数据库高并发访问是程序员一直要面对的问题，乐观锁就是把并发访问的控制权交给程序员来做，而不是依赖于数据库的锁机制。一般来说高并发的数据库乐观锁实现有两种方案，一种是在表里面添加Version字段，另外一种方案就是使用JDK的Atomic，就是CAS，CAS是一种无阻塞的并行处理方式，它比 ...

数据库学习：高并发数据库设计 随着乐视硬件抢购的不断升级，乐视集团支付面临的请求压力百倍乃至千倍的暴增。作为商品购买的最后一环，保证用户快速稳定的完成支付尤为重要。所以在15年11月，我们对整个支付系统进行了全面的 架构升级，使之具备了每秒稳定处理10万订单的能力 ...

欢迎转载，转载请注明出处，徽沪一郎。 概要 Spark应用开发实践性非常强，很多时候可能都会将时间花费在环境的搭建和运行上，如果有一个比较好的指导将会大大的缩短应用开发流程。Spark Streaming中涉及到和许多第三方程序的整合，源码中的例子如何真正跑起来，文档不是很多也不详细。 本篇 ...

一、IM 系统的高并发场景 IM 系统中，高并发多见于直播互动场景。比如直播间，在直播过程中，观众会给主播打赏、送礼、发送弹幕等，尤其是明星直播间，几十万、上百万人的规模一点也不稀奇。近期随着武汉新型肺炎疫情的蔓延，很多教育机构也提供了“停课不停学”的在线直播教学服务，也是一大直播互动场景 ...

以上demo代码，就实现了：最大并发数20，超过20个并发，排队等待； 上述代码中，单个协程耗时五秒，那么并发15个，全部耗时，应该也是5秒多一点点。加入一个时间，来看看是不是真的。比如 执行结果： ----这里--------- ----这里--------- ----这里--------- ----这里--------- ---- ...

问题的出发点： 最近公司为了发展需要，要扩大对用户的信息采集，每个用户的采集量估计约3W。如果用户量增加的话，将会大量照成采集量成3W倍的增长，但是又要满足日常业务需要，特别是报表数据必要在规定的时间内完成。 技术障碍： 1. 面对用户量的增长，记录数3W倍 ...

往往大数据量,高并发时, 瓶颈都在数据库上, 好多人都说用数据库的复制,发布, 读写分离等技术, 但主从数据库之间同步时间有延迟.代码的作用在于保证在上端缓存服务失效（一般来说概率比较低）时，形成倒瓶颈，从而能够保护数据库，数据库宕了，才是大问题（比如影响其他应用）。 假设（非完全正确数据，仅做 ...

欢迎转载，转载请注明出处，徽沪一郎。 概要 根据论坛上的信息，在Sparkrelease计划中，在Spark 1.3中有将SparkR纳入到发行版的可能。本文就提前展示一下如何安装及使用SparkR. SparkR的出现解决了R语言中无法级联扩展的难题，同时也极大的丰富了Spark在机器学习 ...