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缓存并发

发布时间: 2022-01-12 17:14:15

Ⅰ 如何解决高并发场景下,缓存冷启动导致mysql负载过高,甚至瞬间被打死的问题

由于mysql是一个连接给一个线程,当并发高的时候,每秒需要几百个甚至更多的线程,其中创建和销毁线程还好说,大不了多耗费点内存,线程缓存命中率下降还有创建销毁线程的性能增加问题---这个问题不是特别大,重点是mysql底层瞬间处理这几百个线程提交的sql(有时候一个页面会有10多条sql,cpu一次只能处理一条sql)会导致cpu的上下文切换,性能抖动,然后性能下降。

Ⅱ 现在有哪些技术能够提高.Net的并发和缓存

这些并发,可以通过增加应用服务器来达到,缓存可以使用 "System.Web.Caching.Cache"来增加,由于目前不知道增加这些并发和缓存的作用,所以下面只能列举常用的方法给你哦!

一、缓解数据库读取压力

这个缓存机制使用的是.Net本身提供的缓存功能,System.Web.Caching.Cache
这个方案可以解决一般访问量不是很大的站点的需求,更高一级的,可以通过增加Web园工作进程来达到提升性能的需求,而且这个方案里面,已经解决多进程下缓存同步的问题。

更高层次的缓存只用到内存数据库如:Redis Memcached ...

由于增加了缓存服务,可以解决大部分高并发访问需求。

二、缓解Web服务器压力

1 增加公用资源文件访问CDN (将 js pic 这些站点必须的文件采用公用CDN)

2 使用单独的文件服务器

3 增加web服务器进行负载均衡设计

三、缓解数据库压力

    数据库读写分离处理

    --------------------------

    请采纳!

Ⅲ 高并发,写入频繁的评论系统有必要加缓存么

如果并发真到几万的话,缓存肯定是要加的。
具体加缓存的策略,看想要什么效果,可以对查询最频繁的一类请求先加缓存。
保证mongo处于一个合理的负载。

Ⅳ hibernate缓存机制的并发访问

在进程范围或集群范围的缓存,即第二级缓存,会出现并发问题。因此可以设定以下四种类型的并发访问策略,每一种策略对应一种事务隔离级别。
事务型:仅仅在托管环境中适用。它提供了Repeatable Read事务隔离级别。对于经常被读但很少修改的数据,可以采用这种隔离类型,因为它可以防止脏读和不可重复读这类的并发问题。
读写型:提供了Read Committed事务隔离级别。仅仅在非集群的环境中适用。对于经常被读但很少修改的数据,可以采用这种隔离类型,因为它可以防止脏读这类的并发问题。
非严格读写型:不保证缓存与数据库中数据的一致性。如果存在两个事务同时访问缓存中相同数据的可能,必须为该数据配置一个很短的数据过期时间,从而尽量避免脏读。对于极少被修改,并且允许偶尔脏读的数据,可以采用这种并发访问策略。
只读型:对于从来不会修改的数据,如参考数据,可以使用这种并发访问策略。
事务型并发访问策略是事务隔离级别最高,只读型的隔离级别最低。事务隔离级别越高,并发性能就越低。

