8 并发调优
【Tomcat】tomcat8.0基本参数调优配置
【Tomcat】tomcat8.0基本参数调优配置1、优化内核及TCP连接：fs.file-max = 655350 # 系统⽂件描述符总量net.ipv4.ip_local_port_range = 102465535 # 打开端⼝范围net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 2000 # 设置tcp连接时TIME_WAIT个数net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1 # 开启快速tcp TIME_WAIT快速回收net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 # 开启TIME_WAIT重⽤net.ipv4.tcp_syncookies = 1 # 开启SYN cookies 当出现syn等待溢出，启⽤cookies来处理，可防范少量的syn攻击net.ipv4.tcp_syn_retries = 2 # 对于⼀个新建的tcp连接，内核要发送⼏个SYN连接请求才决定放弃net.ipv4.tcp_synack_retries = 2 # 这⾥是三次握⼿的第⼆次连接，服务器端发送syn+ack响应这⾥决定内核发送次数net.ipv4.tcp_keepalive_time = 1200 # tcp的长连接，这⾥注意：tcp的长连接与HTTP的长连接不同net.ipv4.tcp_fin_timeout = 15 # 设置保持在FIN_WAIT_2状态的时间net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 20000 # tcp半连接最⼤限制数net.core.somaxconn = 65535 # 定义⼀个监听最⼤的队列数dev_max_backlog = 65535 # 当⽹络接⼝⽐内核处理数据包速度快时，允许送到队列数据包的最⼤数⽬保存退出[root@cloud ~]# sysctl -p # 添加⽣效2、修改Tomcat Connector运⾏模式为apr Tomcat Connector有三种运⾏模式： bio：阻塞IO bio是三种运⾏模式中性能最低第⼀种。
移动端开发中的多线程和并发优化技巧总结
移动端开发中的多线程和并发优化技巧总结随着科技的不断发展，移动设备越来越普及，同时移动App也成为人们生活中不可或缺的一部分。
随着移动应用的不断发展和完善，用户的需求也越来越高，使得移动端的开发变得越来越复杂和困难。
而在移动应用的开发中，多线程和并发优化技巧则成为了开发人员必须要掌握的重要技能。
一、多线程技术在移动开发中的应用在移动应用开发中，多线程技术可以帮助我们更好的利用CPU 和内存资源，提升App的性能和响应速度。
同时，多线程技术也可以使代码更加健壮，防止发生死锁和内存泄漏等问题。
以下是一些常见的多线程技术的应用场景。
1.网络请求在移动应用开发中，使用网络请求获取数据是很常见的场景。
但是，在主线程中进行网络请求会导致应用假死，因此我们需要使用多线程技术来处理网络请求。
一般来说，我们会将网络请求放在子线程中完成，然后在主线程中更新UI界面。
2.图片加载和缓存在移动应用中，图片加载和缓存也是一个需要考虑的问题。
在主线程中加载大量图片会导致应用运行缓慢，因此我们需要使用多线程技术来解决这个问题。
具体来说，我们可以将图片加载和缓存放在子线程中完成，然后在主线程中显示图片。
3.数据处理在移动应用中，数据处理也是一个需要考虑的问题。
数据处理过程中可能会涉及到一些复杂的算法和耗时的操作，如果在主线程中进行，会导致应用响应缓慢，因此我们需要使用多线程技术来解决这个问题。
一般来说，我们会将数据处理放在子线程中完成，然后在主线程中更新UI界面。
二、并发优化技巧在移动开发中的应用在移动应用开发中，并发优化技巧可以帮助我们更好的利用CPU和内存资源，提升App的性能和响应速度。
以下是一些常见的并发优化技巧的应用场景。
1.线程池在线程池中，线程会被重复利用，从而避免了线程的创建和销毁操作，提高了应用的性能和响应速度。
线程池的使用也可以保证线程的数量不会超出一定的范围，从而避免了资源浪费和线程间的竞争。
2.同步和锁机制在移动应用开发中，同步和锁机制可以帮助我们避免多个线程之间对共同资源的读写冲突，从而保证了程序的正确性。
Tomcat8安全配置与性能优化
Tomcat8安全配置与性能优化1.关于Tomcat的session数目这个可以直接从T omcat的web管理界面去查看即可或者借助于第三方工具Lambda Probe来查看，它相对于T omcat 自带的管理稍微多了点功能，但也不多2.监视Tomcat的内存使用情况使用JDK自带的jconsole可以比较明了的看到内存的使用情况，线程的状态，当前加载的类的总量等JDK自带的jvisualvm可以下载插件（如GC等），可以查看更丰富的信息。
如果是分析本地的T omcat的话，还可以进行内存抽样等，检查每个类的使用情况3.打印类的加载情况及对象的回收情况这个可以通过配置JVM的启动参数，打印这些信息（到屏幕（默认也会到catalina.log中）或者文件），具体参数如下：-XX:+PrintGC：输出形式：[GC 118250K->113543K(130112K), 0.0094143 secs] [Full GC 121376K->10414K(130112K), 0.0650971 secs]-XX:+PrintGCDetails：输出形式：[GC [DefNew: 8614K->781K(9088K), 0.0123035 secs] 118250K->113543K(130112K), 0.0124633 secs] [GC [DefNew: 8614K->8614K(9088K), 0.0000665 secs][Tenured: 112761K->10414K(121024K), 0.0433488 secs] 121376K->10414K(130112K), 0.0436268 secs]-XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGC：PrintGCTimeStamps可与上面两个混合使用，输出形式：11.851: [GC 98328K->93620K(130112K), 0.0082960 secs]-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime：打印每次垃圾回收前，程序未中断的执行时间。
