高并发多个进程写入到一个文件

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程序员需要晓得的术语

程序员需要晓得的术语

程序员需要晓得的术语⼀、系统开发中的术语1、⾼内聚/低耦合(1)概念在软件设计中通常⽤耦合度和内聚度作为衡量模块独⽴程度的标准。

划分模块的⼀个准则是⾼内聚低耦合。

从模块粒度来看,⾼内聚:尽可能类的每个成员⽅法只完成⼀件事(单⼀责任原则);低耦合:减少类内部,⼀个成员⽅法调⽤另⼀个成员⽅法。

从类⾓度来看,⾼内聚低耦合:减少类内部,对其他类的调⽤;从功能块来看⾼内聚低耦合:减少模块之间的交互复杂度(接⼝数量,参数数据)即横向:类与类之间、模块与模块之间;纵向:层次之间;尽可能,内容内聚,数据耦合。

(2)降低耦合度的⽅法1. 少使⽤类的继承,多⽤接⼝隐藏实现的细节。

⾯向对象编程引⼊接⼝除了⽀持多态外,隐藏实现细节也是其中⼀个⽬的。

2. 模块的功能化分尽可能的单⼀,功能单⼀的模块供其它模块调⽤的机会就少。

3. 遵循⼀个定义只在⼀个地⽅出现。

4. 少使⽤全局变量。

5. 类属性和⽅法的声明少⽤public,多⽤private关键字。

6. 多⽤设计模式,⽐如采⽤MVC的设计模式就可以降低界⾯与业务逻辑的耦合度。

7. 尽量不⽤“硬编码”的⽅式写程序,同时也尽量避免直接⽤SQL语句操作数据库。

8. 最后当然就是避免直接操作或调⽤其它模块或类(内容耦合);如果模块间必须存在耦合,原则上尽量使⽤数据耦合,少⽤控制耦合,限制公共耦合的范围,避免使⽤内容耦合。

(3)增强内聚度⽅法1. 模块只对外暴露最⼩限度的接⼝,形成最低的依赖关系。

2. 只要对外接⼝不变,模块内部的修改,就不得影响其他模块。

3. 删除⼀个模块,应当只影响有依赖关系的其他模块,⽽不应该影响其他⽆关部分。

2、过度设计过度设计是指设计出来的系统⽐恰到好处要复杂臃肿的多,过度的封装、⼀堆继承、接⼝和⽆⽤的⽅法,超复杂的xml配置⽂件,简⾔之杀鸡使⽤了宰⽜⼑。

3、过早优化过早指的不是在开发过程的早期,⽽是在还没弄清楚需求未来的变化的⾛向的时候。

你的优化不仅可能导致你⽆法很好地实现新的需求,⽽且你对优化的预期的猜测有可能还是错的,导致实际上你除了把代码变复杂以外什么都没得到。

linux 对写入相同文件处理机制

linux 对写入相同文件处理机制

linux 对写入相同文件处理机制
在Linux中,多个进程同时写入同一个文件时,系统会根据文件的打开模式和锁定机制来决定如何处理。

1. 打开模式:
- 如果文件被以"读"模式打开,则其他进程也可以以"读"模式打开该文件,但不能以"写"模式打开。

- 如果文件被以"写"模式打开,则其他进程不能以任何模式打开该文件。

2. 锁定机制:
- 排他锁(exclusive lock):当一个进程以"写"模式打开文件时,会设置排他锁,其他进程无法以任何模式打开该文件,直到排他锁被释放。

- 共享锁(shared lock):当一个进程以"读"模式打开文件时,会设置共享锁,其他进程可以以"读"模式打开该文件,但不能以"写"模式打开。

如果多个进程同时以"写"模式打开同一个文件,则系统会先给其中一个进程加上排他锁,其他进程会等待锁的释放。

一旦排他锁被释放,系统会选择一个等待的进程加上排他锁。

如果多个进程同时以"读"模式打开同一个文件,则系统会给所有进程加上共享锁,进程之间可以同时读取文件内容。

需要注意的是,文件锁是一种机制,而不是强制性的规则。

进程可以选择不遵循文件锁机制,从而引发竞争条件和数据不一致的问题。

因此,在多个进程同时写入同一个文件时,需要合理地使用文件锁以确保数据的正确性。

性能测试常见问题分析

性能测试常见问题分析

性能测试常见问题分析⼀、内存溢出1、堆内存溢出现象: (1)压测执⾏⼀段时间后,系统处理能⼒下降。

这时⽤JConsole、JVisualVM等⼯具连上服务器查看GC情况,每次GC回收都不彻底并且可⽤堆内存越来越少。

(2)压测持续下去,最终在⽇志中有报错信息:ng.OutOfMemoryError.Java heap space。

排查⼿段: (1)使⽤jmap -histo pid > test.txt命令将堆内存使⽤情况保存到test.txt⽂件中,打开⽂件查看排在前50的类中有没有熟悉的或者是公司标注的类名,如果有则⾼度怀疑内存泄漏是这个类导致的。

(2)如果没有,则使⽤命令:jmap -dump:live,format=b,file=test.dump pid⽣成test.dump⽂件,然后使⽤MAT进⾏分析。

(3)如果怀疑是内存泄漏,也可以使⽤JProfiler连上服务器在开始跑压测,运⾏⼀段时间后点击“Mark Current Values”,后续的运⾏就会显⽰增量,这时执⾏⼀下GC,观察哪个类没有彻底回收,基本就可以判断是这个类导致的内存泄漏。

