设定一个场景，假如一个商品接口在某段时间突然上升，会怎么办？
2024年09月27日
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。
2024年09月27日
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：
2024年09月27日
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。
2024年09月27日
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)
2024年09月27日
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：
2024年09月27日
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。
2024年09月27日
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。
2024年09月27日
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。