关于异步化带来的高并发和高吞吐量

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本文分享了如何通过异步化来优化系统的并发和吞吐量，传统方式导致系统线程资源耗尽，而异步化（如SEDA）采用非阻塞方式，分离接受线程和工作线程，提高系统可用性和吞吐量，降低耦合度，但可能增加CPU需求。面对一致性问题，行业通常采用CAP BASE原理进行交易冲正。
对于系统的并发量的提高的优化，除了对模块内部性能以及切分，分流等的考虑外，
我把以前做过的开放平台的并发和吞吐量的优化的经验分享一下
A、B、C、D之间是分布式调用，统一由http接入A系统
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Springboot实现高吞吐量异步处理详解(适用于高并发场景)
08-25
在高并发场景下，使用Springboot框架实现高吞吐量异步处理可以提高服务器的性能和可扩展性。使用Springboot异步处理架构可以实现高吞吐量异步处理，并且可以减少服务器的负载。在高并发场景下，使用Springboot框架...
springboot高并发下提高吞吐量的实现
08-25
SpringBoot 高并发下提高吞吐量的实现 在 SpringBoot 应用程序中，高并发场景下提高吞吐量是一个非常重要的课题。本文将详细介绍如何使用多线程技术来提高 SpringBoot 应用程序的吞吐量，从而解决高并发场景下的...
2.使用非阻塞的异步编程技术实现高并发调用
知识改变命运，ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ【求关注】
03-24 423
Java开发语言从Java 8之后，提供了一种非阻塞的异步的多线程 的回调处理方法， 它封装在CompletableFuture类中，使用这种编程方 法的强大功能，就可以实现Web UI微服务的高并发设计。 数据最终一致性设计 假如我们有商品和订单两个微服务，那么在订单服务中生成订单 时，将需要在商品服务中进行库存减少的操作， 而在订单服务中进行 订单查询时，将有可能需...
关于异步化带来的高并发和高吞吐量的分享
云计算、分布式架构、K8S、大数据、机器学习、搜索、推荐、广告
04-08 6348
对于系统的并发量的提高的优化，除了对模块内部性能以及切分，分流等的考虑外， 我把以前做过的开放平台的并发和吞吐量的优化的经验分享一下 A、B、C、D之间是分布式调用，统一由http接入A系统 传统方式：各个系统之间是同步的阻塞调用，包括Http接入也是阻塞式的。                   当用户并发比较大的时，常见的现象时各个系统线程处于阻塞状态，线程相关的资源耗
大数据中“高吞吐“是什么？
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10-16 318
大数据领域的"高吞吐"指系统单位时间处理海量数据的能力，是衡量性能的关键指标。其核心特点是批量处理优先、可能牺牲实时性、依赖分布式架构。典型应用如HadoopMapReduce批量处理TB级数据，或HDFS快速读写10TB文件。高吞吐与低延迟不同，前者关注数据总量处理效率（如每秒百万条日志），后者侧重单个请求响应速度。大数据场景重视高吞吐是因海量数据处理需时效性，如电商TB级行为数据需数小时完成分析以支持实时决策。两者常需权衡，不同系统各有侧重。
什么是高并发，高吞吐量
qq_21277357的博客
03-16 424
高吞吐量: 就是系统能够处理的请求数越多，快速响应，系统的性能也就越好。高并发：就在在1秒内可以处理上万个请求,系统都不会崩溃或者 变慢。
asynctask 同步问题_高并发场景下的Web异步任务WebAsyncTask
weixin_32965503的博客
01-26 371
同步与异步Web同步调用浏览器/客户端发起一个请求，Web服务器开启一个线程来处理请求，当请求处理完成以后，Web服务器返回处理结果，这就是同步调用。在普通的场景下，如果服务器负载不大，并且后端服务也给力，同步调用并没有什么问题。但在高并发场景下，请求服务端的线程总数是有限的，如果某个线程一直处于阻塞状态，就会影响系统的吞吐量。Web异步调用所谓异步请求，就是在当前线程调用以后直接返回，继续处理其...
高并发环境下的性能优化-异步调用(Future)
qq_38328148的博客
11-15 896
在业务处理过程中，我们会经常遇到一次用户请求往往会涉及到多个操作。以获取用户信息及其账户余额为例，它包含了从用户中心获取用户基本信息(T1)以及从用户金融中心获取其对应的账户余额信息(T2) 如果采用同步调用的话，总的响应时间将是 T1 + T2。 类似这种两个子操作在执行过程中没有依赖关系的调用切忌使用同步，这样会大大降低系统的并发量。 下面我们介绍几种使用异步调用来来优化掉同步调用，从而缩短响应时间为max(T1,T2) FutureTask FutureTask一个可取消的异步计算，FutureTas
Java高并发异步Socket编程
01-27
Java高并发异步Socket编程主要关注的是如何在Java环境中利用Socket编程技术实现高并发和异步处理，以满足网络服务的高性能和扩展性需求。Java提供了丰富的IO和网络API，支持阻塞和非阻塞IO模型，其中java.io包是传统...
c# tcp 基于完成端口开发 高性能 高并发 吞吐量大 包含服务端 客户端完整代码 支持最大连接数支持65535个长连接
12-09
本资源提供的是一套基于C#语言实现的TCP服务器和客户端代码，利用了完成端口（IO Completion Ports, I/OCP）技术来优化高并发和高性能的网络通信。 完成端口是Windows系统中的一种高级I/O模型，它通过将I/O操作的...
