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高并发是什么,如何解决高并发? 高并发的

高并发是指系统在短时间内接收到大量的请求,这些请求需要同时得到响应。高并发是许多互联网应用和服务面临的常见问题,如果不得当地处理,会导致系统崩溃、响应时间延长等问题。

在处理高并发时,需要考虑以下几个方面:

  1. 硬件资源:要考虑系统的硬件资源是否足够,例如 CPU、内存、磁盘等。如果硬件资源不足,可以通过升级硬件、增加服务器数量等方式来解决。
  2. 软件优化:对系统进行软件优化是处理高并发的关键。可以通过代码优化、缓存、分布式、负载均衡等技术来提高系统的性能和稳定性。

面试官问你如何解决web高并发这样回答就好了

所谓高并发,就是同一时间有很多流量(通常指用户)访问程序的接口、页面及其他资源,解决高并发就是当流量峰值到来时保证程序的稳定性。

我们一般用QPS(每秒查询数,又叫每秒请求数)来衡量程序的综合性能,数值越高越好,一般需要压测(ab工具)得到数据。

假设我们的一个进程(也可以是线程或者协程)处理一次请求花费了50毫秒(业内达标范围一般是20毫秒至60毫秒),那么1秒钟就可以处理20个请求,一台服务器是可以开很多这样的进程并行去处理请求的,比如开了128个,那么这台机器理论上的QPS=2560。

在高并发情况下我是这样解决单用户超领优惠券问题

问题抛出

在近期的项目里面有一个功能是领取优惠券的功能,

问题描述:

每一个优惠券一共发行多少张,每个用户可以领取多少张:

如:A优惠券一共发行120张,每一个用户可以领取140张,当一个用户领取优惠券成功的时候,把领取的记录写入到另外一个表中(这张表我们暂且称为表B)

如何有效处理数据并发操作问题 如何有效处理数据并发操作问题

本篇文章以我在真实项目中遇到的数据并发问题作为背景,讲解问题出现的原因及解决的办法,以及从中得到的反思。并发中踩过很多坑,可能还有不足的地方,但会一直学习成长,现在将学习到的东西记录下来,,,,努力努力。

https://blog.csdn.net/love1793912554/article/details/92437035

一:并发操作出现的原因

原因:多个动作在一瞬间同时操作同一数据

现象:

最佳实践:高并发之扩容思路 高并发如何解决

系统在业务平峰期间运行稳定、性能良好,但在大流量时就会出现各种各样的问题,例如接口时延变大,CPU占用率升高、频繁发生Full GC、代码中出现死锁等等。大流量意味着高并发,高并发也是很多开发人员所期望拥有的经验,一方面能够接触更加复杂的业务场景,提高自身能力,另一方面对于高并发的解决思路需要依靠经验积累,通过踩坑填坑的方式不断精进。而这其中扩容又是最常见的应对高并发场景的思路。

高并发的挑战及应对方案和手段 高并发如何处理

作业一:

一个典型的大型互联网应用系统使用了哪些技术方案和手段,主要解决什么问题?请列举描述。

1.大型互联网应用面对的挑战:

被问到如何解决web高并发,这样回答就够了

所谓高并发,就是同一时间有很多流量(通常指用户)访问程序的接口、页面及其他资源,解决高并发就是当流量峰值到来时保证程序的稳定性。

我们一般用QPS(每秒查询数,又叫每秒请求数)来衡量程序的综合性能,数值越高越好,一般需要压测(ab工具)得到数据。

假设我们的一个进程(也可以是线程或者协程)处理一次请求花费了50毫秒(业内达标范围一般是20毫秒至60毫秒),那么1秒钟就可以处理20个请求,一台服务器是可以开很多这样的进程并行去处理请求的,比如开了128个,那么这台机器理论上的QPS=2560。

MySQL中提升用户并发数就这么简单

在实际项目中,我们会经常面对微服务分布式高并发的场景时,数据库的性能优化尤为关键。为了应对大量用户同时发起的请求,并确保系统的响应迅速且稳定,我们需要采取一系列的措施来提升数据库并发处理能力。以下针对MySQL中提升用户并发数,归纳几条,做个总结和记录,以便后面查找。

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