高并发，高可用，多线程等等问题

最新推荐文章于 2025-07-18 11:21:52 发布
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需求；根据用户的工资与奖金，按照国家设定的税率，收取费用，

前期的代码

后期的调整

0.线程类常用API大纲
​    Thread() -----> 无参构造方法

​    Thread(RUNABLE) ------> RUNABLE参数的构造方法

​    currentThread()    ------> 获取当前线程的方法

​    isAlive()    ------->    是否存活方法

​    join()    ------->    插队方法

​    （将B线程插入到A线程之前执行，将B线程执行完后，继    续执行A）

​ sleep() ------> 休眠方法

​    yield()    ------->    礼让方法

​    getState()    ------->    获取当前线程状态

​    interrupt()    -------->    停止线程的方法

​    resume()    -------->    唤醒suspended() (已弃用不推荐使用，但还是需要介绍    一下，这是Thread的发展历程)

​    run()    -------->    这是继承Thread需要重写的方法

​    start()    -------->    线程开启运行方法

​    stop()    -------->    ~~stop()~~方法(已弃用不推荐使用，但也同样需要    介绍一下)

​    suspend()    --------->    ~~suspend()~~阻塞线程的方法(已弃用，介绍了解为主)

''小李子''
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【高并发、高性能、高可用】“三高” 系统设计经验
05-29 9435
软件开发通常会提到一个名词 “三高”，即高并发、高性能、高可用。 具体的指标定义，如：高并发方面要求QPS 大于 10万；高性能方面要求请求延迟小于 100 ms；高可用方面要高于 99.99%。 接下来，我们重点来介绍这 三高 高并发 我们使用 QPS（Queries Per Second，每秒查询率）来衡量系统承载能力。架构策略有哪些？ 1、负载均衡 正所谓双拳难敌四手，高并发撑场面的首选方案就是集群化部署，一台服务器承载的QPS有限，多台服务器叠加效果就不一样了。 ...
三高系统的架构设计方案：高并发、高可用、高性能
秃了也弱了
06-11 7675
高并发、高性能、高可用，它们是互联网系统架构设计永恒的主题。三高并不是孤立的，而是相互支撑，相互影响的，随着并发量的提高，请求延迟肯定会增大，就越考验系统的可用性和性能。三高方案不是简单的一字一句就能说明白的，是需要日积月累，一步步踩坑踩出来的。只不过现在有一些大厂的案例，供我们来参考，实际落地的时候，还需要根据各个公司不同场景进行不同的设计。
高并发和高可用
u014352080的专栏
08-07 6917
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...
Java线程池实战：高并发、高可用、高扩展性的关键
南客先生的博客
06-30 389
Java线程池是提高系统并发处理能力的关键技术。合理选择线程池类型和配置参数对于提高系统性能至关重要。性能测试是验证系统性能的重要手段。随着技术的不断发展，线程池技术将会在更多场景中得到应用。未来，我们可以期待更高效、更智能的线程池技术出现。
高并发之高可用
weixin_40213018的博客
02-25 329
指标 响应时间、吞吐量、并发用户数、QPS 方法 垂直扩展：提升单机性能，如硬件性能、查询优化、缓存 水平扩展：使系统具有可伸缩性，如DNS轮询、web服务器的负载均衡、数据库表的水平切分、服务连接池 异步处理：是消峰的有效措施，如ajax、消息队列 减少请求次数和请求量 ...
高并发高可用高性能的解决方案
诗和远方，代码和你
07-31 1727
Internet的统计表明，超过80%的用户经常访问的是20%的网站的内容，在这个规律下，缓存服务器可以处理大部分客户的静态请求，而原始的服务器只需处理约20%左右的非缓存请求和动态请求，于是大大加快了客户请求的响应时间，并降低了原始服务器的负载。随着调用方的增多，当秒杀（并发量特别大功能）类似的服务被刷新会影响到其他服务的稳定性时，应该考虑为秒杀（并发量特别大功能）类似的服务提供单独的服务集群，即分服务分组，这样当某一个分组出现问题时，不会影响到其他分组，从而实现了故障隔离愿景。...
多线程与高并发
ANGEL CITY
05-13 1577
