最近要做一个 测试IP列表 是否能连通的功能.大家都知道我们一般用 ping 命令就可以看到IP端口可不可以连通.那在程序里要怎么做呢? 我们在网上找到很多都是使用  exec("ping XXX")  的方式,然而这种方式有很大的安全隐患,exec() 是直接执行一个shell指令.由于其危险性,甚至很多公司都把此函数禁用了.况且就算不考虑其安全性,执行一个 ping 命令,它的等待返回都要好几秒钟(参考命令行的ping),这样的做法也并不理想. 那么除了调用系统的ping命令,我们

nbping 简介 nbping是为解决局域网大批量IP实例或主机探活,采用go协程并发处理,可以自定义并发的协程数量和输出结果.效率远高于现有的批量ping工具. nbping具备如下特性 - 支持结果导出到文件 - 支持高并发,默认开启20个协程进行处理 - 支持指定文件批量读取探活IP 部署方式 nbping可以部署在本地和云平台上,支持windows.linux系统: - 在linux系统中部署 git clone https://github.com/feiyu563/nbping.g

课程简介: 随着互联网的发展,高并发.大数据量的网站要求越来越高.而这些高要求都是基础的技术和细节组合而成的.本课程就从实际案例出发给大家原景重现高并发架构常用技术点及详细演练. 通过该课程的学习,普通的技术人员就可以快速搭建起千万级的高并发大数据网站平台. 亮点一:真实环境还原,课程采用了VM环境重现大网站集群服务器环境,真实环境还原再现. 亮点二:基础实用,细节决定成败,课程内容在演练过程中重点介绍各种细节,保证初级人员快速入门及高级进阶. 亮点三:讲师丰富的海量平台运作经验 讲师tom5多

引言: 在前面两篇文章中,我们对原生websocket进行了了解,且用demo来简单的讲解了其用法.但是在实际项目中,那样的用法是不可取的,理由是tomcat对高并发的支持不怎么好,特别是tomcat9之前,可以测试发现websocket连接达到的数量很低,且容易断开.所以有现在的第三篇,对websocket的一种进阶方法. 什么是Netty Netty是业界最流行的NIO框架之一,它的健壮性.功能.性能.可定制性和可扩展性在同类框架中都是首屈一指的,它已经得到成百上千的商用项目验证,例如Had

Redis主从架构 到目前为止,Redis Cluster 能实现很好的性能,但如果只是缓存几个G的数据,那么单机Redis就足够了,但缓存主要用来读的,单机的QPS有一定的极限,一两万QPS一台应该没什么问题,但如果是几十万的QPS这类场景呢?Redis主从架构就非常合适. 主从架构主要是保证Redis的高并发性的,对于缓存来说,一般也都是用来支撑读高并发的.因此架构做成主从(master-slave)架构,一主多从,主负责写,并且将数据复制到其它的 slave 节点,从节点负责读.所有的读请

单机的redis几乎不太可能说QPS超过10万+,一般在几万. 除非一些特殊情况,比如你的机器性能特别好,配置特别高,物理机,维护做的特别好,而且你的整体的操作不是太复杂. Redis通过主从架构,实现读写分离,主节点负责写,并将数据同步给其他从节点,从节点负责读,从而实现高并发. Redis高并发的同时,还需要容纳大量的数据:一主多从,每个实例都容纳了完整的数据,比如redis主就10G的内存量,其实你就最对只能容纳10g的数据量.如果你的缓存要容纳的数据量很大,达到了几十g,甚至几百g,或者

利用了golang对高并发的良好支持,同目录下将ip每行一个写入pinglist.txt文件即可 其实这个功能用linux一条命令就能搞定: cat pinglist.txt | xargs -P 10 -I {} ping -fc 100 {} package main import ( "bufio" "bytes" "fmt" "io" "io/ioutil" "log" &quo

本篇文章是通过watch(监控)+mutil(事务)实现应用于在分布式高并发处理等相关场景.下边先通过redis-cli.exe来测试多个线程修改时,遇到问题及解决问题. 高并发下修改同一个key遇到的问题: 1)定义一个hash类型的key,key为:lock_test,元素locker的值初始化为0. 2)实现高并发下对locker元素的值递增:定义64个多线程,并发的对lock_test元素locker的值进行修改. package com.dx.es; import java.util.

