文章标签
高并
-
电商高并发库存扣减：确保订单与库存原子性的实践之路
在电商大促的洪流中，每一笔订单都承载着用户的期待和企业的利润。然而，看似简单的库存扣减操作，在面临高并发挑战时，却常常成为系统稳定性的一道“鬼门关”。正如我在一次大促中亲身经历的：我们因简单的RPC调用处理库存服务，在并发扣减失败后缺乏回...
-
高并发场景下，如何优化数据库查询性能？
高并发场景下，如何优化数据库查询性能？ 在互联网应用中，高并发场景十分常见，比如秒杀活动、热门商品页面访问等。当大量用户同时访问数据库时，数据库查询性能会受到严重影响，甚至导致系统崩溃。因此，如何优化数据库查询性能，成为高并发场景下的...
-
在高并发环境下，GTID的性能表现如何？如何优化GTID的配置以提高主从复制效率？
引言 在现代互联网应用中，高并发环境下的数据一致性与可用性至关重要，而GTID（全局事务标识符）作为一种新的复制机制，正逐渐被广泛应用于各种数据库系统中。然而，在实际运用过程中，我们常常会面临性能瓶颈的问题。那么，在这种情况下，如何评...
-
ELK, Splunk, Graylog 性能大比拼：大规模日志监控场景下的选型与优化
你好，我是老码农。今天我们来聊聊大规模日志监控这个话题。在如今这个动辄几十上百台服务器、甚至云原生架构盛行的时代，日志就像是系统的“黑匣子”，记录着一切运行的蛛丝马迹。而如何有效地收集、存储、分析和展示这些海量的日志数据，就成为了一个至关...
-
AQS框架下不同锁实现的并发性能大比拼：ReentrantReadWriteLock深度剖析
AQS框架下不同锁实现的并发性能大比拼：ReentrantReadWriteLock深度剖析 最近在项目中遇到一个棘手的并发问题，需要对共享资源进行高效的读写操作。我尝试了多种锁机制，最终选择了 ReentrantReadWriteL...
-
高并发交易系统：如何精准追踪微服务调用链延迟并定位瓶颈？
在高并发交易系统中，精确测量微服务之间的请求延迟并快速定位性能瓶颈至关重要。传统的APM (Application Performance Monitoring)工具虽然强大，但在高并发场景下引入显著的跟踪开销，可能会影响系统性能。本文将...
-
B2B电商平台微服务改造：库存中心的分布式事务与数据一致性挑战
在B2B电商平台微服务改造的征途中，将一个运行多年的单体系统拆分为独立服务，尤其像库存中心这样高并发、高一致性要求的核心模块，确实是摆在团队面前的一道坎。你提到的困境——库存数据被订单、采购、仓储、促销等多个服务频繁读写，每次改动都可能引...
-
Salesforce高并发异步处理对决：平台事件 vs Queueable Apex 性能实测与深度分析
在Salesforce平台上构建需要处理大量请求的应用时，选择合适的异步处理机制至关重要。平台事件（Platform Events）和Queueable Apex是两种常用的异步方案，但它们在底层机制、资源消耗和性能表现上存在显著差异。很...
-
深入了解MySQL在高并发环境下的表现和瓶颈分析方法
在当今互联网时代，随着用户数量的不断增加，高并发访问成为了各大网站和应用的一项重要挑战。在这个背景下，作为世界上最流行的开源关系型数据库之一，MySQL在处理高并发请求时，其表现及潜在瓶颈便成了开发者们关注的重点。 高并发环境下的挑战...
-
无服务器函数性能优化：冷启动、内存与执行效率深度解析
无服务器（Serverless）架构的出现，为开发者带来了极大的便利，无需管理服务器即可运行代码。然而，无服务器函数的性能优化也成为了一个重要的课题。本文将深入探讨如何优化无服务器函数的性能，重点关注冷启动时间、内存使用以及执行效率，并通...
