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大家好，我是冰河~~ 廢話説多了沒用，併發編程技術一直是初級程序員進階高級工程師的前提條件，也是成為大廠程序員的必備技能，更是突破自身技術瓶頸的必經之路。 2022年6月我出版了“冰河技術叢書”之“深入理解高併發編程”系列的第1部作品——《深入理解高併發編程：核心原理與案例實戰》，書中全面細緻地介紹了高併發編程的基礎知識、核心原理、實戰案例和系統架構等內容，幫助讀者從根本上理解併發編程出現各種詭異
昵稱 冰河
大家好，我是冰河~~ 高考成績都出來了，咱的《Seckill秒殺系統》專欄如何了？今天給大家交個“期中作業”吧。 總體情況 截止到目前，秒殺系統從需求立項、架構設計、技術選型、環境搭建、編碼實現、極致緩存設計到扣減庫存防超賣設計，已經完成16個大的篇章47篇文章。 這是不是更新完了？那肯定沒啊！雖然現在的秒殺系統已經實現了最核心的功能，但是還不是我理想中的樣子，我想要大廠技術真正落地的秒殺系統。
昵稱 冰河
1 冪等性 一句話，冪等就是一個執行操作，無論執行多少次，產生的效果和返回的結果都是一樣的。 2 為什麼要實現冪等性？ 如今隨着互聯網技術快速發展，業務越來越複雜，系統的高併發和關鍵數據的場景越來越多。 在分佈式系統中，機器宕機和消息丟失也是需要重點關注的問題，其中的一個典型就是冪等性問題。 想想看，一個對外暴露的接口會面領很多次請求，如果不能保證冪等性會帶來什麼樣的後果？ 微信進行一次扣款操作，
昵稱 京東雲開發者
大家好，我是冰河~~ 經過四個多月的堅持，《Seckill秒殺系統》終於接近尾聲了，也感謝大家這四個多月以來的堅持和陪伴，也相信大家在《Seckill秒殺系統》專欄中，學到了不少知識和技術。接下來，我們就一起對《Seckill秒殺系統》專欄做個總結。 一、總體概述 在《Seckill秒殺系統》專欄中，不僅僅是帶着大家從零開始寫一個秒殺業務系統，而是從需求立項到架構設計、環境搭建到編碼實現、問題重現
昵稱 冰河
今天帶來我的好友健哥面試拼多多海外電商Java崗的一個覆盤 前言 大家好，我是健哥。今天跟大家覆盤一下自己面試拼多多的一個情況。我投的是拼多多的海外電商部門Java崗，大家其實也知道現在這個互聯網的大環境不太好，拼多多算是HC比較多的，現在還在大規模招人的一家公司。海外電商可以説是整個拼多多未來的一個經濟增長點或者説是整個拼多多最看好的或者説寄厚望的一個業務。 拼多多的面試主要是兩輪技術面加上一輪
昵稱 Winn
大家好，我是冰河~~ 今天，正式通知大家一件事情：又到了啓動新項目的時候，這也是 冰河技術 知識星球繼 Seckill秒殺系統 項目後，又一個高併發實戰項目。星球其他項目與專欄，大家可移步到冰河的個人站點：https://binghe.gitcode.host 進行查看。 那這次又是怎樣的一個高併發項目呢？沒錯，這次就是大家期待已久的分佈式IM即時通訊系統，在分佈式IM即時通訊系統中，我們會實現
昵稱 冰河
高併發 1.概念 高併發，從字面上講，就是在某一時刻產生大量的請求。它不止是一個數字，更是一種架構思維模式。 2.性能（基礎） 包括4個性能指標： 每秒能夠處理的事務數（TPS） 每秒請求數量（RPS） 響應時長（RT） 同時請求用户數（VU） 3.限制（設計） 3.1限流 在一個時間窗口內，對請求進行速率控制 3.2降頻
昵稱 XY
作者 | glstr 導讀 移動互聯網時代，長連接服務成為了提升應用實時性和互動性的基礎服務。本文主要介紹了百度系內基於golang實現的統一長連接服務。主要從統一長連接功能實現和性能優化等角度，描述了統一長連接服務在設計、開發和維護過程中面臨的問題和挑戰，重點介紹瞭解決相關問題和挑戰的解決方案和實踐經驗。 全文7631字，預計閲讀時間20分鐘。 01 摘要 移動互聯網時代，用户對服務的
