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搜索资源列表

  1. 透过12306五大焦点看高性能高并发系统

  2. 透过12306五大焦点看高性能高并发系统

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2013-11-07
    • 文件大小：86kb
    • 提供者：hongzi0012

  1. java高并发系统设计

  2. java高并发系统设计

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2017-08-05
    • 文件大小：13kb
    • 提供者：qq_39318370

  1. 高并发系统设计思路

  2. 高并发系统设计思路

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2017-08-23
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：klona1988

  1. 亿级流量网站架构核心技术-跟开涛学搭建高可用高并发系统

  2. 亿级流量网站架构核心技术-跟开涛学搭建高可用高并发系统

  3. 所属分类：电子商务

    • 发布日期：2017-12-04
    • 文件大小：48byte
    • 提供者：u010724530

  1. 亿级流量网站架构核心技术 跟开涛学搭建高可用高并发系统【第一部分】

  2. 这是 高清的pdf 文档 亿级流量网站架构核心技术 跟开涛学搭建高可用高并发系统 原文件比较大 所以分开上传了 ，还有第二部分哦，

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2018-01-12
    • 文件大小：100mb
    • 提供者：zskang_love

  1. 亿级流量网站架构核心技术+跟开涛学搭建高可用高并发系统pdf版

  2. 亿级流量网站架构核心技术+跟开涛学搭建高可用高并发系统pdf

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2018-03-09
    • 文件大小：150mb
    • 提供者：u012809851

  1. 亿级流量网站架构核心技术高并发系统

  2. 亿级流量网站架构核心技术高并发系统，亿级流量网站架构核心技术高并发系统

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2018-04-23
    • 文件大小：150mb
    • 提供者：stt3366

  1. 2018WOT全球架构与运维技术峰会—高并发与实时处理专场

  2. WOT，Word Of Tech峰会，是由51CTO重磅打造的高端技术盛会，关注趋势与变革，洞察创新与实践，推动发展与创新，搭建技术与思想自由交流的平台。本专场主要面向大规模实时流处理平台架构，从稳定性和实时性两个方面探讨高并发系统服务背后的挑战。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-06-04
    • 文件大小：35mb
    • 提供者：nelson1003

  1. 亿级流量网站架构核心技术 跟开涛学搭建高可用高并发系统.pdf(带书签)

  2. 亿级流量网站架构核心技术 跟开涛学搭建高可用高并发系统.pdf(带书签)

  3. 所属分类：Web开发

  1. Java秒杀系统方案优化 高性能高并发实战

  2. Java秒杀系统方案优化 高性能高并发实战 （带源码）

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2018-08-09
    • 文件大小：64byte
    • 提供者：qq_41739344

  1. 亿级流量网站架构核心技术（跟开涛学搭建高可用高并发系统）

  2. 《亿级流量网站架构核心技术》一书总结并梳理了亿级流量网站高可用和高并发原则，通过实例详细介绍了如何落地这些原则。本书分为四部分：概述、高可用原则、高并发原则、案例实战。从负载均衡、限流、降级、隔离、超时与重试、回滚机制、压测与预案、缓存、池化、异步化、扩容、队列等多方面详细介绍了亿级流量网站的架构核心技术，让读者看后能快速运用到实践项目中。 不管是软件开发人员，还是运维人员，通过阅读《亿级流量网站架构核心技术》都能系统地学习实现亿级流量网站的架构核心技术，并收获解决系统问题的思路和方法。

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2018-08-10
    • 文件大小：150mb
    • 提供者：qq_20553017

  1. 构建高性能高并发系统.docx

  2. 主要针对高并发高吞吐量业务服务的优化方向，实现服务高可用和高稳定，满足用户访问，通过不同维度对服务进行优化，根据不同的需求场景选择不同的方案实施

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-16
    • 文件大小：289kb
    • 提供者：majunzhu

  1. 阿里P9纯手打亿级高并发系统设计手册

  2. 淘宝双11，618的京东节，滴滴打车高峰如何抗住亿级的并发量？ 这一份阿里P9纯手打的高并发系统设计手册帮你解决！ 这份手册分为基础篇、数据库篇、缓存篇、消息队列篇、分布式服务篇、维护篇、实战篇。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2020-07-02
    • 文件大小：83mb
    • 提供者：onethingstudio

