高并发场景指的是系统能够同时处理大量用户请求的状态。在现代企业应用中,特别是在电商、金融、社交媒体、流媒体服务等领域,高并发场景尤为常见。例如,在电商平台的促销活动中,可能会有数百万用户同时访问网站,进行商品浏览、下单、支付等操作,这就构成了一个典型的高并发场景。 问答 如何通过参数调优解决 OceanBase 在高
(二)用户异常操作导致的高并发 (三)业务接口异常引发的高并发 (四)恶意攻击引发的高并发 三、高并发的解决方案 (一)架构设计层面 (二)业务实现层面 在互联网行业,高并发已成为衡量系统性能的关键指标。无论是电商平台的促销活动、在线教育平台的直播授课,还是IOT物联网的状态同步与远控,高并发场景无处不在。本...
在下面的读写并发场景下,首先来自线程1的读请求在未命中缓存的情况下查询数据库(step1),接着来自线程2的写请求更新数据库(step2),但由于一些极端原因,线程1中读请求的更新缓存操作晚于线程2中写请求的删除缓存的操作(step4晚于step3),那么这样便会导致最终写入缓存中的是来自线程1的旧值,而写入数据库中的是来自...
在高并发场景下,电商系统经常会遇到性能瓶颈,这可能导致用户体验下降,甚至服务中断。为了应对这种情况,开发团队通常会采用降级策略,有计划地降低系统的部分功能,以确保核心功能的稳定运行。 常用的降级策略如下。 服务降级:在后端服务响应慢时,返回缓存的数据或者简化的响应内容。 功能降级:暂时关闭或简化一些非核心功能,...
在高并发场景下，缓存通常是提高系统性能的关键技术之一。以下是一些缓存在高并发场景下可能遇到的问题和相应的解决方案：1、缓存穿透：指一个缓存中不存在的键被频繁地请求，导致请求穿透到数据库层，从而造成数据库压力过大。可以采用布隆过滤器等技术过滤掉不存在的键，或者使用“空对象”占位符来避免缓存穿透。2、...
一谈到高并发的优化方案,往往能想到模块水平拆分、数据库读写分离、分库分表,加缓存、加mq等,这些都是从系统架构上解决。单模块作为系统的组成单元,其性能好坏也能很大的影响整体性能,本文从单模块下读多写少的场景出发,探讨其解决方案,以其更好的实现高并发。
现代的服务器针对上述高并发场景,肯定是分布式(集群)方式来应对 - 一台服务器无论如何也是没法去应对几百万个客户端,所以就引入更多的服务器 线程池 客户端发一个请求之后就快速断开连接了ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool(); 线程池解决的是这个问题 ...
在CentOS/RHEL7.9 中,默认值为128,对于高并发场景都建议调大该值。 在RHEL 6和RHEL 7中,socket结构的sk_max_ack_backlog字段被定义为无符号短整型,它将值限制为16位,最大值为65535。 在RHEL 8 中,socket结构的sk_max_ack_backlog字段定义为 u32,它将值限制为 32 位,最大值为 2147483647。
3. 高并发场景 3. 1 秒杀 3. 2 秒杀设计理念与思路 3. 3 秒杀应对方案 总结 高并发现实生活中的场景 我们总是喜欢从软件开发层面理解高并发,其实高并发是解决大数据量业务的一种思路,源于现实生产生活中的场景。高并发现实生产生活中的场景,包括但不仅限于如下内容:战争、新冠疫情防控、医院看病、完成工作任务...
本文介绍在高并发场景下,如何通过DashScope Java SDK,高效调用CosyVoice语音合成大模型服务。 CosyVoice大模型的服务协议为WebSocket,在高并发场景下,如果不断地创建WebSocket连接会增加连接耗时且会有较大资源消耗。您在通过DashScope Java SDK调用CosyVoice语音大模型服务时,可以使用连接池和对象池这两种资源池,降低高并...