并发优化点

最新推荐文章于 2025-05-08 16:45:38 发布
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本文探讨了高并发网站的优化方案，包括前端按钮防抖、CDN加速，以及后端Redis缓存、消息队列、数据校验和存储过程优化等关键技术。

前端

     1，按钮短时间重复点击限制

      2，静态资源js,css等使用cdn

 后端

       1，热点数据使用redis

       2，使用消息队列MQ

       3，先数据校验（去重）后再update热点数据

       4，使用存储过程，在数据控制事务不在程序控制减少网络延迟，Gc等造成的时间串行等待

Java高并发秒杀——高并发优化
xiaoaxiao
05-08 1187
Java高并发秒杀——高并发优化 高并发优化：由于该系统还是存在高并发问题，并发访问量大概只有100左右，可以通过高并发优化将并发量提高到5000左右 高并发优化分析目录   1、高并发优化分析   2、redis后端缓存优化   3、数据库存储结构并发优化   4、系统架构部署 一、高并发优化分析   1、CDN理解：CDN（内容分发网络）加速用户获取数据的系统，部署在离用户最近的网络节点上，...
精选资源
Mysql高并发优化
01-27
MySQL高并发优化是数据库性能调优的关键环节，尤其是在大规模用户访问的应用场景下。以下是一些主要的优化策略： 1. **数据库结构设计**： - 数据行长度：尽量不超过8020字节，以避免存储碎片和降低查询效率。 - ...
高并发优化方案
Very_a的博客
05-08 1317
解决高并发问题从宏观角度来说有3个方向：其中，水平扩展和服务保护侧重的是运维层面的处理。而提高单机并发能力侧重的则是业务层面的处理，也就是我们程序员在开发时可以做到的。
文章八：并发性能优化技巧
深度学习客
07-19 1836
本文详细介绍了几种常见的并发性能优化技巧，包括减少锁争用、使用无锁算法以及并发性能测试。在实际开发中，根据具体需求选择合适的优化策略，可以大大提升系统的性能和用户体验。无锁算法（Lock-Free Algorithm）是指在多线程环境下，通过使用原子操作（如CAS操作）实现数据的并发访问而不使用锁的算法。通过对比优化前后的性能数据，可以确定优化的有效性。在进行并发性能优化之前，需要对系统的性能进行评估和测试，以确定性能瓶颈。通过JMH进行性能测试，可以发现使用原子操作的性能显著优于使用同步块的性能。
mysql性能优化-并发与锁优化
Flying_Fish_roe的博客
09-20 1285
MySQL 中的并发和锁机制是影响数据库性能的重要因素之一。在高并发场景中，通过优化锁的使用、合理选择隔离级别、减少锁竞争、避免死锁等手段，可以显著提高数据库的并发处理能力。
mysql高并发优化
南陈的博客
03-14 2815
一、Mysql高并发处理 例子1：新增手机号码，先判断是否已经存在，如果不存在则插入，在低并发访问情况下不会发生问题，在高并发下则会插入多条数据。 解决方案：通过写sql实现，在插入之前先判断是否已经存在数据。 INSERT INTO test SET(id,username,phone) SELECT '1','测试','10086' FROM DUALWHERE NOT EXIS...
高并发写入优化
大道至简
06-17 1453
数据库优化：选择合适的数据库类型和版本，使用合适的数据库引擎、缓存、索引等技术来提高数据库的写入性能。还可以考虑使用分库分表、异步写入等技术来降低单个数据库的写入压力。缓存优化：使用缓存来减轻数据库写入的压力，可以考虑使用内存数据库、分布式缓存等技术来提高缓存的读写性能。还可以使用缓存预热、缓存穿透等技术来提高缓存的效率。消息队列：使用消息队列来异步处理写入请求，可以将写入操作转化为消息发送，然后由消费者异步处理。异步处理：使用异步处理技术，如异步 IO、线程池等技术来提高系统的并发处理能力。
nginx并发量优化
u013008898的博客
08-25 1532
【代码】nginx并发量优化。
tomcat高并发优化
hohojiang的专栏
03-01 2164
公司的运行websocket 的tomcat 需要支持1000+长连接，需要对此进行优化。经过半天得实验，优化点主要有三处。 1、设置JVM堆内存。 方法：vim catalina.sh，在文件头添加 JAVA_OPTS=’-Xms2048m -Xmx2048m’2、设置tomcat为NIO方式,并增大线程数（默认BIO，线程数过多，无法支撑1000+个并发）。 方法：修改 Server.xm
Java服务高并发性能优化排查指南
z17826856787的博客
04-04 1188
当Java服务在低并发时响应迅速，但高并发时性能急剧下降时，可能是由多种因素导致的。
高并发请求下如何对系统优化
一个喜欢诗和远方的程序媛
07-26 1756
性能监控：使用监控工具（如 Prometheus、Grafana、New Relic）监控系统性能和资源使用，及时发现和解决性能瓶颈。通过综合应用这些优化策略，可以显著提升系统在高并发场景下的处理能力和稳定性。根据具体的应用场景和需求，可以选择和组合适合的优化措施。连接池：使用数据库连接池（如 HikariCP、Druid）来管理和复用数据库连接，提高数据库操作的效率。日志分析：分析应用日志，识别性能问题和异常情况。
精选资源
Nginx大并发优化实战
01-11