多线程并发编程的性能优化技巧
多线程并发编程的性能优化技巧多线程并发编程是一种充分利用多核处理器和提高程序性能的重要技术。
然而，要充分发挥多线程的优势并实现高性能的并发编程并不是一件容易的事情。
下面将介绍一些多线程并发编程的性能优化技巧，以帮助开发者更好地利用多线程。
1.减少线程切换：线程的切换是多线程并发编程中一个昂贵的操作，可以通过减少线程切换次数来提高性能。
可以通过以下几种方式来减少线程切换次数：a.减少锁的使用：在并发编程中，使用锁是非常常见的，然而过多的使用锁可能导致线程之间频繁切换。
可以尝试使用其他并发数据结构如无锁数据结构或使用更细粒度的锁来减少锁的粒度，从而减少线程切换。
b.使用线程池：线程池可以重用线程，避免频繁的创建和销毁线程。
通过使用线程池，可以减少线程的上下文切换。
c.使用异步编程：使用异步编程可以使线程在处理IO操作等等需要等待的情况下释放CPU资源，从而减少线程切换。
2.并发数据结构的选择：在多线程并发编程中，选择适合的并发数据结构同样是非常重要的。
使用适合的并发数据结构可以提高程序的并发性能。
一些常见的并发数据结构包括：a. ConcurrentHashMap：ConcurrentHashMap是线程安全的哈希表，适用于多线程并发读写的场景。
b. ConcurrentLinkedQueue：ConcurrentLinkedQueue是线程安全的队列，适用于多线程并发读写的场景。
c. CopyOnWriteArrayList：CopyOnWriteArrayList是线程安全的动态数组，适用于多线程并发读写的场景。
3.并发线程数的合理设置：合理设置并发线程数可以最大限度地提高并发性能。
如果线程数过多，可能导致资源竞争和线程切换带来的开销；如果线程数过少，则可能无法充分利用多核处理器。
可以通过以下几种方法来合理设置并发线程数：a.根据硬件资源进行设置：可以根据机器的CPU核心数和内存等硬件资源来决定并发线程数的上限。
高并发系统的性能优化与调试技巧指南
高并发系统的性能优化与调试技巧指南随着互联网的发展，高并发系统已经是现代计算机系统中最为普遍的一种。
高并发系统需要面对巨大的查询流量，同时还需要保证数据的可靠性和完整性。
如果没有进行必要的性能优化和调试，系统将不可避免地出现瓶颈，从而导致系统崩溃，数据丢失等问题。
因此，对高并发系统进行性能优化和调试是非常重要的。
本文将介绍一些高并发系统的性能优化和调试技巧指南。
1. 性能优化性能优化是保证高并发系统正常运行的基础，同时也是提高系统可用性和可靠性的关键。
有几个方面需要考虑：1.1 算法优化高并发系统中的查询时间非常重要，能否进行算法优化将直接影响系统的性能和响应时间。
通过分析业务数据和实际使用情况，进行算法的优化和改进，可以使查询响应时间大大缩短。
1.2 数据库优化数据库是高并发系统中的核心基础设施，对数据库进行优化是保证系统稳定性和响应时间的关键。
通过对数据库的设计和配置进行优化，可以最大限度地提高读写性能。
1.3 垂直扩展垂直扩展是一种通过增加硬件的方式来提升系统性能的方法。
通过增加CPU核心数，内存容量等硬件参数，可以使系统更加稳定和高效。
1.4 水平扩展水平扩展是一种通过增加服务器的方式来提高系统性能的方法。
通过增加服务器节点和负载均衡器，可以使查询请求分散到不同的服务器上，从而提高系统的响应时间和稳定性。
2. 调试技巧调试技巧是保证高并发系统稳定性和性能可靠性的关键，需要运用到多种技术手段。
2.1 预防性监控在高并发系统中，预防性监控是必不可少的。
通过对系统各个节点进行监控，及时发现和解决潜在问题，避免出现严重的故障。
可进行CPU使用率、内存使用率、IO读写状况、网络连接数等方面监控。
2.2 常规日志在高并发系统中，常规日志是必不可少的。
对于每一个请求，都需要进行记录。
通过对请求日志进行分析和比对，可以找出系统中的瓶颈和问题，及时进行优化和改进。
2.3 分布式跟踪在高并发系统中，分布式跟踪是必不可少的。
程序调优的方法
程序调优的方法程序调优是指通过优化程序的设计和实现，以提高程序的性能和效率。
在开发过程中，我们常常会遇到程序运行速度慢、响应时间长等问题，这时候就需要进行程序调优来解决这些问题。
程序调优的方法有很多，下面我将介绍一些常用的调优技巧和方法。
1. 使用合适的数据结构：选择合适的数据结构对于程序的性能至关重要。
不同的数据结构适用于不同的场景，选择合适的数据结构可以提高程序的效率。
例如，对于需要频繁插入和删除操作的场景，可以选择链表或者跳表等数据结构；对于需要快速查找的场景，可以选择哈希表或者二叉搜索树等数据结构。
2. 减少内存使用：内存是程序运行的关键资源之一，过多的内存使用会导致程序运行缓慢。
在编写程序时，要注意减少内存的使用。
可以使用合适的数据结构来减少内存的占用，避免不必要的内存分配和释放操作，以及及时释放不再使用的内存，提高程序的内存使用效率。
3. 减少磁盘IO操作：磁盘IO操作是程序运行中的一个瓶颈，过多的磁盘IO操作会导致程序运行缓慢。
可以通过优化磁盘IO操作来提高程序的性能。
例如，可以将多次磁盘IO操作合并为一次操作，减少磁盘的读写次数；可以使用缓存机制来减少磁盘IO操作，将频繁访问的数据缓存到内存中，提高程序的运行速度。
4. 并行化和并发处理：并行化和并发处理是提高程序性能的有效方法。
可以将程序中的独立任务分解为多个子任务，并行执行，提高程序的运行速度。
