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提到 Java I/O，相信你一定不陌生。你可能使用 I/O 操作读写文件，也可能使用它实现 Socket 的信息传输…这些都是我们在系统中最常遇到的和 I/O 有关的操作。 我们都知道，I/O 的速度要比内存速度慢，尤其是在现在这个大数据时代背景下，I/O 的性能问题更是尤为突出，I/O 读写
说明 ：以不存在的数据攻击，数据库压力增加导致崩溃 风险 ：利用不存在数据攻击，数据库瞬时压力增大，导致崩溃 解决 ：设置不存在数据为 null 值 与 短暂过期时间 布隆过滤器 使用案例： redission布隆过滤器解决缓存穿透问题，定时刷新bloomFilter中的数据 说明 ：设置缓
Redis是一款高性能的键值存储数据库。与传统的数据库相比，Redis拥有更高的读写速度以及更丰富的数据结构支持。 尽管Redis拥有出色的性能表现，但在高并发场景下其仍存在着一些性能问题需要我们注意。本文将围绕这些问题进行分析，并提供一些解决方案。 Redis采用单进程
在并发量很高的时候，服务端处理不过来客户端发的请求，这个时候可以使用消息队列，实现削峰。原理就是请求先打到队列上，服务端从队列里取出消息进行处理，处理不过来的消息就堆积在消息队列里等待。 可以模拟一下这个过程： 发送方把10万条
概念： 去查询缓存和数据库都不存在的数据，然后大量请求不存在的数据，导致数据库压力过大崩溃。 解决方案： 把不存在的数据null存入缓存，并给个短期的过期时间。 概念： 缓存采用相同的过期时间，然后在某一时刻会同时过期，然后请求全部访问数据库，导致数据库
依赖注入 application.properties SmsComponent SmsConfig RestTemplateConfig(使用HTTP协议请求) 测试 异步配置 使用异步
设计简单，可以支持普通并发现的大部分需求，但如果并发太高，该方案依然无法支撑。 瓶颈卡在tomcat的并发量低 通过lua直连redis nginx判断是否从nginx中直接获取缓存，如果需要获取，则通过lua直接去redis读取，并返回，整个过程不需要经历应用程序这层，所以性能很高，单
多线程并行运行 多行代码操作共享资源，但不具备原子性 例： 针对并发安全问题，最广为人知的解决方案就是 加锁 。 从实现思想上来说，锁可以分为两大类： 悲观锁 乐观锁 悲观锁是一种独占和排他的锁机制，保守地认为数据会被其他事务修改，所以在整个数据处理过程
一些小型项目，或极少有并发的项目，这些策略在无并发情况下，不会有什么问题。 读数据策略：有缓存则读缓存，然后接口返回。没有缓存，查询出数据，载入缓存，然后接口返回。 写数据策略：数据发生了变动，先删除缓存，再更新数据，等下次读取的时候载入缓存，
转载至我的博客 ，公众号：架构成长指南 在金融系统中，我们会跟钱打交道，而保证在高并发下场景下，对账户余额操作的一致性，是非常重要的，如果代码写的时候没考虑并发一致性，就会导致资损，本人在金融行业干了 8 年多，对这块稍微有点经验，所以这篇聊一下，