高并发教程-基础篇-之分布式全文搜索引擎elasticsearch的搭建 如果大家看了我的上一篇<2.高并发教程-基础篇-之nginx+mysql实现负载均衡和读写分离>文章,如果能很好的利用,那么其实已经可以轻松日抗千万级别的访问量了,但是如果业务涉及查询比较多,查询条件比较丰富,又或者我就想要查询的响应更快点,那么在mysql上面去做优化,其实比较辛苦,有没有更好的解决方案呢?答案是肯定的!它就是我们今天的主角,分布式全文搜索引擎elasticsearch. 技巧提示:mysql集群层主要

一.产生原因: SNS交互型网站的兴起,对于高并发,大负载数据的操作,海量数据的存储和访问 NoSql四种类型: 键值存储(Redis优点可以快速查询,缺点缺少存储的结构化)             列存储(HBase扩展性强,查找迅速,劣势就是功能相对单一)             文档数据库(mongoDB数据结构要求不是很严格,查询性能不是特别高,缺少统一的语法)             图形数据库(Infograde社交网站,图形算法的应用,劣势不容易做分布式的集群方案) 二.Redis

目录 redis如何通过读写分离来承载读请求QPS超过10万+ redis replication以及master持久化对主从架构的安全意义 redis主从复制原理.断点续传.无磁盘化复制.过期key处理 redis replication的完整流运行程和原理的再次深入剖析 redis主从架构下如何才能做到99.99%的高可用性? redis哨兵架构的相关基础知识的讲解1.哨兵的介绍 redis哨兵主备切换的数据丢失问题:异步复制.集群脑裂 怎么保证redis是高并发以及高可用的?\09_red

引言: 在前面两篇文章中,我们对原生websocket进行了了解,且用demo来简单的讲解了其用法.但是在实际项目中,那样的用法是不可取的,理由是tomcat对高并发的支持不怎么好,特别是tomcat9之前,可以测试发现websocket连接达到的数量很低,且容易断开.所以有现在的第三篇,对websocket的一种进阶方法. 什么是Netty Netty是业界最流行的NIO框架之一,它的健壮性.功能.性能.可定制性和可扩展性在同类框架中都是首屈一指的,它已经得到成百上千的商用项目验证,例如Had

如果你用redis缓存技术的话,肯定要考虑如何用redis来加多台机器,保证redis是高并发的,还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了. redis高并发:主从架构,一主多从,一般来说,很多项目其实就足够了,单主用来写入数据,单机几万QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒10万的QPS. redis高并发的同时,还需要容纳大量的数据:一主多从,每个实例都容纳了完整的数据,比如redis主就10G的内存量,其实你就最对只能容纳10g的数据量.如果你的缓存要容纳的数据量

目录 go-channel处理高并发请求 一.Channel简介 二.处理包并发请求 三.测试 1.测试工具 2.测试结果 go-channel处理高并发请求 最近看了一篇文章讲解怎样使用go-channel的,周末就花了点时间学习了一下,文章原文地址: http://marcio.io/2015/07/handling-1-million-requests-per-minute-with-golang/ ,然后自己进行了一个简单的性能测试. 一.Channel简介 下面是go by examp

redis不支持高并发的瓶颈在哪里? 单机.单机版的redis支持上万到几万的QPS不等. 主要根据你的业务操作的复杂性,redis提供了很多复杂的操作,lua脚本. 2.如果redis要支撑超过10万+()怎么解决? 单机版的redis几乎不可能说QPS超过10万+,除非一些特殊情况,比如说你的机器性能特别好,配置特别高,物理机,维护做的特别好,而且你的整体的操作不是太复杂.可能有超过10万+/ 一般情况下的redis都是在几万. 使用读写分离的架构来进行redis支撑10万+的模式. 读写分

如果你用redis缓存技术的话,肯定要考虑如何用redis来加多台机器,保证redis是高并发的,还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了,redis高可用 redis高并发:主从架构,一主多从,一般来说,很多项目其实就足够了,单主用来写入数据,单机几万QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒10万的QPS. redis高并发的同时,还需要容纳大量的数据:一主多从,每个实例都容纳了完整的数据,比如redis主就10G的内存量,其实你就最对只能容纳10g的数据量.如果你的缓

就是如果你用redis缓存技术的话,肯定要考虑如何用redis来加多台机器,保证redis是高并发的,还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了,redis高可用 我这里会选用我之前讲解过这一块内容,redis高并发.高可用.缓存一致性 redis高并发:主从架构,一主多从,一般来说,很多项目其实就足够了,单主用来写入数据,单机几万QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒10万的QPS. redis高并发的同时,还需要容纳大量的数据:一主多从,每个实例都容纳了完整的数据,比

针对大流量瞬间冲击,比如秒杀场景 redis前面可以加一层限流 sentinel / Hystrix redis高并发(读多写少)下缓存数据库双写误差: 1. 修改操作使用分布式锁(就是修改的时候加锁,一次只能有一个线程修改,可以多线程读),对于读多的场景更有利:推荐(以较少的性能代价换取了绝对的一致) 2. 延迟删除缓存 修改一个key后,删除缓存,为了防止之前有线程读过旧数据然后再次写入,sleep 10毫秒再删除一次,但此步要后台处理,不然可能会大幅降低整体性能. 3. 写直接写入数据库,

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