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高并发Linux系统参数优化
/etc/profile生效. 三. 网络内核参数方面的优化 /etc/sysctl.conf 是用来控制linux网络的配置文件，对于依赖网络的程序（如web服务器和cache服务器）非常重要，RHEL默认提供的最好调整。推荐配置（把原/etc/sysctl.conf内容清掉，把下面内容复制进去）：
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Windows10系统下安装MySQL8高版本（已安装MySQL5）
Windows10系统下安装MySQL8高版本（已安装MySQL5） Windows10系统下安装MySQL8高版本（已安装MySQL5） 一、MySQL安装包下载地址 二、安装步骤 1. 先停止之前安装的低版本mysql服务 2. 下载高版本的MySQL安装包，并解压到你要安装的目录下 3
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Windows环境MySQL8忘记密码文件解决方案
【newpwd.txt】 3、用管理员权限运行cmd，打开到MySQL的bin目录下，运行以下命令： 4、关闭【cmd】，启动MySQL服务 1、停止MySQL服务 在服务里面直接鼠标右键停止即可 2、在MySQL的bin文件夹下创建密码文件【newpwd.txt】 内容：意
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实现高并发秒杀的7种方式 建议收藏!!
处理秒杀请求 } finally { lock.unlock(); } }CDN加速：java // 使用Nginx配置CDN加速 location /static/ { proxy_pass http://cdn.example.com/static/;
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【高并发】缓存思路
其他的请求只需要牺牲一定的等待时间 （3）缓存穿透 在高并发的场景下,如果某一个key被高并发的访问没有被命中,出于对容错性的考虑会尝试从后端的数据库获取,从而导致大量的请求访问了数据库,主要是当key对应的数据为空或者为null的情况下,这就导致数据库中并发的执行了很多不必要的查询操作。从而导致了巨大的冲击和压力。
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高并发系统是如何设计的？
搬砖，平时接触不到高并发，哪天受不了跑去面试，还常常会被面试官犀利的高并发问题直接KO，其实吧，高并发系统也不高深，我保证任何一个智商在线的看过这篇文章后，都能战胜恐惧，重拾生活的信心。本文先介绍高并发系统的度量指标，然后讲述高并发系统的设计思路，再梳理高并发的关键技术，最后结合作者的经验做一些延伸探讨。#
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解密TaurusDB存储端高并发之线程池
1. TaurusDB背景随着云计算进入2.0时代，数据急剧膨胀，这对实现数据库的高可靠、高性能、高吞吐的目标产生了巨大的挑战。如图1 所示，TaurusDB是华为自研的最新一代企业级具备横向扩展、海量存储能力的分布式数据库，其采用了计算存储分离，一写多读的分布式架构。将原本计算
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高并发场景下的 HttpClient 优化方案，QPS大大提升！【转】
close(); } }}可以看到最终它关闭了输入流。4 其他通过以上步骤，基本就完成了一个支持高并发的httpclient的写法，下面是一些额外的配置和提醒：4.1 httpclient的一些超时配置CONNECTION_TIMEOUT是连接超时时间，SO_TIMEOUT是socket超
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（openEuler21.03-x86）prometheus-2.16.0+grafana-7.2.0监控mysql8
x86_64 #查看可安装的mysql数据库 yum list mysql yum clean all yum makecache #安装数据库，启动数据库，并开机自启 yum -y install mysql mysql-libs mysql-devel mysql-server systemctl
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GreenPlum高并发查询锁优化
存一致性，相比以上方式更加高效。同时分析可以发现，TAS是直接写操作，CAS是先比较，满足条件 后再写。而写是一个相对耗时的操作，因此在高并发、频繁使用锁的场景，CAS性能会更好。 综合以上分析，使用内嵌汇编方式重新实现Tas函数：https://github
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【高并发】死锁了！！
写在前面 今天，在优化程序的加锁方式时，竟然出现了死锁！！到底是为什么呢？！经过仔细的分析之后，终于找到了原因。 为何需要优化加锁方式？ 在《【高并发】高并发环境下诡异的加锁问题（你加的锁未必安全）》一文中，我们在转账类TansferAccount中使用TansferAccount
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说明GaussDB在处理海量数据和高并发访问时的性能优化策略。
说明GaussDB在处理海量数据和高并发访问时的性能优化策略。
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高并发情况下会发生的问题
更新数据的时候，根据数据的唯一标识，将操作路由之后，发送到一个jvm内部的队列中读取数据的时候，如果发现数据不在缓存中，那么将重新读取数据+更新缓存的操作，根据唯一标识路由之后，也发送同一个jvm内部的队列中一个队列对应一个工作线程每个工作线程串行拿到对应的操作，然后一条一条的执
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Linux下实现高并发socket最大连接数的配置方法
端程序还是服务端程序，在高并发TCP连接处理时，最高的并发数量都要受到系统对用户单一进程同时可打开文件数量的限制(因为系统为每个TCP连接都要创建一个socket句柄，每个socket句柄同时也是一个文件句柄)。本文档主要是对文件数量并发限制做修改。【配置方法】1、修改用户进程可打开文件数限制，如图1所示：
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【高并发】AQS详解
Thread.sleep(1000); } } 假设有这样一个场景，并发太高了，即使使用Semaphore进行控制，处理起来也比较棘手。假设系统当前允许的最高并发数是3，超过3后就需要丢弃，使用Semaphore也能实现这样的场景，示例代码如下： package
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【高并发】缓存思路
其他的请求只需要牺牲一定的等待时间 （3）缓存穿透 在高并发的场景下,如果某一个key被高并发的访问没有被命中,出于对容错性的考虑会尝试从后端的数据库获取,从而导致大量的请求访问了数据库,主要是当key对应的数据为空或者为null的情况下,这就导致数据库中并发的执行了很多不必要的查询操作。从而导致了巨大的冲击和压力。
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高并发场景下的接口调用优化
这个接口天然适合用并发编程进行优化。今天就来聊聊我是如何用Java中的并发工具类来优化这个接口的。 首先,这个接口的调用流程其实很简单: 接收请求 同时调用5个下游接口,获取返回的数据 合并下游接口返回的数据 返回合并后的数据很明显,这里的性能瓶颈在于同时调用下游接口。为了提高并发程度,我
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Java 高并发综合
列BlockingQueue等.6. 手动使用Lock实现基于锁的并发控制7. 手动使用Condition或AQS实现基于条件队列的并发控制8. 使用CAS和SPIN等实现非阻塞的并发控制使用不变类9. 其他并发模型还没有涉及从而引申出如下问题：ConcurrentHashMap
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【高并发】在高并发环境下该如何构建应用级缓存？
存。 写在最后 如果觉得文章对你有点帮助，请微信搜索并关注「 冰河技术 」微信公众号，跟冰河学习高并发编程技术。 最后，附上并发编程需要掌握的核心技能知识图，祝大家在学习并发编程时，少走弯路。
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浅谈 高并发 处理方案
高性能的实践方案 1、集群部署，通过负载均衡减轻单机压力。 2、多级缓存，包括静态数据使用CDN、本地缓存、分布式缓存等，以及对缓存场景中的热点key、缓存穿透、缓存并发、数据一致性等问题的处理。 3、分库分表和索引优化，以及借助搜索引擎解决复杂查询问题。 4、考虑NoSQL数据库的使用，比
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