* 500/0.1 = 50000 難道我們真的有處理5萬並發? 不然。高並發場景下,Web ...
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,我們通常會在需要的時候對數據庫進行查找,因此系統的大致結構如下所示: 當數據量較高的時候,需要減少對於數據庫里面的磁盤 ...
2019-10-12 14:37 0 472 推薦指數:
* 500/0.1 = 50000 難道我們真的有處理5萬並發? 不然。高並發場景下,Web ...
復雜,用戶數和訪問量越來越大,我們的應用需要支撐更多的並發量,同時,我們的應用服務器和數據庫服務器所做的 ...
數據庫獲取數據,這是一個看似合理的流程。但是,在高並發場景下,有可能多個請求並發的去從數據庫獲取數據,對 ...
一、什么是高並發 高並發(High Concurrency)是互聯網分布式系統架構設計中必須考慮的因素之一,它通常是指,通過設計保證系統能夠同時並行處理很多請求。 高並發相關常用的一些指標有響應時間(Response Time),吞吐量(Throughput),每秒查詢率QPS ...
目錄 1、背景 2、表鎖導致的慢查詢的問題 3、線上修改表結構有哪些風險? 4、一個死鎖問題的分析 5、鎖等待問題的分析 6、小結 1、背景 對於數據庫系統來說在多用戶並發條件下提高並發性的同時又要保證數據的一致性一直是 ...
1.用額外的單進程處理一個隊列,下單請求放到隊列里,一個個處理,就不會有並發的問題了,但是要額外的后台進程以及延遲問題,不予考慮。 2.數據庫樂觀鎖,大致的意思是先查詢庫存,然后立馬將庫存+1,然后訂單生成后,在更新庫存前再查詢一次庫存,看看跟預期的庫存數量是否保持一致,不一致就回滾,提示用戶庫 ...
在大型系統中,為了減少數據庫壓力通常會引入緩存機制,一旦引入緩存又很容易造成緩存和數據庫數據不一致,導致用戶看到的是舊數據。 為了減少數據不一致的情況,更新緩存和數據庫的機制顯得尤為重要。 1、Cache aside Cache aside也就是旁路緩存,是比較常用的緩存策略。 (1)讀 ...
問題分析 我們日常開發中,對於緩存用的最多的場景就像下圖一樣,可能僅僅是對數據進行緩存,減輕數據庫壓力,縮短接口響應時間。 這種方案在不需要考慮高並發得去寫緩存,高並發得讀寫緩存時,是不會有問題,但是如果是在高並發場景下,要保證緩存和數據庫的一致性,至少需要解決以下問題: 高並發寫時 ...