高并发

Java核心知识体系10-线程管理Java核心知识体系1：泛型机制详解 Java核心知识体系2：注解机制详解 Java核心知识体系3：异常机制详解 Java核心知识体系4：AOP原理和切面应用 Java核心知识体系5：反射机制详解 Java核心知识体系6：集合框架详解 Java核心知识体系7：线程不安全分析 Java核心知识体系8：Java如何保证线程安全性 Java核心知识体系9-并发与多线程：线程基础

一个数据小开发

业务开发问题之ConcurrentHashMapJDK 1.5 后推出的 ConcurrentHashMap，是一个高性能的线程安全的哈希表容器。“线程安全”这四个字特别容易让人误解，因为 ConcurrentHashMap 只能保证提供的原子性读写操作是线程安全的。

Javatutouhouduan

Java程序员如何获得高并发经验？提到并发编程很多人就会头疼了；首先就是一些基础概念：并发，并行，同步，异步，临界区，阻塞，非阻塞还有各种锁全都砸你脸上，随之而来的就是要保证程序运行时关键数据在多线程中的可见性、核心业务的原子性、多线程通信的有序性。虽然很多人工作可能接触不到这些的东西，但是面试就是得问。假如你跟一个有过高并发编程经验的人一起面试同一个岗位，你就是背了些面试题，而人家是确确实实有真东西的，那后续的录用结果想必就不用我多说了吧~

魔道不误砍柴功

解密 Redis：如何通过 IO 多路复用征服高并发挑战！IO 多路复用本质上是一种能够通过一个线程同时监控多个文件描述符（如 socket）的技术。它允许服务器在同一时间内处理多个客户端连接，而不需要为每个连接创建一个线程或进程。

java并发之线程池使用线程简介：初识java线程-CSDN博客java锁介绍：java高并发之锁-CSDN博客Java线程池是一种执行器（Executor），用于在一个后台线程中执行任务。线程池的主要目的是减少在创建和销毁线程时所产生的性能开销。通过重用已经创建的线程来执行新的任务，线程池提高了程序的响应速度，并且提供了更好的系统资源管理。

架构与思维：漫谈高并发业务的CAS及ABA这是最经典的场景。支付过程，要先查询买家的账户余额，然后计算商品价格，最后对买家进行进行扣款，像这类的分布式操作，如果是并发量低的情况下完全没有问题的，但如果是并发扣款，那可能就有一致性问题。在高并发的分布式业务场景中，类似这种 “查询+修改” 的操作很可能导致数据的不一致性。

Java多线程多线程（Multithreading）是指在一个程序中同时运行多个线程的技术。线程是操作系统能够独立管理的最小执行单位，一个程序可以包含一个或多个线程。多线程的好处是可以充分利用多核处理器的性能，提高程序的执行效率，尤其是在处理 I/O 密集型任务时，多线程可以减少等待时间。

【技术解析】Spring Boot异步机制：实现高吞吐量的最佳实践1. 异步处理的重要性随着互联网应用的日益普及和用户需求的不断增长，现代软件系统面临着前所未有的挑战。其中之一便是如何在保证高性能的同时处理大量的并发请求。传统的同步处理模型虽然简单易懂，但在面对高并发场景时却显得力不从心。异步处理作为一种高效的编程范式，能够显著提高系统的响应速度和吞吐量，成为现代软件架构不可或缺的一部分。

我要成为C++领域大神

epoll+线程池模型🔥博客主页：我要成为C++领域大神 🎥系列专栏：【C++核心编程】【计算机网络】【Linux编程】【操作系统】 ❤️感谢大家点赞👍收藏⭐评论✍️

【JavaEE】Callable，Semaphore和CountDownLatch🔥个人主页：中草药🔥专栏：【Java】登神长阶史诗般的Java成神之路在Java中，Callable接口是一个可以返回结果的异步任务执行方式。它与Runnable接口类似，都是描述一个“任务”，但最主要的区别在于Callable描述的是带返回值的任务，Runnable描述的是不带返回值的任务

编程深水区之并发③：Node.js的并发编程在Node里耍多线程和多进程，会不会闪到腰？！Node提供worker_threads模块，用于手动创建多线程。之前有介绍用于异步操作的libuv库，它主要作用于Node单线程事件循环机制中的异步操作，主线程碰到异步任务时，会把它扔给libuv，libuv完成后扔到任务队列里。libuv的高效，源于它基于线程池，这有些类似于C#的TPL了，后面章节再细说。 worker_threads并不依赖于libuv，它直接依赖于底层操作系统的线程实现，在每个Worker中，有独立的V8引擎和上下文。这至少意味着：（

炫酷的伊莉娜

服务端高并发分布式结构演进之路本文以一个 “电子商务” 应用为例，介绍从一百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，了解过后可以对架构的演进有一个整体的认知。

KCache-go本地缓存，支持本地缓存过期、缓存过期自维护机制。GitHub - kocor01/kcache: go 本地缓存解决方案，支持本地缓存过期、缓存过期自维护机制。

Mysql-高级实战案例在千万级用户场景下的运营系统中，SQL 调优是一项关键任务，以确保数据库的性能、响应时间和资源使用效率。以下是一些 SQL 调优的策略和技巧，适用于处理大规模数据集和高并发请求的场景：

使用swoole要学习的知识点这边只是列一个大纲总结，想深度学习还是自己要去深挖和debug学习。基础编程知识多进程编程基础的TCP/UDP认知

基于Easyswoole或Hyperf作为基础技术栈的技术选型和架构设计小规模并发（几百到几千请求/秒）：中等规模并发（几千到几万请求/秒）：大规模并发（几万到几十万请求/秒）：

关于Hyperf高并发性能的一些配置详解和硬件推荐目录工作进程的管理自定义配置示例（EasySwoole）：自动生成：结论：集群部署与协程数的关系：设置 max_coroutine 的考虑因素：

php在服务器上部署可视化运维工具详细列表如果你的项目很小，可以用宝塔。但对于并发大的服务器管理，选择适合的工具非常重要。目录以下是一些免费且适合高并发管理的服务器管理工具推荐：

PHP + Swoole 与 Go 技术选型对比调研报告在高并发场景下，选择合适的技术栈至关重要。PHP + Swoole 和 Go 都是当前流行的技术选型，但它们在性能、开发效率、易用性等方面各有优劣。本报告将从多个维度对比这两种技术，帮助开发者做出更合适的选择。

基于 Swoole 扩展的框架如 Hyperf 或 EasySwoole的用户请求流程当使用基于 Swoole 扩展的框架如 Hyperf 或 EasySwoole 时，不再需要 PHP-FPM 和传统的 FastCGI 协议来处理请求。这些框架直接利用 Swoole 扩展的特性来处理网络请求，并通过协程提高并发处理能力。以下是这些框架处理请求的正确流程：