Ⅳ 如何使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发

1.总的老说,优化方案中只有两种,一种是给查询的字段加组合索引。另一种是给在用户和数据库中增加缓存
2.添加索引方案:面对1~2千的并发是没有压力的,在往上则限制的瓶颈就是数据库最大连接数了,在上面中我用show global status like 'Max_used_connections’查看数据库可以知道数据库最大响应连接数是5700多,超过这个数tomcat直接报错连接被拒绝或者连接已经失效
3.缓存方案:在上面的测试可以知道,要是我们事先把数据库的千万条数据同步到redis缓存中,瓶颈就是我们的设备硬件性能了,假如我们的主机有几百个核心CPU,就算是千万级的并发下也可以完全无压力,带个用户很好的。
4.索引+缓存方案:缓存事先没有要查询的数据,在一万的并发下测试数据库毫无压力,程序先通过查缓存再查数据库大大减轻了数据库的压力,即使缓存不命中在一万的并发下也能正常访问,在10万并发下数据库依然没压力,但是redis服务器设置最大连接数300去处理10万的线程,4核CPU处理不过来,很多redis连接不了。我用show global status like 'Max_used_connections'查看数据库发现最大响应连接数是388,这么低所以数据库是不会挂掉的。雷达下载更专业。
5.使用场景:a.几百或者2000以下并发直接加上组合索引就可以了。b.不想加索引又高并发的情况下可以先事先把数据放到缓存中,硬件设备支持下可解决百万级并发。c.加索引且缓存事先没有数据,在硬件设备支持下可解决百万级并发问题。d.不加索引且缓存事先没有数据,不可取,要80多秒才能得到结果,用户体验极差。
6.原理:其实使用了redis的话为什么数据库不会崩溃是因为redis最大连接数为300,这样数据库最大同时连接数也是300多,所以不会挂掉,至于redis为什么设置为300是因为设置的太高就会报错(连接被拒绝)或者等待超时(就算设置等待超时的时间很长也会报这个错)。

Ⅵ 用了redis缓存后还要用并发容器吗

当用Redis作为一个LRU存储时,有些时候是比较方便的,在你增添新的数据时会自动驱逐旧的数据。这种行为在开发者论坛是非常有名的,因为这是流行的memcached系统的默认行为。
LRU实际上只是支持驱逐的方式之一。这页包含更多一般的Redis maxmemory指令的话题用于限制内存使用到一个定额,同时它也深入的涵盖了Redis所使用的LRU算法,实际上是精确LRU的近似值。
一、Maxmemory设置指令
Maxmemory设置指令用于配置Redis的数据集使用指定量的内存。可以用redis conf.file设置指令,或者可以在稍晚的时候在运行时间用config set命令。
例如,为了设置内存局限于100百万字节,下列指令可在redis.conf file内使用。设置maxmemory到零使得没有内存限制。这是64位系统的默认行为,而32位系统使用3GB内隐记忆极限。
maxmemory 100mb

当达到指定量的内存后,就可以选择不同的行为,称为策略。Redis可以返回错误的指令,导致使用更多的内存,或者为了每次增加新的数据后返回指定的内存,它可以驱逐一些旧的数据。
二、驱逐策略
当到达maxmemory极限时,使用maxmemory-策略配置指令来执行具体的Redis动作。
以下策略可以使用:
1、noeviction:达到内存限额后返回错误,客户尝试可以导致更多内存使用的命令(大部分写命令,但DEL和一些例外)
2、allkeys-lru:为了给新增加的数据腾出空间,驱逐键先试图移除一部分最近使用较少的(LRC)。
3、volatile-lru:为了给新增加的数据腾出空间,驱逐键先试图移除一部分最近使用较少的(LRC),但只限于过期设置键。
4、allkeys-random: 为了给新增加的数据腾出空间,驱逐任意键。
5、volatile-random: 为了给新增加的数据腾出空间,驱逐任意键,但只限于有过期设置的驱逐键。
6、volatile-ttl: 为了给新增加的数据腾出空间,驱逐键只有秘钥过期设置,并且首先尝试缩短存活时间的驱逐键。
如果没有秘钥去驱逐匹配先决条件,策略volatile-lru, volatile-random 和volatile-ttl行为很像noeviction。
那么根据你应用的访问模式选择正确的驱逐策略是很重要的。然而在应用运行时你可以在运行时间重新设置策略,并且监控缓存缺失的数量并为了调整你的设置点击Redis信息输出。
三、近似LRU算法
Redis的LRU算法不是准确的实现。也就是说Redis没有为逐出选择 最好的候选人 ,也就是没有选择过去最后被访问离现在最久的。反而 是去执行一个 近似LRU的算法,通过抽样少量的key,并且逐出抽样中最后被访问离现在最久的key(最老的访问时间)。
在Redis 3.0(目前的测试版),算法被改进了,使用了一个逐出最佳候选池。改进了算法的性能,使它更加近似真正LRU算法。
算法中,关于逐出检测的样品数量,你可以自己去调整。配置参数是:
maxmemory-samples 5

