处理高并发要注意的一些东西

最新推荐文章于 2025-12-05 17:02:52 发布

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#高并发 #java #sql #大数据量

本文介绍了六种关键的系统性能优化策略：优化SQL语句、合理利用算法与存储过程、数据库结构优化、采用静态页面、引入缓存及连接池技术、有效使用单例模式以及通过服务器集群提升整体性能。

1.优化SQL语句

2.优化算法，对于复杂的操作合理使用存储过程，加事务处理

2.优化数据库结构，使用索引，提高查询效率

3.静态页面的使用

4.缓存、连接池的使用

5.单例模式的合理使用

6.服务器集群

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如何处理负载、高并发？

wuhaifei

02-04

2081

答:从低成本、高性能和高扩张性的角度来说有如下处理方案： 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页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。 2、图片服务器分离把图片单独存储，尽量减少图片等大流量的开销，可以放在一些相关的平台上，如骑牛等 3、数据库集群和库表散列及缓存数据库的并发连接为...

thinkphp悲观锁机制处理高并发

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07-03

4110

文章目录问题分析PS解决思路悲观锁介绍排他锁行锁和表锁实验thinkphp5.0实现坑点参考问题分析突然间被运营滴滴说某个活动的报名人数超过了限制人数，问怎么回事，我一下子还挺蒙的，我明明有在报名的操作之前设置了检查如果超过报名人数代码逻辑会抛错继续报名的呀。然后我又打开数据库看了一下，出现了以下的情况：于是情况就很明了了，这明显就是并发控制没有做好。为了叙述清楚这个情况，下面讲述一下业务逻辑：首先是从meeting表查是否报名已满，如果未满，则开始事务，将signed字段自增1，然后把参会记录

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高并发量注意的几个问题

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你指的高并发量大概有多少？几点需要注意： 1.尽量使用缓存，包括用户缓存，信息缓存等，多花点内存来做缓存，可以大量减少与数据库的交互，提高性能。 2.用jprofiler等工具找出性能瓶颈，减少额外的开销。 3.优化数据库查询语句，减少直接使用hibernate等工具的直接生成语句（仅耗时较长的查询做优化）。 4.优化数据库结...

java高并发开发一些注意点

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老菜鸟，碌碌无为数年，踩过很多坑，一点经验总结

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Class文件加载到同一个ClassLoader空间中是单例的，如果是不同的classloader则不是单例。synchronized如果加在静态方法中，则锁住的是类（一般方法中锁住的是this），等同于synchroniz...

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摩尔小哥

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背景最近公司用户量上来了，因此，对考勤打卡的瓶颈也就越发明显。每到打卡高峰期，公司APP就打开很慢，甚至服务开挂。针对这些问题，检查服务器发现，原来是考勤接口并发上来不停请求数据库导致的CPU剧增。因此，升级了服务器，提升了配置，但是还是不能抗住压力。因此，自己百度发现redis是个好东西，可以做缓存数据库，缓解mysql压力。因此，写下这篇文章。主要运用 - 1.redis:h...

Web 高并发

云满笔记

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总的来说 ab 工具 ab 小巧简单, 上手学习较快, 可以提供需要的基本性能指标, 但是没有图形化结果, 不能监控。因此 ab 工具可以用作临时紧急任务和简单测试。同类型的压力测试工具还有: webbench、siege、http_load 等。CDN 的全称是内容分发网络。其目的是通过在现有的 Internet 中增加一层新的网络架构, 将网站的内容发布到最接近用户的网络 “边缘”, 使用户可以就近取得所需的内容, 提高用户访问网站的响应速度。

