黑马程序员_高并发项目解决方案
高并发活动方案
高并发活动方案1. 引言在当今的互联网时代，高并发活动的策划和实施已经成为许多企业和组织的重要任务之一。
随着互联网的普及和用户的增加，处理大量并发请求成为了一个迫切的需求。
本文将介绍一种针对高并发活动的方案，以保证系统的稳定性、可用性和性能。
2. 需求分析在设计高并发活动方案之前，首先需要对活动的需求进行分析。
以下是一些常见的高并发活动需求：•大量用户同时访问活动页面•大量用户同时参与活动操作•高并发下的数据请求和处理•平稳处理用户请求的能力•无数据丢失和系统崩溃的保证在分析了这些需求之后，我们可以着手设计高并发活动的方案。
3. 方案设计基于以上需求分析，我们可以采取以下措施来设计高并发活动的方案：3.1 前端优化前端优化是提高系统并发处理能力的重要一环。
以下是一些前端优化的方法：•前端静态资源的缓存：将静态资源如图片、CSS和JavaScript文件进行缓存，以减轻服务器的负载。
•前端资源合并：将多个CSS或JavaScript文件合并成一个，减少文件的数量，加快页面加载速度。
•前端异步加载：将页面中不必要的请求异步加载，减小页面加载时间。
•前端压缩资源：对CSS和JavaScript文件进行压缩，减小文件大小，提高加载速度。
3.2 后端优化后端优化可以提高系统的处理并发请求的能力，以下是一些后端优化的方法：•缓存数据：通过缓存机制，将常用的数据缓存在服务器内存中，提高数据的获取速度。
•数据库优化：通过合理的数据库设计和索引优化，减小数据库的压力。
•异步处理：将一些耗时的操作异步处理，减小主线程的压力，提高系统的并发处理能力。
•横向扩展：通过增加服务器的数量，将负载分布到多个服务器上，提高系统的并发处理能力。
3.3 负载均衡为了保证系统的稳定和可用性，引入负载均衡是必要的。
负载均衡可以将请求分发到多个服务器上，提高系统的并发处理能力，并且在某个服务器宕机时可以自动切换到其他可用服务器。
常见的负载均衡算法包括轮询、随机、最少连接等。
高并发解决方案超详细
高并发解决方案超详细在当今数字化时代，互联网的快速发展让许多传统企业纷纷转型线上市场，以迎合用户需求。
然而，随着用户数量的激增，高并发成为了各个企业在网络运营中不得不面对的一个重要挑战。
高并发指的是在同一时间内有大量的用户请求涌入系统，而系统需能够稳定高效地应对这些请求。
本文将探讨高并发的概念、挑战以及一些常见的解决方案。
概述与挑战高并发带来的挑战不仅仅是系统性能下降，更会导致系统崩溃甚至瘫痪。
尤其对于一些电商平台或金融系统等对实时性和数据准确性要求极高的系统来说，高并发可能带来灾难性的后果。
因此，为了确保系统的可用性和稳定性，需要采取一系列的措施应对高并发。
解决方案一：负载均衡负载均衡是最常见且有效的高并发解决方案之一。
负载均衡可以将请求分发到多台服务器上，实现请求的均衡分配，从而降低每台服务器的压力。
常见的负载均衡技术包括基于硬件的负载均衡和软件负载均衡，如Nginx等。
解决方案二：数据库优化数据库通常是高并发场景下的性能瓶颈之一。
一方面，可以通过垂直拆分、水平拆分或数据库集群等方式将数据库压力分散到多个服务器上。
另一方面，可以进行索引优化、查询优化、缓存优化等操作，以提高数据库的性能和响应速度。
解决方案三：缓存技术缓存技术是在高并发场景中降低数据库压力的重要手段之一。
通过将热点数据缓存在内存中，可以大幅提高读取性能。
常见的缓存技术包括Redis、Memcached等。
此外，还可以使用CDN（内容分发网络）将静态资源如图片、视频等缓存在离用户较近的节点上，从而减少服务器的负载。
解决方案四：异步处理高并发场景中，一些业务操作可能会消耗较多的时间和资源，从而拖慢整个系统的响应速度。
此时，可以采用异步处理的方式，即将这些耗时的操作放入消息队列中，由后台线程或者其他服务异步处理，以提高系统并发能力。
解决方案五：限流控制限流控制是为了防止系统被过多的请求压垮而采取的一种手段。
可以通过设置最大并发数、请求频率限制等方式来对请求进行控制，从而保证系统的稳定性和可用性。
黑马程序员C语言教程：深入浅出-服务器高并发库libevent5篇范文
黑马程序员C语言教程：深入浅出-服务器高并发库libevent5篇范文第一篇：黑马程序员C语言教程：深入浅出-服务器高并发库libevent标题：深入浅出-服务器高并发库libevent（二）上一章，我们简单介绍了libevent的环境的安装，和简单的事例。
现在先不要着急分析他的代码，在这里我首先要介绍一个专业名词“Reactor 模式”。
2.1 Reactor的事件处理机制我们应该很清楚函数的调用机制。
1.程序调用函数 2.函数执行3.程序等待函数将结果和控制权返回给程序4.程序继续处理和执行Reactor 被翻译成反应堆，或者反应器。
Re-actor 发音。
他是一种事件驱动机制。
和普通函数调用的不同之处在于，应用程序不是主动的调用某刻API完成处理，而是恰恰相反，reactor逆置了事件的处理流程，应用程序需要提供相应的接口注册到reacotr上。
如果相应的事件发生。
Reacotr将主动调用应用程序注册的接口，这些接口就是我们常常说的“回调函数”。
我们使用libevent框架也就是想利用这个框架去注册相应的事件和回调函数。
当这些事件发生时，libevent会调用这些注册好的回调函数处理相应的事件(I/O读写、定时和信号)通过reactor调用函数，不是你主动去调用函数，而是等着系统调用。
一句话：“不用打电话给我们，我么会打电话通知你”。
举个例子，你去应聘某xx公司，面试结束后。
“普通函数调用机制”公司的HR比较懒，不会记你的联系方式，那咋办，你只能面试完自己打电话问结果。
有没有被录取啊，还是被拒绝了。
“Reacotr”公司的HR就记下了你的联系方式，结果出来后HR会主动打电话通知你。
有没有被录取啊，还是悲剧了。
你不用自己打电话去问，实际上你也不能，你没有HR的联系方式。
2.2 Reactor模式的优点Reactor模式是编写高性能网络服务器的必备技术之一，它具有如下的优点：1）响应快，不必为单个同步时间所阻塞，虽然Reactor本身依然是同步的；2）编程相对简单，可以最大程度的避免复杂的多线程及同步问题，并且避免了多线程/进程的切换开销；3）可扩展性，可以方便的通过增加Reactor实例个数来充分利用CPU资源；4）可复用性，reactor框架本身与具体事件处理逻辑无关，具有很高的复用性；2.3 Reactor模式的必备条件1）事件源Linux上是文件描述符，Windows上就是Socket或者Handle 了，这里统一称为“句柄集”；程序在指定的句柄上注册关心的事件，比如I/O事件。