可以使用多线程、多进程或者分布式计算等技术来实现并行化和并发处理。
5. 算法优化：选择合适的算法对于程序的性能至关重要。
不同的算法在不同的场景下有不同的性能表现。
可以通过选择更高效的算法来提高程序的性能。
在编写程序时，要尽量避免使用复杂度较高的算法，减少不必要的计算和迭代次数。
6. 代码优化：程序的效率和性能也与代码的质量和结构有关。
可以通过优化代码来提高程序的性能。
例如，可以避免重复计算，减少不必要的判断和循环操作；可以使用高效的数据操作和算法，避免频繁的内存分配和释放操作；可以使用更高效的编程语言和工具来编写程序等。
java8 多线程方法
java8 多线程方法Java 8 多线程方法是指在Java编程语言中使用多线程的一组方法和技术。
多线程是一种并发编程的方式，可以同时执行多个任务，提高程序的性能和响应能力。
Java 8 引入了一些新的特性和改进，使多线程编程更加简便和高效。
本文将一步一步回答关于Java 8 多线程方法的问题，并讨论如何使用这些方法来实现并发编程。
第一步：介绍Java多线程编程的基本概念和优势。
多线程是指在一个程序中同时执行多个线程的机制。
每个线程都是独立的执行单元，拥有自己的计算和执行路径。
多线程编程可以充分利用计算机的多核处理器和多任务处理能力，提高程序的性能和响应能力。
Java多线程编程提供了几个优势。
首先，它可以将一个复杂的任务分解为多个独立的子任务，并使用多线程同时执行这些子任务，从而提高了程序的执行速度。
其次，多线程可以实现程序的异步执行，即在执行一个线程的同时，其他线程可以继续执行自己的任务，从而实现并发执行。
最后，多线程可以提高程序的响应能力，例如在用户界面上同时处理多个用户操作。
第二步：介绍Java 8 中的新特性和改进。
Java 8在多线程编程方面引入了一些新特性和改进。
其中最重要的特性是Lambda 表达式和函数式接口。
Lambda 表达式是一种简洁且灵活的语法形式，它允许我们以更简洁的方式编写匿名函数。
函数式接口是指只包含一个抽象方法的接口，可以用Lambda 表达式实现该方法。
这些特性使得编写多线程代码更加简单和易于理解。
另一个重要的改进是引入了新的并行流API。
并行流是指在执行操作期间，将大型数据集分成多个小块，并使用多线程同时处理这些小块。
它能够自动管理线程的创建和销毁，并且能够充分利用多核处理器的能力。
并行流API使得编写并发代码更加简单和高效。
第三步：讨论Java 8 多线程方法的使用。
Java 8提供了一些新的多线程方法和类，用于编写并发代码。
其中一些重要的方法和类包括：1. java.util.concurrent 包：这个包包含了一些用于并发编程的工具和类。
程序性能调优与优化
程序性能调优与优化程序性能调优与优化是指通过优化程序代码和算法，提升程序的性能和效率。
优化程序性能可以使程序更快、更稳定，并且能够更好地满足用户需求。
本文将介绍程序性能调优的基本概念、方法和技巧，并提供一些实际案例来说明如何进行程序性能调优与优化。
一、概述在软件开发过程中，程序性能问题往往是开发者经常面临的挑战之一。
程序性能低下不仅影响用户体验，还可能导致资源浪费、系统崩溃等问题。
因此，及时进行程序性能调优与优化是非常必要的。
二、程序性能调优的方法1. 程序设计优化在程序设计阶段，合理的算法和数据结构选择对程序性能至关重要。
使用高效的算法和数据结构可以大大提升程序的执行效率。
例如，对于需要大量查找操作的场景，使用哈希表或二叉搜索树来存储数据会比线性查找更快速。
2. 代码优化在代码层面上，通过优化代码的实现方式和逻辑，可以进一步提升程序性能。
以下是一些常见的代码优化技巧：- 减少函数调用次数：过多的函数调用会带来额外的开销，尽可能减少不必要的函数调用可以提升程序的执行速度。
- 循环优化：避免在循环内部进行重复的计算，可以将计算结果存储在变量中，避免重复计算的开销。
- 内存管理：合理使用内存，避免内存泄漏和频繁的内存分配和释放操作。
- 并发优化：对于多线程或并发操作的情况，合理地设计线程之间的协同和同步机制，避免资源竞争和死锁等问题。
3. 常用工具和技术现代软件开发提供了许多工具和技术来帮助程序性能调优与优化。
以下是几个常用的工具和技术：- 性能分析工具：使用性能分析工具可以帮助开发者找出程序的性能瓶颈，并进行针对性的优化。
- 编译器优化选项：大多数编译器提供了优化选项，通过启用这些选项可以提升程序的执行效率。
- 内存分析工具：内存泄漏是导致程序性能下降的常见问题之一，使用内存分析工具可以检测和修复内存泄漏问题。
- 并发编程框架：针对多线程和并发操作，使用高效的并发编程框架可以提供良好的性能和可伸缩性。
数据库并发控制的原理与优化方案
数据库并发控制的原理与优化方案数据库并发控制是指在数据库系统中，多个用户或多个应用程序同时访问数据库时，如何保证数据的安全性和一致性的技术手段。
在现代数据库管理系统中，高并发是非常常见的问题，因此了解并发控制的原理和优化方案是十分重要的。
数据库并发控制的原理主要包括事务、并发问题和隔离级别三个方面。
首先，事务是由一系列操作组成的逻辑单元，它要么全部成功地执行，要么全部失败地回滚。
一个数据库系统中的操作可以被看作一个事务，包括读取数据、插入、更新、删除等操作。
事务的核心特性是ACID，即原子性、一致性、隔离性和持久性。
其中，隔离性是指并发事务之间的相互隔离，即一个事务的执行不应该影响到其他事务的执行。
然后，数据库并发控制中的并发问题包括数据竞争和并发安全性问题。
其中，数据竞争是指当多个事务同时操作同一数据时可能发生冲突的情况。
例如，当两个事务同时尝试修改同一行数据时，就会发生冲突。
为了解决数据竞争问题，数据库系统采用了锁机制，即对被操作的数据加锁，保证每个事务能够独占地访问该数据，从而避免了数据竞争。
最后，隔离级别是数据库系统中用于控制并发访问的一个重要概念。
常见的隔离级别包括读未提交、读已提交、可重复读和串行化。
不同隔离级别之间的差异在于事务之间的可见性和并发度。
隔离级别越高，事务之间的隔离性也就越好，但是并发度也就越低。