关键词： 线程，同步，单例，高并发，高访问，死锁 一、大规模并发带来的挑战 在过去的工作中，我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能，在这个过程中，整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。如果Web系统不做针对性的优化，会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下，优化的思路和方法哈。 1. 请求接口的合理设计 一个秒杀或者抢购页面，通常分为2个部分，一个是静态的HTML等内容，另一个就是参与...
Java高并发异步Socket编程
02-24
DougLee可扩展的网络服务事件驱动Reactor模式基础版多线程版其他变体java.io包中分阻塞IOAPI一览Web服务器，分布式对象系统等等它们的共同特点Read请求解码请求报文业务处理编码响应报文发送响应实际应用中每一个...
如何设计高并发、高性能、高可用的系统
am_danger
03-28 2249
随着社会的不断发展，科技的不断进步，互联网服务已经成为人们生活中不可或缺的一部分。从智能手机、社交媒体、在线购物平台到数字支付系统，这些产品不仅改变了我们的沟通方式，还影响了我们的工作习惯、消费模式和生活方式。那么从技术角度来讲是如何满足这些需求的？如何保证这些服安全有效的运行的？试想一下如果你在网上购物，看到一个自己非常喜欢的商品，高高兴兴的点击商品详情，结果提示你“当前网络繁忙，请稍后再试”，那么你的心情会如何？如果你做过技术，恐怕大部分人都会问候负责这个模块的开发人员的祖先：“这TMD做的什么玩意”
多线程高并发编程(10) -- ConcurrentHashMap源码分析
weixin_45536242的博客
07-14 693
　　前文讲了HashMap的源码分析，从中可以看到下面的问题：　　基于上述问题，都可以使用ConcurrentHashMap进行解决，ConcurrentHashMap使用分段锁技术解决了并发访问效率，在遍历迭代获取时进行修改操作也不会发生并发修改异常等等问题。 initTable：初始化 tabAt：寻找指定数组在内存中i位置的数据 helpTransfer：帮助扩容 transfer：扩容和数据迁移，采用多线程扩容，整个扩容过程，通过cas设置sizeCtl、tr
【高并发、高性能、高可用】系统设计经验
m0_67322837的博客
08-11 486
软件开发通常会提到一个名词 “三高”，即高并发、高性能、高可用。具体的指标定义，如：高并发方面要求QPS 大于 10万；高性能方面要求请求延迟小于 100 ms；高可用方面要高于 99.99%。高并发我们使用 QPS（Queries Per Second，每秒查询率）来衡量系统承载能力。架构策略有哪些？正所谓双拳难敌四手，高并发撑场面的首选方案就是集群化部署，一台服务器承载的QPS有限，多台服务器叠加效果就不一样了。如何将流量转发到服务器集群，这里面就要用到负载均衡，比如：LVS 和 Nginx。常用的负载
大型网站分布式架构高并发高可用可扩展技术
03-15
大型网站分布式架构高并发高可用可扩展技术
高并发与高可用
wota5037的博客
07-09 675
高并发与高可用 大型网站系统应有的特点 高并发，大流量 高并发，大流量：需要面对高并发用户，大流量访问。举个例子，去往迪拜的飞机有200张票，但是有100w人都挤进系统买票，如何让这100w人能够看到票务的实时更新，以及顺利的买到一张票，都是一个网站架构师应该考虑的问题。这也许对于淘宝的“双十一”1000w的一分钟独立访问用户量来说，是个微不足道的数字，但是对于用户的体验以及网站的口碑来说，都是一项不小的挑战。 高可用 高可用：相对于高并发来说，高可用并不是一个比较有规律的参数，7*24 是
高可用与高并发
精神病有所好转的博客
09-11 820
概念解析：高可用HA（High Availability）是分布式系统架构中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。假设系统一直能够提供服务，那么该系统的可用性是100%。如果系统每运行100个时间单位，会有1个时间单位无法提供服务，那么该系统的可用性是99%。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...
高并发、高性能、高可用
最新发布
zchen2008
07-18 751
高并发、高性能、高可用
高并发，高可用
tanweifp的博客
12-29 994
链接：https://pan.baidu.com/s/1geQgx6z https://pan.baidu.com/s/1geQgx6z    密码：a5uz
高并发与高可用知识总结
weixin_30514745的博客
06-05 708
高并发与高可用知识总结 参考: 微信公众号:架构师之路 究竟啥才是互联网架构“高并发” 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...
【学习笔记】高可用&高并发
一只小菜鸡
06-30 1016
通过设计尽量缩短因日常维护操作（计划）和突发的系统崩溃（非计划）所导致的停机时间，以提高系统和应用的可用性。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。    高可用集群的出现是为了使集群的整体服务尽可能可用，从而减少由计算机硬件和软件易错性所带来的损 失。如果某个节点失效，它的备援节点将在几 秒钟的时间内接管它的职责。因此，对于用户而言，集群