  1. 高并发系统的限流详解及实现

  2. 主要介绍了高并发系统的限流详解及实现，内容详细，小编觉得很不错，这里分享给大家，供需要的朋友参考。随小编一起看看吧。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-28
    • 文件大小：213kb
    • 提供者：weixin_38599231

  1. 高并发系统数据幂等的解决方案

  2. 本文主要介绍高并发系统数据幂等解决方案,这里整理了几种方案供大家参考，有需要的小伙伴可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-10
    • 文件大小：58kb
    • 提供者：weixin_38705723

  1. 高并发系统数据幂等的解决方案

  2. 前言 在系统开发过程中，经常遇到数据重复插入、重复更新、消息重发发送等等问题，因为应用系统的复杂逻辑以及网络交互存在的不确定性，会导致这一重复现象，但是有些逻辑是需要有幂等特性的，否则造成的后果会比较严重，例如订单重复创建，这时候带来的问题可是非同一般啊。 什么是系统的幂等性 幂等是数据中得一个概念，表示N次变换和1次变换的结果相同。 高并发的系统如何保证幂等性？ 1.查询 查询的API，可以说是天然的幂等性，因为你查询一次和查询两次，对于系统来讲，没有任何数据的变更，所以，查询一次和查询多次

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-15
    • 文件大小：58kb
    • 提供者：weixin_38674050

  1. 面试最让你手足无措的一个问题：你的系统如何支撑高并发？

  2. 这篇文章，我们聊聊大量同学问我的一个问题，面试的时候被问到一个让人特别手足无措的问题：你的系统如何支撑高并发？大多数同学被问到这个问题压根儿没什么思路去回答，不知道从什么地方说起，其实本质就是没经历过一些真正有高并发系统的锤炼罢了。因为没有过相关的项目经历，所以就没法从真实的自身体会和经验中提炼出一套回答，然后系统的阐述出来自己复杂过的系统如何支撑高并发的。所以，这篇文章就从这个角度切入来简单说说这个问题，用一个最简单的思路来回答，大致如何应对。当然这里首先说清楚一个前提：高并发系统各不相同。比

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：312kb
    • 提供者：weixin_38698403

  1. 不是我吹！高并发和分布式，看这篇就够了！

  2. 在开发分布式高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级、限流缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量降级是当服务出现问题或者影响到核心流程时，需要暂时屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理1、某天A君突然发现自己的接口请求量突然涨到之前的10倍，没多久该接口几乎不可使用，并引发连锁反应导致整个系统崩溃。如何应对这种情况呢？生活给了我们答案：比如老式电

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：513kb
    • 提供者：weixin_38590784

  1. 高并发场景下的Linux系统调优

  2. 究竟什么样的系统算是高并发系统？秒杀就是典型的高并发业务，何谓秒杀场景呢，简单的来说就是一件商品的购买人数远远大于这件商品的库存，而且这件商品在很短的时间内就会被抢购一空。比如每年的618、双11大促，小米新品促销等业务场景，就是典型的秒杀业务场景。Linux系统在默认的参数下对高并发支持不好，主要瓶颈在于单进程最大打开文件数限制、内核TCP参数方面和IO事件分配机制等。所以下面我们从这几方面进行调优，使Linux系统能够更好的支持高并发环境。如果不是必须使用，建议关掉或卸载iptables防火

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：142kb
    • 提供者：weixin_38713306

  1. Python+redis通过限流保护高并发系统

  2. 保护高并发系统的三大利器：缓存、降级和限流。那什么是限流呢？用我没读过太多书的话来讲，限流就是限制流量。我们都知道服务器的处理能力是有上限的，如果超过了上限继续放任请求进来的话，可能会发生不可控的后果。而通过限流，在请求数量超出阈值的时候就排队等待甚至拒绝服务，就可以使系统在扛不住过高并发的情况下做到有损服务而不是不服务。 举个例子，如各地都出现口罩紧缺的情况，广州政府为了缓解市民买不到口罩的状况，上线了预约服务，只有预约到的市民才能到指定的药店购买少量口罩。这就是生活中限流的情况，说这个也是希

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：211kb
    • 提供者：weixin_38728277
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