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我说的是上面生成文件的代码，在高并发下会有问题吗

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<think>好的，用户之前问过高并发下某个东西是否有问题，但当时没有明确具体是什么。现在用户澄清说是指“上面生成文件的代码”，所以需要确定生成文件的代码具体是什么样的流程。用户可能是在开发一个需要处理大量并发请求生成文件的应用，比如报表导出、日志生成或者订单处理等场景。首先，我需要分析生成文件的代码在高并发下可能遇到的问题。常见的问题包括文件覆盖、资源竞争、IO性能瓶颈、死锁、存储空间不足以及权限问题等。比如，如果多个线程或进程同时写入同一个文件，可能会导致数据错乱或文件损坏。此外，频繁的IO操作在高并发时可能成为性能瓶颈，导致系统响应变慢甚至崩溃。接下来，我要考虑用户可能的代码结构。用户可能没有使用同步机制，或者文件命名方式不够唯一，导致冲突。比如，如果使用简单的时间戳作为文件名，可能在极高并发下出现重复。此外，如果代码中没有正确处理异常，可能会导致文件句柄未释放，进而引发资源泄露。然后，需要给出具体的检测手段和解决方案。检测方面，可以建议用户检查系统监控，如IO等待时间、打开文件数，或者使用日志分析是否有并发写入的异常。解决方案可能包括使用队列缓冲请求、增加唯一标识符（如UUID）来命名文件，或者将文件生成任务异步化，分散压力。还需要考虑用户的技术栈，比如是否使用了分布式系统。如果是单机应用，可能通过线程池和锁机制来解决；如果是分布式环境，可能需要分布式锁或者将文件生成服务独立出来，避免竞争。最后，提醒用户注意异常处理和资源清理，确保每个文件操作后正确关闭句柄，避免因异常导致的资源泄露。同时，建议用户进行压力测试，模拟高并发场景，观察系统表现，从而优化代码。</think>了解！您指的是生成文件的代码在高并发场景下的风险。这类操作常见的问题和解决方案如下： --- ### **高并发下生成文件的关键风险** 1. **文件覆盖风险** - **场景**：多线程/多进程同时写入同一文件路径（如临时文件名为`temp.csv`） - **后果**：数据错乱或文件损坏 - **代码示例**： ```python def generate_report(): with open("report.csv", "w") as f: # 并发时会被覆盖 f.write(data) ``` 2. **IO性能瓶颈** - **场景**：频繁的小文件写入（如每秒生成1000个日志文件） - **后果**：磁盘IOPS被打满，系统负载飙升（如 $$ \text{Load Average} > 10 $$） 3. **死锁风险** - **场景**：文件操作未正确释放锁（尤其是Windows系统） - **示例**： ```java FileLock lock = channel.lock(); // 如果未捕获异常导致未释放 // 写入操作... ``` 4. **存储耗尽** - **场景**：未清理旧文件 + 高并发持续生成新文件 - **现象**：`No space left on device` 错误 --- ### **优化方案** #### 1. 文件唯一性保障 ```python import uuid filename = f"report_{uuid.uuid4()}.csv" # 全局唯一文件名 ``` #### 2. 异步队列缓冲写入 ```python # 使用消息队列（如RabbitMQ）或内存队列 from queue import Queue file_queue = Queue(maxsize=1000) # 控制并发积压 def worker(): while True: data = file_queue.get() with open(generate_unique_name(), "w") as f: f.write(data) file_queue.task_done() # 启动多个消费者线程 for _ in range(4): # 根据CPU核心数调整 threading.Thread(target=worker, daemon=True).start() ``` #### 3. 批量合并写入 ```java // 合并多次写入请求 List<String> buffer = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>()); void flushToFile() { String content = String.join("\n", buffer); Files.write(Paths.get("batch.log"), content.getBytes()); buffer.clear(); } // 定时触发flush（如每5秒或缓冲区达1MB） ``` #### 4. 分布式文件存储优化 - 使用对象存储（如AWS S3/MinIO）替代本地磁盘 - 通过`分片上传`解决大文件并发写入问题 --- ### **检测工具建议** - **Linux系统监控**： ```bash iostat -x 1 # 查看磁盘IO瓶颈 lsof | grep deleted # 查找未释放的文件句柄 ``` - **APM工具**：SkyWalking/Prometheus监控文件操作耗时 - **日志排查**：检查是否有`Permission denied`或`File exists`错误 --- 如果提供具体的代码逻辑（如是否涉及分布式节点、文件命名规则、锁机制），我可以给出更精准的优化建议。