H5如何处理高并发或列举处理高并发的业务逻辑_百度知道
H5如何处理高并发或列举处理高并发的业务逻辑
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友你好！首先明确的和你说这不是电机的原因，请放心。这主要原因有2方面：（1）目前天气变冷，（2）你爱车的玻璃导槽（车窗玻璃饰条）里面脏有杂质，故影响升降，你会错觉到电机无力。解决方面也有2点：（l）抽出玻璃导槽清洗去杂质，（2）把导槽上抹上凡士林润滑，欢迎有问题我们一起交流。祝冬季行车安全
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。多中心环境中，怎样解决业务在突发事件中高并发的问题？
来自社区交流
在多中心的环境中，怎样解决业务在突发事件中高并发的问题？例如：春运、双十一后的物流
@赵海 大连农商银行
所谓的突发事件，实际上有两个特点：
1. 不可预知
2. 对业务压力造成了极大的冲击
假设，我们的基础架构以及应用架构能够感知压力的持续性，并且能够根据一定的规则进行自动的扩展。我们的应用能够实现部署到发布的效率化和自动化。那么这个问题就可以解决掉。这里面有几个问题需要解决：
1. 业务压力的捕捉模型，涉及到一系列指标的获取，相信这个比较简单，只要有相应的监控数据。
2. 基础架构的弹性伸缩能力，我们既有的传统架构、无论是虚拟化还是物理机模式，都无法实现基础架构的弹性伸缩，因为应用从部署到发布的周期太长，验证环节太多。即使我们把部署发布等工作都做成自动化的python或者shell脚本，离我们的弹性架构还是很远。这就要求基础架构从传统的模式转向轻量性容器架构。
3. 应用的发布效率化和自动化，其实这个不仅仅是一个效率或者是自动化的简单过程，它是需要应用进行一系列的升级。包括应用的解耦、包括devops思想的推进、微服务的推进等。
4. 这一系列过程的集成化，包括数据的合理流向、任务的合理调度流程、资源的合理配置等。
@asdf-asdf cloudstone.co
阿里之类会大规模部署设备，每年备战11.11 开发高并发队列。
你要知道，阿里、支付宝，交易是内部做的，而银行卡交易和信用卡交易是过银行的。
11.11 考验的是阿里和银行的接口，为啥阿里推荐使用支付宝和花呗？支付宝和花呗 内部能做好 ，反而是银行接口无法承受。
11.11 多次看到无法交易问题出在和银行的接口堵塞，而不是阿里这边的问题。
@tt_45 eenese
在多中心或者多云环境下，资源能力的估算是一项重要管理任务，除了业务的软件架构需要符合分布式结构，具备快速部署的能力，剩余的就是可以调动的资源能力，当监控到突发业务负载，需要业务在多中心或者多云的空闲资源中按策略快速部署，以卸载业务负载，直到满足用户需求或者资源耗尽。其中策略的制定是根据业务特点来制定的，比如按地域的突发网络流量，可能选择不同的云中心来分布业务部署等等。
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今日搜狐热点1 java web项目你是如何处理高并发的？2 在高访问期间项目出现了一个bug要如何解决？_百度知道
1 java web项目你是如何处理高并发的？2 在高访问期间项目出现了一个bug要如何解决？
是要停掉服务去解决还是其他办法？两个问题请详细说下，谢谢
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这时候要看你出现的是什么bug、在高访问期间 如果出现了bug，说明你的程序正在被大量用户使用，启用通常会采用数据库集群，应用集群。2，负载均衡的方式进行提高1、提高并发量这个东西是在系统架构层面上的，不是一个业务所能处理的，在提高并发量这放方面，如果是很严重的bug，例如银行转账的时候会多转给别人钱
采纳率：34%
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高并发电商平台技术需要考虑到问题
高并发电商平台技术：一、 设计理念1. 空间换时间1) 多级缓存，静态化客户端页面缓存（http header中包含Expires/Cache of Control，last modified(304，server不返回body，客户端可以继续用cache，减少流量)，ETag）反向代理缓存&&：反向代理（Reverse Proxy）方式是指以代理服务器来接受internet上的连接请求，然后将请求转发给内部网络上的服务器，并将从服务器上得到的结果返回给internet上请求连接的客户端，此时代理服务器对外就表现为一个服务器。应用端的缓存(memcache)：为什么要用缓存呢？因为a.大量的数据库IO操作，比如要从数据库中读取用户信息，从缓存中读取能提高几十倍甚至上百倍的性能b.Socket通讯的异步缓冲池，避免线程阻塞，将通讯信息放在缓存中c.一些通用页面、JS、CSS的加载，减少对本地文件的操作d.异步信息存储：例如：UCALL中的消息存储e.统计和计算中时暂存的一些信息，加快统计的效率JAVA中基本上所有的缓存技术都是基于HashMap存储的，HashMap是一种高效的数据存储方式内存数据库：内存数据库，顾名思义就是将数据放在内存中直接操作的数据库。相对于磁盘，内存的数据读写速度要高出几个数量级，将数据保存在内存中相比从磁盘上访问能够极大地提高应用的性能。