最近遇到统计Oracle数据库请求记录表中所有API的最高并发量，这个就涉及从日志表中提取API访问记录，并计算每个API在每个时间点的并发请求数，然后找出每个API的最高并发量。

JDK并发包本章内容：1、关于同步控制的工具2、线程池3、JDK的一些并发容器多线程的团队协作：同步控制synchronized的功能扩展：重入锁可以完全替代synchronized,使用java.util.concurrent.locks.ReentrantLock类来实现publicclassReenterLockimplementsRunnable{publicstaticReentrant

packagecom.gitee.taven.test;importcom.gitee.taven.ApiResult;importcom.gitee.taven.aop.RepeatSubmitAspect;importorg.slf4j.Logger;importorg.slf4j.LoggerFactory;importorg.springframework.beans.factory.an

Nginx的主要特点包括高性能、低内存占用、高并发处理能力以及高度的可靠性。2、特点高性能Nginx被设计成高性能的服务器软件，能够处理大量并发连接和高流量的请求。它采用了事件驱动的架构，使用异步I

尽管Linux有默认设置可以处理大多数情况和场景，但是对于高性能、高并发和高可用性系统等特殊场景，需要进行调整。本文讨论的特性是tuned，它是Linux系统中常用的一种调优服务。tuned由两个程

无锁队列的设计目标是在高并发场景下提供高性能的入队和出队操作，避免了锁机制带来的性能开销和潜在的死锁问题

skynetcluster集群笔记前言cluster相关方法说明集群设计方案：集群中常遇到的问题：注意事项：前言skynet是一个基于事件驱动的分布式游戏服务器框架，支持构建高性能、高并发的网络程序。

过程前几天使用IPC进程通信的原理写了一个聊天室，并且支持高并发。

1.谈谈对volatile的理解volatile是java虚拟机提供的一种轻量级的同步机制保证可见性不保证原子性禁止指令重排相当于轻量级的sychronized1.1.JMM的理解JMM，java内存模型JavaMemoryModel，是一种抽象的概念，并不真实存在，它描述的是一组规则或规范，通过这组规范定义了程序中各个变量（包括实例字段，静态字段和构成数组对象的元素）的访问方式。JMM关于同步的

InnoDB还具有崩溃恢复能力，对于需要高并发读写和事务支持的应用场景非常适用。默认存储引擎，支持事务处理（ACID特性），具备崩溃恢复能力。支持行级锁定，提高并发性能，尤其是在多用户同时更新同

三高架构是指在软件系统设计与开发中，注重解决高并发性、高可用性和高性能的架构设计模式。高并发性：指系统能够处理大量并发请求的能力。

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Alistofpartitions:在大数据领域，大数据都是分割成若干个部分，放到多个服务器上，这样就能做到多线程的处理数据，这对处理大数据量是非常重要的。分区意味着，可以使用多个线程了处理。

我们一般在需要并发访问的资源上使用加锁Lock或者synchronized来同步访问，但是只能针对单个jvm内的加锁，当系统需要在多个系统之间访问同一个受保护的资源时，就需要用到分布式锁的机制了，比如在电商网站网站的高并发情况下

为了开发一个API接口来采集商品详情页（接入请求API）的数据，如宝贝详情、宝贝ID、宝贝标题、价格、掌柜昵称、品牌名称等，你需要遵循以下步骤：一、需求分析:确定需要采集的数据字段。确认数据来源，例如是某个电商平台的网页。分析平台是否有公开的API接口可以直接利用。二、选择技术栈:后端语言（如Python,Node.js,Java等）网络请求库（如requests,axios等）数据库（如果需要存

报错原因我碰到报错原因主要是因为接口返回的数据量过大，在高并发下，会有丢包的情况，导致这个问题。之前我找方法是把Nginx缓存关掉，我试了一下没有太大的作用。

Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（DataProcessing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。

JMeter提供了丰富的元件和采样器，使得它能够模拟复杂的测试场景和高并发的用户请求。

本文主要讲述通过MyBatis、JDBC等做大数据量数据插入的案例和结果。

以下文章部分出自网络，参考链接如下：https://blog.csdn.net/fanrenxiang/article/details/80683378https://blog.csdn.net/top_code/article/details/53242262https://blog.csdn.net/u010889390/article/details/82151903相关概念：应用级限流分布

高并发高可用架构是指能够应对大量并发请求并保持高度可用的系统架构。为了实现这一目标，通常会采用一系列技术和策略，包括负载均衡、缓存、分布式系统、冗余部署、容错处理等。

以下是一些建议的步骤，帮助你从0开始搭建并不断完善自己的Java项目，直至达到高可靠、高稳定、高并发、高数据安全，并可以拆分为微服务的大型高质量项目：选择合适的开源项目：寻找与你感兴趣的技术领域或业务场景相关的开源项目

要开发一个API接口以获取抖音视频的详情数据，如ID、昵称、链接、图片、签名等参数，并支持高并发调用，你需要遵循以下步骤：注册成为开放平台的开发者：您需要在抖音开放平台注册账号，并按照官方文档的指引完成开发者认证

尤其是在高并发的网络环境下，拥有一批高效稳定的代理IP显得至关重要。本文将为详细介绍高并发代理IP及其优势。1、高并发代理IP是什么？

特别是在高并发的环境中，如电商网站、在线银行等，死锁可能导致严重的性能下降甚至服务中断。MySQL，作为一个流行的开源关系数据库管理系统，同样面临着死锁的挑战。

要知道，要开发一个API接口用于采集淘宝商品详情页数据（如优惠券、SKU、价格、销量信息等），并支持高并发接入，你需要考虑以下几个步骤：需求分析:确定你需要从淘宝商品详情页采集哪些具体信息。

