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高并发处理方式
揭秘排行榜系统:如何在
高并发
场景下实现高效更新!
大家好,我是你们的技术分享伙伴小米!今天我们来聊聊一个非常有趣的话题——如何设计一个排行榜。在这个互联网时代,无论是游戏、学习平台,还是各种社交应用,排行榜都是用户互动和竞争的核心功能之一。而如何设计一个高效、实时更新的排行榜,是一个充满挑战性的问题。今天,我们就一起来探讨一下如何在个人实战中设计出一个既高效又实用的排行榜系统!需求分析在设计排行榜之前,我们需要明确以下需求:个人总得分和总排名实时
软件求生
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2025-01-30 05:34
#
工作建议
算法
排序算法
数据结构
哈希算法
java
互联网大厂
高并发
抢购系统架构设计
前言:大家好,这篇文章给大家介绍一个非常经典的去大厂面试经常被问的一个问题,就是瞬时
高并发
抢购问题,通常来说,大厂开发的系统经常会遇到一些类似电商秒杀抢购、景点门票
高并发
抢购、特殊商品(比如口罩)
高并发
抢购
倾听铃的声
·
2025-01-30 04:24
后端
java
面试
架构
缓存
分布式
深度剖析分布式数据库:突破数据存储与管理的界限
传统的数据库在面对海量数据的处理以及
高并发
读写等复杂场景时,逐渐开始显得力不从心、捉襟见肘。而分布式数据库则恰似一场及时雨,在这样的关键时刻顺势而生,为现代企业的数字化转型成功开辟出一片崭新的天地。
Darryl大数据
·
2025-01-29 14:06
数据库
大数据
分布式
python with的用法
对于这种场景,Python的with语句提供了一种非常方便的
处理方式
。一个很好的例子是文件处理,你需要获取一个文件句柄,从文件中读取数据,然后关闭文件句柄。
weixin_33935777
·
2025-01-29 05:06
python
Python中的 with语句
Python中的with语句在开发中有一些任务,有可能是需要事情进行设置,然后在事后又需要进行清理工作;对于这种场景,with语句就提供了很方便的
处理方式
;最常见就是对于文件的操作;不使用with语句这样写
奶糖芯
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2025-01-29 05:36
python
python
开发语言
后端
mysql的测试方案
吞吐量:通过QPS(每秒查询次数)和TPS(每秒事务数)评估数据库的处理能力,目标是在
高并发
场景下达到QPS10000+、TPS5000+。资源
蚂蚁质量
·
2025-01-29 01:54
mysql
数据库
《零基础学Nginx:轻松搭建高性能Web服务器-kylin系统》
Nginx以其
高并发
处理能力、低资源消耗和高性能而闻名,广泛应用于互联网行业,是许多大型网站和高性能需求场景的首选解决方案。二、Nginx的特点(1)高性能:Nginx采用事件驱动
入眼皆含月
·
2025-01-29 00:16
nginx
服务器
运维
python日志模块写入不同文件_Python实用教程系列——Logging日志模块
那个百分十先生:Python实用教程系列——异常处理zhuanlan.zhihu.com上篇文章讲述了Python中的相关异常的知识,包括异常的种类以及异常的
处理方式
,以及使用实例的方式说明了一些常用异常的处理
吴跃湘
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2025-01-28 14:28
怎么实现Redis的高可用?
今天分享关于【请介绍一些常用的Java负载均衡算法,以实现
高并发
和高可用性?】面试题。希望对大家有帮助;怎么实现Redis的高可用?
java1234_小锋
·
2025-01-28 13:21
java
redis
数据库
缓存
workerman和swoole性能对比分析
其性能优势归功于c扩展、高效的i/o事件循环和内存管理技术,使其适用于
高并发
、高吞吐量的web应用程序、实时应用程序和微服务架构。
csdndddsd
·
2025-01-28 10:33
swoole
php
后端
高可用架构,高性能架构和
高并发
架构
胡弦,视频号2023年度优秀创作者,互联网大厂P8技术专家,SpringCloudAlibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者,资深架构师,技术负责人,极客时间训练营讲师,四维口袋KVP最具价值技术专家,技术领域专家团成员,2021电子工业出版社年度优秀作者,获得2023电子工业出版技术成长领路人称号,荣获2024年电子工业出版社博文视点20周年荣誉专
架构随笔录
·
2025-01-28 06:35
超级架构师
架构
kafka
分布式
hbase
大数据
hdfs
在Linux上安装Chrome浏览器时遇到的问题
找不到文件报错三、架构不符报错四、依赖关系报错一、权限报错运行:dpkg-igoogle-chrome-stable_current_amd64-1.deb报错:dpkg:错误:所请求的操作需要超级用户权限
处理方式
花牧w
·
2025-01-28 06:03
Linux
ubuntu
chrome
MQ和多线程异步有什么区别?
