缓存并发

❶ 现在有哪些技术能够提高.Net的并发和缓存

这些并发，可以通过增加应用服务器来达到，缓存可以使用 "System.Web.Caching.Cache"来增加，由于目前不知道增加这些并发和缓存的作用，所以下面只能列举常用的方法给你哦！

一、缓解数据库读取压力

这个缓存机制使用的是.Net本身提供的缓存功能，System.Web.Caching.Cache
这个方案可以解决一般访问量不是很大的站点的需求，更高一级的，可以通过增加Web园工作进程来达到提升性能的需求，而且这个方案里面，已经解决多进程下缓存同步的问题。

更高层次的缓存只用到内存数据库如:Redis Memcached ...

由于增加了缓存服务，可以解决大部分高并发访问需求。

二、缓解Web服务器压力

1 增加公用资源文件访问CDN (将 js pic 这些站点必须的文件采用公用CDN)

2 使用单独的文件服务器

3 增加web服务器进行负载均衡设计

三、缓解数据库压力

数据库读写分离处理


--------------------------

请采纳！

❷ 高并发，写入频繁的评论系统有必要加缓存么

如果并发真到几万的话，缓存肯定是要加的。
具体加缓存的策略，看想要什么效果，可以对查询最频繁的一类请求先加缓存。
保证mongo处于一个合理的负载。

❸ 用了redis缓存后还要用并发容器吗

当用Redis作为一个LRU存储时，有些时候是比较方便的，在你增添新的数据时会自动驱逐旧的数据。这种行为在开发者论坛是非常有名的，因为这是流行的memcached系统的默认行为。
LRU实际上只是支持驱逐的方式之一。这页包含更多一般的Redis maxmemory指令的话题用于限制内存使用到一个定额，同时它也深入的涵盖了Redis所使用的LRU算法，实际上是精确LRU的近似值。
一、Maxmemory设置指令
Maxmemory设置指令用于配置Redis的数据集使用指定量的内存。可以用redis conf.file设置指令,或者可以在稍晚的时候在运行时间用config set命令。
例如，为了设置内存局限于100百万字节，下列指令可在redis.conf file内使用。设置maxmemory到零使得没有内存限制。这是64位系统的默认行为，而32位系统使用3GB内隐记忆极限。
maxmemory 100mb

当达到指定量的内存后，就可以选择不同的行为，称为策略。Redis可以返回错误的指令，导致使用更多的内存，或者为了每次增加新的数据后返回指定的内存，它可以驱逐一些旧的数据。
二、驱逐策略
当到达maxmemory极限时，使用maxmemory-策略配置指令来执行具体的Redis动作。
以下策略可以使用：
1、noeviction：达到内存限额后返回错误，客户尝试可以导致更多内存使用的命令（大部分写命令，但DEL和一些例外）
2、allkeys-lru：为了给新增加的数据腾出空间，驱逐键先试图移除一部分最近使用较少的（LRC）。
3、volatile-lru：为了给新增加的数据腾出空间，驱逐键先试图移除一部分最近使用较少的（LRC），但只限于过期设置键。
4、allkeys-random: 为了给新增加的数据腾出空间，驱逐任意键。
5、volatile-random: 为了给新增加的数据腾出空间，驱逐任意键，但只限于有过期设置的驱逐键。
6、volatile-ttl: 为了给新增加的数据腾出空间，驱逐键只有秘钥过期设置，并且首先尝试缩短存活时间的驱逐键。
如果没有秘钥去驱逐匹配先决条件，策略volatile-lru, volatile-random 和volatile-ttl行为很像noeviction。
那么根据你应用的访问模式选择正确的驱逐策略是很重要的。然而在应用运行时你可以在运行时间重新设置策略，并且监控缓存缺失的数量并为了调整你的设置点击Redis信息输出。
三、近似LRU算法
Redis的LRU算法不是准确的实现。也就是说Redis没有为逐出选择 最好的候选人 ，也就是没有选择过去最后被访问离现在最久的。反而 是去执行一个 近似LRU的算法，通过抽样少量的key，并且逐出抽样中最后被访问离现在最久的key（最老的访问时间）。
在Redis 3.0（目前的测试版），算法被改进了，使用了一个逐出最佳候选池。改进了算法的性能，使它更加近似真正LRU算法。
算法中，关于逐出检测的样品数量，你可以自己去调整。配置参数是：
maxmemory-samples 5

