高并发

Python多进程并发编程：深入理解Lock与Semaphore的实战应用与避坑指南在多进程并发编程中，资源竞争问题如同“隐形炸弹”，稍有不慎就会导致数据不一致或程序崩溃。无论是银行转账的余额错误，还是火车票超卖，其根源都在于共享资源的无序访问。如何安全高效地管理这些资源？Python中的锁（Lock）和信号量（Semaphore）是两大核心同步机制。本文将通过以下内容助你彻底掌握它们：

互联网三高-数据库高并发之分库分表① 连接数MySQL默认最大连接数为100，允许的最大连接数为16384② 单表海量数据查询性能单表最好500w左右，最大警戒线800w

如何解决：http2: Transport received Server‘s graceful shutdown GOAWAY有一次做压力测试，客户端经常出现如下错误：是 Golang 中使用 HTTP/2 协议时，客户端收到服务端的 GOAWAY 信号（表示服务端准备关闭连接）时发生的错误。

Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据分布式缓存技术在电商高并发场景下的性能优化（181）💖亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！💖

系统设计：高并发策略与缓存设计核心目标：在流量洪峰下保障系统稳定性、可用性和响应速度。作用：控制请求速率，防止系统过载。常用算法：

【后端开发面试题】每日 3 题（十二）✍个人博客：Pandaconda-CSDN博客 📣专栏地址：https://blog.csdn.net/newin2020/category_12903849.html 📚专栏简介：在这个专栏中，我将会分享后端开发面试中常见的面试题给大家，每天的题目都是独立且随机的，之前的面试题不会影响接下来的学习~ ❤️如果有收获的话，欢迎点赞👍收藏📁，您的支持就是我创作的最大动力💪

亿级分布式系统架构演进实战（五）- 横向扩展（缓存策略设计）亿级分布式系统架构演进实战（一）- 总体概要亿级分布式系统架构演进实战（二）- 横向扩展（服务无状态化）亿级分布式系统架构演进实战（三）- 横向扩展（数据库读写分离）亿级分布式系统架构演进实战（四）- 横向扩展（负载均衡与弹性伸缩）

【高并发】Java 并行与串行深入解析：性能优化与实战指南在高性能应用开发中，我们常常会面临串行（Serial）和并行（Parallel）的选择。串行执行任务简单直观，但并行能更高效地利用 CPU 资源，提高吞吐量。然而，并行并不总是比串行快，如何合理选择和优化并行任务，才是性能提升的关键。本文将深入解析 Java 并行与串行的原理，并结合实战代码带你掌握高效的并行计算方法。

试着奔跑的菜鸟

经验分享：用一张表解决并发冲突！数据库事务锁的核心实现逻辑对于一些内部使用的管理系统来说，可能没有引入Redis，又想基于现有的基础设施处理并发问题，而数据库是每个应用都避不开的基础设施之一，因此分享个我曾经维护过的一个系统中，使用数据库表来实现事务锁的方式。

【缓存】缓存雪崩与缓存穿透：高并发系统的隐形杀手在高并发系统中，缓存是提升性能的重要手段。然而，缓存使用不当也会带来一系列问题，其中最常见的就是缓存雪崩和缓存穿透。这两个问题如果不加以解决，可能会导致系统崩溃，甚至引发严重的生产事故。本文将深入探讨缓存雪崩和缓存穿透的成因，并提供解决方案，最后用Java代码实现。

高并发系统架构设计全链路指南核心目标：提升系统高并发 & 高可用能力，优化架构，提高吞吐量。解决问题：微服务可能存在单点故障、扩展性差、调用效率低等问题。

每日一博 - 三高系统架构设计：高性能、高并发、高可用性解析随着用户规模的不断扩大和业务复杂性的增加，系统的性能、并发能力和可用性成为了技术团队必须面对的核心挑战。无论是C端的高流量场景，还是B端/M端的复杂业务逻辑，系统的“三高”（高性能、高并发、高可用性）设计都是确保业务稳定运行的关键。

【网络编程】Java高并发IO模型深度指南：BIO、NIO、AIO核心解析与实战选型本文深入解析Java中三种IO模型：BIO（同步阻塞）、**NIO（同步非阻塞）与AIO（异步非阻塞）**的核心机制与适用场景。BIO简单易用但线程资源消耗大，仅适合低并发场景；NIO通过多路复用（Selector+Channel）支持高并发网络通信，是实时服务（如API网关）的首选，但编程复杂度较高；AIO由内核异步完成数据拷贝，适合文件IO和大数据处理，但网络IO支持较弱且依赖操作系统。性能对比显示，高并发网络场景推荐NIO+Netty框架，文件处理优选AIO，而BIO仅用于简单工具或原型验证。文章强

Java 多线程面试题深度解析在 Java 开发领域，多线程一直是面试中的重点考查内容。面试官期望应聘者不仅能熟练写出多线程相关的代码，更要深入理解背后的原理。本文将围绕一些常见且有深度的 Java 多线程面试题展开详细解析，希望能帮助大家更好地应对相关面试以及加深对多线程知识的掌握。

太阳伞下的阿呆

kafka-clients之生产者发送流程背景：kafka-clients-3.0.1.jar配置介绍这些配置是Kafka官方客户端用于生产者配置的重要参数，下面详细介绍它们的作用和意义：

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。