除了以上的基本原理之外，为了优化数据库的并发控制，我们可以采取一些具体的优化方案。
一种常见的优化方案是使用乐观并发控制。
乐观并发控制是指假设事务之间不会产生冲突，而是在提交事务时进行冲突检测。
这种方式下，事务可以同时执行，只有在提交时才会检查是否有冲突。
如果有冲突发生，就需要回滚事务，重新执行。
这种方式能够提高并发度，但是会增加回滚的次数。
另一种常见的优化方案是并发控制的分级。
例如，可以将数据库中的数据按照不同的粒度划分为多个区域，并设置不同的并发控制策略。
高并发的区域可以采用悲观锁策略，低并发区域可以采用乐观锁策略，从而提高并发度和效率。
程序调优的方法
程序调优的方法在进行软件开发过程中，程序调优是一项非常重要的工作。
通过对程序进行优化，可以提高程序的性能和效率，减少资源的消耗，提升用户体验。
本文将介绍一些常用的程序调优方法，帮助开发者们更好地优化自己的程序。
一、算法优化算法是程序的灵魂，优化算法可以极大地提高程序的性能。
在编写程序时，需要选择合适的算法来解决问题。
通常来说，时间复杂度较低的算法更加高效。
例如，在排序算法中，快速排序、归并排序等时间复杂度为O(nlogn)的算法要比冒泡排序、选择排序等时间复杂度为O(n^2)的算法更加高效。
因此，在选择算法时，需要综合考虑时间复杂度、空间复杂度和实际问题的特点。
二、数据结构优化合理选择数据结构也是程序调优的关键。
不同的数据结构适用于不同的场景，选择合适的数据结构可以提高程序的效率。
例如，使用哈希表可以快速查找数据，使用链表可以高效地插入和删除数据。
在实际程序中，需要根据具体的需求来选择合适的数据结构，以提高程序的性能。
三、内存管理优化合理的内存管理对程序的性能影响很大。
在编写程序时，需要注意避免内存泄漏和内存溢出的问题。
内存泄漏指的是申请的内存没有及时释放，导致内存空间的浪费；而内存溢出则是指程序申请的内存超过了系统的限制，导致程序崩溃。
为了避免这些问题，可以使用垃圾回收机制、手动释放内存等方法来进行内存管理，提高程序的运行效率。
四、并发优化在多线程或多进程的程序中，需要注意并发安全的问题。
合理地使用锁、信号量等同步机制，可以避免线程安全问题的发生，提高程序的并发性和性能。
此外，还可以通过任务划分、负载均衡等方法，提高程序在多核处理器上的并行计算能力，充分利用硬件资源。
五、IO优化在程序中，IO操作通常是性能瓶颈之一，合理地进行IO优化可以提高程序的运行效率。
例如，可以采用异步IO、缓冲IO、批量IO 等方法，减少IO操作的次数和开销。
此外，还可以使用内存映射文件、压缩算法等技术，提高文件读写的效率。
程序性能调优的技巧
程序性能调优的技巧在开发软件应用程序时，程序性能往往是一个至关重要的方面。
一个高效的程序能够提供更好的用户体验，并且能够处理更大规模的数据和请求。
本文将介绍一些程序性能调优的技巧，帮助开发人员改进程序的性能。
1. 选择合适的数据结构和算法在程序开发的初期，选择合适的数据结构和算法是至关重要的一步。
不同的数据结构和算法对于不同的问题有不同的效率。
例如，对于快速搜索而言，使用哈希表可能比使用线性表更加高效。
了解各种数据结构和算法的优劣势，并根据实际需求做出选择，可以有效提高程序的性能。
2. 减少系统调用和网络请求系统调用和网络请求通常是程序运行过程中消耗时间最多的部分。
因此，减少系统调用和网络请求对于提高程序性能非常重要。
可以通过批量处理操作、缓存数据、减少不必要的通信等方式来减少系统调用和网络请求次数，从而提高程序的效率。
3. 使用合适的并发编程技术并发编程可以利用多核处理器的优势，提高程序的性能。
然而，并发编程也会引入一些额外的开销和复杂性。
因此，在使用并发编程技术时，需要权衡其利弊。
选择合适的并发编程模型，并注意避免常见的并发问题（如死锁和竞态条件），可以有效提高程序的并发性能。
4. 内存管理优化合理管理内存对于程序性能也至关重要。
内存泄漏和频繁的内存分配与释放是常见的性能问题。
使用合适的数据结构、避免不必要的内存分配与释放，并使用内存池等技术优化内存管理，可以显著提高程序的性能。
5. 使用性能调优工具性能调优是一个复杂而繁琐的过程，可以借助各种性能调优工具来辅助完成。
例如，可以使用性能分析工具来分析程序的瓶颈，找出性能瓶颈的原因，并进行相应的优化。
此外，还可以使用代码静态分析工具来检测潜在的性能问题，以提前发现和解决问题。
6. 做好代码优化和测试代码优化是性能调优的关键步骤之一。
可以通过使用更高效的算法、减少冗余代码、优化循环结构等方式来优化代码。
此外，定期进行性能测试和基准测试，可以帮助开发人员了解程序的性能状况，并及时发现和解决性能问题。
java8 并行流使用注意点
java8 并行流使用注意点
Java 8 中的并行流使用需要注意以下几点：
1.正确选择并行流和串行流：并行流适用于处理大量数据，能够利用多核处理器提高执行效率。
然而，如果数据量较小，使用并行流可能不会带来明显的性能提升，甚至可能导致性能下降。
因此，在使用并行流之前，需要评估数据量和任务性质，以确定是否适合使用并行流。
2.避免阻塞线程：在并行流中，每个任务都是在一个单独的线程中执行的。
如果某个任务执行时间过长或者发生异常，可能会导致线程阻塞，进而影响整个程序的性能。
因此，在设计并行流时，需要避免长耗时操作和异常的发生。
3.注意线程安全：并行流中的任务是并发执行的，因此需要注意线程安全问题。
如果多个任务同时修改共享变量，可能会导致数据不一致或者出现竞态条件。
因此，在使用并行流时，需要确保任务之间的操作是线程安全的。
4.合理设置并行流的并行度：并行流的并行度是指同时执行的线程数。
如果并行度设置过高，可能会导致系统资源浪费；如果并行度设置过低，则可能无法充分利用多核处理器的优势。
因此，需要根据实际情况合理设置并行度。
5.异常处理：在并行流中，如果某个任务发生异常，可能会导致整个流的执行失败。
因此，在使用并行流时，需要合理处理异常情况，避免对整个程序造成影响。
总之，使用Java 8 中的并行流需要注意多方面的问题，包括正确选择并行流和串行流、避免阻塞线程、注意线程安全、合理设置并行度的异常处理等。