当业务系统处于
高并发
,MQ可以将消息堆积在Broker实例中,而多线程会创建大量线程,甚
大唐雨夜
·
2025-01-28 04:17
分布式
java
分布式
经验分享
系统设计面试题
*设计一个短网址服务**:如何将长网址转换为短网址,并支持短网址的生成、存储、解析和重定向等功能**设计一个分布式文件系统**:考虑如何实现文件的存储、访问、备份、容错等功能,以及如何处理大规模数据和
高并发
访问
慢慢慢时光
·
2025-01-28 03:14
面试准备
面试
系统设计
构建大规模分布式服务--
高并发
、高可用架构系列,高质量原创好文
当我们在谈论“服务治理”的时候,都在谈论些什么?我从业之初接触到的便是一堆基于Webservice、Hessain等实现的跨语言的分布式系统,那是SOA架构和理念十分盛行的时代,我常常听到前辈们在谈论“SOA治理”等高大上的词,但我当时并没有理解何为“治理”,甚至在想:为什么不叫“管理”呢?在此之前,我仅在小学课本上接触过“污水治理”这个词。直到近些年互联网企业大规模服务化进程的推进,以Dubbo
90后小伙追梦之路
·
2025-01-28 03:10
后端
架构
java
java
程序人生
分布式
开发语言
面试
Node.js 技术学习指南:从入门到实战应用
基于GoogleChrome浏览器强大的V8JavaScript引擎构建,Node.js引入了异步I/O模型和事件驱动编程机制,使得JavaScript能够在服务器环境中高效处理
高并发
网络请求。
小码快撩
·
2025-01-28 02:06
node.js
【面试题】构建
高并发
、高可用服务架构:技术选型与设计
监控系统消息队列缓存层数据存储层应用层Web层负载均衡与流量分配GrafanaPrometheusAlertmanager消息队列Kafka/RabbitMQ集群/镜像队列缓存层Redis/Memcached数据库MySQL/PostgreSQL主从复制/主主复制应用服务器SpringBoot/Node.js应用服务器SpringBoot/Node.js应用服务器SpringBoot/Node.j
言之。
·
2025-01-28 02:05
redis
python
面试
架构
2023菜鸟物流一面.社招.Java后端开发
2023菜鸟物流一面.社招.Java后端开发1.手写一个StringBuilder2.介绍分布式锁3.介绍
高并发
经验4.介绍项目的吞吐量5.Mysql的行级锁(1)行级锁(2)表级锁6.单一职责和接口隔离区别
心向阳光的天域
·
2025-01-27 21:32
java面试
java
构建高可用系统设计OpenStack、Docker、Mesos和Kubernetes(简称K8s)
如果构建高可用、
高并发
、高效运维的大型系统大型系统架构设计包括业务层设计、服务层设计、基础架层设计、存储层设计、网络层协同设计来完成。
葡萄爱
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2025-01-27 21:31
openstack
docker
kubernetes
17 一个
高并发
的系统架构如何设计
高并发
系统的理解第一:我们设计
高并发
系统的前提是该系统要高可用,起码整体上的高可用。
40岁的系统架构师
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2025-01-27 09:10
系统架构
数据库
分布式
大型网站的架构设计问题----大型
高并发
高负载网站的系统架构
随着中国大型IT企业信息化速度的加快,大部分应用的数据量和访问量都急剧增加,大型企业网站正面临性能和高数据访问量的压力,而且对存储、安全以及信息检索等等方面都提出了更高的要求……本文中,我想通过几个国外大型IT企业及网站的成功案例,从Web技术人员角度探讨如何积极地应对国内大型网站即将面临的扩展(主要是技术方面,而较少涉及管理及营销等方面)矛盾。一、国外大型IT网站的成功之道(一)MySpace今
moailian
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2025-01-27 02:22
J2EE
架构设计
myspace
数据库服务器
数据库
sql
server
web服务
使用Python进行
高并发
压测:技术指南与实战案例
高并发
压测作为性能测试的一种重要形式,通过模拟大量用户同时访问系统,以检验系统在极限负载下
傻啦嘿哟
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2025-01-26 21:16
关于python那些事儿
python
开发语言
Python 中的异常处理:try except Exception as e
其中,tryexceptExceptionase语句是一种常见的异常
处理方式
。在这篇博客中,我们将深入探讨这个语句的要点和高级用法。一、异常处理的重要性在编程过程中,错误是不可避免的。
三带俩王
·
2025-01-26 16:40
python
Redis 的热 Key(Hot Key)问题及解决方法
Redis热Key(HotKey)指的是访问频率极高的Key,通常会造成以下问题:单Key访问量过大:热点Key可能被
高并发
请求频繁访问,导致单点压力集中,影响Redis的性能和稳定性。
maply
·
2025-01-26 11:57
Redis
redis
数据库
缓存
单片机基础模块学习——数码管(二)
一、数码管模块代码这部分包括将数码管想要显示的字符转换成对应段码的函数,另外还包括数码管显示函数值得注意的是对于小数点和不显示部分的
处理方式
由于小数点没有单独占一位,所以这里用到了两个变量i,j用于跳过小数点导致的占据其他字符显示在数码管上的位置不想让某一位数码管显示的时候
promising-w
·
2025-01-26 07:26
单片机
单片机
嵌入式硬件
蓝桥杯
Redis学习笔记
随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在处理web2.0网站,特别是超大规模和
高并发
的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,出现了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展
csdn_bobo_6
·
2025-01-26 06:47
redis
学习
数据库
快速入门使用Redis缓存
高并发
MySQL的连接数存在瓶颈,连接过大可能导致MySQL宕机解决方法:部署多个MySQL服务,主从复制部署缓存,承担一部分的并发高性能基于内存,内存IO效率远远高于磁盘Redis的特点:性能高(读的速度是
阳光宅男dh
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2025-01-26 05:43
进阶学习
redis
缓存
数据库
RTSP的URL中用户名或密码含特殊字符怎么办?
