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Golang并发限流实战：令牌桶与漏桶算法实现解析

Golang并发限流实战：令牌桶与漏桶算法实现解析

为什么需要限流机制？在分布式系统开发中，突如其来的流量洪峰可能导致服务雪崩。去年我们团队就遇到过这样的情况：某次促销活动导致API请求量暴增50倍，数据库连接池被耗尽，整个系统瘫痪了2小时。这次事故让我深刻认识到——没有限流的系统就像没有刹车的汽车。一、令牌桶算法：弹性应对突发流量令牌桶算法的核心思想是系统以恒定速率向桶中放入令牌，请求处理需要先获取令牌。当突发流量到来时，只要桶中有足够令牌就能立即处理，非常适合需要允许合理突发量的场景。go // TokenBucket 令牌桶实现 type TokenBucket struct { capacity int64 // 桶容量 rate float64 // 令牌放入速率(个/秒) tokens float64 // 当前令牌数 lastToken time.Time // 上次放令牌时间 mu sync.Mutex // 并发锁 }func NewTokenBucket(capacity int64, r...

2025年09月01日

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ES6共享内存与Atomics：多线程编程的革新利器

ES6共享内存与Atomics：多线程编程的革新利器

一、共享内存：打破单线程桎梏的钥匙传统JavaScript的"单线程神话"在ES6的SharedArrayBuffer面前被彻底打破。这个特殊的全局对象允许不同Web Worker线程访问同一块内存空间，就像C语言中的共享内存：javascript // 主线程 const sharedBuffer = new SharedArrayBuffer(1024); worker.postMessage({ buffer: sharedBuffer });// Worker线程 onmessage = function(e) { const sharedArray = new Int32Array(e.data.buffer); }这种设计使得10个Worker线程可以同时操作同一个大型矩阵运算，而不需要像过去那样通过postMessage频繁拷贝数据。某电商网站在实现实时库存管理系统时，利用共享内存将库存数据更新速度提升了8倍。二、Atomics：共享内存的守护者但共享内存带来了新的挑战——竞态条件。当多个线程同时修改同一内存地址时，结果可能变得不可预测。这正是Atomics对象...

2025年08月01日

63 阅读

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Golang的Select语句：多路并发控制的精髓解析

Golang的Select语句：多路并发控制的精髓解析

一、为什么select成为并发编程的枢纽在C10K问题成为常态的今天，Golang的select语句通过精简的语法实现了复杂的多路复用逻辑。与Linux的epoll或Java NIO不同，select将多路复用的概念无缝融入channel通信体系，形成独特的非阻塞编程范式。go select { case msg1 := <-ch1: handle(msg1) case msg2 := <-ch2: handle(msg2) case ch3 <- data: log.Println("sent") default: log.Println("no activity") }这种看似简单的语法背后，是Golang运行时对多个channel状态的全方位监控。当我在处理WebSocket长连接时，select能同时监控连接状态、数据通道和超时信号，相比传统的回调地狱（callback hell），代码可读性提升显著。二、非阻塞模型的核心实现机制2.1 运行时调度原理Golang的runtime会在编译期将select语句转换为特定的se...

2025年07月29日

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MySQL锁粒度对性能影响：MySQL锁策略选择实战经验

MySQL锁粒度对性能影响：MySQL锁策略选择实战经验

本文深度剖析MySQL不同锁粒度的性能差异，结合实际场景分享锁策略选择的实战经验，包含表锁/行锁的适用场景、死锁排查案例及高并发下的优化方案。一、锁粒度：数据库并发的双刃剑上周处理的一个生产事故让我印象深刻：某电商平台的库存扣减接口在秒杀时段出现大量超时，监控显示平均响应时间从50ms飙升至8秒。经过紧急排查，最终发现是开发人员误用了SELECT...FOR UPDATE导致全局间隙锁（Gap Lock）阻塞了所有并发事务。这个案例充分证明了：锁粒度的选择直接决定系统的并发天花板。MySQL主要提供三种锁粒度：表级锁：MyISAM默认机制，开销小但并发差行级锁：InnoDB核心特性，细粒度但管理复杂间隙锁：防止幻读的特殊锁，容易引发死锁（表：不同锁粒度对比）| 锁类型 | 加锁速度 | 并发度 | 死锁概率 | 适用场景 | |----------|----------|--------|----------|-----------------------| | 表锁 | 快 | 低 | 低 | 全表...

2025年07月24日

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Golang中select语句的妙用：多通道操作的艺术

Golang中select语句的妙用：多通道操作的艺术

一、select语句的诞生背景在Golang的并发编程宇宙中，select语句就像交通指挥中心，专门协调多个通道（channel）的数据流动。当我们需要同时监控多个通道的读写操作时，传统的顺序检查方式会导致性能浪费，而select提供了优雅的解决方案。"select的出现，让Golang在并发处理上拥有了类似Unix select系统调用的能力，但更加类型安全且易于使用。" —— Golang核心开发者Rob Pike二、select的核心用途解析1. 多通道监听select最常见的场景是同时等待多个通道操作，任何通道就绪时立即触发对应case： go select { case msg1 := <-ch1: fmt.Println(msg1) case msg2 := <-ch2: fmt.Println(msg2) }2. 非阻塞通信通过default子句实现无阻塞的通道操作： go select { case val := <-ch: fmt.Println(val) default: fmt.Println("通道未就绪"...

2025年07月07日

52 阅读

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Java中锁的分类及机制详解

Java中锁的分类及机制详解

一、锁的本质与分类体系在多线程编程中，锁是协调资源访问的核心机制。Java的锁体系可分为三个维度：按线程竞争策略：悲观锁 vs 乐观锁按锁的公平性：公平锁 vs 非公平锁按实现层级：JVM内置锁 vs JDK显式锁二、悲观锁与乐观锁1. 悲观锁（Pessimistic Locking）认为并发冲突必然发生，典型代表是synchronized关键字：java public synchronized void transfer(Account target, int amount) { this.balance -= amount; target.balance += amount; }特性： - 独占资源直至释放 - 适合写操作频繁场景 - 可能引发线程阻塞2. 乐观锁（Optimistic Locking）假设冲突概率低，采用版本号/CAS机制实现。如AtomicInteger：java AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0); counter.incrementAndGet(); // 基于CAS操作实现...

2025年06月29日

71 阅读

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多用户版计数器系统设计与实现

多用户版计数器系统设计与实现

1. 系统需求分析多用户支持：不同用户可以对不同的项目或内容进行计数。并发控制：确保在多个用户同时操作时，计数的准确性。数据持久化：将计数器的值存储在数据库中，以供后续访问和恢复。可扩展性：系统应能轻松添加新的计数器或修改现有计数器的配置。 2. 数据库设计 Users Table：存储用户信息，包括用户ID、用户名等。 user_id (Primary Key, INT) username (VARCHAR) password (VARCHAR, 加密存储) ...（其他必要的用户信息字段） Counters Table：存储计数器的信息，包括计数器ID、所属用户ID、当前计数值等。 counter_id (Primary Key, INT) user_id (Foreign Key, INT) counter_value (INT) description (VARCHAR, 可选) —— 描述该计数器针对的内容或项目。 ...（其他可能的字段） 3. 后端实现（使用Python Flask）3.1 路由与控制器设计 /api/users/register...

2025年05月31日

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悠悠楠杉

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