高并发解决思路
03-09
<think>嗯，用户让我介绍一下高并发的解决思路。首先，我需要明确高并发是什么。高并发通常指的是系统在短时间内处理大量请求的能力，比如电商秒杀、抢票系统这些场景。接下来，我得回忆一下常见的解决策略，可能包括垂直扩展、水平扩展、缓存、异步处理等等。 用户可能是开发者或者系统架构师，他们可能面临实际的高并发问题，需要具体的解决方案。他们可能想了解从哪些方面入手优化系统，而不仅仅是理论概念。所以，我需要结构清晰地分步骤介绍，每个部分要有实际例子或技术，比如负载均衡、数据库优化、缓存机制等。 首先，应该从架构设计开始，分层和分布式架构是基础。然后考虑负载均衡，比如Nginx、HAProxy这些工具。接着是缓存，Redis和Memcached常见，得提到缓存穿透、雪崩的解决方案。数据库方面，分库分表、读写分离、NoSQL的使用。异步处理，消息队列如Kafka、RabbitMQ。限流降级，Hystrix、Sentinel这些工具。静态资源优化，CDN和浏览器缓存。最后，水平扩展和容灾备份。 还要注意用户提到的LaTeX格式，数学表达式需要用$...$，比如在提到QPS时写成$QPS=1000$。不过用户的问题里可能涉及到的数学公式不多，但如果有的话要正确应用。 需要确保回答的结构清晰，分点列出，每个部分有子点，这样用户容易理解。同时，避免使用专业术语过多，或者适当解释术语，比如解释什么是缓存穿透。可能用户需要的是实际应用中的解决方案，而不仅仅是理论，所以每个点要结合实际技术或工具。 另外，用户可能对某些具体技术感兴趣，比如微服务、容器化，所以提到Spring Cloud、Docker、Kubernetes也是必要的。最后，容灾备份部分要强调高可用性，比如异地多活、故障转移。 总结下来，回答需要覆盖架构设计、负载均衡、缓存、数据库优化、异步处理、限流降级、静态资源、水平扩展和容灾等方面，每个部分简明扼要，给出具体技术和策略。同时，确保符合用户的格式要求，使用正确的中文术语和LaTeX格式。</think>高并发解决思路需要从架构设计、资源优化、流量控制等多维度切入，以下是分步骤解决方案： $$\text{目标公式：}QPS = \frac{\text{系统吞吐量}}{\text{响应时间}} \times \text{节点数量}$$ ### 一、架构设计优化 1. **分层架构** - 使用`前后端分离`（如Vue+Spring Cloud） - 采用`微服务架构`（如Dubbo/K8s）实现模块解耦 2. **负载均衡** - 硬件层：F5/A10 - 软件层：Nginx（加权轮询算法$W_i = \frac{C_i}{\sum C_j}$） - 服务层：Ribbon（客户端负载均衡） ### 二、数据访问优化 1. **缓存机制** - 多级缓存架构： ``` ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ 客户端 │ → │ 本地缓存 │ └─────────┘ └─────────┘ ↓ ┌─────────┐ │ Redis │ └─────────┘ ↓ ┌─────────┐ │ 数据库 │ └─────────┘ ``` - 缓存击穿解决方案：布隆过滤器（误判率公式$P ≈ (1-e^{-kn/m})^k$） 2. **数据库优化** - 读写分离：主库写，从库读 - 分库分表：Hash分片算法$h(key)\ mod\ N$ - 连接池优化：最大连接数公式$M = T_{max}/(T_{response} + T_{idle})$ ### 三、流量削峰策略 1. **异步处理** - 消息队列（Kafka/RocketMQ）解耦 - 请求处理流程： ``` 用户请求 → 消息队列 → 异步消费 → 完成通知 ``` 2. **限流降级** - 令牌桶算法：生成速率$r=\frac{capacity}{time}$ - 漏桶算法：流出速率恒定 - 熔断器模式（Hystrix） ### 四、工程实践 1. **代码优化** - 减少锁竞争（CAS代替synchronized） - 对象池化（连接/线程复用） 2. **静态资源优化** - CDN加速（缓存命中率$\eta=\frac{N_{hit}}{N_{total}}$） - HTTP/2多路复用 ### 五、水平扩展 1. **自动扩缩容** - 基于监控指标（CPU > 80%）触发扩容 - 容器化部署（Docker + K8s） 2. **容灾设计** - 异地多活架构 - 故障转移（VIP漂移） ### 典型案例 电商秒杀系统实现路径： ``` 1. 前端限流（答题验证码） 2. 请求入队（Kafka削峰） 3. 库存预扣（Redis原子操作） 4. 异步下单（MQ消费） 5. 最终一致性（补偿事务） ``` 通过上述方法组合应用，可将系统承载能力提升$10^2 \sim 10^4$倍。实际实施时需根据具体场景选择合适方案，并通过压力测试验证优化效果（推荐JMeter工具）。
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