昵稱 百度Geek説
大家好，我是冰河~~ 分佈式IM即時通訊系統本質上就是對線上聊天和用户的管理，針對聊天本身來説，最核心的需求就是：發送文字、圖片、文件、語音、視頻、消息緩存、消息存儲、消息未讀、已讀、撤回，離線消息、歷史消息、單聊、羣聊，多端同步，以及其他一些需求。 對用户管理來説，存在的需求包含：添加好友、查看還有列表、刪除好友、查看好友信息、創建羣聊、加入羣聊、查看羣成員信息、退出羣聊、修改羣暱稱、拉人進羣、
昵稱 冰河
題圖來自APOD 你好，這裏是codetrend專欄“高併發編程基礎”。 引言 在併發執行任務時，由於資源共享的存在，線程安全成為一個需要考慮的問題。與串行化程序相比，併發執行可以更好地利用CPU計算能力，提高系統的吞吐量。 例如，當B客户提交一個業務請求時，不需要等到A客户處理結束才能開始，這樣可以提升用户體驗。 然而，併發編程也帶來了新的挑戰。無論是互聯網系統還是企業級系統，在追求高性能的同
昵稱 r0ad
背景 在面試過程中，常常會遇到對高併發場景進行提問的情況。請問，這樣的提問旨在瞭解哪些方面的信息呢？ 技術功底：高併發確實涉及到一些底層原理和技術架構設計，有經驗者可結合實際情況作答，無經驗者則需考察其背誦能力。 團隊協作能力：高併發往往需要多個技術人員協同工作，包括架構、運維、測試等方面，因此需要考察應聘者的團隊協作能力。 應變和解決問題能力：高併發並非長期穩定的狀態，可能會因受到攻擊
昵稱 編程碼農
分佈式高併發、高性能、高可用架構 代碼段落 在構建一個分佈式高併發、高性能、高可用的架構時，代碼的設計和實現至關重要。以下是一個簡化的代碼段落示例，用於説明如何在這樣的架構中實現一些關鍵概念。 首先，我們需要考慮如何設計服務之間的通信。在分佈式系統中，通常使用RPC（遠程過程調用）或RESTful API進行通信。以下是一個使用RESTful API進行通信的簡單示例： python import
昵稱 大鼻子的羊肉串
大家好，我是冰河~~ 最近，有小夥伴私信我：冰哥，我最近出去面試，面試官問我如何設計緩存能讓系統在百萬級別流量下仍能平穩運行，我當時沒回答上來。接着，面試官問我之前的項目是怎麼使用緩存的，我説只是緩存了一些數據。當時確實想不到緩存還有哪些用處，估計這次面試是掛了。冰哥，你可以給我講講互聯網大廠項目是怎麼設計和使用緩存的嗎？ 本文緩存方案已經開源，開源地址如下，如果開源方案對你有點幫助或者啓發，
昵稱 冰河
專業在線打字練習網站-巧手打字通，只輸出有價值的知識。 一 緩存應用面臨的挑戰 在提供核心服務時，緩存機制已成為確保高性能、低延遲的基石。 然而，緩存的使用主要面臨兩大難題： 如何管理緩存空間的增長：隨着數據的不斷累積，緩存所需的空間會逐步擴大，這直接關係到成本的上升。 如何保障緩存服務的穩定性：這是至關重要的，因為任何不穩定都可能對服務性能造成重大影響。 那麼，究竟哪些因素可能導致
昵稱 用户bPdd2O9
一、解決數據庫高併發查詢寫入慢的瓶頸 1.棄用查詢速度一般的MYSQL，選用查詢速度超快的NOSQL數據庫MongoDB 2.讀寫分離，寫時寫到主數據庫，實時同步至多台從數據庫，查詢時選擇最閒的從數據庫，從而使查詢壓力分散到多台 3.分庫分表，比如每一個羣組是一個表，避免產生超大數據量的表，使單次查詢速度保持在可控範圍 4.冷熱分離，比如單聊的數據表，可以設置熱表保存數據的
@kuxinjishitongxun_im_oayuanmachangjia
昵稱 酷信即時通訊_IM_OA源碼廠家
Redis 分片（Sharding）概述 1. 概念和目的： Redis 分片是通過將整個數據集分割成多個部分，分佈存儲在多個獨立的 Redis 節點上來擴展 Redis 系統的技術。 目的是提高系統的存儲容量和處理能力，以應對大規模數據和高併發請求的需求。 2. 基本原理： 數據分片策略：選擇合適的數據分片策略，如哈希分片或範圍分片，決定數據如何分佈到各個 Redis 節點上。 客