技术背景在RTSP的URL中,如果包含用户名、密码以及特殊字符串,一般来说,需要遵循特定的格式和
处理方式
:用户名和密码:RTSPURL中包含用户名和密码时,通常使用username:password@的格式放在主机地址之前
音视频牛哥
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2025-01-26 01:03
RTSP播放器
大牛直播SDK
实时音视频
音视频
rtsp播放器
rtsp
player
rtsp
url特殊字符
rtsp解析url
大牛直播SDK
Java多线程与
高并发
专题——JMM
引入上一篇我们讲到在并发场景中,存在结果问题和性能问题,其中结果问题主要是因为没有保障可见性、原子性、有序性等导致的。这三者在编程领域属于共性问题,所有的编程语言都会遇到,Java在诞生之初就支持多线程,所以肯定有保障它们的技术方案。理解Java解决并发问题的方案,对于了解其他语言的解决方案有触类旁通的效果。在Java中,对应的解决方案就是JMM(Java内存模型)。什么是JMM?为了更准确的理解
黄雪超
·
2025-01-25 23:18
大数据面试
java
开发语言
JMM
初学Guns
2、系统
高并发
,包括:缓存应用、HTTP缓存、异步
高并发
处理、JVM的优化、队列应用、动静分离等等。
only空格
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2025-01-25 18:14
笔记
java
开发语言
使用Python实现并行计算算法:效率提升的利器
在处理大规模数据和计算密集型任务时,单线程的
处理方式
往往显得力不从心。并行计算作为一种提升计算效率的重要手段,能够充分利用多核处理器的优势,加速任务的完成。
Echo_Wish
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2025-01-25 13:32
Python进阶
python
算法
开发语言
并发控制-文件锁
在以往的项目中,遇到
高并发
大流量需求做并发控制的时候一般都使用redis分布式锁或者mysql加锁处理
高并发
情况。
·
2025-01-25 10:00
gophp高并发
Oracle、PostgreSQL该学哪一个?
其具备高度的稳定性和可靠性,能支撑超大规模的数据处理和
高并发
业务。比如在银行的核心交易系统中,每天要处理海量的交易数据,Oracle就能
leegong23111
·
2025-01-25 08:54
oracle
postgresql
数据库
Spring Boot集成RocketMQ实现分布式事务
RocketMQ的设计旨在满足互联网业务场景中的海量消息传递需求,尤其擅长处理
高并发
、大数据量以及实时计算场景。
missterzy
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2025-01-25 04:30
分布式与微服务
消息队列(MQ)
java-rocketmq
spring
boot
rocketmq
分布式Id方案选择
一个优秀的分布式ID方案,不仅能够确保生成的ID全局唯一,避免数据冲突,还能在
高并发
、大规模的分布式环境中保持高性能、高可用性,同时兼顾易用性和可扩展性。
东百牧码人
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2025-01-25 02:44
Java
分布式
视频网站服务器架构,适用于视频直播网站开发的两种架构
通常,为了能够很好的应对实时交互性强的直播应用场景,技术人员大都会采用一些
高并发
或者可用性强的架构。这样一来,就可以有效地避免直播
高并发
情况的发生。
F杂谈
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2025-01-25 01:33
视频网站服务器架构
《Go底层原理与工程化实践》发布啦!
本书特色掌握Go
高并发
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2025-01-24 20:44
go后端
【Flutter原理】平台视图系列问题分析
其实上面几种情况,通过之前的文章原理分析,也能知道结果,本文将通过实际案例来分析不同场景下的
处理方式
。
2401_84520401
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2025-01-24 20:29
程序员
flutter
Spring Boot性能提升的核武器,速度提升500%!