一、调优的必要性 ​ 一直不愿意写优化的内容出来分享，... 测试优化：优化完成后，需要对现有的优化进行测试，保证业务在当前优化模式中稳定、高效，能够解决当前问题。 这就是业务运行的一个流程，也是我们保证业务稳
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Apache 并发优化设置方法
01-20
Apache优化步骤： 1、先查看apache的运行模式，查看命令： httpd -l Compiled in modules:  core.c  prefork.c  http_core.c  mod_so.c  这里可以看到运行模式是prefork模式。 2、修改apache 的httpd.conf 配置...
优化nginx大并发——轻松应对上万并发访问
12-13
本文将详细探讨如何通过系统层面和Nginx配置层面的优化，使Nginx能够轻松应对上万甚至十万级别的并发访问。 首先，从系统层面进行优化： 1. **调整同时打开文件数量**：使用`ulimit -n`命令设置系统最大文件描述符...
sharding-jdbc示例代码
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ENVI+Deep+Learning+V1.0深度学习操作教程
12-19
内容概要：本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程，重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用，以实现遥感图像中特定目标（如集装箱）的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练，到执行分类及结果优化的完整流程，并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架，采用ENVINet5（U-Net变体）架构，支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据，适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群：具备遥感图像处理基础，熟悉ENVI软件操作，从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员，尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标：①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标（如车辆、建筑、道路、集装箱等）；②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置（如Patch Size、Epochs、Class Weight等）；③通过模型调优与结果反馈提升分类精度，实现高效自动化信息提取。; 阅读建议：建议结合实际遥感项目边学边练，重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节，充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化，同时注意软硬件环境（特别是NVIDIA GPU）的配置要求以保障训练效率。
QPdfiumDemo
12-19
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【网络安全竞赛】基于DVWA的代码级攻防技术：SQL注入至RCE利用链的实战设计与自动化防御方案研究
最新发布
12-19
内容概要：本文通过改造DVWA漏洞靶场，构建了一条从SQL注入到文件上传再到远程命令执行（RCE）的完整攻击链，重点展示代码级攻防技术。文中详细解析了二次注入、图片马精制、竞争上传和LD_PRELOAD沙箱逃逸等高阶技巧，并提供了完整的Python利用脚本与官方修复补丁，强调在真实竞赛场景下的实战应用与防御策略。同时展望了自动化Patch评估、微服务漏洞链和合规审计等未来发展方向。; 适合人群：具备一定Web安全基础，参加CTF竞赛或从事渗透测试工作的安全从业者，以及蓝队防守人员和安全培训讲师。; 使用场景及目标：①在高校CTF比赛中作为高难度Web题型，检验选手综合攻防能力；②用于企业招聘中考察候选人实战编码与应急响应能力；③辅助安全培训中进行攻击复现与防御规则编写。; 阅读建议：学习者应结合DVWA环境动手实践每个攻击环节，深入理解Payload构造原理与系统底层机制，同时对比官方Patch掌握安全编码规范，提升攻防双向能力。
量子信息科学入门
12-19
本书全面介绍量子信息科学的核心概念，涵盖量子计算、量子通信与退相干机制。从基本的量子比特出发，深入探讨纠缠、量子门、测量及错误校正等关键技术。结合理论与实验视角，解析量子隐形传态、量子密码学与量子算法的实现原理。书中融合多位领域专家的讲义，兼顾初学者与研究前沿，是进入量子信息技术领域的理想指南。
MySQL高并发优化技巧：数据库设计与查询优化
"Mysql高并发优化" 在应对高并发场景时，MySQL数据库的优化显得至关重要。以下是一些关键的优化策略： 一、数据库结构设计 1. 数据行长度限制：设计时应确保单行数据的长度不超过8020字节。超过此长度会导致存储...
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