其一是关于高可用性方面的，即传统的单体应用我们在进行数据库水平扩展的时候已经很难扩展，已经出现了大并发，大数据量下数据库的性能问题。

测试方法主要分以下几种：1、压力测试已知系统高峰期使用人数，验证各事务在最大并发数(通过高峰期人数换算)下事务响应时间能够达到客户要求。系统各性能指标在这种压力下是否还在正常数值

线程池中的线程可以复用，可以控制最大并发数，并且方便管理，也就是说，线程池会提前创建好一些线程，当后续需要用到线程时，从线程池里拿就行，一旦任务结束，线程并不会结束，而是回归到线程池，等待下一个任务，然后继续执行

关注的性能是不一致的角色关注点用户响应时间，稳定性老板成本（服务器等），用户满意度运维资源利用率，稳定性，可扩展性，系统容量开发架构设计，数据库设计，代码规范测试性能需求评审，DB性能指标，资源治疗，业务性能指标，支持最大并发

Java通过Executors提供四种线程池：newCachedThreadPool创建一个可缓存的线程池newFixedThreadPool创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待

池化技术：事先准备好一些资源，有人要用，就来拿，用还之后还给线程池(生活类似场景：共享充电宝)线程池的好处：1.降低资源的消耗2.提高响应的速度3.方便管理(线程复用、控制最大并发数、管理线程)二、线程池

2、newFixedThreadPool创建一个定长线程池，可以控制线程最大并发数，超过的线程会在队列中等待。

apply3.bind4.promise.all5.promise.race6.promise.allsettled7.new8.数组扁平化9.发布订阅模式10.观察者模式11.防抖12.节流13.最大并发为

这句话构成了Go强大并发模型的基础，其中通道（channels）作为协程之间的主要通信工具。

2.innodb是支持事务的存储引擎，合于插入和更新操作比较多的应用，设计合理的话是行锁（最大区别就在锁的级别上），适合大数据，大并发。

think-queue消息队列适用于大并发或返回结果时间比较长且需要批量操作的第三方接口，可用于短信发送、邮件发送、APP推送。

think-queue消息队列适用于大并发或返回结果时间比较长且需要批量操作的第三方接口，可用于短信发送、邮件发送、APP推送。

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大并发下请求合并一次请求消耗的资源旧的方式改造后批量请求处理器批量请求包装类使用性能测试旧的改造后的一次请求消耗的资源我们经常碰到查询请求的操作，例如根据用户id查询该用户的信息，接口仓储层查询用户正常的做法是通过

什么是缓存击穿和缓存穿透的是在缓存击穿中key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有大量并发请求过来访问这个过了期的key，这些请求发现缓存过期一般都会从后端数据库中加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端数据库压垮

条件缓存击穿是应为Redis某个缓存数据设置了过期时间，而刚好有大并发数据请求这个数据，导致DB有大量请求，引发DB崩溃。

使用场景单台的JMeter压测能力有限，最大并发压测在1k内的，单机基本满足日常需求了。但对于有项目来说，需要上万并发的压测，那就需要采用JMeter的分布式压

volatile_logo高并发是我们现在老生常谈的内容了，这里我们以秒杀为例，来聊聊怎么应对大并发。

数据复制时磁盘I/O的第一阶段是非阻塞的,在实际生产环境中跑到2-3万并发连接数(这得益于Nginx使用了最新的epoll模型）事件驱动:由于通信机制采用epoll模式所以支持更大的并发连接数内存消耗小:处理大并发的

linux的最大并发允许的链接：查看当前服务器的并发连接数命令：查看使用了多少连接数：cat/proc/sys/net/ipv4/netfilter/ip_conntrack_count新版本centos

这个问题网上的答案其实很多，但是大多不靠谱。比如推荐使用仅一次控制器，但是仅一次控制器对线程组无效；比如推荐跨线程组调用，但是这样比较繁琐，新人也搞不定；其实只要对元件熟悉，这个问题很简单，只需要用吞吐量控制器（ThroughputController）即可实现。下图100线程并发执行：添加一个吞吐量控制器，选择总数计算（TotalExecutions）然后把执行单次的请求放在该控制器下面就ok了

系统既要可以承受大并发的访问，同时也需要可以为用户提供较佳的使用体验，即造成系统对性能的要求也同样较高，针对前段的性能

中国青少年近视率已经高居世界第一，小学生近视率接近40%，近视人群的数据越来越大！预防近视和控制近视度数加深这两方面，是近视防控的关键。近视了，一般人可能觉得并没有多么可怕，就开始忽视近视眼，但这是因为，你可能还不知道高度近视有多可怕！什么是高度近视？高度近视——即为，近视度数≥600度（儿童≥400度）的屈光不正状态。而近视度数在1000度以上的，即被认为是超高度近视患者。高度近视有两种情况——

浏览器是有线程限制的，发请求也不能所有的请求同时发送，会将请求加入队列中（Chrome的最大并发连接数是6）。此参数表示从添加到待处理队列，到实际开始处理的时间间隔标示。

参考链接：https://testerhome.com/articles/21593分布式的原因针对测试：单机无法支持过大并发量，需要多机器同时执行并发来解决分布式的原理主机master执行与分发脚本给从机

newCachedThreadPool新建一个可缓存线程,如果线程池长度超过处理需要,可灵活回收空闲线程,若无可回收,则新建线程2)newFixedThreadPool创建一个固定长线程池,可控制线程最大并发数