解决⽅式:优化代码,对象使⽤完毕,需要置成null。

2、永久代 / ⽅法区溢出现象:压测执⾏⼀段时间后,⽇志中有报错信息:ng.OutOfMemoryError: PermGen space。

产⽣原因:由于类、⽅法描述、字段描述、常量池、访问修饰符等⼀些静态变量太多,将持久代占满导致持久代溢出。

解决⽅法:修改JVM参数,将XX:MaxPermSize参数调⼤。

尽量减少静态变量。

3、栈内存溢出现象:压测执⾏⼀段时间后,⽇志中有报错信息:ng.StackOverflowError。

产⽣原因:线程请求的栈深度⼤于虚拟机所允许的最⼤深度,递归没返回,戒者循环调⽤造成。

解决⽅法:修改JVM参数,将Xss参数改⼤,增加栈内存。

栈内存溢出⼀定是做批量操作引起的,减少批处理数据量。

Log4j优化(一)扩展Log4j来实现性能优化的异步日志收集器

Log4j优化(一)扩展Log4j来实现性能优化的异步日志收集器

Log4j优化(一)扩展Log4j来实现性能优化的异步日志收集器日志收集在互联网企业尤其是大数据时代是一件非常重要的事情,日志记录着用户行为和系统行为,是一种重要的数据来源。

Log4j是Java应用程序使用的最多的一种日志收集工作。

目前大量的Java应用程序都使用着Lo4j 1.2.X版本,Log4j 1.X版本饱受诟病的原因是使用了大量的锁,在高并发的情况下影响了系统的性能。

这篇简单提供一种思路,说说如何扩展一下Log4j,提升一下Log4j的性能。

网上有很多分析Log4j源码的文章,这里不重复说了,只简单分析一下最重要的几个组件。

先看一下Log4j的配置文件log4j.xml[java] view plain copy1.<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>2.<!DOCTYPE log4j:configuration SYSTEM "log4j.dtd">3.4.<log4j:configuration xmlns:log4j="/log4j/">5.<appender name="rootAppender" class="org.apache.log 4j.DailyRollingFileAppender">6.<param name="File" value="test.log" />7.<param name="DatePattern" value="'.'yyyy-MM-dd" />8.<layout class="org.apache.log4j.PatternLayout">9.<param name="ConversionPattern" value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %5p %c{1}:%L - %m%n" />10.</layout>11.</appender>12.<logger name="com.test" additivity="false">13.<level value="debug" />14.<appender-ref ref="rootAppender" />15.</logger>16.<root>17.<level value="debug" />18.<appender-ref ref="rootAppender" />19.</root>20.</log4j:configuration>从log4j.xml里面我们就可以看到Log4j最主要的几个组件1. Logger,表示日志收集器,包含了各种Level下收集日志的方法,比如debug, info, error等。

c++如何将一个文件夹里的所有文件追加到另一个文件中

c++如何将一个文件夹里的所有文件追加到另一个文件中

c++如何将⼀个⽂件夹⾥的所有⽂件追加到另⼀个⽂件中⽅法:1、打开A⽂件,准备追加信息。

fin.open(file_Name, ios_base::app);2、依次打开⽂件夹中的⽂件,将内容追加到A中。

使⽤FindFirstFile()跟FindNextFile();VC声明HANDLE FindFirstFile(LPCTSTR lpFileName, // file nameLPWIN32_FIND_DATA lpFindFileData // data buffer);参数说明HANDLE hFindFile搜索的⽂件句柄函数执⾏的时候搜索的是此句柄的下⼀⽂件 LPWIN32_FIND_DATA lpFindFileData 指向⼀个⽤于保存⽂件信息的结构体返回值如果调⽤成功返回⼀个句柄,可⽤来做为或参数调⽤失败返回为INVALID_HANDLE_VALUE(即-1) ,可调⽤来获取错误信息VC声明BOOL FindNextFile(HANDLE hFindFile, //searchhandleLPWIN32_FIND_DATA lpFindFileData //databuffer );功能说明继续查找FindFirstFile函数搜索后的⽂件参数说明HANDLE hFindFile搜索的⽂件句柄函数执⾏的时候搜索的是此句柄的下⼀⽂件LPWIN32_FIND_DATA lpFindFileData 指向⼀个⽤于保存⽂件信息的结构体返回值⾮零表⽰成功,零表⽰失败。

如不再有与指定条件相符的⽂件,会将GetLastError设置成ERROR_NO_MORE_FILES总体框架:WIN32_FIND_DATA FindFileData;HANDLE hFind = ::FindFirstFile(pcsDir, &FindFileData);string filename;if(INVALID_HANDLE_VALUE == hFind)return false;int flag = 1;while(flag != 0){flag = FindNextFile(hFind, &FindFileData);filename = FindFileData.cFileName;}FindClose(hFind);3、需注意的地⽅:⽬录的路径名需要:const char * pcsDir = "D:\\eng\\*.*";源代码:[cpp]1. #include <iostream>2. #include <fstream>3. #include <string>4. #include <windows.h>5. #include<stdio.h>6.7. usingnamespace std;8.9. constchar * file_Name = "listening.txt";10. constchar * pcsDir = "D:\\eng\\*.*"; ////////////////////////////////////11. ofstream fin;12.13. bool CombineFile(string filename);14. int iFindFiles();15.16. int main()17. {18.19. ifstream fin_read;20.21. fin_read.open(file_Name);22.23. char ch;24.25. if(!fin_read.is_open())26. {27. cout<< "can not open the file(fin_read)" << endl;28. return 0;29. }30. else31. {32. char ch;33. while (fin_read.get(ch))34. cout << ch;35.36. cout << endl <<endl;37.38. fin_read.close();39. }40.41. string str;42.43. cout << "if you wanna copy those files, please enter -- yes:" <<endl;44.45. cin >>str;46. if( str == "yes" )47. {48. fin.open(file_Name, ios_base::app);49.50. if( !fin )51. {52. cout <<"can not open the fin" <<endl;53. }54.55. else56. {57. iFindFiles();58. }59. }60.61. fin.close();62.63. return 0;64. }65.66. int iFindFiles( )67. {68.69. if (!pcsDir)70. {71. cout <<"can not open the dir" << endl;72. returnfalse;73. }74. cout << "open the dir" << endl;75.76. WIN32_FIND_DATA FindFileData;77. HANDLE hFind = ::FindFirstFile(pcsDir, &FindFileData);78.79. string filename;80.81. if(INVALID_HANDLE_VALUE == hFind)82. returnfalse;83.84. int flag = 1;85.86. while(flag != 0)87. {88. flag = FindNextFile(hFind, &FindFileData);89.90. filename = FindFileData.cFileName;91. int strSize = filename.size();92.93. if( strSize <= 3 )94. continue;95.96. string isStr = filename.substr(strSize-3, strSize);97. if( isStr == "lrc")98. {99. CombineFile(filename);100. }101. }102.103. FindClose(hFind);104.105. return 0;106. }107.108. bool CombineFile(string filename)109. {110. ifstream foutput;111.112. filename = "D:\\eng\\" + filename;113. cout << "the f1ile name is " << endl <<filename.c_str() <<endl; 114.115. foutput.open(filename.c_str());116.117. if( !foutput )118. {119. cout << "can not open the file" << endl<<endl;120. returnfalse;121. }122.123. char ch;124. while (foutput.get(ch))125. {126. fin<< ch;127. }128.129. fin << endl << endl;130.131. foutput.close();132.133. returntrue;134. }。

