当用beeline连接default后,通过use xxx切换到其他数据库,再退出, 再次使用beeline -u jdbc:hive2://hadoop000:10000/default -n spark连接到default,此时后台连接的其实还是xxx 测试步骤: 1.beeline -u jdbc:hive2://hadoop000:10000/default -n spark 2.create database demo; 3.use demo; 4.退出beeline 5.beelin

Microsoft Orleans 在.net用简单方法构建高并发.分布式的大型应用程序框架. 原文:http://dotnet.github.io/orleans/ 在线文档:http://dotnet.github.io/orleans/What's-new-in-Orleans 源码地址:https://github.com/dotnet/orleans 简介:Orleans 框架可以构建大规模.高并发.分布式应用程序,而不需要学习专业分布式以及并发知识框架.它是由微软研究和设计应用于云计

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

1. 概述 本文以淘宝作为例子,介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程,同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术,让大家对架构的演进有一个整体的认知,文章最后汇总了一些架构设计的原则. 2. 基本概念 在介绍架构之前,为了避免部分读者对架构设计中的一些概念不了解,下面对几个最基础的概念进行介绍: 分布式系统中的多个模块在不同服务器上部署,即可称为分布式系统,如Tomcat和数据库分别部署在不同的服务器上,或两个相同功能的Tomcat分别部署在不同服务器上 高可用系统中部分节点失效

1. 概述 本文以淘宝作为例子,介绍从一百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程,同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术,让大家对架构的演进有一个整体的认知,文章最后汇总了一些架构设计的原则. 特别说明:本文以淘宝为例仅仅是为了便于说明演进过程可能遇到的问题,并非是淘宝真正的技术演进路径 2. 基本概念 在介绍架构之前,为了避免部分读者对架构设计中的一些概念不了解,下面对几个最基础的概念进行介绍: 分布式系统中的多个模块在不同服务器上部署,即可称为分布式系统,如Tomcat和数据库分别部署在

Java 开发环境:idea https://www.jianshu.com/p/7a824fea1ce7 从无到有构建大型电商微服务架构三个阶段SpringBoot+SpringCloud+Solr+Cas+Redis+RabbitMQ+Ehcache+Mycat+Kafka+Hadoop+Pyth... 2019.08.26 19:16:16字数 1375阅读 69 从无到有构建大型电商微服务架构三个阶段SpringBoot+SpringCloud+Solr+Cas+Redis+Rabbit

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.

先恶补一下知识点,上节回顾 上下文切换:当CPU从执行一个线程切换到执行另外一个线程的时候,它需要先存储当前线程的本地的数据,程序指针等,然后载入另一个线程的本地数据,程序指针等,最后才开始执行.这种切换称为"上下文切换"("context switch") CPU会在一个上下文中执行一个线程,然后切换到另外一个上下文中执行另外一个线程,上下文切换并不廉价.如果没有必要,应该减少上下文切换的发生 进程: 一个程序需要运行所需的资源的集合每个进程数据是独立的每个进程里

高并发:http://www.cnblogs.com/wangchaozhi/p/5061378.html 表类型:http://www.xiaoxiaozi.com/2009/07/14/1171/

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

http://www.51-n.com/t-4264-1-1.html PHP uniqid()函数可用于生成不重复的唯一标识符,该函数基于微秒级当前时间戳.在高并发或者间隔时长极短(如循环代码)的情况下,会出现大量重复数据.即使使用了第二个参数,也会重复,最好的方案是结合md5函数来生成唯一ID.PHP uniqid() 生成不重复唯一标识方法一这种方法会产生大量的重复数据,运行如下PHP代码会数组索引是产生的唯一标识,对应的元素值是该唯一标识重复的次数. <?php $units = arr

[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 [实战Java高并发程序设计 5]让普通变量也享受原子操作 我们已经比较完整得介绍了有关无锁的概念和使用方法.相对于有锁的方法,使用无锁的方式编程更加考验一个程序

[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

除了提供基本数据类型外,JDK还为我们准备了数组等复合结构.当前可用的原子数组有:AtomicIntegerArray.AtomicLongArray和AtomicReferenceArray,分别表示整数数组.long型数组和普通的对象数组. 这里以AtomicIntegerArray为例,展示原子数组的使用方式. AtomicIntegerArray本质上是对int[]类型的封装.使用Unsafe类通过CAS的方式控制int[]在多线程下的安全性.它提供了以下几个核心API: //获得数组第

[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 AtomicReference无法解决上述问题的根本是因为对象在修改过程中,丢失了状态信息.对象值本身与状态被画上了等号.因此,我们只要能够记录对象在修改过程中的状态值,就可以很好的解决对象被反复修改导致线程无法正确判断对象状态的问题. AtomicStampedReference正是这么做的.它内部不仅维护了对象值,还维护了一个时间戳(我这里把它

是<实战Java高并发程序设计>第4章的几点. 如果你对技术有着不折不挠的追求,应该还会特别在意incrementAndGet() 方法中compareAndSet()的实现.现在,就让我们更进一步看一下它把! public final boolean compareAndSet(int expect, int update){ returnunsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update); } 在这里,我们看到一个特殊的变

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,

如今在电商行业里,秒杀抢购活动已经是商家常用促销手段.但是库存数量有限,而同时下单人数超过了库存量,就会导致商品超卖甚至库存变负数的问题. 又比如:抢购火车票.论坛抢楼.抽奖乃至爆红微博评论等也会引发阻塞式高并发问题.如果不做任何措施可能在高瞬间造成服务器瘫痪,如何解决这个问题呢?这里提出个人认为比较可行的几个思路方法: 方案一:使用消息队列来实现 可以基于例如MemcacheQ等这样的消息队列,具体的实现方案这么表述吧比如有100张票可供用户抢,那么就可以把这100张票放到缓存中,读写时不要加

PHP写的异步高并发服务器,基于libevent 博客分类: PHP PHPFPSocketLinuxQQ  本文章于2013年11月修改. swoole已使用C重写作为PHP扩展来运行.项目地址:https://github.com/matyhtf/swoole swoole提供了PHP的高性能Server,异步IO,AsyncMySQL等特性. 原PHP代码框架迁移至https://github.com/matyhtf/swoole_framework.保留原有代码和web框架. -----