Redis没有使用真正实现LRU算是的原因是,因为消耗更多的内存。然而对于使用Redis的应用来说,事实上是等价的。

Ⅶ 高并发如何处理 和并发量是多少 还有缓存服务器

数据要立即处理:(并发数*单连接平均传输数据=关口带宽)+(减少IO频率+低延+缓存并发情况数据=做缓存)+高性能服务器

--数据--

Ⅷ 高并发 缓存 jvm 先学哪个

JVM是最好的软件工程之一,它为Java提供了坚实的基础,许多流行语言如Kotlin、Scala、Clojure、Groovy都使用JVM作为运行基础。一个专业的Java工程师必须要了解并掌握JVM,接下来就给大家分享Java基础知识中JVM调优相关知识点。

杭州Java基础知识学习之JVM调优讲解

JVM常见的调优参数包括:

-Xmx:指定java程序的最大堆内存, 使用java -Xmx5000M -version判断当前系统能分配的最大堆内存;

-Xms:指定最小堆内存, 通常设置成跟最大堆内存一样,减少GC;

-Xmn:设置年轻代大小。整个堆大小=年轻代大小+年老代大小。所以增大年轻代后,将会减小年老代大小。此值对系统性能影响较大,Sun官方推荐配置为整个堆的3/8;

-Xss:指定线程的最大栈空间, 此参数决定了java函数调用的深度, 值越大调用深度越深, 若值太小则容易出栈溢出错误(StackOverflowError);

-XX:PermSize:指定方法区(永久区)的初始值,默认是物理内存的1/64,在Java8永久区移除, 代之的是元数据区,由-XX:MetaspaceSize指定;

-XX:MaxPermSize:指定方法区的最大值, 默认是物理内存的1/4,在java8中由-XX:MaxMetaspaceSize指定元数据区的大小;

-XX:NewRatio=n:年老代与年轻代的比值,-XX:NewRatio=2, 表示年老代与年轻代的比值为2:1;

-XX:SurvivorRatio=n:Eden区与Survivor区的大小比值,-XX:SurvivorRatio=8表示Eden区与Survivor区的大小比值是8:1:1,因为Survivor区有两个(from, to)。

JVM实质上分为三大块,年轻代(YoungGen),年老代(Old Memory),及持久代(Perm,在Java8中被取消)。

年轻代大小选择

响应时间优先的应用:尽可能设大,直到接近系统的最低响应时间限制(根据实际情况选择)。在此种情况下,年轻代收集发生的频率也是最小的。同时,减少到达年老代的对象。

吞吐量优先的应用:尽可能的设置大,可能到达Gbit的程度。因为对响应时间没有要求,垃圾收集可以并行进行,一般适合8CPU以上的应用。

年老代大小选择

响应时间优先的应用:年老代使用并发收集器,所以其大小需要小心设置,一般要考虑并发会话率和会话持续时间等一些参数。如果堆设置小了,可以会造成内存碎片、高回收频率以及应用暂停而使用传统的标记清除方式;如果堆大了,则需要较长的收集时间。最优化的方案,一般需要参考以下数据获得:并发垃圾收集信息、持久代并发收集次数、传统GC信息、花在年轻代和年老代回收上的时间比例。

减少年轻代和年老代花费的时间,一般会提高应用的效率。

吞吐量优先的应用:一般吞吐量优先的应用都有一个很大的年轻代和一个较小的年老代。原因是,这样可以尽可能回收掉大部分短期对象,减少中期的对象,而年老代尽存放长期存活对象。

较小堆引起的碎片问题

因为年老代的并发收集器使用标记、清除算法,所以不会对堆进行压缩。当收集器回收时,他会把相邻的空间进行合并,这样可以分配给较大的对象。但是,当堆空间较小时,运行一段时间以后,就会出现“碎片”,如果并发收集器找不到足够的空间,那么并发收集器将会停止,然后使用传统的标记、清除方式进行回收。如果出现“碎片”,可能需要进行如下配置:

-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:使用并发收集器时,开启对年老代的压缩。

-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0:上面配置开启的情况下,这里设置多少次Full GC后,对年老代进行压缩。