Hadoop大数据分析平台培训-傅一航

Hadoop大数据分析平台培训-傅一航

NN
DN
握手:版本检查,名称节点检查 注册:节点检查,身份验证
数据块上报:块与DN的映射关系 周期心跳:资源/负责/接受命令 – 存储目录 • dfs.data.dir – 心跳周期(s) • dfs.heartbeat.interval
数据校验和机制 (Checksum)
DN同时保存块数据和校 验和数据,校验和位数 : io.bytes.per.checksu m 如果读取数据时发现校 验和错误,则会重新从 另一个副本读取,并且 NN会指示重新复制并恢 复副本。
从 节 点
TaskTracker DataNode
TaskTracker DataNode
从 节 点
• HBase是Google BitTable的一个 开源实现。 • 每张表的记录数可以多达几十亿 行,上百万列 • 提供对结构化、半结构、非结构 化大数据处理 • 提供实时读写和随机访问能力, 可做实时数据处理,时延在毫秒 级。但不适合更新和删除。
YB
ZB EB
MB
PB
GB
TB
1TB=103GB 1PB=106GB= 2^50字节 1EB =109GB = 2^60字节 1ZB =1012GB = 2^70字节
大数据的4V特征 大容量Volume 多样性Variety 速度Velocity
价值Value
SaaS软件即服务 (如Google Docs)
基于HDFS上的分布式的非结 构化的NoSQL数据库。 2006年底由PowerSet的Chad Walters和Jim Kellerman发起
这些公司都在使用HBase。 Facebook、Intel、Twitter、 Adobe、Yahoo(960个节点) 阿里巴巴、、淘宝(10个 集群,每天增量5TB)

边缘缓存模式(Cache-AsidePattern)

边缘缓存模式(Cache-AsidePattern)

边缘缓存模式(Cache-AsidePattern) 边缘缓存模式(Cache-Aside Pattern),即按需将数据从数据存储加载到缓存中。

此模式最⼤的作⽤就是提⾼性能减少不必要的查询。

1 模式1. 先从缓存查询数据2. 如果没有命中缓存则从数据存储查询3. 将数据写⼊缓存 代码形如:public async Task<MyEntity> GetMyEntityAsync(int id){// Define a unique key for this method and its parameters.var key = string.Format("StoreWithCache_GetAsync_{0}", id);var expiration = TimeSpan.FromMinutes(3);bool cacheException = false;try{// Try to get the entity from the cache.var cacheItem = cache.GetCacheItem(key);if (cacheItem != null){return cacheItem.Value as MyEntity;}}catch (DataCacheException){// If there is a cache related issue, raise an exception// and avoid using the cache for the rest of the call.cacheException = true;}// If there is a cache miss, get the entity from the original store and cache it.// Code has been omitted because it is data store dependent.var entity = ...;if (!cacheException){try{// Avoid caching a null value.if (entity != null){// Put the item in the cache with a custom expiration time that// depends on how critical it might be to have stale data.cache.Put(key, entity, timeout: expiration);}}catch (DataCacheException){// If there is a cache related issue, ignore it// and just return the entity.}}return entity;}public async Task UpdateEntityAsync(MyEntity entity){// Update the object in the original data storeawait this.store.UpdateEntityAsync(entity).ConfigureAwait(false);// Get the correct key for the cached object.var key = this.GetAsyncCacheKey(entity.Id);// Then, invalidate the current cache objectthis.cache.Remove(key);}private string GetAsyncCacheKey(int objectId){return string.Format("StoreWithCache_GetAsync_{0}", objectId);}2 关注点2.1 缓存数据的选择 对于相对静态的数据或频繁读取的数据,缓存是最有效的。

DBWR、CKPT、LGWR进程之间的合作

DBWR、CKPT、LGWR进程之间的合作

DBWR、CKPT、LGWR进程之间的合作将内存数据块写入数据文件实在是一个相当复杂的过程,在这个过程中,首先要保证安全。

所谓安全,就是在写的过程中,一旦发生实例崩溃,要有一套完整的机制能够保证用户已经提交的数据不会丢失;其次,在保证安全的基础上,要尽可能的提高效率。

众所周知,I/O 操作是最昂贵的操作,所以应该尽可能的将脏数据块收集到一定程度以后,再批量写入磁盘中。

直观上最简单的解决方法就是,每当用户提交的时候就将所改变的内存数据块交给DBWR,由其写入数据文件。

这样的话,一定能够保证提交的数据不会丢失。

但是这种方式效率最为低下,在高并发环境中,一定会引起I/O方面的争用。

oracle当然不会采用这种没有扩展性的方式。

oracle引入了CKPT和LGWR这两个后台进程,这两个进程与DBWR进程互相合作,提供了既安全又高效的写脏数据块的解决方法。

用户进程每次修改内存数据块时,都会在日志缓冲区(redo buffer)中构造一个相应的重做条目(redo entry),该重做条目描述了被修改的数据块在修改之前和修改之后的值。