线程池使用及优势线程池的主要工作是控制运行的线程数量，处理过程中将任务放入队列，然后在线程创建后启动这些任务，如果线程数超过了最大数量，超出数量的线程就需要排队等候，等待其他线程执行完毕它的主要特点可以总结为：线程复用，控制最大并发数

它的主要特点为：线程复用;控制最大并发数;管理线程。第一：降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的销耗。第二：提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等待线程创建就能立即执

你以前做过的项目中，单台服务器的最大并发量是多少？你硬件的配置是什么？你以前在工作中遇到的，一个困难的技术问题是什么，最后怎么解决的？你说下你技术的强项和不足？

EasyDSS能实现视频流媒体的上传、转码、存储、录像、推拉流、直播、点播等功能，具备超低延迟、超高画质、超大并发访问量等特点，可应用在多样化的场景中，如：在线课堂、教育直播、校园活动直播、企业培训、游戏直播等

线程池优势避免频繁创建与销毁复用线程方便线程并发管控延时定时线程池线程池的主要参数corePoolSize：核心线程数，优点1、2，低于核心数先创建线程，都算有空闲线程maximumPoolSize：最大并发数量

可用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载，来自不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能，另jmeter可以使用它做性能的图形分析或在大并发负载测试服务器/脚本/对象。

uniCloud降低前端掌握后端的门槛前端工程师想掌握后端开发，有6大门槛：学习php、java等非js的语言学习数据库设计学习SQL学习linux、nginx等系统和三方软件学习服务器运维：熟悉负载均衡、大并发处理

在JavaScript中，可以使用Promise和async/await结合的方式来实现限制最大并发数的并行请求。

不同群体对性能的关注点终端用户：用户进行业务操作时的主观响应时间，包括了系统响应时间和前端展现时间；系统运维人员：在最大并发用户数和系统响应时间之间进行权衡取舍软件设计开发人员：算法设计、架构设计、性能最佳实践

文件中的[selfsd_cancelCurrentImageLoad];原理解释参考SDWebImageDownloader图片的下载操作放在一个NSOperationQueue并发操作队列中，队列默认最大并发数是

在keepalived+nginx的主备容灾高可用的架构中，nginx是作为外部访问系统的唯一入口，理论上一台nginx的最大并发量可以高达50000，但是当并发量更大的时候，keepalived+nginx

二、原因导致该现象产生的原因为浏览器同域名请求的最大并发数限制。具体可以参考文章《浏览器同域名请求的最大并发数限制》、《flvjs是否限制了直播流的数量？》。

但是，在实际应用过程中，JMeter存在的一些性能瓶颈也凸显出来，经常会遇到大并发下压不上去的情况。笔者通过深入

能有效控制线程池的最大并发数，避免大量的线程之间因互相抢占系统资源而导致的阻塞现象。能对线程进行简单的管理。并提供定时执行以及指定间隔循环执行等功能。

获取内存大小，一般是因为创建了对象或者做了其他才会有这么大；3.死循环中创建线程，如果线程是保持的一般手机能坚持到1000个，等GC回收不能满足分配需求会出现OOM异常；4.我们项目最好使用线程池控制最大并发

、1.最大并发连接数：worker_connections65536;2.选择事件驱动：nginx默认使用epoll时间驱动类型useepoll;##不写默认是epoll3.互斥锁：使用互斥锁来限制同时只有一个

目录一、队列深度二、调度算法三、预读量四、I/O对齐一、队列深度队列深度决定了给块设备写I/O的最大并发数，对于Linux系统，默认值为128，一般情况下不建议用户修改此参数。

通过弹性设计保障了大并发服务端的稳定性，经受了充分的实战检验。go-zero源码地址go-zero官网地址1.1、go-zero框架开发环境安装1、Go语言环境，Allreleases-TheGoPr

达到最大并发用户数后持续多长时间？测试结束时，以什么样的速率来减少并发用户？比如，每秒减少5个并发用户。需要包含哪些业务操作，各个业务操作的占比是多少？比如，10%的用户在做

数据库大并发操作要考虑死锁和锁的性能问题。用T1代表一个数据库执行请求，T2代表另一个请求，也可以理解为T1为一个线程，T2为另一个线程。T3,T4以此类推。下面以SQLServer为例。

:enabled:false#max-attempts:3#重试次数#initial-interval:5000#重试间隔时间concurrency:1#并发数量max-concurrency:1#最大并发

限流解决方案背景限流常用的算法基于guava限流实现基于sentinel限流实现代码背景因为互联网系统通常都要面对大并发大流量的请求，在突发情况下（最常见的场景就是秒杀、抢购），瞬时大流量会直接将系统打垮

目录一、event模块:1.最大并发连接数：2.选择事件驱动：3.互斥锁：4.网络多连接：二、http模块：1.server块基于域名构建虚拟主机：1.1指定子配置文件：1.2编写子配置文件：1.3构建数据文件

在大并发的情况下加上夸网络多次交互，就不可避免的由于网络延迟、丢包等原因导致事务的执行时间过长，出现雪崩概率会大大增加。建