Redis没有使用真正实现LRU算是的原因是，因为消耗更多的内存。然而对于使用Redis的应用来说，事实上是等价的。

❹ 如何使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发

1.总的老说，优化方案中只有两种，一种是给查询的字段加组合索引。另一种是给在用户和数据库中增加缓存
2.添加索引方案：面对1~2千的并发是没有压力的，在往上则限制的瓶颈就是数据库最大连接数了，在上面中我用show global status like 'Max_used_connections’查看数据库可以知道数据库最大响应连接数是5700多，超过这个数tomcat直接报错连接被拒绝或者连接已经失效
3.缓存方案：在上面的测试可以知道，要是我们事先把数据库的千万条数据同步到redis缓存中，瓶颈就是我们的设备硬件性能了，假如我们的主机有几百个核心CPU，就算是千万级的并发下也可以完全无压力，带个用户很好的。
4.索引+缓存方案：缓存事先没有要查询的数据，在一万的并发下测试数据库毫无压力，程序先通过查缓存再查数据库大大减轻了数据库的压力，即使缓存不命中在一万的并发下也能正常访问,在10万并发下数据库依然没压力，但是redis服务器设置最大连接数300去处理10万的线程，4核CPU处理不过来，很多redis连接不了。我用show global status like 'Max_used_connections'查看数据库发现最大响应连接数是388，这么低所以数据库是不会挂掉的。雷达下载更专业。
5.使用场景：a.几百或者2000以下并发直接加上组合索引就可以了。b.不想加索引又高并发的情况下可以先事先把数据放到缓存中，硬件设备支持下可解决百万级并发。c.加索引且缓存事先没有数据，在硬件设备支持下可解决百万级并发问题。d.不加索引且缓存事先没有数据，不可取，要80多秒才能得到结果，用户体验极差。
6.原理：其实使用了redis的话为什么数据库不会崩溃是因为redis最大连接数为300，这样数据库最大同时连接数也是300多，所以不会挂掉，至于redis为什么设置为300是因为设置的太高就会报错(连接被拒绝)或者等待超时(就算设置等待超时的时间很长也会报这个错)。

❺ redis作为mybatis的二级缓存，此时二级缓存可以作为高并发缓存吗

一级缓存只对当前session可见二级缓存作用域则可以跨越多个session 当一些数据不常发生变化或者允许偶尔的并发的时候 二级缓存可能更有效率 因为它的缓存时间更久 不会像一级缓存一样一旦session销毁就销毁

❻ 如何解决高并发场景下，缓存冷启动导致mysql负载过高，甚至瞬间被打死的问题

由于mysql是一个连接给一个线程，当并发高的时候，每秒需要几百个甚至更多的线程，其中创建和销毁线程还好说，大不了多耗费点内存，线程缓存命中率下降还有创建销毁线程的性能增加问题---这个问题不是特别大，重点是mysql底层瞬间处理这几百个线程提交的sql（有时候一个页面会有10多条sql，cpu一次只能处理一条sql）会导致cpu的上下文切换，性能抖动，然后性能下降。

❼ 高并发 缓存 jvm 先学哪个

JVM是最好的软件工程之一，它为java提供了坚实的基础，许多流行语言如Kotlin、Scala、Clojure、Groovy都使用JVM作为运行基础。一个专业的Java工程师必须要了解并掌握JVM，接下来就给大家分享Java基础知识中JVM调优相关知识点。

杭州Java基础知识学习之JVM调优讲解

JVM常见的调优参数包括：

-Xmx：指定java程序的最大堆内存, 使用java -Xmx5000M -version判断当前系统能分配的最大堆内存；

-Xms：指定最小堆内存, 通常设置成跟最大堆内存一样，减少GC；

-Xmn：设置年轻代大小。整个堆大小=年轻代大小+年老代大小。所以增大年轻代后，将会减小年老代大小。此值对系统性能影响较大，Sun官方推荐配置为整个堆的3/8；

-Xss：指定线程的最大栈空间, 此参数决定了java函数调用的深度, 值越大调用深度越深, 若值太小则容易出栈溢出错误(StackOverflowError)；

