。 解决方案 有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题，最常见的则是： 通过布隆过滤器拦截，将 ...

转载自：微信公众号《Java知音》 在实际的开发当中，我们经常需要进行磁盘数据的读取和搜索，因此经常会有出现从数据库读取数据的场景出现。 但是当数据访问量次数增大的时候，过多的磁盘读取可能会最终成为整个系统的性能瓶颈，甚至是压垮整个数据库，导致系统卡死等严重问题。 常规的应用系统中，我们通常会 ...

的数据库分开，分开部署。这样可以将压力进行拆分，缓解因为网络和数据库导致的高并发 3.缓存 大 ...

缓存常见问题 缓存更新方式 这是决定在使用缓存时就该考虑的问题。 缓存的数据在数据源发生变更时需要对缓存进行更新，数据源可能是 DB，也可能是远程服务。更新的方式可以是主动更新。数据源是 DB 时，可以在更新完 DB 后就直接更新缓存。 当数据源不是 DB 而是其他远程服务，可能无法及时 ...

高并发场景下System.currentTimeMillis()的性能问题的优化 ...

高并发场景下，数据库经常会发生数据重复插入的问题，这时候单单在插入前，查询数据库，判断是否存在，再进行插入，往往不能保证数据唯一性。 查询数据库判断是否存在测试代码： th_insert_test.py 每次插入前，去数据库查询，要插入的 User0-9 是否存在，若不存在则插入，若存在，则返回 ...

前言 System.currentTimeMillis()的调用比new一个普通对象要耗时的多（具体耗时高出多少我也不知道，不过听说在100倍左右），然而该方法又是一个常用方法，有时不得不使用，比如生成wokerId、打印日志什么的，在高并发情形下肯定存在性能问题的，但怎么做才好 ...

1. 大型电商系统高流量系统设计 　　场景： 　　　　大量电商系统每天要处理上亿请求，其中大量请求来自商品访问、下单。商品的详情是时刻变化，由于请求量过大，不会频繁去服务端获取商品信息，导致服务器压力极大。需要用到多级缓存、异步处理、负载均衡等方式来实现 　　解决： 　　　　评估哪些页面是活跃 ...