高并发解决方案
高并发解决方案
高并发指的是系统在同一时间点内需要处理大量的并发请求。
在当今互联网时代，高并发是很常见的问题，尤其是在电商、社交媒体、游戏和金融等领域。
为了解决高并发问题，需要采取一些有效的解决方案。
首先，分布式架构是解决高并发问题的关键。
将系统拆分成多个子系统，每个子系统都可以独立处理部分请求，这样可以有效提高系统的处理能力。
常见的分布式架构包括主从架构、集群架构和微服务架构等。
其次，缓存技术可以有效提高系统的并发处理能力。
通过将部分数据缓存在内存中，可以减轻数据库的压力，提高系统的响应速度。
常见的缓存技术包括Redis、Memcached等。
另外，负载均衡是解决高并发问题的重要措施。
通过将请求分发到多个服务器上进行处理，可以提高系统的并发处理能力。
常见的负载均衡技术包括Nginx、HAProxy等。
此外，数据库设计也是解决高并发问题的关键。
合理的数据库设计可以提高系统的并发访问能力。
常见的数据库优化技术包括数据库分库分表、索引优化、SQL优化等。
最后，合理使用缓存更新策略可以提高系统的并发处理能力。
在高并发场景下，数据缓存的更新问题是一个难题。
采取合理的缓存更新策略，可以避免数据不一致的问题，提高系统的稳定性和性能。
常见的缓存更新策略包括失效策略、更新策略等。
综上所述，高并发问题是很常见的，但通过采取分布式架构、缓存技术、负载均衡、数据库设计和缓存更新策略等解决方案，可以有效提高系统的并发处理能力。
处理高并发的六种方法
处理高并发的六种方法处理高并发的六种方法随着互联网的飞速发展，各种网站、移动应用和电子商务平台都面临着处理海量并发请求的挑战。
高并发是指在同一时间内，服务端接收到的客户端请求数量大于其能够处理的数量，这种情况下，如果服务器不能及时地处理请求，就有可能出现系统崩溃、服务停止等严重问题。
为了解决这一问题，本文介绍了处理高并发的六种方法。
1. 垂直扩展垂直扩展是指通过增加服务器的硬件配置来提升其运行效率，包括增加 CPU、加大内存、使用更快的硬盘等。
这种方式的优点是容易实现，操作简单，对系统架构没有太大影响，但是成本较高，容量上限较小，无法承载海量并发请求。
2. 水平扩展与垂直扩展相对应的是水平扩展，它是通过增加服务器的数量来提高整体系统的处理能力。
这种方式的优点在于成本相对较低，容量上限相对较大，吞吐量也较高。
但是，水平扩展需要考虑负载均衡、数据同步等问题，所以对系统架构的调整较大。
3. 负载均衡负载均衡是指通过多台服务器对请求进行分流，让每台服务器处理一部分请求，从而提高整体处理能力的方式。
负载均衡可以分为软件负载均衡和硬件负载均衡，软件负载均衡适合小规模的网络架构，硬件负载均衡适合大规模的网络架构。
负载均衡需要考虑多台服务器之间的数据同步、请求转发等问题。
4. CDN 加速CDN（Content Delivery Network，内容分发网络）是一种用于加快网络传输速度和提高网站可用性的技术。
CDN 可以将静态资源（如图片、CSS、JS 文件等）缓存到离客户端最近的服务器上，从而使客户端的请求可以更快地响应。
CDN 还可以通过负载均衡和智能路由等机制，让用户和最近的服务器之间建立连接，减少延迟和网络拥堵。
5. 缓存技术缓存技术是指将常用的数据存储到内存或磁盘中，从而可以将数据读写速度提高数倍以上。
缓存技术可以减轻数据库的负担，提高网站的访问速度。
缓存技术可以采用多种方式，如使用 Redis、Memcached 等内存数据库，使用 Nginx 或Apache 等 Web 服务器的缓存模块等。
Java高并发，如何解决，什么方式解决
<hibernate-mapping package="com.xiaohao.test">
<class name="User" table="user" optimistic-lock="version" > <id name="id">
<generator class="native" /> </id> <!--version标签必须跟在id标签后面--> <version column="version" name="version" /> <property name="userName"/> <property name="password"/>
【黑马程序员】redis令牌机制实现秒杀
【黑马程序员】redis令牌机制实现秒杀一、前言1. 秒杀介绍秒杀是电商系统非常常见的功能模块，是商家进行相关促销推广的常用方式。
主要特点是商品库存有限，抢购时间有限。
那么在系统设计之初就应该考虑在数量和时间有限的情况下导致的一个高并发以及高并发所带来的库存超卖的问题。
秒杀需要解决的问题：1）库存超卖解决方案：1) 悲观锁：synchronize 、 Lock2) 乐观锁：数据库乐观锁版本号控制2）高并发情况下系统压力以及用户体验解决方案： redis本教程采用：redis中list类型达到令牌机制完成秒杀。
用户抢redis中的令牌，抢到令牌的用户才能进行支付，支付成功之后可以生成订单，如果一定时间之内没有支付那么就由定时任务来归还令牌2. 开发介绍1) 开发工具: IntelliJ IDEA2017.3.52) JDK版本：1.7+3) 数据库： mysql5.7 、 Redis4) 技术：Spring、Spring Data Redis、mybatis二、环境搭建1. 