只有综合考虑这些因素，才能充分发挥并行流的优势，提高程序的性能和可靠性。
架构设计中的性能优化和调优方法
架构设计中的性能优化和调优方法在当今高度竞争的商业环境下，应用程序的性能优化和调优对于提高用户体验和满足市场需求至关重要。
架构设计中的性能优化和调优方法对于保证系统可靠性和高效性至关重要。
本文将探讨架构设计中的性能优化和调优方法，以帮助开发人员和架构师更好地提升系统性能。
一、并发处理优化在多用户同时访问的情况下，应用程序可能会面临并发访问的问题，这会直接影响系统的性能。
通过优化并发处理，可以提高系统的吞吐量和响应时间。
以下是一些常用的并发处理优化方法：1. 使用线程池：通过线程池技术可以减少线程的创建和销毁开销，提高系统的并发处理能力。
2. 使用异步处理：将一些耗时的操作，如网络请求或数据库查询等，放入后台线程进行处理，从而减少用户等待时间。
3. 优化锁机制：合理选择合适的锁策略，如使用读写锁替代独占锁，通过细粒度锁减少锁竞争等，以提高并发性能。
二、缓存优化缓存的使用可以有效减少重复计算和 IO 操作，提高系统的响应速度和并发能力。
以下是一些常见的缓存优化方法：1. 前端缓存：通过前端缓存技术将一些静态资源如图片、CSS 文件等存储在客户端，减少服务器的负载和数据传输时间。
2. 数据库缓存：使用缓存层提前将热点数据加载到内存中，减少数据库查询时间，提高响应速度。
3. 对象缓存：将一些计算成本较高的对象缓存在内存中，减少计算时间。
三、数据存储与访问优化数据存储和访问是系统性能优化的重要环节。
以下是一些常见的数据存储与访问优化方法：1. 使用合适的数据库：根据业务需求选择合适的数据库类型，如关系型数据库、NoSQL 数据库等，以提高数据存储和查询效率。
2. 数据库索引优化：通过创建合适的索引，减少查询时的全表扫描，提高查询效率。
3. 分库分表：对于数据量较大的应用，可以通过分库分表将数据分散存储，提高数据查询和操作的效率。
四、系统负载均衡优化在应用程序规模扩大后，系统负载均衡是确保系统可靠性和高可用性的关键。
MySQL连接数与并发性能调优指南
MySQL连接数与并发性能调优指南1. 引言随着互联网的迅猛发展，数据库成为了大型网站和应用的核心组成部分。
作为最流行的关系型数据库管理系统之一，MySQL在各个领域广泛应用。
然而，MySQL在处理高并发的情况下可能遇到连接数的限制，从而影响系统的性能。
本文将探讨MySQL连接数与并发性能的关系，并提供一些调优指南。
2. 连接数对并发性能的影响在MySQL中，连接数指的是同时与数据库建立的客户端连接数。
每个连接都会占用一定的系统资源，包括内存和CPU。
过多的连接会导致系统资源消耗过大，从而影响数据库的并发性能。
在MySQL中，默认情况下，参数"max_connections"的值为100，即最大连接数是100，这对于一些小型网站和应用来说可能足够。
但是，对于大型的高并发场景，这个值显然是不够的。
3. 如何确定适当的连接数确定适当的连接数是提高MySQL并发性能的关键。
确定连接数的方法因具体情况而异，以下是一些常用的方法：a) 监控数据库的连接数与性能指标，如查询响应时间和TPS（每秒事务处理量）。
通过观察这些指标的变化，可以大致判断连接数是否合适。
b) 可以通过增加连接数逐步测试系统性能是否有所提升。
然而，需要注意的是，连接数过多可能出现资源竞争的情况，反而导致性能下降。
c) 使用压力测试工具，如Sysbench或JMeter, 对系统进行性能测试，观察各个连接数下的性能表现。
根据实际测试结果来确定最佳连接数。
4. 调优指南进行连接数调优时，需要综合考虑数据库的硬件配置、应用负载的性质以及具体的业务需求。
以下是一些常用的调优指南：a) 增加"max_connections"的值：通过修改MySQL配置文件中的"max_connections"参数来增加最大连接数。
然而，需要注意的是，增加过多的连接数可能导致系统资源不足，从而造成性能下降。
数据库连接池的并发性能优化方法
数据库连接池的并发性能优化方法数据库连接池是在应用程序和数据库之间建立连接的重要组件，它能够有效地管理连接的创建和释放，提升系统的并发性能和稳定性。
在实际应用中，我们需要采取一些措施来进一步优化数据库连接池的并发性能。
本文将介绍一些常见的方法和技巧，帮助您提升数据库连接池的性能。
1. 合理调整连接池配置连接池的配置项包括连接池大小、连接超时时间、最大等待时间和最大重试次数等参数。
根据应用的需求和数据库服务器的性能，我们可以适当调整这些配置项，以提升连接池的并发性能。
首先，连接池大小应该根据应用的并发需求和数据库服务器的容量进行调整。
过小的连接池容易造成连接瓶颈，过大的连接池则会占用过多的资源。
通过监控连接池的使用情况，动态调整连接池大小，可以避免连接池过载或资源浪费的问题。
其次，连接超时时间对于提升并发性能也非常重要。
设置较短的连接超时时间可以快速释放长时间未使用的连接，并避免连接池资源的浪费。
然而，过短的连接超时时间可能会导致频繁的连接创建和释放操作，增加系统负载。
综合考虑应用的响应时间和服务器的负载情况，可以选择一个合适的连接超时时间。
最大等待时间和最大重试次数可以控制连接池中的等待线程数和重试次数。
当连接池达到最大容量时，新的请求将会被阻塞并等待连接的释放。
设置合理的最大等待时间和最大重试次数，可以避免长时间的等待和不必要的重试，提高连接池的并发性能。
2. 使用合适的连接验证和闲置连接回收策略连接池中存在一些长时间未使用或已经关闭的连接，这些闲置连接占用了连接池的资源，影响并发性能。
因此，采用合适的连接验证和闲置连接回收策略是必要的。
连接验证可以通过执行简单的SQL语句来确定连接的有效性。
通过在连接池中设置连接验证机制，可以避免使用失效的连接，提高数据库访问的稳定性和效率。
闲置连接回收策略可以根据实际的应用场景来选择。
一种常见的策略是使用定时任务来定期检测和回收闲置连接。
另一种策略则是使用活动监控线程，通过周期性地检测连接使用情况，并根据预设的规则来回收闲置连接，以减少资源的浪费。
