带你了解：高并发环境下，先操作数据库还是先操作缓存？
1）线程A发起一个写操作，第一步set cache 2）线程B发起一个写操作，第一步setcache 3）线程B写入数据库到DB 4）线程A写入数据库到DB 执行完后，缓存保存的是B操作后的数据，数据库是A操作后的数据，缓存和数据库数据不一致。 缓存维护方案三 一写（线程A
高并发情况下Linux系统及kernel参数完善
如非必须，关掉或卸载iptables防火墙，并阻止kernel加载iptables模块。这些模块会影响并发性能。 单进程最大打开文件数限制 一般的发行版，限制单进程最大可以打开1024个文件，这是远远不能满足高并发需求的，调整过程如下： 在#号提示符下敲入： #ulimitn
分析高并发系统中队列术的哪些应用场景
异步处理：使用队列的一个主要原因是进行异步处理，比如用户注册成功后需要发送注册成功邮件/新用户积分/优惠券等等、缓存过期时先返回老的数据，然后异步更新缓存、异步写日志等;通过异步处理，可以提升主流程响应速度，而非主流程/非重要业务可以异步集
分析 Java 并发下的乐观锁
聊完原子操作了，我们进入正题。 大家都知道，一般而言，由于多线程并发会导致安全问题，针对变量的读和写操作，都会采用锁的机制。锁一般会分为乐观锁和悲观锁两种。 悲观锁 对于悲观锁，开发者认为数据发送时发生并发冲突的概率很大，所以每次进行读操作
轻松解决百万并发的Nginx，你知道它是怎么处理这些网络事件的吗
接下来看上面这张图，比如主机 A 就是一台家里的笔记本电脑，那么主机 B 就是一台服务器，上面跑着 Nginx 服务。从主机 A 发送一个 HTTP 的 GET 请求到主机 B，这样的一个过程中主要经历了哪些事件?通过上图数据流部分可以看出： 应用层里发送了一个 GET
5个方案帮助你：高并发环境下，先操作数据库还是先操作缓存？
1）线程A发起一个写操作，第一步set cache 2）线程A第二步写入新数据到DB 3）线程B发起一个写操作，set cache， 4）线程B第二步写入新数据到DB 这样看，也没啥问题。，但是有时候可能事与愿违，我们再看第二个流程图，如下 1）线程A发起一个写操作，第一步
并发问题原因分析及解决
Unsafe.compareAndSwapXXX 实现CAS更改 state 和 队列指针 内部依赖CPU提供的原子指令 可见性与有序性 volatile 修饰 state 与 队列指针 （prev/next/head/tail） 线程阻塞与唤醒 Unsafe.park Unsafe.parkNanos Unsafe.unpark Unsafe类是在sun.misc包下，
服务端高并发分布式架构提升之路
本文以淘宝作为例子，介绍从一百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知，文章最后汇总了一些架构设计的原则。 特别说明：本文以淘宝为例仅仅是为了便于说明演进过程可
PHP实现Redis单据锁以及防止并发重复写入
副标题#e# 一、写在前面： 在整个供应链系统中，会有很多种单据（采购单、入库单、到货单、运单等等），在涉及写单据数据的接口时（增删改操作），即使前端做了相关限制，还是有可能因为网络或异常操作产生并发重复调用的情况，导致对相同单据做相同的处理
并发性 – 如何测试数据库中的竞争条件？
我尝试编写数据库代码以确保它不受竞争条件的影响,以确保我已锁定正确的行或表.但我经常想知道：我的代码是否正确？是否有可能强制显示任何现有的竞争条件？我想确保如果它们确实发生在生产环境中,我的应用程序将做正确的事情. 我一般都知道哪个并发查询可