而LGWR进程则负责将这些重做条目写入联机日志文件。

只要重做条目进入了联机日志文件,那么数据的安全就有保障了,否则这些数据都是有安全隐患的。

LGWR 是一个必须和前台用户进程通信的进程。

LGWR 承担了维护系统数据完整性的任务,它保证了数据在任何情况下都不会丢失。

LGWR将重做条目写入联机日志文件的情况分两种:后台写(background write)和同步写(sync write)。

触发后台写的条件有四个:1)每隔三秒钟,LGWR启动一次;2)在DBWR 启动时,如果发现脏数据块所对应的重做条目还没有写入联机日志文件,则DBWR触发LGWR 进程并等待LRWR写完以后才会继续;3)重做条目的数量达到整个日志缓冲区的1/3时,触发LGWR;4)重做条目的数量达到1MB时,触发LGWR。

高级Shell脚本编写技巧掌握并发处理和多线程的实现方式

高级Shell脚本编写技巧掌握并发处理和多线程的实现方式

高级Shell脚本编写技巧掌握并发处理和多线程的实现方式高级Shell脚本编写技巧:掌握并发处理和多线程的实现方式Shell脚本是一种基于Unix/Linux操作系统的脚本语言,常被用于自动化任务的编写和系统管理。

在实际应用中,往往需要处理大量的数据或者并行执行多个任务,这时候掌握并发处理和多线程的实现方式就显得尤为重要。

本文将介绍一些高级的Shell脚本编写技巧,帮助读者掌握并发处理和多线程的实现方法。

一、并发处理的基本概念并发处理是指同时执行多个任务,提高系统资源的利用率和任务执行的效率。

在Shell脚本中,可以通过以下两种方式实现并发处理:后台执行和多线程。

1. 后台执行后台执行是指将一个任务放在后台执行而不阻塞当前的Shell进程,让其后台执行。

在Shell脚本中,可以使用&符号将命令放在后台执行。

例如:```shell#!/bin/bash# 脚本名:background_example.shlong_running_task1 &long_running_task3 &waitecho "所有任务执行完毕"```在上述脚本中,long_running_task1、long_running_task2、long_running_task3 表示需要长时间执行的任务。

通过在任务后面添加&符号,将任务放在后台执行。

通过wait命令等待所有任务执行完毕后,输出提示信息。

2. 多线程多线程是指同时执行多个线程,每个线程独立执行一段代码。

在Shell脚本中,可以使用多种方式实现多线程,例如使用子进程、使用内置的工具或者借助第三方工具。

二、后台执行和多线程的实现方式1. 后台执行在Shell脚本中,使用&符号将命令放在后台执行。

后台执行的任务将不会阻塞当前的Shell进程,可以同时执行其他任务。

例如:```shell#!/bin/bash# 脚本名:background_example.shlong_running_task2 &long_running_task3 &waitecho "所有任务执行完毕"```在上述脚本中,long_running_task1、long_running_task2、long_running_task3 表示需要长时间执行的任务。

高并发多进程在银行业务处理中的应用方案

高并发多进程在银行业务处理中的应用方案

随着计算机在银行业中的深入应用,许多银行业务,尤其核心业务的开展都以数据库为依托。

数据库技术与银行业发展的联系越来越密切。

目前大多数银行采用C/S系统架构,后端数据库服务器响应前端发起的各种交易,前端交易的信息最终以数据形式集中存放在后台数据库中。

后台数据库服务器是银行日常联机交易的核心,其稳定可靠的运行、迅速的响应速度、较高的吞吐量以及24小时不间断运行,是为客户提供优质服务的前提,是银行业务正常发展的保证,也是提高自身竞争力的基础。

由于业务需要,经常要对数据库关键表进行全表更新处理,如银行年度结息、批量扣收卡年费等,还要在效率、可靠性、并发及硬件资源之间权衡。

在保证可靠性的前提下,充分利用硬件资源,尽可能不影响其他业务的正常运行,即最大化并发、高效率地完成更新操作。

这就需要软件开发人员熟悉银行业务,充分应用数据库技术及编程技巧,开发出优质高效的应用软件,保证业务稳定持续发展。

本文结合常见实例,分析探讨在银行联机事务中批量业务的不同实现方法。

比较不同方法的利弊,从而确定适合联机事务环境批量处理的最佳方案,并对重点实施给出代码。

一、实例及要求某银行批量扣收银行卡年费业务,银行卡信息约有1000万条记录(下称“card_info表”)。

1.对card_info表记录的处理(1)对符合扣收条件且余额充足的记录进行扣收,将扣收成功的信息写入扣收清单card_succ表中,扣收失败的信息写入欠收清单card_fail表中,用于以后统计,同时更新card_info表信息。

(2)不符合扣收条件的不做处理。

(3)符合扣收条件但余额不足的写入欠收清单card_fail表中,同时更新card_info表。

(4)符合扣收条件的记录占80%以上。

假设实例所用的应用服务器为HP-V260小型机,该机配置有8个CPU,8G内存,操作系统为HP Unix,数据库采用目前许多大行业广泛应用的Informix Dynamic Server Version2.要求在扣收处理过程中不停业,即系统不停止对其他联机交易业务的处理。

windows进程间通信的几种方法

windows进程间通信的几种方法

windows进程间通信的几种方法(实用版4篇)目录(篇1)1.引言2.Windows进程间通信概述3.管道通信4.共享内存通信5.消息队列通信6.套接字通信7.结论正文(篇1)一、引言Windows操作系统以其强大的功能和灵活性,吸引了众多用户。

