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1 并发 - 解决方案
2018年03月27 - 考虑到3方面 1.存储介质 2.数据一致性 3.计算机硬件 在说前端与后端各自的处理方法前端解决方案: 禁止重复点击 页面静态化处理 用户限流 禁止重复提交等操作。 后端解决方案: 对请求采用消息队列缓存请求 利用缓存应对读请求 利用缓存应对写请求等操作。 限制
2 并发解决方案
2017年09月24 - 在大型网站中,我们不得不面临高并发的问题,下面分别介绍一些解决方案。 1 应用和静态资源分离 当并发量达到一定程度时,我们可以将静态资源保存到专门的服务器中,这样主服务器就可以尽量只处理业务相关的操作。 2 页面缓存 页面缓存是将应用生成的页面缓存起来,这样就不需要每次都重新
3 并发解决方案
2018年05月21 - 我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS(Query Per Second,每秒处理请求数),解决每秒数万次的并发场景,这个指标非常关键。举个例子,我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms,同时,系统内有20台Apache的Web服务器,配置MaxClients为500
4 并发解决方案
2017年02月15 -   除了数据量大, 另一个常见的问题就是并发, 很多架构就是针对这个问题设计出来的, 下面分别介绍。1.应用和静态资源分离  刚开始 的 时候 应用 和静 态 资源 是 保存 在一起 的, 当 并发 量 达到 一定程度 时 就 需要 将 静态 资源 保存 到 专门 的 服务器 中, 静态
5 并发解决方案
2017年02月17 - +写队列 存储:raid阵列+热备 网络:dns轮询+DDOS攻击防护 对于并发并没有什么通用解决方案,必须根据业务场景进行分析,不同的业务场景对于架构的取舍是不一样的.但万变不离其宗,掌握这些处理并发的分析方法还是很有必要的. 如何学习并发的工具? 处理并发的开源轮子
6 并发解决方案
2017年12月28 - 如何解决并发缓存静态页面图片服务器分离优化数据库结构,多做索引数据库集群和库表散列开启多线程,使用多线程+队列,异步响应并发请求 不要频繁得使用new对象,能使用单例模式就使用, 对于utility类型的类通过静态方法来访问。使用线程安全的集合对象vector hashtable使用线程池
7 并发解决方案
2018年09月13 - 。 异步处理:秒杀系统是一个并发系统,采用异步处理模式可以极大地提高系统并发量,其实异步处理就是削峰的一种实现方式。 内存缓存:秒杀系统最大的瓶颈一般都是数据库读写,由于数据库读写属于磁盘IO,性能很低,如果能够把部分数据或业务逻辑转移到内存缓存,效率会有极大地提升。 可拓展:当然如果我们想
8 并发解决方案
2018年01月06 - 以设计出更好的架构。 其它简单总结: 首先,我认为解决问题之前首先要有清晰的思路,如果只是用来别人的解决方案那也只能是拿来主义,没有真正理解,没有做到举一反三。 海量数据和并发经常被连在一块说事儿,虽然他们完全是两回事儿。海量数据纯指的是数据库的海量数据,而并发指的却包括数据库和服
9 并发解决方案(上)
2019年02月25 - : HTTP1.1针对Expires时间不一致的解决方案,运用Cache-Control告知浏览器缓存过期的时间间隔而不是时刻,即时具体时间不一致,也不影响缓存的管理   Cache-Control 参数:        no-store: 禁止浏览器缓存响应        no-cache:不允许直接
10 并发 - java并发解决方案
2016年05月26 - await signal signalAllsynchronized wait notify notifyAll注意:不要在Lock方式锁住的块里调用wait、notify、notifyAll java并发解决方案1、HTML静态化 其实大家都知道,效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html

 
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