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由于现在的系统大多是分布式的，高并发的，redis和传统的数据库，存在数据不一致的问题。

InnoDB使用了多版本并发控制（MVCC）来实现高并发性和事务性。InnoDB架构包括以下几个组件：缓冲池（BufferPool）：用于存放数据页的内存缓存区，可以减少磁盘IO次数，提高查询性能。

对于业务中存在一些功能需求，业务逻辑复杂且数据量大，过程处理也就比较繁琐，如果直接在单线程同步执行，效率就比较低了，所以我们需要利用多线程，开启多个线程去把任务分线程异步执行，这些效率就有显著提升多线程+countDownLatchCountDownLatch概念CountDownLatch是一个同步工具类，用来协调多个线程之间的同步，或者说起到线程之间的通信（而不是用作互斥的作用）。CountD

怎么解决高并发解决高并发的整体流程大概是：先进行性能评估、再进行性能测试、然后找到程序可以承受的临界点、最后针对出问题的地方，进行优化。

一、背景技术系统线程是一种稀缺资源且创建一个线程开销较大，频繁地创建和销毁线程反而可能使得系统在高并发时性能急剧下降。如果无限制地创建线程，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，甚至造成系统崩溃。

它的底层设计注重效率和性能，能够支持高并发连接数，最大可以支持约50000个并发连接。以下是Nginx的一些关键特性和底层理解：事件驱动模型：Nginx采用了异步非阻塞的事件驱动模型。

代码结构文件介绍InetAddress.hInetAddress类ip和端口设置Socket.hSocket类设置fdEpoll.hepollfd管理类Channel.hChannel类管理epoll以及对应回调函数实现EventLoop.hEventLoop事件循环类TcpServer.h服务器类tcpepoll.cpp主函数InetAddress.h#ifndef_INETADDRESS_H#

01高并发1.1简介高并发（HighConcurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。

Lison,v1.0.0,2023.09.10SpringCloudAlibaba-04-Sentinel服务容错文章目录SpringCloudAlibaba-04-Sentinel服务容错高并发带来的问题服务雪崩效应常见容错方案

文章目录1、超好用的工具类：并发集合简介2、线程安全的HashMap3、深入浅出ConcurrentHashMap3.1、ConcurrentHashMap的内部数据结构3.2、put()方法的实现3.3、get()方法的实现4、有关List的线程安全5、高效读写的队列：深度剖析ConcurrentLinkedQueue类6、高效读取：不变模式下的CopyOnWriteArrayList类7、数据

在高并发的环境下，激烈的锁竞争会导致程序的性能下降，因此我们有必要讨论一些有关锁的性能的问题，以及一些注意事项，比如避免死锁、减小锁粒度、锁分离等。

在JDK内部也想尽一切办法提高并发时的系统吞吐量。这里将向大家简单介绍几种JDK内部的“锁”优化策略。1、锁偏向锁偏向是一种针对加锁操作的优化手段。

文章目录1、ThreadLocal的简单使用2、ThreadLocal的实现原理3、对性能有何帮助4、线程私有的随机数发生器ThreadLocalRandom4.1、反射的高效替代方案4.2、随机数种子4.3、探针Probe的作用除了控制资源的访问，我们还可以通过增加资源来保证所有对象的线程安全。比如，让100个人填写个人信息表，如果只有一支笔，那么大家就得挨个填写，对于管理人员来说，必须保证大家

对于高并发系统来说，有三个重要的机制来保障其高效运行，它们分别是：缓存、限流和熔断。而缓存是排在最前面也是高并发系统之所以高效运行的关键手段，那么问题来了：缓存只使用Redis就够了吗？

对于一个高并发应用来说，QPS是非常重要的性能指标，它反映了应用处理请求的能力。在实际应用中，QPS的大小取决于应用的负载和应用本身的性能。

秒杀场景例如双11、618涉及问题高并发：时间短，瞬间用户量超卖：卖出量多于库存数据库超负荷：数据库甚至其他业务挂掉，导致404设计思路1.微服务服务单一职责，以微服务的设计思想设计系统，每个服务职责、

本文来源，是我在阅读《实战java高并发程序设计》第7章所了解的，参考了这本书，在此记录一下。往后也好翻翻。

一、Disruptor是什么Disruptor是一个开源的并发框架，能够在无锁的情况下实现网络的Queue并发操作。Disruptor是一个高性能的异步处理框架，或者可以认为是最快的消息框架（轻量级JMS），也可以认为是一个观察者模式的实现，或者事件监听模式的实现。二、Disruptor核心概念RingBuffer：被看做Disruptor最主要组件，然而从3.0开始RingBuffer仅仅负责存

javaexcel导出到远程服务器内容精选换一换使用GDS工具将数据从数据库导出到普通文件系统中，适用于高并发、大量数据导出的场景。

前言本篇文章我们就来说说Netty的架构设计，解密高并发之道。学习一个框架之前，我们首先要弄懂它的设计原理，然后再进行深层次的分析。接下来我们从三个方面来分析Netty的架构设计。

它具有轻量级、高并发、低内存消耗等特点，常被用作静态资源服务、负载均衡、反向代理和缓存等方面的解决方案。

ThreadLocal的使用TheadLocal使用场景升华篇ThreadLocal原理高并发场景下ThreadLocal会造成内存泄漏吗？什么原因导致？如何避免？

相信不少人会被这个问题困扰，分享大家一篇这样的文章，希望能够帮到你！一、秒杀业务为什么难做？1）im系统，例如qq或者微博，每个人都读自己的数据（好友列表、群列表、个人信息）；2）微博系统，每个人读你关注的人的数据，一个人读多个人的数据；3）秒杀系统，库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据，多个人读一个数据。例如：小米手机每周二的秒杀，可能手机只有1万部，但瞬时进入的流量可能是几百几千万