数据库表创建/*商品表 */CREATE TABLE `goods` (`goods_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`num` int(11) DEFAULT NULL,`goods_name` varchar(50) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`goods_id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;insert into `goods`(`goods_id`,`num`,`goods_name`) values (1,100,'iphone X');/*订单表 */CREATE TABLE `orders` (`order_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`good_id` int(11) DEFAULT NULL,`user` varchar(50) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`order_id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1163 DEFAULT CHARSET=utf8;2. redis安装( 略)3. 创建mavne项目,打包方式jar,pom.xml如下<properties><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncod ing><junit.version>4.12</junit.version><spring.version>4.2.4.RELEASE</spring.version><pagehelper.version>4.0.0</pagehelper.version><mybatis.version>3.2.8</mybatis.version><mybatis.spring.version>1.2.2</mybatis.spring.version><mybatis.paginator.version>1.2.15</mybatis.paginator.version><mysql.version>5.1.32</mysql.version><druid.version>1.0.9</druid.version></properties><dependencies><!-- Spring --><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-context</artifactId><version>${spring.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-beans</artifactId><version>${spring.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-webmvc</artifactId><version>${spring.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-jdbc</artifactId><version>${spring.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-aspects</artifactId><version>${spring.version}</version><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-jms</artifactId><version>${spring.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-context-support</artifactId><version>${spring.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-test</artifactId><version>${spring.version}</version></dependency><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>4.9</version></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.28</version></dependency><dependency><groupId>javassist</groupId><artifactId>javassist</artifactId><version>3.11.0.GA</version></dependency><dependency><groupId>commons-codec</groupId><artifactId>commons-codec</artifactId><version>1.10</version></dependency><dependency><groupId>com.github.pagehelper</groupId><artifactId>pagehelper</artifactId><version>${pagehelper.version}</version></dependency><!-- Mybatis --><groupId>org.mybatis</groupId><artifactId>mybatis</artifactId><version>${mybatis.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.mybatis</groupId><artifactId>mybatis-spring</artifactId><version>${mybatis.spring.version}</version></dependency><dependency><groupId>com.github.miemiedev</groupId><artifactId>mybatis-paginator</artifactId><version>${mybatis.paginator.version}</version> </dependency><!-- MySql --><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>${mysql.version}</version></dependency><!