。 解決方案 有很多種方法可以有效地解決緩存穿透問題，最常見的則是： 通過布隆過濾器攔截，將 ...

轉載自：微信公眾號《Java知音》 在實際的開發當中，我們經常需要進行磁盤數據的讀取和搜索，因此經常會有出現從數據庫讀取數據的場景出現。 但是當數據訪問量次數增大的時候，過多的磁盤讀取可能會最終成為整個系統的性能瓶頸，甚至是壓垮整個數據庫，導致系統卡死等嚴重問題。 常規的應用系統中，我們通常會 ...

的數據庫分開，分開部署。這樣可以將壓力進行拆分，緩解因為網絡和數據庫導致的高並發 3.緩存 大 ...

緩存常見問題 緩存更新方式 這是決定在使用緩存時就該考慮的問題。 緩存的數據在數據源發生變更時需要對緩存進行更新，數據源可能是 DB，也可能是遠程服務。更新的方式可以是主動更新。數據源是 DB 時，可以在更新完 DB 后就直接更新緩存。 當數據源不是 DB 而是其他遠程服務，可能無法及時 ...

高並發場景下System.currentTimeMillis()的性能問題的優化 ...

高並發場景下，數據庫經常會發生數據重復插入的問題，這時候單單在插入前，查詢數據庫，判斷是否存在，再進行插入，往往不能保證數據唯一性。 查詢數據庫判斷是否存在測試代碼： th_insert_test.py 每次插入前，去數據庫查詢，要插入的 User0-9 是否存在，若不存在則插入，若存在，則返回 ...

前言 System.currentTimeMillis()的調用比new一個普通對象要耗時的多（具體耗時高出多少我也不知道，不過聽說在100倍左右），然而該方法又是一個常用方法，有時不得不使用，比如生成wokerId、打印日志什么的，在高並發情形下肯定存在性能問題的，但怎么做才好 ...

1. 大型電商系統高流量系統設計 　　場景： 　　　　大量電商系統每天要處理上億請求，其中大量請求來自商品訪問、下單。商品的詳情是時刻變化，由於請求量過大，不會頻繁去服務端獲取商品信息，導致服務器壓力極大。需要用到多級緩存、異步處理、負載均衡等方式來實現 　　解決： 　　　　評估哪些頁面是活躍 ...