昵稱 今夜有點兒涼
項目目錄結構 HighConcurrencyTimerProject/ ├── src/ │ ├── main/ │ │ ├── java/ │ │ │ ├── com/ │ │ │ │ ├── example/ │ │ │ │ │ ├── HighConcurrencyTimerExample.java │ │ │ │
昵稱 Seven
在以往的項目中，遇到高併發大流量需求做併發控制的時候一般都使用redis分佈式鎖或者mysql加鎖處理高併發情況。最近遇到一個php項目，沒有安裝redis,由於某種原因也不考慮使用mysql加鎖控制併發，所以採用文件鎖的方式控制併發，整理了下代碼 php版本 class FileLock { /** @var string 鎖名稱 唯一性 */ private string $k
昵稱 tim_xiao
摘要 在高併發場景下，性能優化和負載均衡是確保系統穩定性和高效運行的關鍵。本文將深入探討併發性能優化的常見手段（如線程池、任務分解等），分析負載均衡的策略（如輪詢、加權輪詢等），並通過實際案例和代碼示例，幫助開發者掌握系統的優化思路和實現方案。 引言 隨着互聯網應用的快速發展，高併發場景下的性能問題日益突出。如何有效優化併發性能並實現負載均衡，成為開發者面臨的重要挑戰。本文將從併發性能優化和負載均
昵稱 Swift社區
在數據量持續爆發的時代，企業對實時分析的需求日益迫切。例如，電商大促期間的交易監控、廣告投放效果的即時反饋等場景，均要求毫秒級的響應速度。然而，傳統工具如 Hadoop、Hive 等存在明顯短板：複雜查詢性能不足、資源擴容成本高、實時與離線數據處理割裂等問題。 StarRocks 的核心定義 StarRocks 是一款新一代極速全場景 MPP（Massively Parallel Processi
昵稱 鏡舟科技
一、前言 DGraph是得物自主研發的新一代推薦系統核心引擎，基於C++語言構建，自2021年啓動以來，經過持續迭代已全面支撐得物社區內容分發、電商交易等核心業務的推薦場景。DGraph在推薦鏈路中主要承擔數據海選和粗排序功能，為上層精排提供高質量候選集。 核心技術特性： 索引層 - 支持KV（鍵值）、KVV（鍵-多值）、INVERT（倒排）、DENSE-KV（稠密鍵值）等。索引存儲支持磁盤
昵稱 得物技術
作者： vivo 互聯網服務器團隊- Zhang Jing 本文以遊戲週週樂的幸運碼為切入點，針對其生成過程中涉及的隨機性、唯一性及高併發等特點，設計了一種基於號段+子碼的創新架構。該方案不僅在生成速度上表現突出，還顯著提升了存儲效率，同時降低了擴容成本，為類似的號碼生成系統提供了設計上的新思路和啓發。 文章太長？1分鐘看圖抓住核心觀點👇 一、業務背景 用户可通過完成相關任務獲取週週樂幸運碼，
昵稱 vivo互聯網技術
1.接入層 ┌────────────────────────────────────────────┐ │ - CDN / API網關（WAF） │ │────────────────────────────────────────────│ │ - 網關服務（Kong / Nginx + Lua）
昵稱 Leojx
在高併發系統中，RocketMQ作為消息隊列被廣泛使用，但在某些極端情況下，可能會遇到消息丟失的問題。消息丟失通常是由以下幾種原因導致的： 1. 消息丟失的原因 Producer端發送消息失敗： 由於網絡問題或RocketMQ服務端壓力過大，可能出現消息發送失敗。如果沒有重試機制或補償機制，消息可能丟失。 Broker端存儲問題： 如果Rocke
昵稱 今夜有點兒涼