-- 连接池 --><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>druid</artifactId><version>${druid.version}</version></dependency><dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><version>2.8.1</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.data</groupId><artifactId>spring-data-redis</artifactId><version>1.7.2.RELEASE</version></dependency><dependency><groupId>dom4j</groupId><artifactId>dom4j</artifactId><version>1.6.1</version></dependency><dependency><groupId>xml-apis</groupId><artifactId>xml-apis</artifactId><version>1.4.01</version></dependency></dependencies>4. 数据访问层利用mybatis逆向工程生成POJO，以及mapper接口和mapper映射文件。
解决高并发和分布式系统问题的技巧
解决高并发和分布式系统问题的技巧高并发和分布式系统问题是在现代互联网应用开发中经常遇到的挑战。
高并发指的是系统能够处理并发请求的能力，而分布式系统指的是一个应用程序由多个独立的模块组成，这些模块可以独立部署和扩展。
解决高并发和分布式系统问题需要一些技巧和策略，下面将详细介绍一些常用的方法。
首先，对于高并发的问题，常见的解决策略有：1.垂直拆分：将一个大型的应用拆分成多个小模块，每个模块可以独立部署和扩展。
垂直拆分可以将高并发的压力分散到多个模块上，提高系统的处理能力。
2.水平拆分：将数据按照某个维度进行拆分，使得每个模块只处理一部分数据。
水平拆分可以将高并发的访问请求均匀地分散到多个模块上，从而提高系统的并发处理能力。
3.缓存技术：使用缓存可以加速系统的响应速度，减轻数据库的压力。
常见的缓存工具有Redis和Memcached，可以将频繁访问的数据缓存在内存中，减少数据库的访问次数。
4.异步处理：将一些耗时的操作异步化，通过消息队列或任务队列进行处理。
这样可以将高并发的请求解耦，提高系统的并发能力。
5.负载均衡：使用负载均衡器将请求分发到多个服务器上，均衡系统的处理压力。
常见的负载均衡算法有轮询、随机和加权轮询等。
其次，对于分布式系统的问题，常见的解决策略有：1.一致性协议：使用一致性协议保证分布式系统中数据的一致性。
常见的一致性协议有Paxos和Raft等。
2.数据复制：将数据复制到多台服务器上，提高系统的可靠性和容错性。
常见的数据复制策略有主备复制和多主复制。
3.高可用架构：使用多个独立的模块组成分布式系统，通过集群和故障转移等技术实现高可用性。
常见的高可用架构有主从架构和主备架构。
4.分布式事务：保证分布式系统中的事务的一致性和隔离性。
常见的分布式事务解决方案有两阶段提交和补偿事务等。
5.分布式锁：在分布式系统中使用分布式锁来保证多个节点对共享资源的互斥访问。
常见的分布式锁实现方案有ZooKeeper和Redis 等。
高并发问题解决方案
高并发问题解决方案
《高并发问题解决方案》
高并发是指网络系统在一段时间内同时接收到大量的用户请求。
在面对高并发情况下，系统往往会出现性能瓶颈、服务器负载过高、请求响应速度慢等问题。
为了应对这些挑战，需要采取一系列有效的解决方案。
首先，可以通过硬件升级来提升系统的性能。
例如增加服务器数量、扩大内存容量、提高网络带宽等措施都可以有效提高系统的并发处理能力。
其次，可以通过优化代码和数据库来提升系统的性能。
比如对核心代码进行优化、采用缓存技术、使用数据库分库分表等方法，来减少系统的响应时间，提升系统的并发处理能力。
再次，使用负载均衡技术来分担服务器的负载。
通过负载均衡技术，可以将用户请求分发到不同的服务器上，从而减少单个服务器的负载，提高系统的并发处理能力。
另外，可以采用消息队列的方式来异步处理请求。
通过消息队列，可以将处理压力大的任务异步化处理，从而减少系统的并发压力，提高系统的稳定性。
最后，可以通过监控系统来及时发现并解决潜在的性能问题。
通过实时监控系统的性能指标，可以及时发现系统的负载情况，从而采取相应的措施来提升系统的并发处理能力。
综上所述，高并发问题的解决方案是一个综合性的工程，需要从硬件、软件、网络等多个方面进行综合考虑。
只有通过综合性的解决方案，才能有效提升系统的并发处理能力，保障系统的稳定性和性能。
【黑马程序员】高并发是什么、高并发编程、高并发解决方案
【黑马程序员】高并发是什么、高并发编程、高并发解决方案黑马程序员免费视频库：?2020sxkyk使用Flask的做服务器框架，可以以python code.py的方式运行，但这种方式不能用于生产环境，不稳定，比如说: 有一定概率遇到连接超时无返回的情况1，通过设置app.run()的参数，来达到多进程的效果。
看一下app.run的具体参数：注意：threaded与processes不能同时打开，如果同时设置的话，将会出现以下的错误：2.使用gevent做协程，从而解决高并发的问题：# 携程的第三方包-这里选择gevent, 当然你也可以选择eventletpip install gevent# 具体的代码如下：from flask import Flaskfrom gevent.pywsgi import WSGIServerfrom gevent import monkey# 将python标准的io方法，都替换成gevent中同名的方法，遇到io阻塞gevent 自动进行协程切换monkey.patch_all()# 1.创建项目应用对象appapp = Flask(__name__)# 初始化服务器WSGIServer(("127.0.0.1", 5000), app).serve_forever()# 来启动服务---这样就是以协程的方式运行项目，提高并发能力python code.py3.通过Gunicorn(with gevent)的形式对app进行包装，从而来启动服务【推荐】安装遵循了WSGI协议的gunicorn服务器--俗称：绿色独角兽pip install gunicorn查看命令行选项：安装gunicorn成功后，通过命令行的方式可以查看gunicorn 的使用信息。
