1>支持一个进程打开大数目的socket描述符(FD) select一个进程所打开的FD是有一定限制的,由FD_SETSIZE设置,默认值

Java SPI 实际上是“基于接口的编程+策略模式+配置文件”组合实现的动态加载机制. 适用于:调用者根据实际使用需要,启用.扩展.或者替换框架的实现策略. 要使用Java SPI,需要遵循如下约定: 1.当服务提供者提供了接口的一种具体实现后,在jar包的META-INF/services目录下创建一个以“接口全限定名”为命名的文件,内容为实现类的全限定名: 2.接口实现类所在的jar包放在主程序的classpath中: 3.主程序通过java.util.ServiceLoder动态装载实现

1. 前言 上篇文章讲了 Unsafe 类中 CAS 的实现,其实是在为这篇文章打基础.不太熟悉的小伙伴请移步Unsafe 中 CAS 的实现.本篇文章主要基于 OpenJDK8 来做源码解析. 2. 源码 ConcurrentHashMap 基于 HashMap 实现. JDK1.7 和 JDK1.8 作为并发容器在实现上是有差别的.JDK1.7 通过 Segment 分段锁实现,而 JDK1.8 通过 CAS+synchronized 实现. 2.1 ConcurrentHashMap 几个

回到目录 redis客户端驱动有很多,如ServiceStack.Redis,StackExchange.Redis等等,下面我使用ServiceStack.Redis为例,介绍一下在redis驱动中实现并发锁的方式,并发就是多线程同时访问和操作同一个资源,而对于redis来说,如果你多个线程共同修改一个key的value,这时就会出现并发,为了保证数据完整性,这时需要使用并发锁,在各大语言中,都有自己的实现方法,无论的C,C#,java还是sqlserver都有这个概念! using (IRe

原文链接请参见:http://uule.iteye.com/blog/2186786

目录   一.J.U.C 简介  二.synchronized  三.volatile  四.CAS  五.ThreadLocal  参考资料