如何优化软件并发处理以提升性能(十)
优化软件并发处理以提升性能在当今信息化时代，软件的性能优化是一个非常重要的问题。
随着硬件技术的不断进步，人们对软件的要求也越来越高。
并发处理是提升软件性能的一种重要方法。
本文将分析如何优化软件并发处理以提升性能。
一、理解并发处理的概念并发处理是指在同一时间内执行多个任务的能力。
它有助于提高软件的响应速度和资源利用率。
有效的并发处理可以提高系统的吞吐量和响应时间。
然而，并发处理也会带来一些问题，如数据竞争、死锁等。
因此，在优化软件并发处理的过程中，需要充分理解并发处理的概念和原理。
二、合理设计并发架构软件的并发处理涉及到多线程、多进程、分布式等技术。
在设计并发架构时，需要根据软件的具体需求和环境特点选择合适的技术和模型。
例如，对于密集运算型任务，可以选择多线程并发处理；对于大规模数据处理，可以考虑分布式并发处理。
合理的设计并发架构可以提高软件的扩展性和可维护性。
三、减少线程间竞争并发处理中，线程间的竞争是影响性能的一个重要因素。
线程间的竞争可能导致数据不一致性和性能下降。
因此，在并发处理中，减少线程间的竞争是非常重要的。
一个常用的方法是通过锁和互斥量控制对共享资源的访问。
此外，还可以引入无锁数据结构和并发数据结构，减少对共享资源的竞争，提高并发处理的效率。
四、合理划分任务合理划分任务是提高并发处理性能的关键。
任务划分应该考虑任务之间的依赖关系和执行时间差异。
根据任务之间的依赖关系，可以采用任务并发图、依赖图等方法进行任务划分。
同时，也要注意将耗时的任务合理分配给多个线程或进程，以充分利用系统资源。
五、调整并发度并发度是指同时进行的任务数。
调整并发度是提高并发处理性能的一个关键因素。
过高的并发度会导致资源竞争和调度开销增加，过低的并发度又无法充分利用系统资源。
因此，需要根据系统的负载情况和硬件资源状况动态调整并发度。
一种常用的方法是采用线程池或进程池，根据负载情况自动调整并发度。
六、优化数据通信和同步数据通信和同步是并发处理中的关键问题。
MySQL中的并发性与并发控制调优方法
MySQL中的并发性与并发控制调优方法MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统，在众多企业和个人应用中扮演着关键角色。
作为一个数据库系统，MySQL具备高度的数据并发处理能力，同时也需要进行并发控制以保证数据的一致性和完整性。
本文将深入探讨MySQL中的并发性与并发控制调优方法。
一、MySQL中的并发性并发性对于数据库系统来说至关重要，它指的是系统同时处理多个请求的能力。
在MySQL中，高并发的处理能力能够大大提升系统的性能和响应速度。
MySQL通过多线程的方式来实现并发处理，每个查询或更新操作都由一个或多个线程来执行。
这种多线程的并发机制使得MySQL能够同时处理多个用户的请求。
然而，并发性也会引发一系列问题。
首先，当多个线程同时修改同一行数据时，就会发生数据竞争的问题。
其次，并发操作可能导致事务的隔离级别不一致，从而引发脏读、不可重复读和幻读等问题。
为了避免这些问题，MySQL引入了并发控制机制。
二、并发控制的方法1. 锁机制锁是最常用的并发控制方法之一。
MySQL提供了两种类型的锁：共享锁（Shared Lock）和排他锁（Exclusive Lock）。
当一个线程获取到共享锁时，其他线程可以同时获取相同的共享锁，用于读操作；而当一个线程获取到排他锁时，其他线程无法获取该行的共享锁或排他锁，用于写操作。
通过合理的锁定策略，可以有效地控制并发操作。
2. 事务隔离级别设置事务隔离级别是控制并发操作的一种重要手段。
MySQL提供了四种隔离级别：READ UNCOMMITTED（读未提交）、READ COMMITTED（读已提交）、REPEATABLE READ（可重复读）和SERIALIZABLE（可串行化）。
隔离级别越高，事务之间的隔离性就越好，但也会带来一定的性能损失。
根据具体场景需求，可以灵活选择适合的隔离级别。
3. 并发事务控制MySQL采用了多版本并发控制（MVCC）来实现事务的隔离和并发控制。
mysql8 主从复制高并发原理
mysql8 主从复制高并发原理MySQL 8主从复制高并发原理在数据库系统中，主从复制是一种常用的数据同步方案，用于提高数据库的性能和可用性。
MySQL 8提供了强大的主从复制功能，可以实现高并发的数据同步。
本文将介绍MySQL 8主从复制的高并发原理。
一、主从复制的基本原理主从复制是一种典型的一对多的数据同步方式，其中一个数据库作为主数据库，负责处理写操作；而其他数据库作为从数据库，负责处理读操作。
主数据库将写操作记录在二进制日志（binlog）中，并将binlog传输给从数据库，从数据库根据binlog的内容来执行相应的写操作，从而达到数据同步的目的。
二、高并发下的主从复制在高并发的场景下，主从复制可能会面临一些挑战。
以下是一些解决方案，以确保主从复制的高并发性能。
1. 增加主库的写入性能：在高并发场景下，主库往往成为性能瓶颈。
为了提高主库的写入性能，可以采取以下措施：- 使用更高配置的硬件设备，如更多的CPU和内存，以提高主库的处理能力。
- 合理优化数据库表的结构和索引，以减少写操作的开销。
- 使用数据库连接池来管理数据库连接，减少连接的创建和释放开销。
2. 提高从库的读取性能：在高并发场景下，从库往往面临大量的读取请求。
为了提高从库的读取性能，可以采取以下措施：- 增加从库的数量，将读请求分摊到多个从库上，从而提高整体的读取性能。
- 使用读写分离技术，将读请求分发到多个从库上，减轻单个从库的压力。
- 使用缓存技术，如Redis或Memcached，缓存热点数据，减少对数据库的读取请求。
3. 提高复制性能：在高并发场景下，复制过程可能成为瓶颈。
为了提高复制的性能，可以采取以下措施：- 使用异步复制模式，减少主库和从库之间的同步延迟。
- 增加复制线程的数量，提高复制的并发性能。
- 优化网络传输，如使用更高带宽的网络，减少网络延迟。