-XX:PermSize：指定方法区(永久区)的初始值,默认是物理内存的1/64，在Java8永久区移除, 代之的是元数据区，由-XX:MetaspaceSize指定；

-XX:MaxPermSize：指定方法区的最大值, 默认是物理内存的1/4，在java8中由-XX:MaxMetaspaceSize指定元数据区的大小；

-XX:NewRatio=n：年老代与年轻代的比值，-XX:NewRatio=2, 表示年老代与年轻代的比值为2:1；

-XX:SurvivorRatio=n：Eden区与Survivor区的大小比值，-XX:SurvivorRatio=8表示Eden区与Survivor区的大小比值是8:1:1，因为Survivor区有两个(from, to)。

JVM实质上分为三大块，年轻代(YoungGen)，年老代(Old Memory)，及持久代(Perm，在Java8中被取消)。

年轻代大小选择

响应时间优先的应用：尽可能设大，直到接近系统的最低响应时间限制（根据实际情况选择）。在此种情况下，年轻代收集发生的频率也是最小的。同时，减少到达年老代的对象。

吞吐量优先的应用：尽可能的设置大，可能到达Gbit的程度。因为对响应时间没有要求，垃圾收集可以并行进行，一般适合8CPU以上的应用。

年老代大小选择

响应时间优先的应用：年老代使用并发收集器，所以其大小需要小心设置，一般要考虑并发会话率和会话持续时间等一些参数。如果堆设置小了，可以会造成内存碎片、高回收频率以及应用暂停而使用传统的标记清除方式；如果堆大了，则需要较长的收集时间。最优化的方案，一般需要参考以下数据获得：并发垃圾收集信息、持久代并发收集次数、传统GC信息、花在年轻代和年老代回收上的时间比例。

减少年轻代和年老代花费的时间，一般会提高应用的效率。

吞吐量优先的应用：一般吞吐量优先的应用都有一个很大的年轻代和一个较小的年老代。原因是，这样可以尽可能回收掉大部分短期对象，减少中期的对象，而年老代尽存放长期存活对象。

较小堆引起的碎片问题

因为年老代的并发收集器使用标记、清除算法，所以不会对堆进行压缩。当收集器回收时，他会把相邻的空间进行合并，这样可以分配给较大的对象。但是，当堆空间较小时，运行一段时间以后，就会出现“碎片”，如果并发收集器找不到足够的空间，那么并发收集器将会停止，然后使用传统的标记、清除方式进行回收。如果出现“碎片”，可能需要进行如下配置：

-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：使用并发收集器时，开启对年老代的压缩。

-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0：上面配置开启的情况下，这里设置多少次Full GC后，对年老代进行压缩。

