概述一谈到高并发的优化方案，往往能想到模块水平拆分、数据库读写分离、分库分表，加缓存、加mq等，这些都是从系统架构上解决。单模块作为系统的组成单元，其性能好坏也能很大的影响整体性能，本文从单模块下读多写少的场景出发，探讨其解决方案，以其更好的实现高并发。不同的业务场景，读和写的频率各有侧重，有两种常见的业务场景：读多写少：典型场景如广告检索端、白名单更
# 初学者指南：如何实现 MySQL 的读多写少与读少写多
在数据读取和写入操作中，选择合适的操作模式是至关重要的。在 MySQL 中，我们经常需要优化读写操作，以提高性能。我们可以根据应用的特点选择“读多写少”或“读少写多”的设计模式。在这篇文章中，我将为你介绍如何实现这两种不同的模式，并提供具体的代码示例。
## 实现流程
我们可以将这个过程分为几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描
java的集合框架java 集合在java Collection 接口上面 我们可以看到和它相关的一系列子接口以及实现类（map 在这里的原因， 可能因为它也是一个容器趴） Collection 接口只是为了一系列的容器操作提供了抽象的定义，这些定义在不同的子类中具体着不同的实现， 除此之外还定义了一些抽象的子类 AbstractCollection 在这个抽象类中 提供了一部分常用方法的通用实现
一、介绍并发包中的并发List只有CopyOnWriteArrayList，一个线程安全的ArrayList，修改操作是在底层的一个复制的数组（快照）上进行的（即写时复制策略）每个CopyOnWriteArrayList对象里面有一个array数组对象用来存放具体元素，RenntranLock独占锁对象用来保证同时只有一个线程对array进行修改二、主要方法源码解析围绕以下3点分析何时初始化lis
ListVector对于可能产生线程安全问题的方法，Vector在底层都是使用synchronized关键字来修饰这些方法，从而保证多线程下的线程安全。但是这样做会有很大的性能问题，因为每一个操作都会将整个容器都锁起来，同一时刻最多只能有一个线程在操作该容器，性能低下。Collections.synchronizedList()调用这个方法其实是使用装饰者模式对List进行了一次包装，给他添加了一
目录读多写少的业务场景读多写少的解决方案写多读少的业务场景写多读少的解决方案读多写多的业务场景写多读少的解决方案数据库集群方案缺点数据库集群方案优点总结 应用系统操作数据集分为读多写少和读多写多两种，业务场景分别是什么，如何优化？这节我们介绍下。 读多写少的业务场景普遍来说，绝大多数系统都是读多写少；读多写少的解决方案可以采用Redis存储部分高并发读请求数据，减轻数据库压力；搭建数据库集群，独
# Java 写多读少的锁
在并发编程中，锁是一种常用的同步机制，用于保护共享资源的访问。然而，在某些场景下，共享资源的读操作远远多于写操作，此时采用传统的独占锁会导致性能瓶颈。为了提高多读少写场景下的并发性能，我们可以使用一种称为“写多读少的锁”的机制。
## 写多读少的锁模式
写多读少的锁模式是一种特殊的锁机制，它允许多个线程同时读取共享资源，但在写操作时需要互斥访问。这种锁机制的核心思
原创
2023-12-13 08:45:12
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Redis的主要运用场景：给热点数据加速查询，热点新闻，热点商品这些高访问量的信息任务队列，比如秒杀，抢购，购票排队等计时信息查询，各种排行榜，公交车站到站信息等时效性信息控制，入验证码控制。分布式锁消息队列分布式数据共享。redis的安装安装gcc,yum install gcc-c++解压redis: tar -zxvf redis-5.0.7.tar.gz安装redis: make如果是安装
# 实现 MySQL 读多写少的策略
在现代的软件开发中，如何高效利用数据库进行数据读取和写入是非常重要的。特别是在需要进行高并发数据读取的场景中，采用“读多写少”的策略，可以显著提高应用的性能和响应速度。本篇文章将向你介绍实现这一策略的完整步骤，并提供必要的代码示例和解释。
## 过程概览
下面是实现“mysql 读多写少”策略的基本流程：
```markdown
| 步骤 | 描述
作者： 冰 河。在实际工作中，有一种非常普遍的并发场景：那就是读多写少的场景。在这种场景下，为了优化程序的性能，我们经常使用缓存来提高应用的访问性能。因为缓存非常适合使用在读多写少的场景中。而在并发场景中，Java SDK中提供了ReadWriteLock来满足读多写少的场景。本文我们就来说说使用ReadWriteLock如何实现一个通用的缓存中心。本文涉及的知识点有：读写锁说起读写锁，相信小伙伴
# HBase写多读少实现方法
## 概述
HBase是一种高可扩展、高可靠性的分布式列式数据库，适合存储大规模结构化数据。本文将介绍如何在HBase中实现写多读少的场景，以满足对数据写入的高并发需求。
## 实现步骤
下面是实现“HBase写多读少”的步骤及相应的代码示例：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | --- | --- |
| 步骤一 | 创建 HBase
原创
2023-10-17 03:47:24
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# 实现MySQL写多读少的流程