$gunicorn -h指定进程和端口号：-w: 表示进程（worker）--bind：表示绑定ip地址和端口号（bind）—threads 多线程 -k 异步方案# 使用gevent做异步（默认worker是同步的）gunicorn -w 8 --bind 0.0.0.0:8000 -k 'gevent' 运行文件名称:Flask程序实例名运行方案2：将运行的信息加载到配置文件中使用gunicorn + gevent 开启高并发import multiprocessing"""gunicorn+gevent 的配置文件"""# 预加载资源preload_app = True# 绑定bind = "0.0.0.0:5000"# 进程数workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1# 线程数threads = multiprocessing.cpu_count() * 2# 等待队列最大长度,超过这个长度的链接将被拒绝连接backlog = 2048# 工作模式# worker_class = "egg:meinheld#gunicorn_worker" worker_class = "gevent"# 最大客户客户端并发数量,对使用线程和协程的worker的工作有影响worker_connections = 1200# 进程名称proc_name = 'gunicorn.pid'# 进程pid记录文件pidfile = 'app_run.log'# 日志等级loglevel = 'debug'# 日志文件名logfile = 'debug.log'# 访问记录accesslog = 'access.log'# 访问记录格式access_log_format = '%(h)s %(t)s %(U)s %(q)s'# 运行方式命令行gunicorn -c gunicorn_config.py flask_server:app使用meinheld + gunicorn + flask 开启高并发神器前提在虚拟环境中安装meinheld:pip install meinheldimport multiprocessing"""gunicorn+meinheld 的配置文件"""# 预加载资源preload_app = True# 绑定bind = "0.0.0.0:5000"# 进程数: cup数量* 2 + 1workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1# 线程数cup数量* 2threads = multiprocessing.cpu_count() * 2# 等待队列最大长度,超过这个长度的链接将被拒绝连接backlog = 2048# 工作模式worker_class = "egg:meinheld#gunicorn_worker"# 最大客户客户端并发数量,对使用线程和协程的worker的工作有影响worker_connections = 1200# 进程名称proc_name = 'gunicorn.pid'# 进程pid记录文件pidfile = 'app_run.log'# 日志等级loglevel = 'debug'# 日志文件名logfile = 'debug.log'# 访问记录accesslog = 'access.log'# 访问记录格式access_log_format = '%(h)s %(t)s %(U)s %(q)s'# 运行方式命令行gunicorn -c gunicorn_config.py flask_server:app拓展概念：协程就是协同工作的程序，不是进程也不是线程理解成--不带返回值的函数调用。
C、C++学习路线图--Linux高并发服务器开发
C/C++学习路线图--Linux高并发服务器开发黑马程序员的C/C++学习路线图大纲中第四阶段的学习是Linux高并发服务器开发的学习：主要介绍了C/C++学习路线图的Linux高并发服务器开发的学习目标，C/C++学习路线图的Linux高并发服务器开发的市场价值，C/C++学习路线图的Linux高并发服务器开发的重点知识。
C/C++学习路线图中的Linux高并发服务器开发学习视频可以在黑马程序员视频库中找到：?2020sxkykC/C++学习路线图中Linux高并发服务器开发的技术要点：Linux命令；Linux 开发与调试工具；系统I/O操作；进程与IPC通信；线程与并发同步；信号；网络协议与网络编程；高并发服务器开发(poll、select和epoll)；Linux并发服务器项目实战（WebServer）。
Linux命令1.Linux下的目录结构2.工作日常应用命令3.Ubuntu下的软件安装和卸载Linux开发与调试工具1.vim命令模式下操作2.vim末行模式下操作3.vim的配置4.gcc的工作流程和掌握常见参数5.Linux下的静态库与共享库(windows动态库)的制作和使用6.Makefile7.gdb调试8.pcb和文件描述符,虚拟地址空间9.Linux系统IO函数10.阻塞和非阻塞的概念黑马程序员视频库网址：（海量热门编程视频、资料免费学）学习路线图、学习大纲、各阶段知识点、资料网盘免费领取+QQ 2212232413 系统I/O操作1.stat/lstat函数2.文件属性相关函数3.链接相关概念及函数4.目录操作相关概念及函数5.dup、dup2函数6.fcntl函数进程与IPC通信1.进程相关的概念2.进程操作相关函数3.孤儿进程4.僵尸进程5.进程回收6.进程间通信黑马程序员视频库网址：（海量热门编程视频、资料免费学）学习路线图、学习大纲、各阶段知识点、资料网盘免费领取+QQ 2212232413 线程与并发同步1.互斥量2.死锁以及解决方案3.读写锁4.条件变量5.条件变量实现生产消费者模型6.信号量实现生产消费者模型7.线程同步解决哲学家就餐问题信号1.信号中的基本概念2.使用信号相关的函数3.信号内核实现原理4.信号捕捉函数signal、sigaction5.使用信号完成子进程的回收6.发送信号时如何进行参数传递网络协议与网络编程1.OSI七层模型结构2.TCP/IP四层模型结构3.B/S、C/S优缺点对比4.常见网络协议格式5.