高并发

太阳伞下的阿呆

Reactor线程池切换publishOn与subscribeOn在 Reactor（Project Reactor）中，publishOn 和 subscribeOn 是用于切换执行线程（调度器）的两个操作符，但它们的行为和用途截然不同。下面是它们的详细区别与使用说明。

高并发调用大语言模型：Python 异步网络编程在LLM调用时，传统方式是基于OpenAI SDK同步：对于异步场景，OpenAI SDK v1.0+ 现在也支持异步（AsyncOpenAI），但这个代码可能是在那之前写的，或者是为了保持对多个非官方提供商的统一接口。如果只需要 OpenAI 官方 API，改用 SDK 可以简化代码。

JUC并发编程：LockSupport.park() 与 unpark() 深度解析在Java并发编程中，AQS (AbstractQueuedSynchronizer) 是实现锁（如 ReentrantLock）、同步器（如 CountDownLatch）的核心基础。而 AQS 能够实现线程的阻塞与唤醒，其底层完全依赖于 LockSupport 工具类。

放逐者-保持本心，方可放逐

Node.js 多线程与高并发+实例+思考（简要版）首先要明确：Node.js 主线程是单线程的（基于 V8 引擎），但它并非完全不支持多线程，而是通过内置模块和生态工具实现多线程能力，核心用于解决 CPU 密集型任务阻塞主线程的问题。

第24章-高级项目练习案例（10个）构建一个完整的微服务架构电商平台，包含用户服务、商品服务、订单服务、支付服务、推荐服务等多个独立服务，使用消息队列进行服务间通信，实现高可用、可扩展的分布式系统。

没有bug.的程序员

网关在高并发场景下的优化实践：从Reactor模型到GC调优的深度指南📌 血泪教训：某电商平台在双十一流量洪峰期间，API 网关因线程阻塞与 GC 频繁，导致 P99 延迟从 20ms 暴涨至 1.2s，最终触发熔断机制，12 万订单请求失败。事后分析：线程模型未优化 + Netty 参数配置不当 + GC 未调优，三大问题叠加引发系统崩溃。

Spring Cloud+Redis+Kafka高并发电商微服务系统源码深度解读面试官:(严肃,30多岁,技术经理,身穿格子衫,手拿保温杯)谢飞机:(搞笑角色,26岁,自称5年开发经验,实际只会CRUD,穿着印有"代码改变世界"的T恤)

订单超时解决方案详解未支付订单超时取消（电商购物车）超时自动确认收货（物流订单）优惠券过期失效团购订单超时退款抢购订单支付超时

【神经风格迁移：全链路压测】29、AI服务压测实战：构建全链路压测体系与高并发JMeter脚本设计在AI服务化浪潮中，神经风格迁移系统正面临着前所未有的稳定性挑战。这类系统通常涉及复杂的深度学习模型推理、GPU资源争夺、长链路异步处理以及高并发用户请求。一次简单的风格转换请求，可能历经网关路由、用户鉴权、任务排队、GPU推理、结果存储、状态通知等多个环节。传统的单点压测方法在这种场景下往往力不从心，无法真实模拟生产环境的复杂交互和资源竞争。

每日Java面试场景题知识点之-MySQL高并发数据一致性保障在互联网快速发展的今天，高并发访问已经成为现代数据库系统必须面对的核心挑战之一。尤其是在电商、金融、社交等关键业务场景中，每秒数万甚至数十万的请求量对数据一致性和系统稳定性提出了极高的要求。MySQL作为全球最流行的开源关系型数据库之一，其内置的事务和锁机制显得尤为重要。

基于电商场景的Java全栈面试实录：Spring Boot+微服务+AI技术深度解析面试官：谢飞机，欢迎参加我们电商技术团队面试。首先请你设计一个电商系统的商品管理模块，需要考虑哪些技术点？