高并发
性:虚拟线程能处理更
高并发
的场景,特别是I/O密集型的应用,适合开发
高并发
、响应式的应用程序。自动管理:无需手动管理线程池,JVM会根据负载自动调整虚拟线程
m0_74823388
·
2025-01-24 19:21
面试
学习路线
阿里巴巴
spring
boot
后端
java
数据仓库基础常见面试题
它不同于传统的操作型数据库,后者主要用于处理日常业务交易和实时查询,而数据仓库则侧重于对历史数据的整合、分析和挖掘2.数据仓库和数据库有什么区别数据来源和
处理方式
不同:数据库通常用于存储、管理和查询交易数据
兔子宇航员0301
·
2025-01-24 17:05
数据开发小白成长笔记
数据仓库
spark
大数据
nginx闲谈
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录介绍特点
高并发
轻量级模块化设计应用场景web服务器反向代理正向代理(类似机场)配置demo负载均衡缓存处理https与ssl/tlsapi
沉默monkey
·
2025-01-24 16:23
nginx
运维
Encoder(编码器)和Decoder(解码器)有什么区别
处理方式
:编码器通常一次性处理整个输入序列,捕捉序列中的信息,并生成一个固
YiHanXii
·
2025-01-24 15:49
nlp
人工智能
Apache Doris主要应用场景和一些实际案例
ApacheDoris是一个现代化的分布式分析型数据库,具备高性能、实时性和
高并发
性等特点,被广泛应用于多种场景。以下是Doris的主要应用场景和一些实际案例。
临水逸
·
2025-01-24 13:33
apache
8 如何设计一个
高并发
系统
这个话题很大也很泛,我们这里泛泛而谈下。主要关注下面的几个点系统拆分的问题系统拆分主要垂直拆分和水平拆分。水平拆分稍微简单点,把技术相关的基本功打扎实了,常见的水平拆分的方式大体有个了解以后,大部分人做起来基本上问题不大。我们在进行水平拆分服务的时候尽量考虑一些请求数据状态的问题。比如说我们一个用户体量很大的系统在用户登录的时候,是在服务端保持用户登录的状态信息,还是把状态信息放在token中在网
40岁的系统架构师
·
2025-01-24 11:51
系统架构
java
设计一个带有过期时间的缓存系统
缓存是提高系统性能的重要机制,尤其是在
高并发
和高流量的场景下,缓存能够有效地减少对数据库或远程服务的访问,从而降低响应时间和系统负载。
专业WP网站开发-Joyous
·
2025-01-24 10:10
工具
学习
缓存
如何优化 Nginx 处理流媒体的性能?
一、理解Nginx与流媒体的“舞蹈”二、Nginx处理流媒体的挑战(一)带宽压力山大(二)
高并发
的考验(三)延迟和卡顿的噩梦三、优化策略之“软硬兼施”(一)硬件升级——给Nginx换上“强劲引擎”(二)
糖葫芦.T
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2025-01-24 07:13
前端框架
nginx
vue.js
服务器
运维
网络
Nginx 性能优化技巧与实践(一)
Nginx的诞生,旨在解决传统Web服务器在处理
高并发
请求时的性能瓶颈问题。它采用了事件驱动的异
计算机毕设定制辅导-无忧学长
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2025-01-24 07:43
#
Nginx
nginx
性能优化
dubbo
GBase 数据库的性能调优与故障排查
GBase数据库作为高性能、高可用的数据库解决方案,被广泛应用于大数据、
高并发
的场景中。为了最大化GBase数据库的性能,了解如何调优数据库的配置、查询执行计划和硬件资源使用至关重要。
big crab
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2025-01-23 23:13
数据库
spring webflux
它基于反应式编程模型,旨在提供一种非阻塞、事件驱动的编程方式,以应对
高并发
和低延迟的需求。以下是SpringWebFlux的主要特点和组成部分:###主要特点1.
蓝天星空
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2025-01-23 21:57
编程
spring
代码工艺:
高并发
解决方案介绍
扩容方案:横向扩展“横向扩展”就是增加更多的服务器来解决性能瓶颈问题。例如,如果应用服务器是瓶颈,就添加更多应用服务器;如果数据库服务器是瓶颈,就添加更多的从库。这种做法虽然看似简单粗暴,但在50%以上的场景中,尤其是读多写少的场景下,这种方案非常有效。举例:当系统处理1000QPS时,使用三台应用服务器和一台数据库服务器就足够了;当处理2000QPS时,则增加到六台应用服务器和两台数据库服务器(
rongqing2019
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2025-01-23 18:10
代码工艺
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