套接字；网络字节序6.IP地址转换函数7.编写TCP的C/S网络程序8.UDP通信机制与模型9.本地套接字10.三次握手建立连接过程11.四次握手断开连接过程12.滑动窗口概念13.错误处理函数封装14.TCP状态转换15.2MSL概念16.端口复用方法17.半关闭黑马程序员视频库网址：（海量热门编程视频、资料免费学）学习路线图、学习大纲、各阶段知识点、资料网盘免费领取+QQ 2212232413 高并发服务器开发(poll、select和epoll)1.多路IO转接模型2.select函数3.fd_set相关操作函数4.select多路IO转接模型poll操作函数5.epoll多路IO模型6.线程池模型的设计思想7.多进程并发服务器8.多线程并发服务器9.libevent库10.epoll反应堆模型11.使用BufferEvent、evBufferLinux并发服务器项目实战（WebServer）通过项目实战，使大家熟悉Linux知识的应用，已经如何开发服务器程序，从项目需求分析项目设计，到项目实现，对程序开发有个整体的认识。
高并发解决方案
高并发解决方案高并发是指系统面临的大量并发请求时，能够保持较高的稳定性和可靠性，并能在满足用户需求的同时保持良好的响应速度。
解决高并发的问题是系统设计中最重要的考虑因素之一，下面就来介绍几种高并发解决方案。
1.负载均衡负载均衡是指将大量的请求分摊到多个服务器上，通过分摊负载的方式解决高并发的问题，从而保证系统的稳定性和性能。
常见的负载均衡技术包括 DNS 负载均衡、软件负载均衡、硬件负载均衡等。
DNS 负载均衡是指通过 DNS 解析将请求分发到多个服务器上，这种方式简单易行，但存在不可控的 DNS 缓存问题，可能会导致服务器选择不均匀。
软件负载均衡是指通过软件方案将请分发到多个服务器上，这种方式相对简单易行，但需要考虑负载均衡器的性能问题，在高并发时负载均衡器可能成为瓶颈。
硬件负载均衡是指通过硬件设备来实现负载均衡，这种方式不会影响服务器的性能，但需要花费较高的成本。
2.缓存技术缓存技术是指将大量数据缓存到内存中，在客户端请求时先尝试从缓存中获取数据，从而提高数据访问性能。
常见的缓存技术包括本地缓存、分布式缓存、CDN（内容分发网络）缓存等。
本地缓存是指将数据缓存到本地机器上，常见的缓存方案包括 Memcache、Redis 等，这种方案简单易行，但需要考虑缓存的一致性和更新问题。
分布式缓存是指将数据缓存到多个服务器节点上，常见的分布式缓存方案包括 Redis 集群、Memcache 集群等，这种方案可以解决单机缓存容量不足的问题，但需要考虑分布式数据不一致的问题。
CDN 缓存是指将数据缓存到不同的 CDN 节点上，利用CDN 节点的分布式性质和高带宽来提高数据访问性能，这种方案适用于静态资源的缓存，如图片、JS、CSS 等。
3.异步处理异步处理是指将原本同步执行的任务转换为异步执行，从而实现更高的并发性能。
常见的异步处理技术包括消息队列、事件驱动等。
消息队列是指通过将消息推送到消息队列中，从而将数据处理流程解耦，达到异步处理的效果。
高并发解决方案
高并发解决方案高并发解决方案1. 引言在当今互联网时代，随着用户数量的不断增长以及业务复杂度的提高，高并发访问成为了许多企业面临的一项重要挑战。
高并发问题的处理不仅涉及到服务器的性能优化，还需要考虑系统架构、数据库设计、缓存策略等方面的因素。
本文将介绍几种常见的高并发解决方案，帮助开发人员更好地应对高并发场景。
2. 优化数据库设计2.1 数据库分库分表在高并发场景下，单一数据库往往难以满足用户的查询、写入需求。
通过将数据按照某种规则进行分片存储，可以将负载分散到多个数据库节点上，提高系统的并发处理能力。
2.2 数据库读写分离将数据库的读写操作分开，读操作走读库，写操作走写库，可以有效降低数据库负载，提高系统的读写性能。
2.3 合理设计索引通过对常用查询字段添加索引，可以大大提高查询的性能。
但是过多或不合理的索引也会导致性能下降和存储空间浪费，需要根据实际情况进行权衡和优化。
3. 使用缓存3.1 页面缓存对于一些静态的页面或数据，可以将其缓存起来，减少数据库的查询次数和服务器的负载。
常见的页面缓存技术包括CDN、反向代理等。
3.2 数据缓存对于一些频繁查询且数据不经常变动的内容，可以将其缓存在内存中，例如使用Redis、Memcached等内存数据库。
这样可以大大提高系统的读取性能。
3.3 对象缓存对于一些经常被查询的对象，可以将其缓存在应用服务器的内存中，以提高查询效率。
常见的对象缓存可以使用Redis、Ehcache等缓存框架实现。
4. 使用消息队列将耗时的业务操作转化为异步操作，并使用消息队列来进行任务的分发和处理，可以避免请求堆积和服务器资源的浪费。
当有大量请求到达时，系统可以通过消息队列来平滑处理，保证系统的稳定性和响应速度。
5. 采用分布式架构5.1 分布式集群使用分布式集群架构可以将系统的负载分散到多个机器上，提高系统的并发处理能力。
常见的分布式集群架构有主从复制、分片、分布式缓存等。
【黑马程序员】关于Nginx+tomcat服务器配置性能调优
【黑马程序员】关于Nginx+tomcat服务器配置性能调优前言在项目功能完成后，项目部署到服务器是非常重要的一环。
而在部署过程中将各个参数调整对于性能的提升是非常明显的。
这样既可以节约硬件成本，又可以将相应时间缩短，又可以提高服务器的稳定性，可谓是一举三得。
服务器的优化是非常复杂的过程，主要是几个方面，服务器的安全提升、服务器的性能调优等等。
单说性能优化，这关乎到语言的选择，框架的选择，服务器(linux/freebsd)等等的选择，而我们学习的是java语言，我们知道，单点tomcat在不使用nginx的情况下，能承载的最多也就是200-300的并发量，而加上了nginx之后，能大幅度提升服务器的并发承载量，不仅仅是因为nginx可以做负载均衡(load-banlance)，更重要的是nginx可以让请求进行排队，而不是将压力赋予给tomcat，这样tomcat可以更加专注地完成业务操作，从而提高性能。
今天我们就来讲讲服务器最基本的参数调整提高服务器的性能– tomcat+nginx服务器的选择首先，我们来分析一下服务器的选择，看一看大公司是使用什么系统来进行部署，好的操作系统能提高好的性能、稳定性和安全性，而这些对大型网站的性能、安全性和稳定性都是至关重要的。