在Windows平台上,进程间通信(IPC)是实现应用程序之间数据交换和协作的关键。

本文将介绍几种常用的Windows进程间通信方法。

二、Windows进程间通信概述Windows进程间通信是指不同进程之间通过某种机制实现数据交换。

它允许应用程序在不同的线程或进程之间传递信息,从而实现协同工作。

在Windows平台上,有多种进程间通信机制可供选择,包括管道、共享内存、消息队列和套接字等。

三、管道通信1.概述:管道是一种用于不同进程之间数据交换的同步机制。

它提供了一种单向数据流,可实现父子进程之间的通信。

2.创建:使用CreateNamedPipe函数创建命名管道或使用CreatePipe函数创建匿名管道。

3.读取/写入:使用ReadFile和WriteFile函数进行数据的读取和写入。

4.关闭:使用CloseHandle函数关闭管道句柄。

四、共享内存通信1.概述:共享内存允许多个进程访问同一块内存区域,从而实现数据共享和快速数据访问。

2.创建:使用CreateFileMapping函数创建共享内存映射。

3.读取/写入:使用MapViewOfFile函数将共享内存映射到进程的地址空间,并进行数据的读取和写入。

4.同步:使用原子操作或信号量进行数据的同步和互斥访问。

五、消息队列通信1.概述:消息队列允许不同进程之间传递消息,实现异步通信。

它可以实现消息的批量发送和接收,适用于高并发的消息传递场景。

2.创建:使用CreateMailslot函数创建消息队列。

3.发送/接收:使用SendMessage函数发送消息,使用SendMessage 函数的异步版本接收消息。

简单的搭建一个高并发低时延系统

简单的搭建一个高并发低时延系统

简单的搭建一个高并发低时延系统首先声明一点:这里的“高并发”是相对的,相对于硬件而言,而不是绝对的高并发。

后者需要分布式来实现,这里不做讨论。

本文关注的是单机的高并发。

最近在做一个语音通信系统,要求在线用户2W,并发1K路通话。

硬件是两台服务器,酷睿多核,4G内存,千兆网卡(我用过的最好的硬件,负担这些应该问题不大)。

系统的另一个指标是呼叫时延和语音时延。

这是这个系统的关键。

最终我们的系统拿到用户现场测试的时候,效果可能有点太好,对方测试不大相信。

其实降低时延只要几个地方把握好了,应该问题不大的。

这里总结一下。

1、整体结构:整体上采用控制与承载相分离的结构。

控制部分负责流程的控制部分,包括流程的建立,处理,语音资源的管理等,是系统核心部分。

承载部分主要负责语音处理,包括语音编解码,加解密,转发录音等。

这样的好处是:1)降低系统的整体复杂度。

2)提高系统的可扩展性。

特别是如果用户数上去,这种结构更好扩展。

这在通信中其实就是一个典型的软交换结构。

两台服务器,一台负责控制,一台负责承载。

控制和承载之间通过网络通信。

控制程序是一个进程,可以管理多个承载程序。

2、流程:要降低时延,关键的一点是功能实现流程的设计。

要减少不必要的环节和网元间的交互。

数据能够一次通知就不要两次交互。

必要的时候,为了时延,可以牺牲一点协议的标准性,使用私有协议完成(至少从目前看没有问题,这个系统是一个端对端封闭的系统。

)。

3、开发语言:控制层面使用的python来实现的。

控制部分流程逻辑复杂,而python很擅长描述逻辑。

本来有点担心python的运行效率,其实没有必要:整个系统的压力在承载,而不在控制部分,控制部分不会有太多的压力;另外,cpu够强悍,时延的瓶颈在I/O。

况且,python也重用了我们之前用C实现的协议编解码库。

承载部分用C来实现。

4、利用多核利用多进程来利用多核。

在承载服务器上,并行跑了两个进程,每个分别处理500路通话。

19秋学期(1709、1803、1809、1903、1909)大数据开发技术(一)1组

19秋学期(1709、1803、1809、1903、1909)大数据开发技术(一)1组

第一组1优点是性能好(高并发),灵活性高,复杂性低,数据结构灵活提供嵌入式文档功能的数据库是(A.列族数据库B.键值数据库C.图数据库D.文档数据库标准答案:D2以下哪种属于图数据库(A MongoDBB RedisC HbaseD Neo4j标准答案:D3Storm中如果要让每一个Task都会收到所有的Tuple,应该采用哪种StreamGroupings o。

A. ShufflegroupingB. AllGroupingC. GlobalgroupingD. FiedlsGrouping标准答案:B4以下哪个是HDFS的局限性()。

A.吞吐率B.数据集C.兼容性D.延迟标准答案:D5.Storm中如果要随机分发Stream中的Tuple,保证每个Bolt的Task接收Tuple数量大致一致,应该采用哪种Streamgroupings(。

A. ShufflegroupingB. AllGroupingC Global groupingD. Fiedlsgrouping标准答案:A6.以下说法不正确的是A. Zookeeper提供分布式锁之类的基本服务B. Mahout提供了分布式存储服务C. Flume提供了日志管理服务D.Sqop主要被用于数据交互操作7.MapReduce将输入文件切分成M个分片,Master将其中个分片分给处于空闲状态的N个Worker来处理。

A MB. NC.M-1D.N-1标准答案:A8.Hbase中Zookeeper文件记录了(的位置A..MTA.表B.-R00T-表C RegionD Master标准答案:B9.Amazon SimpleDB属于A.关系数据库B.键值数据库C. NOSQL数据库D.数据仓库标准答案:B10.UMP系统的哪个功能实现了负载均衡OA.读写分离B.资源隔离C.资源调度D.可扩展标准答案:A在Storm的工作流程中,对于Supervisor说法错误的是A. Supervisor会去Zookeeper集群上认领自己的TaskB. Supervisor节点首先将提交的Topology进行分片,分成一个个Task,分配给相应的NimbusC. Supervisor会将Task和相关的信息提交到Zookeeper集群上D. Supervisor会通知自己的Worker进程进行Task的处理标准答案:BHDFS中FSDataInputStream封装了OA. HDFSInputStreamB. DFSInputStreamC DataInputStreamD. FSInputStreamStorm中如果要保证相同字段的Tuple分配到同一个Task中,应该采用哪种StreamGroupings oA. ShufflegroupingB AllGroutingC. GlobalgroupingD. FiedlsGrouping标准答案:D关于Hadoop集群网络拓扑,以下说法错误的是O。

