继续回答知识星球水友提问。问题域：数据量大、并发量高场景，如何在流量低峰期，平滑实施表结构变更？画外音，一般来说，是指增加表的属性，因为：（1）如果是减column，升级程序不使用即可；（2）如果是修改column，程序兼容性容易出问题；首先，一起看下有哪些常见方案。方案一：在线修改表结构。画外音：altertableaddcolumn数据量大的情况下，锁表时间会较长，造成拒绝服务，一般不可行。方
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数据库 时间：
2020-11-10 11:32:08
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帖子中心，是互联网业务中，一类典型的“1对多”业务，即：一个用户能发布多个帖子，一个帖子只有一个发布者。随着数据量的逐步增大，并发量的逐步增大，帖子中心这种“1对多”业务，架构应该如何设计，有哪些因素需要考虑，是本文将要系统性讨论的问题。什么是x对x？所谓的“1对1”，“1对多”，“多对多”，来自数据库设计中的“实体-关系”ER模型，用来描述实体之间的映射关系。什么是“1对1”业务？用户中心，一个
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2020-11-08 17:30:50
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今天我们就从Python的并发开刀，大家都知道并发有几招，那这几招的性能如何呢，我们一起来实战PK一下! 要点： 手动线程池 concurrent.futures线程池 concurrent.futures进程池 gevent协程 1.实战爬取维基百科例子 平时我们有很多任务，尤其是比较耗时的大量任 ...
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编程语言 时间：
2020-10-13 17:37:37
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灵魂拷问：应对高并发系统有没有一些通用的解决方案呢？这些方案解决了什么问题呢？这些方案有那些优势和劣势呢？对性能孜孜不倦的追求是互联网技术不断发展的根本驱动力，从最初的大型机到现在的微型机，在本质上也是为了性能而生。软件系统也存在类似的现象，一个系统从最初的少量访问请求到后期的大并发请求，这都需要我们对性能的提升提供一系列解决方案。像最初的淘宝，也仅仅是一个外包做出来的产品，随着业务的不断发展，淘
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2020-09-18 02:56:48
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池化技术 程序的运行，本质：占有系统的资源！优化资源的使用 池化技术：事先准备好一些资源，有人要用，就过来取，用完之后还给我。 线程池的好处 降低资源消耗 提高响应的速度 方便管理 线程可复用，可以控制最大并发数，管理线程 线程池：三大方法 package pers.vincent.matrix.s ...
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编程语言 时间：
2020-08-07 12:30:32
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摘要数据库拆分要根据业务现状、模式，选择合适的拆分方式，紧密结合业务及应用架构设计，谨慎拆分，防止过度设计。正文一、为什么要做分布式数据库架构改造？云计算大数据时代，传统的数据库架构已经无法支撑企业高容量的数据增长，满足高并发的业务需求。对企业数据库进行分布式架构设计，打破了数据库资源不够用的天花板的同时，还能根据企业业务发展状况，随时平滑扩容。二、分布式数据库架构改造，如何做？数据库分布式改造要
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数据库 时间：
2020-07-28 00:10:44
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转自恋恋风辰大并发服务器框架设计 简单谈一谈大并发服务器框架设计的基本思路 基本的服务器框架都是C/S结构的，请求和相应流程是这样的： 这样的框架存在一个很严重的问题，即当并发量过大时，会阻塞很多请求。当客户端大并发请求到来，服务器需要进行大量的数据库操作，假设数据库最大连接数为1000个，此时有1 ...
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2020-07-24 09:51:30
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一、背景 公司进行安全整改， 技术要求：会话限制：应能够对应用系统的最大并发会话连接数进行限制； 提供凭证：提供对系统最大并发会话连接数进行限制的截图，需要将所有被检查系统中间件配置截图，如果不限制最大并发连接数，一旦遭到DOS攻击，CPU占用率达到100%，影响服务器性能。 措施：配置系统中间件 ...
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2020-07-21 13:36:02
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前言 为何需要并发知识？并发是指在客户端请求大， 并发的架构及落地需与业务相结合，业务下是读多还是写多。写多的情况下，是个人写多(锁的粒度小)，还是公共写多(锁的粒度大)。淘宝的双11、春运时的抢票、微博大V的热点新闻，秒杀业务等。 那么并发大是指多大并发呢？百万千万的数据、并发对应什么样的架构呢。 ...
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2020-07-13 09:55:16
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测试指标一般分为业务指标、资源指标、应用指标、前端指标。业务指标并发用户数指在同一时刻内，登录系统并进行业务操作的用户数量。 并发用户数对于长连接系统来说最大并发用户数即是系统的并发接入能力。对于短连接系统而言最大并发用户数并不等于系统的并发接入能力，而是与系统架构、系统处理能力等各种情况相关。例如... ...
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2020-07-10 15:16:41
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