淘宝网（阿里巴巴）: Linux操作系统+ Web 服务器:Apache新浪：FreeBSD + Web 服务器：ApacheYahoo：FreeBSD + Web 服务器：自己的Google: 部分Linux + Web 服务器：自己的百度：Linux + Web 服务器: Apache网易：Linux + Web 服务器: ApacheeBay: Windows Server 2003/8 (大量) + Web 服务器：Microsoft IISMySpace: Windows Server 2003/8 + Web 服务器：Microsoft IIS由此可见，开源操作系统做Web应用是首选已经是一个既定事实。
高并发解决方案
高并发解决方案随着互联网的不断发展，高并发问题逐渐成为各大网站和应用开发者面临的一个重要问题。
高并发是指在一段时间内，系统处理的请求量非常巨大，远超出系统原本的负载能力，导致系统在处理请求时出现各种问题，甚至瘫痪，给用户带来极差的体验，给业务带来巨大的损失。
解决高并发问题需要综合考虑多个方面，包括硬件配置、网络架构、系统设计、算法优化、缓存、负载均衡等，本文将从多个方面介绍解决高并发问题的方法。
一、硬件配置优化首先，针对高并发问题，应该优化硬件配置。
硬件配置主要是指服务器的性能，包括处理器、内存、磁盘等，具体的配置要根据业务场景和负载情况进行评估。
以下是几个常用的硬件配置优化方法：1.增加服务器数量：将请求分配到多个服务器上，使得每个服务器处理的负载更小，能够更好地应对高并发。
2.升级服务器硬件：增加处理器和内存等硬件设备，使得单个服务器的处理性能提升，能够更好地应对高并发。
3.使用高速磁盘：使用SSD固态硬盘或NVMe高速磁盘，可以极大地提高系统的读写速度，从而提高系统的处理能力。
二、网络架构优化除了硬件配置优化，网络架构也是解决高并发的一个关键因素。
在设计网络架构时，需要从以下几个方面入手：1.利用CDN网络：CDN是一种内容分发网络，可以将网站或应用的静态资源提供给用户，从而减轻服务器负担，提高页面响应速度。
通过CDN可以实现用户与离其最近的CDN节点进行交互，降低了用户访问服务器的时间。
2.使用反向代理：通过反向代理，将请求分发到多个具有负载均衡功能的服务器上，从而实现负载均衡和高可用。
3.启用压缩：启用GZIP或其他压缩算法，对网页文件和图片等静态资源进行压缩，从而降低带宽消耗和资源的传输时间。
三、系统设计优化系统设计也是解决高并发问题的一个关键因素。
在系统设计时，需要考虑以下几个方面：1.异步处理请求：采用异步任务或消息队列的方式处理请求，避免阻塞主线程，提高并发能力。
2.采用微服务架构：采用微服务架构，将一个大型复杂的系统分解成多个小型的独立服务，从而降低系统的耦合性，提高系统的可扩展性和容错性。
软件开发实习中的高并发处理和系统扩展
软件开发实习中的高并发处理和系统扩展随着互联网的发展和应用日益广泛，高并发处理和系统扩展成为软件开发中一个重要的课题。
在软件开发实习期间，我们需要面对并解决实际项目中的高并发问题，同时学习和应用系统的扩展技术。
本文将重点探讨软件开发实习中的高并发处理和系统扩展的相关知识和实践经验。
一、高并发处理在互联网应用中，随着用户数量的增加和业务的扩展，系统面临着日益增加的并发请求。
针对高并发场景，我们需要对系统进行优化和调整，以保证系统的稳定性和性能。
1. 并发问题的产生原因高并发问题通常由以下几个方面的原因引起：a. 用户数量增加：随着用户数量的增加，系统需要同时处理大量的请求，导致系统压力增大。
b. 业务扩展：随着业务的发展和扩展，系统需要处理更复杂的业务逻辑和计算，导致系统负载增加。
c. 数据库压力：数据库是大多数高并发场景的瓶颈之一。
大量并发请求同时对数据库进行读写操作，容易引起数据库性能问题。
2. 高并发处理的常用技术手段为了解决高并发问题，我们可以采取以下常用技术手段：a. 分布式处理：将系统的各个模块进行分布式部署，将请求分散到多台服务器上进行处理，提高系统的并发处理能力。
b. 缓存机制：利用缓存技术，将一些常用数据存储在缓存中，避免频繁访问数据库，提高系统的响应速度和并发处理能力。
c. 异步处理：将一些耗时的操作进行异步处理，例如将一些计算密集型或IO密集型的任务交给消息队列等后台服务，提高系统的并发处理能力。
d. 负载均衡：通过负载均衡技术将请求分发到多个服务器上进行处理，避免单点故障和提高系统的并发处理能力。
3. 具体实践经验在实际的软件开发实习项目中，我们可以运用上述技术手段来解决高并发问题。
a. 设计合理的系统架构：在开始项目之前，我们应该根据项目需求和预估的用户数量来设计合理的系统架构。
合理的系统架构可以提高系统的并发处理能力。
b. 分布式部署：可以将系统拆分成多个模块，并进行分布式部署。
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黑马程序员：高并发解决方案
一、什么是高并发
高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。
响应时间：系统对请求做出响应的时间。
例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间。
吞吐量：单位时间内处理的请求数量。
QPS：每秒响应请求数。
在互联网领域，这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。
并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量。
例如一个即时通讯系统，同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。
二、什么是秒杀
秒杀场景一般会在电商网站举行一些活动或者节假日在12306网站上抢票时遇到。
对于电商网站中一些稀缺或者特价商品，电商网站一般会在约定时间点对其进行限量销售，因为这些商品的特殊性，会吸引大量用户前来抢购，并且会在约定的时间点同时在秒杀页面进行抢购。
此种场景就是非常有特点的高并发场景，如果不对流量进行合理管控，肆意放任大流量冲击系统，那么将导致一系列的问题出现，比如一些可用的连接资源被耗尽、分布式缓存的容量被撑爆、数据库吞吐量降低，最终必然会导致系统产生雪崩效应。