PHP解决抢购、抽奖等阻塞式高并发库存防控超量的思路方法

PHP解决抢购、抽奖等阻塞式高并发库存防控超量的思路方法

PHP解决抢购、抽奖等阻塞式⾼并发库存防控超量的思路⽅法如今在电商⾏业⾥,秒杀抢购活动已经是商家常⽤促销⼿段。

但是库存数量有限,⽽同时下单⼈数超过了库存量,就会导致商品超卖甚⾄库存变负数的问题。

⼜⽐如:抢购⽕车票、论坛抢楼、抽奖乃⾄爆红微博评论等也会引发阻塞式⾼并发问题。

如果不做任何措施可能在⾼瞬间造成服务器瘫痪,如何解决这个问题呢?这⾥提出个⼈认为⽐较可⾏的⼏个思路⽅法:⽅案⼀:使⽤消息队列来实现可以基于例如MemcacheQ等这样的消息队列,具体的实现⽅案这么表述吧⽐如有100张票可供⽤户抢,那么就可以把这100张票放到缓存中,读写时不要加锁。

当并发量⼤的时候,可能有500⼈左右抢票成功,这样对于500后⾯的请求可以直接转到活动结束的静态页⾯。

进去的500个⼈中有400个⼈是不可能获得商品的。

所以可以根据进⼊队列的先后顺序只能前100个⼈购买成功。

后⾯400个⼈就直接转到活动结束页⾯。

当然进去500个⼈只是举个例⼦,⾄于多少可以⾃⼰调整。

⽽活动结束页⾯⼀定要⽤静态页⾯,不要⽤数据库。

这样就减轻了数据库的压⼒。

⽅案⼆:当有多台服务器时,可以采⽤分流的形式实现假设有m张票, 有n台产品服务器接收请求,有x个请求路由服务器随机转发直接给每台产品服务器分配 m/n张票每台产品服务器内存做计数器,⽐如允许m/n*(1+0.1)个⼈进来。

当内存计数器已满:后⾯进的⼈, 直接跳到到转到活动结束的静态页⾯,通知路由服务器,不在路由到这台服务器(这个值得商讨)。

所有产品服务器进来的m/n*(1+0.1)个⼈再全部转发到⼀台付款服务器上,进⼊付款环节,看谁⼿快了,这时候⼈少,加锁什么的就简单的。

⽅案三、如果是单服务器,可以使⽤Memcache锁来实现product_key 为票的keyproduct_lock_key 为票锁key当product_key存在于memcached中时,所有⽤户都可以进⼊下单流程。

Linux修改最大打开文件数

Linux修改最大打开文件数

Linux 最大文件数(转)1、修改用户进程可打开文件数限制在Linux平台上,无论编写客户端程序还是服务端程序,在进行高并发TCP连接处理时,最高的并发数量都要受到系统对用户单一进程同时可打开文件数量的限制(这是因为系统为每个TCP连接都要创建一个socket句柄,每个socket句柄同时也是一个文件句柄)。

可使用ulimit命令查看系统允许当前用户进程打开的文件数限制:[speng@as4 ~]$ ulimit -n1024这表示当前用户的每个进程最多允许同时打开1024个文件,这1024个文件中还得除去每个进程必然打开的标准输入,标准输出,标准错误,服务器监听socket,进程间通讯的unix域socket等文件,那么剩下的可用于客户端socket连接的文件数就只有大概1024-10=1014个左右。

也就是说缺省情况下,基于Linux的通讯程序最多允许同时1014个TCP并发连接。

对于想支持更高数量的TCP并发连接的通讯处理程序,就必须修改Linux对当前用户的进程同时打开的文件数量的软限制(soft limit)和硬限制(hardlimit)。

其中软限制是指Linux在当前系统能够承受的范围内进一步限制用户同时打开的文件数;硬限制则是根据系统硬件资源状况(主要是系统内存)计算出来的系统最多可同时打开的文件数量。

通常软限制小于或等于硬限制。

修改上述限制的最简单的办法就是使用ulimit命令:[speng@as4 ~]$ ulimit -n <file_num>上述命令中,在<file_num>中指定要设置的单一进程允许打开的最大文件数。

如果系统回显类似于“Operation notpermitted”之类的话,说明上述限制修改失败,实际上是因为在<file_num>中指定的数值超过了Linux系统对该用户打开文件数的软限制或硬限制。

因此,就需要修改Linux系统对用户的关于打开文件数的软限制和硬限制。

分布式文件存储系统研究及应用

分布式文件存储系统研究及应用

分布式存储系统研究和应用实践二〇一二年二月摘要物质、能量和信息是自然科学研究的三个基本对象,处理、传输和存储是信息计算的三大基本任务。

随着网络技术及信息处理技术的不断发展,个人数据和企业数据的产生量呈现爆炸性膨胀的趋势,IT系统正面临着海量数据存储成本高、管理困难、可靠性低的问题,为了充分利用资源,减少重复的投资,数据存储作为IT系统的主要架构和基础设施之一,逐步被作为一个完整的系统从IT系统中独立出来,分布式存储系统因为具有海量数据存储、高扩展性、高性能、高可靠性、高可用性的特点,目前正被作为企业海量数据存储方案被业界所广泛讨论和应用。

因此对于分布式存储系统的研究不仅紧跟目前发展的趋势,而且具有较高的应用价值。

本文基于对分布式存储系统的研究,旨在通过在网络环境下构建具有高传输性能、高可靠性、高可用性的网络分布式文件系统,通过网络数据流方式实现对海量文件系统中的数据进行存储和访问,解决大规模非结构化数据的存储、查询、高性能读取、高容错性的问题,为IT系统提供高性能、高可靠性、高可用性的存储应用服务,并为今后的分布式计算研究提供技术基础。

本文阐述的主要内容如下:(1)分布式架构的相关理论以及分布式存储系统的应用现状,介绍了分布式存储系统概念;(2)然后引入开源项目Hadoop的HDFS分布式文件系统,接着对HDFS关键运行机制进行了详细分析;(3)并在此基础上,通过搭建基于HDFS 0.23版本的实验环境进行实际的测试验证,采集实验数据,并对实验结果作出进一步的分析总结,得到理论和实际结合的第一手资料;(4)最后,通过结合实际需求,在对医学影像中心业务分析的基础上,对医学影像中心存储体系、功能结构及运行环境进行了设计和规划。