-
并发编程利器：Java CAS、C++ 无锁操作与 Go 轻量级并发的深度对比与选型指南
并发编程，一个让无数开发者头疼却又不得不面对的挑战。在高并发场景下，如何保证数据的一致性和程序的性能，成为了衡量一个系统优劣的重要标准。今天，我们就来聊聊三种主流编程语言在并发编程中的不同策略：Java 的 CAS（Compare and...
-
C++多线程锁粒度选择-粗or细？性能差异与最佳实践
多线程编程是C++中构建高性能应用的关键技术之一。然而，多线程环境下的资源竞争可能导致数据不一致和程序错误。锁机制是解决这些问题的常用手段，但锁的使用方式直接影响程序的性能。一个关键的决策点在于锁的粒度选择：粗粒度锁（Coarse-gra...
-
高并发场景下数据库连接池的有效配置与管理：避免连接泄漏的实战指南
高并发场景下数据库连接池的有效配置与管理：避免连接泄漏的实战指南 在高并发应用中，数据库连接是宝贵的资源。不恰当的管理会导致连接耗尽，最终导致应用瘫痪。数据库连接池是解决这个问题的关键技术，它通过预先创建一定数量的数据库连接，并进行复...
-
实时事件流处理瓶颈攻克指南：赋能高并发个性化推荐
突破实时事件流处理瓶颈：赋能高并发个性化推荐的实践之路 作为后端工程师，我们常常面临一个棘手的问题：当系统需要处理海量实时事件流时，尤其在数据清洗和聚合环节，性能瓶颈会如影随形。用户提出的痛点——“数据写入和读取的性能问题不解决，再好...
-
微服务性能与压力测试实战：从高并发模拟到瓶颈定位
微服务架构的流行带来了巨大的灵活性和可伸缩性优势，但也对传统的性能测试和压力测试提出了新的挑战。在一个由数十甚至数百个独立服务组成的系统中，如何有效模拟高并发场景并精准定位瓶颈，是每个技术团队都需要面对的关键问题。本文将从实践角度出发，深...
-
C++协程在嵌入式系统中的优化之道？性能、内存与CPU的三重奏
C++协程在嵌入式系统中的优化之道？性能、内存与CPU的三重奏 作为一名在嵌入式领域摸爬滚打多年的老兵，我深知资源受限环境下的开发有多么捉襟见肘。C++协程的出现，无疑为我们提供了一种在有限资源下实现高并发的可能。但理想很丰满，现实很...
-
支付系统：如何构建抵御高并发与网络波动的“铁壁铜墙”
作为后端工程师，我们常常在支付模块的开发初期，把大量精力投入到功能逻辑的实现上，比如对接各种支付渠道、处理订单状态流转等。这无疑是基石，但往往容易忽略一个至关重要的问题：当系统真正上线，面对数以万计的并发请求和变幻莫测的网络环境时，它能否...
-
微服务：电商大促中用户体验与业务稳定的“瑞士手表”吗？
产品经理的直觉总是敏锐的，您提到了“双11”这样的大促活动，这确实是检验一个系统架构极限承载能力和用户体验的关键时刻。您关心系统能否扛住巨大的流量冲击，用户的每一次点击、每一笔订单能否“像瑞士手表一样精准运行”并顺利完成，同时服务不中断，...
-
应对海量用户行为数据：高并发数据接入与持久化方案
应对海量用户行为数据：高并发数据接入与持久化方案 随着业务的快速增长，用户行为数据呈指数级增长是必然趋势。传统的数据采集架构往往难以支撑如此高的并发写入，导致数据积压甚至丢失。本文将探讨主流的高并发数据接收和持久化方案，并重点介绍如何...
-
Node.js 性能优化秘籍：setImmediate() 与 process.nextTick() 的实战指南
嘿，老铁们，我是老码农，今天咱们来聊聊 Node.js 性能优化的一个重要话题： setImmediate() 和 process.nextTick() 这两个看起来有点“神秘”的 API。 它们就像 Node.js 的“秘密武器”...