关于高并发,线程,锁的学习笔记

本文分享了秒杀系统的设计与实现经验,包括应对高并发的策略,如使用CountDownLatch和CyclicBarrier进行多线程控制,乐观锁与悲观锁的应用场景及优缺点,以及系统分层与缓存技术的重要性。

1.纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行
经历项目亲自去做,比看100遍课程有用的多。
2.参考课程
https://www.bilibili.com/video/av52467230/?p=1
3.一些收获
秒杀系统
应用:1.商品的抢购,2.群红包,3.优惠卷领取,4.抢火车票,5.电影票在线预约

特点:短时间的高并发,负载压力大,读多写少,竞争资源有限,不能多买,不能少买,不能重复买

模拟多线程高并发时使用CountDownLatch来使创建的多个线程同时调用同一个方法,CyclicBarrier来进行计时处理。

乐观锁:
认为数据一般情况下不会造成冲突,所以在数据进行提交更新的时候,才会正式对数据的冲突与否进行检测,如果发生了冲突,则返回用户错误的信息,让用户决定如何去做或者程序自动去试。
读多写少,提高系统吞吐量
普遍应用的是:数据库,缓存乐观锁

只是对数据库进行操作的时候,对数据进行加锁。

基于数据库来实现,1.基于sql的版本,操作时进行版本的比对来实现(检查版本是否一致,数据更新,版本号加一)。
2.基于数据的状态,例如库存减掉数量的时候大于0
(前两点并发能力很低,数据库的并发能力只有300~700)
3.使用缓存,cas机制,使用mencached来实现锁的机制(1.引入包,2.配置3.gets和cas操作)

悲观锁:
对数据被外界修改持保守态度,因此在整个数据处理过程中将数据处于锁定状态,往往依靠数据库提供的锁机制实现
写多读少,保证数据安全

@transaction事物注解,不设置隔离级别就会使用数据库的隔离级别,也就是数据库会对数据进行加锁,从某方法调用该数据开始,到该方法事务提交,也就是该方法的彻底结束为止,该数据都是处于锁定状态,其他程序是无法调用的。是不允许该数据被其他程序进行修改操作的。

解决多并发最简单的方法:调用的方法前加synchronized(同步控制,变成单并发),缺点是太慢了,不适合大的数据量
当有很多线程进入程序的时候,可以对他们进行随机的休眠。

分层的原因:
1.尽量将压力拦截在上层,(系统的瓶颈往往在数据库层);
2.每一层都有缓存的技术,可以分担压力;
3.页面段利用验证码等技术,进行限流,控制端用neginx对于大项目最主要的就是缓存,https,安装插件(例如限流技术,跟据USERID限频率),服务层利用微服务技术mencached和redies技术,如果处理压力还是很大,削峰填谷,可以进行延时处理,请求队列,分批发放(MQ技术)。数据库层:(读写分离,分库分表,数据库集群)
4.sql优化,执行计划-》然后进行优化

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源输入(如可再生能源)的不确定性,提升系统运行的安全性与经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路,包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理,并通过Matlab编程实现算法求解,提供了完整的仿真流程与结果分析。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向,展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最优潮流问题;②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现与改进;③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持与仿真工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE118节点系统参数进行实操演练,深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑与求解过程,同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。
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