Ⅸ 对于缓存在redis中且不会改变的数据并发读为什么还会出现QPS的瓶颈

相对于熟读官方文档,更重要的是要把框架环境搭起来。零、环境介绍操作系统:centOS数据库:mysql5/installerphpmvcomposer.phar/usr/local/bin/composer安装完成,使用以下命令看是否安装成功composer-V出现版本号,即说明安装成功三、安装Laravel按照Laravel的官方文档说明即可,建议使用【通过Laravel安装工具】,没什么坑,这里略过提示:由于Laravel还依赖于一些的PHP扩展,所以使用yum安装sudoinstallyumphp-mysqlphp-mcryptphp-mbstringphp-tokenizerphp-openssl安装完成后,在Nginx的配置文件(一般是/etc/nginx/conf.d/default.conf)最下方添加如下配置location/{try_files$uri$uri//index.php?$query_string;}来到你的laravel工程目录下,看到storage和vendor文件夹,使用以下命令修改其文件读写权限,让Nginx用户能读写它sudochmod-R766storagesudochmod-R766vendor四、让MVC跑起来!在此之前,你应该读一下官方文档路由、控制器、数据库使用基础、EloquentORM至此,可以开始coding,开发一个MVC的demo了,此demo的功能是将数据库表tbl_item从数据库里读出来,并以json格式响应给浏览器。假设你已经通过laravelnewdemo来初始化你的webapp。数据库里建库(demo)、建表(tbl_item),(字段随意定)配置配置文件config/database.php直接操作数据库,往tbl_item里插入一条数据开始codingdemo/app/http/routes.php底部添加如下代码:Route::get('/item/{id}','ItemController@showItem');demo/app/http/controllers/目录新添文件ItemController.php,代码如下:model=newItem();}publicfunctionshowItem($id){$users=$this->model->fetchAll();echojson_encode($users);Log::info('获取用户列表,通过msyql');}}demo/app/目录下新增文件Item.php代码如下all()->toJson();return$items;}}使用浏览器访问yourIp/item/1,即可列出所有的item数据五、Laravel结合Redis直连DB是不够的,很快数据库访问就会成为系统的瓶颈。我们引入缓存Redis。还是一样的思路,先让系统跑起来。1、安装启动Redis安装$wgetdownload.redis.io/releases/redis-3.0.1.tar.gz$tarxzfredis-3.0.1.tar.gz$cdredis-3.0.1$make启动$src/redis-server查看官方下载和安装文档,只需要几个命令即可2、安装PHPPRedisPRedis是PHP访问redis的扩展包,只需要下载原码即可,不需要安装PHP扩展(如php-redis.so)。但在这之前要介绍一个composer,因为laravel通过它来安装第三方程序包(管理依赖关系)。cd到你的App所在路径,修改composer.json,在require字段里,添加"predis/predis":"~1.0.1",然后当前目录下sudocomposerupdate,此时就会自动下载包需要的扩展包,这些扩展包将会被放在vendor目录下。如果出现内存不够这些报错,现在看来是内存分配不够的原因,重启一下服务器即可,彻底解决的法要修改服务器配置,但我不清楚改哪里,后续再补配置相关配置,查看官方文档即可。主要是配置config/database.php'redis'=>array('cluster'=>false,'default'=>array('host'=>'127.0.0.1','port'=>6379))3、codingmodel=newUser();}/***Show**@returnResponse*/publicfunctionshowUser($id){$redis=Redis::connection('default');$cacheUsers=$redis->get('userList');if($cacheUsers){$users=$cacheUsers;print_r($users);Log::info('获取用户列表,通过redis');}else{$users=$this->model->fetchAll();$redis->set('userList',$users);print_r($users);Log::info('获取用户列表,通过msyql');}}}

Ⅹ redis作为mybatis的二级缓存,此时二级缓存可以作为高并发缓存吗

一级缓存只对当前session可见二级缓存作用域则可以跨越多个session 当一些数据不常发生变化或者允许偶尔的并发的时候 二级缓存可能更有效率 因为它的缓存时间更久 不会像一级缓存一样一旦session销毁就销毁