通过上述措施，可以有效提高MySQL 8主从复制的高并发性能，保证系统的稳定和可用性。
关于Java8parallelStream并发安全的深入讲解
关于Java8parallelStream并发安全的深⼊讲解背景Java8的stream接⼝极⼤地减少了for循环写法的复杂性，stream提供了map/reduce/collect等⼀系列聚合接⼝，还⽀持并发操作：parallelStream。
在爬⾍开发过程中，经常会遇到遍历⼀个很⼤的集合做重复的操作，这时候如果使⽤串⾏执⾏会相当耗时，因此⼀般会采⽤多线程来提速。
Java8的paralleStream⽤fork/join框架提供了并发执⾏能⼒。
但是如果使⽤不当，很容易陷⼊误区。
Java8的paralleStream是线程安全的吗⼀个简单的例⼦,在下⾯的代码中采⽤stream的forEach接⼝对1-10000进⾏遍历，分别插⼊到3个ArrayList中。
其中对第⼀个list的插⼊采⽤串⾏遍历，第⼆个使⽤paralleStream，第三个使⽤paralleStream的同时⽤ReentryLock对插⼊列表操作进⾏同步：private static List<Integer> list1 = new ArrayList<>();private static List<Integer> list2 = new ArrayList<>();private static List<Integer> list3 = new ArrayList<>();private static Lock lock = new ReentrantLock();public static void main(String[] args) {IntStream.range(0, 10000).forEach(list1::add);IntStream.range(0, 10000).parallel().forEach(list2::add);IntStream.range(0, 10000).forEach(i -> {lock.lock();try {list3.add(i);}finally {lock.unlock();}});System.out.println("串⾏执⾏的⼤⼩：" + list1.size());System.out.println("并⾏执⾏的⼤⼩：" + list2.size());System.out.println("加锁并⾏执⾏的⼤⼩：" + list3.size());}执⾏结果：串⾏执⾏的⼤⼩：10000并⾏执⾏的⼤⼩：9595加锁并⾏执⾏的⼤⼩：10000并且每次的结果中并⾏执⾏的⼤⼩不⼀致，⽽串⾏和加锁后的结果⼀直都是正确结果。
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拥有锁： Transaction, Cursor, Session
11
锁 – 读提交扫描
读提交扫描
1 3 4 6 7 9 10 14
在扫完数据后,会释放共享锁。讥其他的事务可以更新记 录 当扫描到下一页/记录时，才会释放前一个锁 重复扫描数据时，可能会发现记录已经被修改或删除
12
当尝试批量复制数据到数据表且定义了 TABLOCK 或者设定了表锁的选项
7
意图锁
在某个资源放置锁前，需对存放该资源的更大范围设定 Intent XXX 锁
8
锁兼容性
已设定的锁模式
要申请的锁 IS
IS Yes
S
Yes
U
Yes
IX
Yes
SIX
Yes
X
No
SchS
Yes
Sch M No No
No No No No No No No
17
读提交快照
读提交事务在选择数据列版本时，丌会使用自己的事务序 号，每当执行语句时，读取该数据库引擎最新完成的事务 值 ALTER DATABASE <数据库名> SET READ_COMMITTED_SNAPSHOT ON SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED
数据表 ID (呈现在 ObjID 字段)
文件编号:页编号 6 字节的哈希值 6 字节的哈希值 文件编号:范围的第一个分页编号 文件编号:页编号:槽编号 6 字节的哈希值
6
锁模式
锁模式 缩写 编码 说明
Schema-Stability
Schema Modification Shared Update Exclusive
• ALLOW_SNAPSHOT_ISOLATION 数据库选项
行版本的收益 • 读操作可以获得一致的数据库快照数据 • 在读操作的过程中 SELECT语句丌会锁住数据 (读丌会阻塞写，反乊亦然) • SELECT 语句可以获得最近一次其他事务更新数据并提交的值 • 减少了死锁 • 事务需要的锁减少了，则系统用于管理锁的负荷减少了 • 减少了锁升级的发生 SQL Server 2008中锁的增强 • 对分区表和索引优化了锁的升级
自动提交事务(预设) 语法等级的 implicit transaction 显性事务 BEGIN TRANSATION .. COMMIT TRANSACTION 隐性事务 SET IMPLICIT_TRANSACTIONS ON sp_configure ‘user options’, 2
10
Lock Duration 锁模式和事务隔离级别
隔离层 级 锁模式
共享 更新 独占
Read Committed
读完数据后就释放
Repeatable Read
事务结束才释放
Serializable
事务结束才释放 读完数据后就释放或 是升级成独占锁 事务结束才释放
读完数据后就释放或 读完数据后就释放或 是升级成独占锁 是升级成独占锁 事务结束才释放 事务结束才释放
Page
Page
பைடு நூலகம்
Page
T2:将记录以 ‘X’ 模式锁住
Row Row Row
因为 T1 和 T2 都觉得它自己拥有该记录 的锁，所以一起尝试更新 结果：灾难
在适当的基本单位设了锁，必须要在更高的 单位上设定意图锁
5
锁的资源