关键词:分布式存储系统、HDFS、Hadoop第一章绪论1.1背景说明IDC的一项预测曾指出,“数字宇宙”(digital universe)项目统计得出,2006年的数据总量为0.18ZB,并预测在2011年,数据量将达到1.8ZB。

如何理解软件系统的高并发

如何理解软件系统的高并发

如何理解软件系统的⾼并发⽬录概述引⾔⾼并发的度量指标⾼并发的设计思路垂直⽅向:提升单机能⼒⽔平⽅向:分布式集群⾼并发的关键技术集群化:负载均衡数据库层⾯:分库分表+读写分离读多写少:缓存缓存也有很多需要谨慎处理的问题⾼写⼊:消息中间件避免挤兑:流控⾼并发的实践经验⼩结概述当前,数字化在给企业带来业务创新,推动企业⾼速发展的同时,也给企业的IT软件系统带来了严峻的挑战。

⾯对流量⾼峰,不同的企业是如何通过技术⼿段解决⾼并发难题的呢?引⾔软件系统有三个追求:⾼性能、⾼并发、⾼可⽤,俗称三⾼。

三者既有区别也有联系,门门道道很多,全⾯讨论需要三天三夜,本篇讨论⾼并发。

⾼并发(High Concurrency)。

并发是操作系统领域的⼀个概念,指的是⼀段时间内多任务流交替执⾏的现象,后来这个概念被泛化,⾼并发⽤来指⼤流量、⾼请求的业务情景,⽐如春运抢票,电商双⼗⼀,秒杀⼤促等场景。

很多程序员每天忙着搬砖,平时接触不到⾼并发,哪天受不了跑去⾯试,还常常会被⾯试官犀利的⾼并发问题直接KO,其实吧,⾼并发系统也不⾼深,我保证任何⼀个智商在线的看过这篇⽂章后,都能战胜恐惧,重拾⽣活的信⼼。

本⽂先介绍⾼并发系统的度量指标,然后讲述⾼并发系统的设计思路,再梳理⾼并发的关键技术,最后结合作者的经验做⼀些延伸探讨。

⾼并发的度量指标既然是⾼并发系统,那并发⼀定要⾼,不然就名不副实。

并发的指标⼀般有QPS、TPS、IOPS,这⼏个指标都是可归为系统吞吐率,QPS越⾼系统能hold住的请求数越多,但光关注这⼏个指标不够,我们还需要关注RT,即响应时间,也就是从发出request到收到response的时延,这个指标跟吞吐往往是此消彼长的,我们追求的是⼀定时延下的⾼吞吐。

⽐如有100万次请求,99万次请求都在10毫秒内响应,其他次数10秒才响应,平均时延不⾼,但时延⾼的⽤户受不了,所以,就有了TP90/TP99指标,这个指标不是求平均,⽽是把时延从⼩到⼤排序,取排名90%/99%的时延,这个指标越⼤,对慢请求越敏感。

高并发中的惊群效应

高并发中的惊群效应

⾼并发中的惊群效应版权声明:本⽂为CSDN博主「second60」的原创⽂章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原⽂出处链接及本声明。

原⽂链接:https:///second60/article/details/812521061.惊群效应简介当你往⼀群鸽⼦中间扔⼀块⾷物,虽然最终只有⼀个鸽⼦抢到⾷物,但所有鸽⼦都会被惊动来争夺,没有抢到⾷物的鸽⼦只好回去继续睡觉,等待下⼀块⾷物到来。

这样,每扔⼀块⾷物,都会惊动所有的鸽⼦,即为惊群。

简单地说:就是扔⼀块⾷物,所有鸽⼦来抢,但最终只⼀个鸽⼦抢到了⾷物。

语义分析:⾷物只有⼀块,最终只有⼀个鸽⼦抢到,但是惊动了所有鸽⼦,每个鸽⼦都跑过来,消耗了每个鸽⼦的能量。

(这个很符合达尔⽂的进化论,物种之间的竞争,适者⽣存。

)2. 操作系统的惊群在多进程/多线程等待同⼀资源时,也会出现惊群。

即当某⼀资源可⽤时,多个进程/线程会惊醒,竞争资源。

这就是操作系统中的惊群。

3. 惊群的坏处 3.1 坏处惊醒所有进程/线程,导致n-1个进程/线程做了⽆效的调度,上下⽂切换,cpu瞬时增⾼多个进程/线程争抢资源,所以涉及到同步问题,需对资源进⾏加锁保护,加解锁加⼤系统CPU开销3.2 其他1. 在某些情况:惊群次数少/进(线)程负载不⾼,惊群可以忽略不计4 惊群的⼏种情况在⾼并发(多线程/多进程/多连接)中,会产⽣惊群的情况有:accept惊群epoll惊群nginx惊群线程池惊群 4.1 accept惊群(新版内核已解决)以多进程为例,在主进程创建监听描述符listenfd后,fork()多个⼦进程,多个进程共享listenfd,accept是在每个⼦进程中,当⼀个新连接来的时候,会发⽣惊群。

由上图所⽰:主线程创建了监听描述符listenfd = 3主线程fork 三个⼦进程共享listenfd=3当有新连接进来时,内核进⾏处理在内核2.6之前,所有进程accept都会惊醒,但只有⼀个可以accept成功,其他返回EGAIN。

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时,它就可以放心大胆的对文件进行锁定,独自享用。

所以一般的方案会是:
$fp = fopen ( "/tmp/lock.txt", "w+" );
fwrite ( $fp, "Write something here\n" );
flock ( $fp, LOCK_UN );
} else {
echo "Couldn't lock the file !";
}
fclose ( $fp );
但在PHP中,flock似乎工作的不是那么好!在多并发情况下,似乎是经常独占资源,不即时释放,或者是根本不释放,造成死锁,从而使服务器的cpu占用很高,甚至有时候会让服务器彻底死掉。