❽ 对于缓存在redis中且不会改变的数据并发读为什么还会出现QPS的瓶颈

相对于熟读官方文档，更重要的是要把框架环境搭起来。零、环境介绍操作系统：centOS数据库:mysql5/installerphpmvcomposer.phar/usr/local/bin/composer安装完成，使用以下命令看是否安装成功composer-V出现版本号，即说明安装成功三、安装Laravel按照Laravel的官方文档说明即可，建议使用【通过Laravel安装工具】，没什么坑，这里略过提示：由于Laravel还依赖于一些的PHP扩展，所以使用yum安装sudoinstallyumphp-mysqlphp-mcryptphp-mbstringphp-tokenizerphp-openssl安装完成后，在Nginx的配置文件(一般是/etc/nginx/conf.d/default.conf)最下方添加如下配置location/{try_files$uri$uri//index.php?$query_string;}来到你的laravel工程目录下，看到storage和vendor文件夹，使用以下命令修改其文件读写权限，让Nginx用户能读写它sudochmod-R766storagesudochmod-R766vendor四、让MVC跑起来！在此之前，你应该读一下官方文档路由、控制器、数据库使用基础、EloquentORM至此，可以开始coding，开发一个MVC的demo了，此demo的功能是将数据库表tbl_item从数据库里读出来，并以json格式响应给浏览器。假设你已经通过laravelnewdemo来初始化你的webapp。数据库里建库（demo）、建表（tbl_item），（字段随意定）配置配置文件config/database.php直接操作数据库，往tbl_item里插入一条数据开始codingdemo/app/http/routes.php底部添加如下代码：Route::get('/item/{id}','ItemController@showItem');demo/app/http/controllers/目录新添文件ItemController.php，代码如下：model=newItem();}publicfunctionshowItem($id){$users=$this->model->fetchAll();echojson_encode($users);Log::info('获取用户列表，通过msyql');}}demo/app/目录下新增文件Item.php代码如下all()->toJson();return$items;}}使用浏览器访问yourIp/item/1，即可列出所有的item数据五、Laravel结合Redis直连DB是不够的，很快数据库访问就会成为系统的瓶颈。我们引入缓存Redis。还是一样的思路，先让系统跑起来。1、安装启动Redis安装$wgetdownload.redis.io/releases/redis-3.0.1.tar.gz$tarxzfredis-3.0.1.tar.gz$cdredis-3.0.1$make启动$src/redis-server查看官方下载和安装文档，只需要几个命令即可2、安装PHPPRedisPRedis是PHP访问redis的扩展包，只需要下载原码即可，不需要安装PHP扩展（如php-redis.so）。但在这之前要介绍一个composer，因为laravel通过它来安装第三方程序包（管理依赖关系）。cd到你的App所在路径，修改composer.json，在require字段里，添加"predis/predis":"~1.0.1"，然后当前目录下sudocomposerupdate，此时就会自动下载包需要的扩展包，这些扩展包将会被放在vendor目录下。如果出现内存不够这些报错，现在看来是内存分配不够的原因，重启一下服务器即可，彻底解决的法要修改服务器配置，但我不清楚改哪里，后续再补配置相关配置，查看官方文档即可。主要是配置config/database.php'redis'=>array('cluster'=>false,'default'=>array('host'=>'127.0.0.1','port'=>6379))3、codingmodel=newUser();}/***Show**@returnResponse*/publicfunctionshowUser($id){$redis=Redis::connection('default');$cacheUsers=$redis->get('userList');if($cacheUsers){$users=$cacheUsers;print_r($users);Log::info('获取用户列表，通过redis');}else{$users=$this->model->fetchAll();$redis->set('userList',$users);print_r($users);Log::info('获取用户列表，通过msyql');}}}

❾ 高并发如何处理 和并发量是多少 还有缓存服务器

数据要立即处理：（并发数*单连接平均传输数据=关口带宽）+(减少IO频率+低延+缓存并发情况数据=做缓存)+高性能服务器

--数据--

❿ hibernate缓存机制的并发访问

在进程范围或集群范围的缓存，即第二级缓存，会出现并发问题。因此可以设定以下四种类型的并发访问策略，每一种策略对应一种事务隔离级别。
事务型：仅仅在托管环境中适用。它提供了Repeatable Read事务隔离级别。对于经常被读但很少修改的数据，可以采用这种隔离类型，因为它可以防止脏读和不可重复读这类的并发问题。
读写型：提供了Read Committed事务隔离级别。仅仅在非集群的环境中适用。对于经常被读但很少修改的数据，可以采用这种隔离类型，因为它可以防止脏读这类的并发问题。
非严格读写型：不保证缓存与数据库中数据的一致性。如果存在两个事务同时访问缓存中相同数据的可能，必须为该数据配置一个很短的数据过期时间，从而尽量避免脏读。对于极少被修改，并且允许偶尔脏读的数据，可以采用这种并发访问策略。
只读型：对于从来不会修改的数据，如参考数据，可以使用这种并发访问策略。
事务型并发访问策略是事务隔离级别最高，只读型的隔离级别最低。事务隔离级别越高，并发性能就越低。