## 第一步：创建主从复制
主从复制是 MySQL 数据库中实现读写分离的一种常见方式。 主服务器负责处理写操作，从服务器负责处理读操作。 下面是实现MySQL写多读少的流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 配置主服务器 |
| 2 | 配置从服务器 |
| 3 | 启动主从复制 |
### 配置主服务器
首先，我们需要
目录案例背景如何确定分库还是分表？何时分表何时分库垂直拆分Range（范围分片）如何解决数据查询问题？总结通过主从复制的技术把数据复制多份，读操作只读取从数据库中的数据，这样就增强了抵抗大量并发读请求的能力，提升了数据库的查询性能。这时，你的系统架构如下：系统架构图案例背景假设在这样的背景下，面试官出了一道考题：公司现有业务不断发展，流量剧增，交易数量突破了千万订单，但是订单数据还是单表存储，主从
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2024-01-04 11:17:20
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//简单说来主要包括读多写少型和写多读少型)，内存的相关配置却完全不同。1、针对不同应用场景，对多种工作模式下的参数进行详细说明，并结合相关示例对集群规划中最核心模块-内存规划进行介绍。2、HBase中内存规划直接涉及读缓存BlockCache、写缓存MemStore，影响系统内存利用率、IO利用率等资源以及读写性能等，重要性不言而喻。3、主要配置也是针对BlockCache和MemStore进行
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2019-04-03 17:25:13
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数据库建设方案读多写少写多读少写多读多数据库集群方案优缺点 读多写少解决方案：采用传统关系型数据库足以应对，若并发量很大，采用mysql集群即可应对！写多读少1、业务场景：滴滴、饭堂刷卡机等，采用传统关系数据库是不适合，因为传统数据库操作涉及事物机制，每次写入操作需要进行undo、redo操作，然后将redo操作记录到日志文件，事物开销是难以承受的 2、解决方案一（针对低价值数据）： （1）如果
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2023-10-01 11:54:16
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# 读多写少的存储架构
在现代计算机系统中，数据存储的需求日益增长，对于如何高效地设计存储架构成为了一个重要课题。一个有效的存储架构应当能够支持大量的读操作而相对少量的写操作，这种理念被称为“读多写少”的存储架构。
## 什么是读多写少的存储架构？
“读多写少”的存储架构适用于数据读取频率远高于数据写入频率的场景。这种架构通常使用数据缓存、索引以及高效的数据读取机制，以保证高效的数据访问体验
读写分离结构（主从）读多写少，也就是对数据库读取数据的压力比较大。其中一个是主库，负责写入数据，成为写库；其他都是从库，负责读取数据，成为读库。对我们的要求：读库和写库的数据一致；写数据必须写到写库；读数据必须到读库；集群方案与单节点的差异：数据库从之前的单节点变为多节点提供服务；主节点数据，同步从节点数据；应用程序需要连接2个数据库节点，并且在程序内部实现判断读写操作；这种方案的缺点：应用程序需
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2023-08-29 17:32:15
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当业务的访问量（数据库的查询）非常大时，为了降低数据库的压力，希望有多个数据库进行负载均衡，避免所有的查询都集中在一台数据库，造成数据库压力过大。mysql支持一主多从，即在写库的数据库发生变动时，会同步到所有从库，只是同步过程中，会有一定的延迟（除非业务中出现，立即写立即读，否则稍微的延迟是可以接收的）。  
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2023-07-29 20:01:05
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作者 | 面试官问 面试官问：假设你负责的某业务在双十一期间要搞运营活动，公司投入了大量的营销费用进行推广，此举会带来巨大的流量，如果你作为架构师或者技术负责人，要如何设计方案来优化 MySQL，从而支持这种突发流量的读多写少的场景？旁白：首先，我们要知道，对于大部分 OLTP 系统来说，读流量都是远远高于写流量的，可能达到几个数量级的差距，例如微信朋友圈，大部分人都是看的多，但可能一个
# 实现“多读少写”的数据架构
在现代应用架构中，许多企业面临着如何高效地处理大量的数据读写操作。特别是对于使用数据库的应用，通常会出现一个“多读少写”的需求，因此需要合理设计数据架构。在本文中，我们将逐步细化如何实现这一目标，并通过一个简单的例子来说明每一步该如何进行。
## 流程步骤概述
以下是实现“多读少写”数据架构的基本流程步骤：
| 步骤 | 描述