一般来说，大型互联网站通常采用的做法是通过扩容、动静分离、缓存、服务降级及限流五种常规手段来保护系统的稳定运行。
三、扩容
由于单台服务器的处理能力有限，因此当一台服务器的处理能力接近或已超出其容量上限时，采用集群技术对服务器进行扩容，可以很好地提升系统整体的并行处理能力，在集群环境中，节点的数量越多，系统的并行能力和容错性就越强。
在无状态服务下，扩容可能是迄今为止效果最明显的增加并发量的技巧之一。
从扩容方式角度讲，分为垂直扩容（scale up）和水平扩容（scale out）。
垂直扩容就是增加单机处理能力，怼硬件，但硬件能力毕竟还是有限；水平扩容说白了就是增加机器数量，怼机器，但随着机器数量的增加，单应用并发能力并不一定与其呈现线性关系，此时就可能需要进行应用服务化拆分了。
从数据角度讲，扩容可以分为无状态扩容和有状态扩容。
无状态扩容一般就是指我们的应用服务器扩容；有状态扩容一般是指数据存储扩容，要么将一份数据拆分成不同的多份，即sharding，要么就整体复制n份，即副本。
sharding遇
到的问题就是分片的可靠性，一般做转移、rehash、分片副本；副本遇到的问题是一致性性，一般做一致性算法，如paxos，raft等。
四、动静分离
动静分离，静态资源请求与动态请求分离，项目中需要访问的图片、声音、js/css 等静态资源需要有独立的存放位置，便于将来实现静态请求分离时直接剥离出来，比如nginx可以直接配置图片文件直接访问目录，而不需要经过tomcat。
这样tomcat就可以专注处理动态请求，操作数据库数据处理之类的。
静态请求代理服务器性能比tomcat高很多。
动静分离是指，静态页面与动态页面分开不同系统访问的架构设计方法。
一般来说：
静态页面访问路径短，访问速度快，几毫秒
动态页面访问路径长，访问速度相对较慢(数据库的访问，网络传输，业务逻辑计算)，几十毫秒甚至几百毫秒，对架构扩展性的要求更高
静态页面与动态页面以不同域名区分
系统需要将动态数据和静态数据分而治之，用户对静态数据的访问，应该避免请求直接落到企业的数据中心，而是应该在CDN中获取，以加速系统的响应速度。
五、缓存
缓存之所以能够提高处理速度，是因为不同设备的访问速度存在差异。
缓存的话题可以扯几本书不带重样的。
从CPU可以一直扯到客户端缓存，即从最底层一
直到扯到最特近用户的一层，每一层都可能或可以有缓存的存在。
我们这里不扯这么多，只说简单服务端缓存。
现在从几个不同角度来看一下缓存：
①从效果角度。
命中率越高越好吗？10万个店铺数据，缓存了1000个，命中率稳定100%，那是不是说，有99000个店铺都是长尾店铺？缓存效果评估不能单看命中率。
②从回收策略。
如果把缓存当做数据库一样的存储设备去用，那就没有回收的说法了（除非重启或者宕机，否则数据依然有效）；如果只存储热数据，那就有回收和替换的问题。
回收有两种方式，一种是空间配额，另一种是时间配额。
替换也有几种方式，LRU，FIFO，LFU。
③从缓存使用模式角度：用户直接操作缓存和db；用户直接操作缓存，缓存帮助我们读写DbB；
④从缓存分级角度。
java堆内缓存、java堆外缓存、磁盘缓存、分布式缓存，多级缓存。
⑤从缓存使用角度。
null穿透问题、惊群问题、缓存热点问题、缓存一致性问题、读写扩散问题。
⑥更新方式。
读更新、写更新、异步更新。
如果缓存集群涉及到异地多集群部署，再结合大数据量高并发业务场景，还会遇到很多更加复杂的问题，这里就不一一列举了。
六、服务降级
业务高峰期，为了保证核心服务，需要停掉一些不太重要的业务，eg 商品评论、论坛或者粉丝积分等
另外一些场景就是某些服务不可用时，又不能直接让整个流程失败就本地Mcok(模拟)实现，做流程放通
eg 用户登录余额鉴权服务不能正常工作，需要做业务放通，记录消费话单允许用户继续访问，而不是返回失败
为了保证以上两种场景的正常服务，服务需要有降级。
服务降级主要包括容错降级和屏蔽降级
屏蔽降级：
1）throw null 不发起远程调用，直接返回空
2）throw exception 不发起远程调用，直接抛出指定异常
3）execute bean 不发起远程调用，直接执行本地模拟接口实现
服务降级是可逆操作，当系统压力恢复到一定值不需要降级服务时，要重新发起远程调用，服务状态改为正常
容错降级:
非核心服务不可调用时，可以对故障服务做业务放通，保证主流程不受影响1）RPC异常：通常指超时、消息解码异常、流控异常、系统拥塞保护异常等2）Service异常eg登录校验异常、数据库操作失败异常等
七、限流
通过对并发访问和请求进行限速或者一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统的可用性，一旦达到限制速率就可以拒绝服务（友好定向到错误页或告知资源没有了），排队或者等待（比如秒杀，评论，下单），降级（返回默认数据）。
通过压测的手段找到每个系统的处理峰值，然后通过设定峰值阈值，来防止当系统过载时，通过拒绝处理过载的请求来保障系统可用性，同时也应该根据系统的吞吐量，响应时间，可用率来动态调整限流阈值。
分类：
●限制总并发数---数据库连接池，线程池
●限制瞬时并发数---nginx的limit_conn模块，用来限制瞬时并发连接数●限制时间窗口内的平均速率---guava的RateLimiter，nginx的limit_req
模块，限制每秒平均速率
●其他---限制远程接口调用速率，限制MQ消费速率，另外，还可以根据网
络连接数，网络流量，CPU或内存负载等来限流。
算法：
●滑动窗口协议---改善吞吐量的技术
●漏桶---强制限制数据的传输速率，限制的流出速率
●令牌桶---（控制（流入）速率类型的限流算法）系统以恒定的速度往桶中
放入令牌，如果请求需要被处理，则需要先从桶中获取一个令牌，当桶中没
有令牌可取，则拒绝服务。
当平时处理速率小于桶中令牌的速率，那么在突发流量时桶内有堆积可以有效预防。
1.1.1令牌桶
1.1.2漏桶
八、总结
任何一个分布式系统的容量都会存在上限，哪怕天猫这种级别的网站也不例外。
一旦用户流量过载，系统的吞吐量便会开始下降，RT线上升，最终导致系统容量被撑爆而出现雪崩效应。
因此，架构师在对系统架构进行设计时，一定要考虑到系统整个链路的各个环节。
上述介绍的五种手段，看似平淡无奇，但是组合在
一起却能爆发出惊人的力量。
根据自己所处的场景，尝试各个方式进行解决，找到最适合的。