定义一个锁 锁 “资源” 叧是一个 ‘字符串’ 来描述锁 例如： Table “Authors,” Page 23, Row with Key = “23812” 可锁的资源 锁资源形式 呈现时的缩写 编码 呈现锁时，描述该资源的方式
IS
IU IX SIU SIX UIX
7
8 9 10 11 12
较低的级别已经或将会要求共享锁
较低的级别已经或将会要求更新锁 较低的级别已经或将会要求独占锁 已有共享锁尝试在较低的级别获得更新锁 已有共享锁尝试在较低的级别获得独占锁 已有更新锁尝试在较低的级别获得独占锁
Bulk Update
BU
13
sp_indexoption 设定
锁策略 (表，页，锁)
锁提示
22
批次和事务的概念
批次的定义 检查批次错误 显性, 隐性, 和自动提交事务 嵌套事务 检查事务错误 Statement, Transaction, 以及 Batch Abort Aborting 和 Set Options 流程控制 事务和触发器
隔离等级 Read Uncommitted Read committed Repeatable read Serializable Dirty Read 无法防止 丌会发生 丌会发生 丌会发生 NonRepeatable Read 无法防止 无法防止 丌会发生 丌会发生 Phantom
无法防止 无法防止 无法防止 丌会发生
23
批次的定义
批次是一句以上 T-SQL 语法所成的集合 在同一个连接上，一次叧能叧行一个批次，前一个批次执 行完毕，才能执行下一个批次 SQL Server 将批次内的语法全部编译成一个可执行单元， 称为执行计划 在执行计划内的所有语法在同一时间内执行
24
自动提交，显性和隐性事务
18
快照事务隔离级别
快照事务隔离级别(snapshot) 使用「数据列版本控制」提供事务读取的一 致性，丌放置锁。例如，一事务正更新数据，而另一事务读取同一数据， 后者将从版本控制数据列中读取，而忽略数据的修改 在事务中重复读取时，读到相同的版本 快照隔离下执行的事务，修改数据乊前丌锁。当数据列符合更新条件时， 快照事务会确讣该数据列是否从快照事务开始乊后；被其他并行事务所修 改。如果数据列已在快照事务外修改，就会发生更新冲突，并终止快照事 务 ALTER DATABASE <数据库名> SET ALLOW_SNAPSHOT_ISOLATION ON 在连接设定事务隔离级别 SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL SNAPSHOT
14
键值范围(Key Range)锁
支持序列化事务隔离级别设置： 需要锁 SQL 语法描述的记录集合，例如： 丌存在的数据也要被锁住
“Where salary between 30,000 and 50,000” 叧要第一次问 “where salary between 30,000 and 50,000”没有传回仸何记录，则乊后仸何时间再问，都丌应 该传回记录 Al Bob Dave Harry
这个范围是两笔索引器页层实体记录中，所间隔的空间
Key range locking 是以乊间的间隔做描述 要锁 key-range (ki,ki+1]，需要关联到下一个键值 ki+1
(0,Al] (Al,Bob] (Bob,Dave] (Dave,Harry], (Harry, Infinity]
锁模式和锁的兼容性 锁的资源 动态锁 ANSI SQL 的事务隔离等级
锁升级
扫描正在发生的锁
3
锁的概念
ACID 事务属性
原子性 一致性 隔离性 持久性 所有的工作是一个单元 – 全成功，或没发生 状态之间的转换是一致的 好像当前的事务系统是专属于一个人的 虽然系统损毁，完成的事务依然要保存
扫描含有一亿笔记录的数据表，也就代表了调用了锁管理器一 亿次 表锁丌利于同时上线人数，但对于建立不管理锁较佳
SQL Server 选择最低成本的锁策略 (行，页，或表)，在执行 时期，以查询优化器的输入为基础
成本
同时上线的成本 管理锁的成本
分页锁
记录锁
表锁
20
锁提示
可以用在 SELECT，INSERT，UPDATE 和 DELETE 语法 直接要求 SQL Server 使用锁的类型
锁 – 可重复读扫描
可重复读扫描
1 3 4 6 7 9 10 14
在扫描的记录上所设定的共享锁会持续保留着，直到符合 某些条件 重新扫描时，可能会发现新的记录，但原有读过的记录丌 会改变
13
锁 – 序列化读扫描
序列化读扫描
1 3 4 6 7 9 10 14
被扫过的记录不范围所做的锁都会被保留 防止更新不幻影记录揑入到扫描过的范围
Sch-S
Sch-M S U X
2
3 4 5 6
当编译查询是使用
当执行与数据表 DDL 相关语法时 读取时使用 转换到写入之前时使用 写入时使用
Intent Shared
Intent Update Intent Exclusive Shared Intent Update Shared Intent Exclusive Update Intent Exclusive
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数据列版本控制
当修改数据列时，最后完成事务的数据列影像版本会复制至TempDB 系统数据库 每个版本都会标示执行变更的事务序号。修改后的数据列版本会以链 接列表链接起来 最新数据列值都一徇储存于目前数据库中，并且链接至tempdb的版 本存放区
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行版本
行版本支持 • READ_COMMITTED_SNAPSHOT 事务隔离级别
数据库 文件 索引 DB FIL IDX 2 3 4 数据库代码 (dbid 字段) 文件编号 db_id:object_id:index_id [相关的其 他资源]
数据表
页 索引键 索引键范围 扩展(Extent) 数据列(Row) 应用程序
TAB
PAG KEY KEY EXT RID APP
5
6 7 7 8 9 10