分布式系统本质：高吞吐、高可用、可扩展
woshihaiyong168的博客
11-10 5582
承载量是分布式系统存在的原因 当一个互联网业务获得大众欢迎的时候，最显著碰到的技术问题，就是服务器非常繁忙。当每天有1000万个用户访问你的网站时，无论你使用什么样的服务器硬件，都不可能只用一台机器就承载的了。因此，在互联网程序员解决服务器端问题的时候，必须要考虑如何使用多台服务器，为同一种互联网应用提供服务，这就是所谓“分布式系统”的来源。 然而，大量用户访问同一个互联网业务，所
Kafka的高吞吐
ztb的博客
06-13 611
Kafka诞生于Linkin公司。当时Linkin需要对用户和网站上产生的活动数据进行处理，什么是活动数据呢？比如页面访问量、用户行为、搜索情况等，对这些数据的分析将被应用于广播、排序、个性化 推荐、运营监控等。这类数据有个特点，需要实时处理，最好当下用户的一些行为数据能马上被后台感知、计算，并给出一些推荐等等，另外一个是数据量大，毫无疑问，每个用户的活动数据是远远多于诸如表单这样的业务数据的...
spring boot--使用异步请求，提高系统的吞吐量
yuechuzhixing的博客
04-24 596
前言： 在我们的实际生产中，常常会遇到下面的这种情况，某个请求非常耗时(大约5s返回)，当大量的访问该请求的时候，再请求其他服务时，会造成没有连接使用的情况，造成这种现象的主要原因是，我们的容器(tomcat)中线程的数量是一定的，例如500个，当这500个线程都用来请求服务的时候，再有请求进来，就没有多余的连接可用了，只能拒绝连接。要是我们在请求耗时服务的时候，能够异步请求(请求到controller中时，则容器线程直接返回，然后使用系统内部的线程来执行耗时的服务，等到服务有返回的时候，再将请求返回给客
乱谈高并发、大吞吐量、海量数据处理的性能问题的背后
weixin_34375251的博客
03-16 504
事实上我并没有做过任何大型的项目，但是高并发、大数据（此处指大量的数据，而不是在大量数据的基础上进行分析）、性能、缓存等字眼现在更频繁的被提出，甚至有的网友在面试普通程序员的时候也会被询问有关的问题，而且他们还郑重其事的咨询我的意见，还好这只是通过网络的问答，还是比较容易混过去的，不过我还是不得不认真思考一下，下次再有人问我我就可以直接发...
高吞吐netdev
XY67724907的博客
02-09 166
高吞吐netdev . posted on 2015-02-09 14:22to7str 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏 ...
kafka高吞吐
wo4641771的博客
09-22 294
kafka高吞吐的原因？ kafka是分布式消息系统，需要处理海量的消息， Kafka的设计是把所有的消息都写入速度低容量大的硬盘， 以此来换取更强大的存储能力， 但实际上，使用硬盘并没有带来过多的性能损失。 kafka主要使用了以下几种方式实现了超高的吞吐率。 1 2 3 4 5 1.顺序读写磁盘 kafka的消息(msg)是不断追加到文件中的，这个特性使Kafka可以充分利用磁盘顺序读写性能，顺序读写不需要磁盘磁头的寻道时间，只需要很少的扇区旋转时间，所以速度远快于随机读写kafka官
分布式本质论：高吞吐、高可用、可扩展
相由心生-心随相改~
11-07 1619
承载量是分布式系统存在的原因 当一个互联网业务获得大众欢迎的时候，最显著碰到的技术问题，就是服务器非常繁忙。当每天有1000万个用户访问你的网站时，无论你使用什么样的服务器硬件，都不可能只用一台机器就承载的了。因此，在互联网程序员解决服务器端问题的时候，必须要考虑如何使用多台服务器，为同一种互联网应用提供服务，这就是所谓“分布式系统”的来源。 然而，大量用户访问同一个互联网业务，所造成的问题并不简单。从表面上看，要能满足很多用户来自互联网的请求，最基本的需求就是所谓性能需求：用户反应网页打开很慢，..
服务端技术进阶(四)一文读懂分布式系统本质：高吞吐、高可用、可扩展
2301_82244509的博客
05-03 912
根据上面的例子来看，分布式系统虽然具有三层典型的结构，但是实际上往往不止有三层，而是根据业务需求，会设计成多个层次的。为了把请求转交给正确的进程处理，我们设计很多专门用于转发请求的进程和服务器。这些进程我们常常以Proxy或者Router来命名，一个多层结构常常会具备各种各样的Proxy进程。这些代理进程，很多时候都是通过TCP来连接前后两端。然而，TCP虽然简单，但是却存在发生故障后不易恢复的问题。而且TCP的网络编程也是有点复杂的。。尽管通过各种Proxy或者Router。
高性能计算主要类别：高吞吐计算与分布式云计算详解
12-25 2105
当今数据驱动的世界，高性能计算（HPC）成为企业的首选平台。转向云计算，提供按需的HPC具有成本效益与高度灵活性。高性能计算通常是指以比提供更高性能的方式聚合计算能力的实践。它可以高效进...
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