流量洪峰下的交通指挥家：详解负载均衡与限流实战负载均衡：聪明的交通指挥家如果说水平扩容是为系统增加了更多的“工作车道”，那么负载均衡就是站在车道入口处的交通指挥家。它的存在，是为了回答一个根本性问题：当成千上万的请求同时涌来时，如何将它们高效、公平且智能地引导至后端的服务集群，从而避免任何一条“车道”因拥堵而瘫痪？负载均衡的本质，是将单一的、巨大的访问压力，分解为多个可管理的、微小的压力。负载均衡不仅需要在用户请求和Web服务器之间进行，而且在系统的每个阶段都必须进行。一个中等规模的系统可能在以下三个层面实现负载均衡。 1）用户请求到Web服务器

一次高并发压垮系统的排查与重生（上）在一次常规的权益包过期批量退款中，我们的履约系统遭遇了预料之外的流量洪峰。短时间内涌入的1万多笔退款请求，让数据库CPU持续满载十分钟，部分请求失败。本文将完整回顾我们如何定位问题、实施紧急修复，并进行系统化加固的全过程。

流量洪峰冲不垮的秘密：揭秘系统过载保护的核心防线系统流量如潮汐般涨落，瞬时的洪峰可能将最坚固的系统冲垮。如何确保核心服务在极限压力下依然稳如磐石？答案在于构建一套分层协同、动态弹性的过载保护机制。这并非单一技术的堆砌，而是一门融汇了预判、隔离、调度与自愈的系统工程艺术。本文将深入剖析这套多层防护体系的构建之道：从最外层的流量调度（负载均衡），到精细化的请求管控（限流），再到保障核心业务的“丢车保帅”策略（降级与熔断），最终迈向智能化的自我调节（自适应限流）。这些机制环环相扣，实时联动，旨在系统资源耗尽前，建立起一道有序的防线，确保关键业务在流量风暴中

高并发下的智能应答：衡石ChatBI的查询引擎与语义理解架构在数据驱动决策的时代，商业智能（BI）系统已成为企业运营的神经中枢。然而，传统BI工具在面对高并发查询和日益复杂的分析需求时，往往显得力不从心。衡石ChatBI以其创新的查询引擎与语义理解架构，为企业提供了一个在高并发环境下依然能够实现智能、实时应答的解决方案。

太阳伞下的阿呆

kafka高吞吐持久化方案（2）文章主要针对上篇中方案3的进阶进行升级对比介绍使用 WeakHashMap + ReentrantLock 实现按 Key（如 uid_cid）自动回收的锁池（Lock Pool），适用于需要对不同 key 粒度加锁，又希望避免内存泄漏的场景。

爱吃香蕉的阿豪

NET Core中ConcurrentDictionary详解：并发场景下的安全利器及服务端实践目录一、什么是ConcurrentDictionary？二、ConcurrentDictionary在服务中的并发用法

如何用JAVA技术设计一个高并发系统？不管是初入职场的小菜鸟还是有一些工作年限的老司机，系统设计问题对他们来说都是一大困扰。前者主要是在于面试；面试官来一个如何从零到一设计一个完整的系统？大多数人都会直接懵了，因为系统设计覆盖面广，而网上资料又不能面面俱到，单独背背文章肯定是不行的；后者主要在于晋升；想要从程序员进阶到架构师，系统设计是必须要踏入的一道坎，他对你的技术广度跟深度都会有一定程度的考察。

互联网大厂Java面试：音视频场景技术攻防与系统设计深度解析在互联网大厂的面试中，考察不仅仅是基础知识，更会结合热门业务场景如音视频、内容社区等，设置循序渐进的技术问题。今天，我们就通过面试官与水货程序员谢飞机的三轮问答，带你体验一次音视频服务后端Java岗位的面试全过程！最后放出全流程答案解析和代码案例！

【项目设计】C++ 高并发内存池这个项目的目标是：参考 Google 开源的内存分配器 tcmalloc（Thread-Caching Malloc），实现一个简化版的高并发内存池，用来替代传统的 malloc/free，在多线程场景下降低锁竞争、减少内存碎片、提升分配/释放性能。