好像在很多linux/unix系统中,都会有这样的情况发生。

所以使用flock 之前,一定要慎重考虑。

那么就没有解决方案了吗?其实也不是这样的。

如果flock()我们使用得当,完全可能解决死锁的问题。

当然如果不考虑使用flock()函数,也同样会有很好的解决方案来解决我们的问题。

经过我个人的搜集和总结,大致归纳了解决方案有如下几种。

方案一:对文件进行加锁时,设置一个超时时间.
if ($fp = fopen ( $fileName, 'a' )) {
$startTime = microtime ();
do {
$canWrite = flock ( $fp, LOCK_EX );
if (! $canWrite)
usleep ( round ( rand ( 0, 100 ) * 1000 ) );
} while ( (! $canWrite) && ((microtime () - $startTime) < 1000) );
if ($canWrite) {
fwrite ( $fp, $dataToSave );
}
fclose ( $fp );
}
超时设置为1ms,如果这里时间内没有获得锁,就反复获得,直接获得到对文件操作权为止,当然。

如果超时限制已到,就必需马上退出,让出锁让其它进程来进行操作。

方案二:不使用flock函数,借用临时文件来解决读写冲突的问题。

大致原理如下:
1。

将需要更新的文件考虑一份到我们的临时文件目录,将文件最后修改时间保存到一个变量,并为这个临时文件取一个随机的,不容易重复的文件名。

2。

当对这个临时文件进行更新后,再检测原文件的最后更新时间和先前所保存的时间是否一致。

3。

如果最后一次修改时间一致,就将所修改的临时文件重命名到原文件,为了确保文件状态同步更新,所以需要清除一下文件状态。

4。

但是,如果最后一次修改时间和先前所保存的一致,这说明在这期间,原文件已经被修改过,这时,需要把临时文件删除,然后返回false,说明文件这时有其它进程在进行操作。

大致实现代码如下:
$dir_fileopen = "tmp";
function randomid() {
return time () . substr ( md5 ( microtime () ), 0, rand ( 5, 12 ) ); }
function cfopen($filename, $mode) {
global$dir_fileopen;
clearstatcache ();
do {
$id = md5 ( randomid ( rand (), TRUE ) );
$tempfilename = $dir_fileopen . "/" . $id . md5 ( $filename );
} while ( file_exists ( $tempfilename ) );
if (file_exists ( $filename )) {
$newfile = false;
copy ( $filename, $tempfilename );
} else {
$newfile = true;
}
$fp = fopen ( $tempfilename, $mode );
return$fp? array($fp, $filename, $id, @filemtime( $filename) ) : false; }
function cfwrite($fp, $string) {
return fwrite ( $fp [0], $string );
}
function cfclose($fp, $debug = "off") {
global$dir_fileopen;
$success = fclose ( $fp [0] );
clearstatcache ();
$tempfilename = $dir_fileopen . "/" . $fp [2] . md5 ( $fp [1] );
if((@filemtime( $fp[1] ) == $fp[3]) || ($fp[4] == true&& ! file_exists ( $fp [1] )) || $fp [5] == true) {
rename ( $tempfilename, $fp [1] );
} else {
unlink ( $tempfilename );
//说明有其它进程在操作目标文件,当前进程被拒绝
$success = false;
}
return$success;
}
$fp = cfopen ( 'lock.txt', 'a+' );
cfwrite ( $fp, "welcome to beijing.\n" );
fclose ( $fp, 'on' );
对于上面的代码所使用的函数,需要说明一下:
1.rename();重命名一个文件或一个目录,该函数其实更像linux里的mv。

更新文件或者目录的路径或名字很方便。

但当我在window测试上面代码时,如果新文件名已经存在,会给出一个notice,说当前文
件已经存在。

但在linux下工作的很好。

2.clearstatcache();清除文件的状态.php将缓存所有文件属性信息,以提供更高的性能,但有时,多进程在对文件进行删除或者更新操作时,php没来得及更新缓存里的文件属性,容易导致访问到最后更新时间不是真实的数据。

所以这里需要使用该函数对已保存的缓存进行清除。

方案三:对操作的文件进行随机读写,以降低并发的可能性。

在对用户访问日志进行记录时,这种方案似乎被采用的比较多。

先前需要定义一个随机空间,空间越大,并发的的可能性就越小,这里假设随机读写空间为[1-500],那么我们的日志文件的分布就为log1~到log500不等。

每一次用户访问,都将数据随机写到log1~log500之间的任一文件。

在同一时刻,有2个进程进行记录日志,A进程可能是更新的log32文件,而B进程呢?则此时更新的可能就为log399.要知道,如果要让B进程也操作log32,概率基本上为
1/500,差不多约等于零。

在需要对访问日志进行分析时,这里我们只需要先将这些日志合并,再进行分析即可。

使用这种方案来记录日志的一个好处时,进程操作排队的可能性比较小,可以使进程很迅速的完成每一次操作。

方案四:将所有要操作的进程放入一个队列中。

然后专门放一个服务完成文件操作。

队列中的每一个排除的进程相当于第一个具体的操作,所以第一次我们的服务只需要从队列中取得相当于具体操作事项就可以了,如果这里还有大量的文件操作进程,没关系,排到我们的队列后面即可,只要愿意排,队列的多长都没关系。

对于以前几种方案,各有各的好处!大致可能归纳为两类:
1。

需要排队(影响慢)比如方案一、二、四
2。

不需要排队。

(影响快)方案三
在设计缓存系统时,一般我们不会采用方案三。

因为方案三的分析程序和写入程序是不同步的,在写的时间,完全不考虑到时候分析的难度,只管写的行了。

试想一下,如我们在更新一个缓存时,如果也采用随机文件读写法,那么在读缓存时似乎会增加很多流程。

但采取方案一、二就完全不一样,虽然写的时间需要等待(当获取锁不成功时,会反复获取),但读文件是很方便的。

添加缓存的目的就是要减少数据读取瓶颈,从而提高系统性能。

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