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我们在谈论高并发的时候究竟在谈什么?看这一篇彻底明白并发原理

目录

  • 什么是高并发
  • 进程上下文切换
  • 线程上下文切换
  • 协程上下文切换
  • 性能测试结果
  • 总结

欢迎关注笔者,优质文章都在这里等你。


文章来源:

https://segmentfault.com/a/1190000019360335

感谢作者的优质文章,作者从操作系统原理的角度深度解释了什么是高并发。

慌了,居然被问到怎么做高并发系统的限流

在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。本文结合作者的一些经验介绍限流的相关概念、算法和常规的实现方式。


缓存

缓存比较好理解,在大型高并发系统中,如果没有缓存数据库将分分钟被爆,系统也会瞬间瘫痪。使用缓存不单单能够提升系统访问速度、提高并发访问量,也是保护数据库、保护系统的有效方式。大型网站一般主要是“读”,缓存的使用很容易被想到。

在大型“写”系统中,缓存也常常扮演者非常重要的角色。比如累积一些数据批量写入,内存里面的缓存队列(生产消费),以及HBase写数据的机制等等也都是通过缓存提升系统的吞吐量或者实现系统的保护措施。甚至消息中间件,你也可以认为是一种分布式的数据缓存。

高并发系统中的限流应该如何做? 高并发系统如何设计

作者:nick hao

来源: cnblogs.com/haoxinyue/p/6792309.html

开涛大神在博客中说过:在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。本文结合作者的一些经验介绍限流的相关概念、算法和常规的实现方式。


说一下海量请求下的接口并发解决方案


来源:CSDN@舍其小伙伴

电商场景:并发扣库存,怎么保证不超卖又不影响并发性能

任何电商平台的一个主业务场景就是:

  1. 加入购物车;
  2. 去结算,填写/选择收货地址;
  3. 检查/扣减库存,生成订单并付款;

其中第三步,检查/扣减库存,常规代码实现如下:

判断剩余库存量,如果库存足够,则做扣减操作;

select stock from goods_stock where sku = 'a1'
if(stock - buy_num) >= 0){ //如果库存大于等于购买数量
 stock = stock - buy_num;
 update goods_stock set stock = stock where sku = 'a1'
}

线上项目CPU,内存都跑满了,怎么调试?

记得第一次当整个电商项目负责人的时候,在使用量高峰期时,运维的同事突然跑过来说,xx服务的某台机器的CPU,内存暴了(OOM了),赶紧想办法怎么做。当时的心情既高兴,又紧张。高兴的是产品真的有使用在使用了,有价值了;紧张的是出问题,要怎么解决?

出现这种问题有2种情况,一种是直接服务程序终止,一种是服务程序在还在(线程通过PS命令查看还在运行),但无法对外提供服务。

当然出现这种情况,都是第一时间让

海量请求下的接口并发解决方案 批量请求接口

设定一个场景,假如一个商品接口在某段时间突然上升,会怎么办?

面试官要是问你如何解决web高并发,你就这样回答

所谓高并发,就是同一时间有很多流量(通常指用户)访问程序的接口、页面及其他资源,解决高并发就是当流量峰值到来时保证程序的稳定性。

我们一般用QPS(每秒查询数,又叫每秒请求数)来衡量程序的综合性能,数值越高越好,一般需要压测(ab工具)得到数据。

假设我们的一个进程(也可以是线程或者协程)处理一次请求花费了50毫秒(业内达标范围一般是20毫秒至60毫秒),那么1秒钟就可以处理20个请求,一台服务器是可以开很多这样的进程并行去处理请求的,比如开了128个,那么这台机器理论上的QPS=2560。

高并发是什么,如何解决高并发? 高并发的

高并发是指系统在短时间内接收到大量的请求,这些请求需要同时得到响应。高并发是许多互联网应用和服务面临的常见问题,如果不得当地处理,会导致系统崩溃、响应时间延长等问题。

在处理高并发时,需要考虑以下几个方面:

  1. 硬件资源:要考虑系统的硬件资源是否足够,例如 CPU、内存、磁盘等。如果硬件资源不足,可以通过升级硬件、增加服务器数量等方式来解决。
  2. 软件优化:对系统进行软件优化是处理高并发的关键。可以通过代码优化、缓存、分布式、负载均衡等技术来提高系统的性能和稳定性。

面试官问你如何解决web高并发这样回答就好了

所谓高并发,就是同一时间有很多流量(通常指用户)访问程序的接口、页面及其他资源,解决高并发就是当流量峰值到来时保证程序的稳定性。

我们一般用QPS(每秒查询数,又叫每秒请求数)来衡量程序的综合性能,数值越高越好,一般需要压测(ab工具)得到数据。

假设我们的一个进程(也可以是线程或者协程)处理一次请求花费了50毫秒(业内达标范围一般是20毫秒至60毫秒),那么1秒钟就可以处理20个请求,一台服务器是可以开很多这样的进程并行去处理请求的,比如开了128个,那么这台机器理论上的QPS=2560。

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