Buffer、cache机制（数据库，中间件等）2)索引哈希、B树、倒排(inverted index)根据属性的值来查找记录、bitmap哈希索引适合综合数组的寻址和链表的插入特性，可以实现数据的快速存取。B树索引适合于查询为主导的场景，避免多次的IO，提高查询的效率。倒排索引实现单词到文档映射关系的最佳实现方式和最有效的索引结构，广泛用在搜索领域。Bitmap是一种非常简洁快速的数据结构，他能同时使存储空间和速度最优化（而不必空间换时间），适合于海量数据的的计算场景。2.并行与分布式计算1）任务切分，分而治之在大规模的数据中，数据存在一定的局部性的特征，利用局部性的原理将海量数据计算的问题分而治之。MR模型是无共享的架构，数据集分布至各个节点。处理时，每个节点就近读取本地存储的数据处理(map)，将处理后的数据进行合并(combine)、排序(shuffle and sort)后再分发(至reduce节点)，避免了大量数据的传输，提高了处理效率。2）多进程、多线程并行执行(MPP)并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器/进程/线程来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。和MR的区别在于，它是基于问题分解的，而不是基于数据分解3.多维度的可用1)负载均衡、容灾、备份随着平台并发量的增大，需要扩容节点进行集群，利用负载均衡设备进行请求的分发；负载均衡设备通常在提供负载均衡的同时，也提供失效检测功能；同时为了提高可用性，需要有容灾备份，以防止节点宕机失效带来的不可用问题；备份有在线的和离线备份，可以根据失效性要求的不同，进行选择不同的备份策略。2)读写分离读写分离是对数据库来讲的，随着系统并发量的增大，提高数据访问可用性的一个重要手段就是写数据和读数据进行分离；当然在读写分离的同时，需要关注数据的一致性问题；对于一致性的问题，在分布式的系统CAP定量中，更多的关注于可用性。3)依赖关系平台中各个模块之间的关系尽量是低耦合的，可以通过相关的消息组件进行交互，能异步则异步，分清楚数据流转的主流程和副流程，主副是异步的，比如记录日志可以是异步操作的，增加整个系统的可用性。当然在异步处理中，为了确保数据得到接收或者处理，往往需要确认机制(confirm、ack)。但是有些场景中，虽然请求已经得到处理，但是因其他原因(比如网络不稳定)，确认消息没有返回，那么这种情况下需要进行请求的重发，对请求的处理设计因重发因素需要考虑幂等性。4) & & &监控监控也是提高整个平台可用性的一个重要手段，多平台进行多个维度的监控；模块在运行时候是透明的，以达到运行期白盒化。4. & & &伸缩1) & & &拆分拆分包括对业务的拆分和对数据库的拆分。系统的资源总是有限的，一段比较长的业务执行如果是一竿子执行的方式，在大量并发的操作下，这种阻塞的方式，无法有效的及时释放资源给其他进程执行，这样系统的吞吐量不高。需要把业务进行逻辑的分段，采用异步非阻塞的方式，提高系统的吞吐量。随着数据量和并发量的增加，读写分离不能满足系统并发性能的要求，需要对数据进行切分，包括对数据进行分库和分表。这种分库分表的方式，需要增加对数据的路由逻辑支持。2) 无状态对于系统的伸缩性而言，模块最好是无状态的，通过增加节点就可以提高整个的吞吐量。5.优化资源利用1)系统容量有限系统的容量是有限的，承受的并发量也是有限的，在架构设计时，一定需要考虑流量的控制，防止因意外攻击或者瞬时并发量的冲击导致系统崩溃。在设计时增加流控的措施，可考虑对请求进行排队，超出预期的范围，可以进行告警或者丢弃。2)原子操作与并发控制对于共享资源的访问，为了防止冲突，需要进行并发的控制，同时有些交易需要有事务性来保证交易的一致性，所以在交易系统的设计时，需考虑原子操作和并发控制。保证并发控制一些常用高性能手段有，乐观锁、Latch、mutex、写时复制、CAS等；多版本的并发控制MVCC通常是保证一致性的重要手段，这个在数据库的设计中经常会用到。3)基于逻辑的不同，采取不一样的策略平台中业务逻辑存在不同的类型，有计算复杂型的，有消耗IO型的，同时就同一种类型而言，不同的业务逻辑消耗的资源数量也是不一样的，这就需要针对不同的逻辑采取不同的策略。针对IO型的，可以采取基于事件驱动的异步非阻塞的方式，单线程方式可以减少线程的切换引起的开销，或者在多线程的情况下采取自旋spin的方式，减少对线程的切换(比如oracle latch设计)；对于计算型的，充分利用多线程进行操作。同一类型的调用方式，不同的业务进行合适的资源分配，设置不同的计算节点数量或者线程数量，对业务进行分流，优先执行优先级别高的业务。4)容错隔离系统的有些业务模块在出现错误时，为了减少并发下对正常请求的处理的影响，有时候需要考虑对这些异常状态的请求进行单独渠道的处理，甚至暂时自动禁止这些异常的业务模块。有些请求的失败可能是偶然的暂时的失败(比如网络不稳定)，需要进行请求重试的考虑。5)资源释放系统的资源是有限的，在使用资源时，一定要在最后释放资源，无论是请求走的是正常路径还是异常的路径，以便于资源的及时回收，供其他请求使用。在设计通信的架构时，往往需要考虑超时的控制。
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