在数字化领域的深邃中，高并发系统如同永不休止的堡垒，昼夜不息地应对无尽的请求。今天，让我们共同揭开这座堡垒之秘，从悲观锁至负载均衡，每一步都充满挑战和智慧。
悲观锁：守护库存的勇士
在数据库界，悲观锁犹如警惕的守卫，以防任何潜在侵入者。借助此机制，同一时间仅有单一请求能对库存进行更改，从而规避并发冲突，宛如为库存设置了壁垒，预防干扰。
更进一步讲，分布式锁可作为有效保障，架起跨数据库的桥梁，犹如巨网覆盖全系统，确保在分布式环境中的数据一致性与操作原子性。此双保险策略使我司系统在应对高并发挑战时仍能保持稳健运行。
负载均衡：智慧的分发者
负载均衡器，不仅是一个强大的请求传输装置，更为系统持续稳定运作提供保障。它拥有深思熟虑的应用程序整合性，可确保每次请求均能准确无误地抵达后台服务器上，其精准度犹如精确的导航系统，引导船舶顺利抵达目的地。
public class BloomFilters {
/**
* 数组长度
*/
private int arraySize;
/**
* 数组
*/
private int[] array;
public BloomFilters(int arraySize) {
this.arraySize = arraySize;
array = new int[arraySize];
}
/**
* 写入数据
* @param key
*/
public void add(String key) {
int first = hashcode_1(key);
int second = hashcode_2(key);
int third = hashcode_3(key);
array[first % arraySize] = 1;
array[second % arraySize] = 1;
array[third % arraySize] = 1;
}
/**
* 判断数据是否存在
* @param key
* @return
*/
public boolean check(String key) {
int first = hashcode_1(key);
int second = hashcode_2(key);
int third = hashcode_3(key);
if (array[first % arraySize] == 0 || array[second % arraySize] == 0
array[third % arraySize] == 0 ) {
return false;
}
return true;
}
/**
* hash 算法1
* @param key
* @return
*/
private int hashcode_1(String key) {
int hash = 0;
int i;
for (i = 0; i < key.length(); ++i) {
hash = 33 * hash + key.charAt(i);
}
return Math.abs(hash);
}
/**
* hash 算法2
* @param data
* @return
*/
private int hashcode_2(String data) {
final int p = 16777619;
int hash = (int) 2166136261L;
for (int i = 0; i < data.length(); i++) {
hash = (hash ^ data.charAt(i)) * p;
}
hash += hash << 13;
hash ^= hash >> 7;
hash += hash << 3;
hash ^= hash >> 17;
hash += hash << 5;
return Math.abs(hash);
}
/**
* hash 算法3
* @param key
* @return
*/
private int hashcode_3(String key) {
int hash, i;
for (hash = 0, i = 0; i < key.length(); ++i) {
hash += key.charAt(i);
hash += (hash << 10);
hash ^= (hash >> 6);
}
hash += (hash << 3);
hash ^= (hash >> 11);
hash += (hash << 15);
return Math.abs(hash);
}
}负载均衡器具备会话保持等技术特点，此特性使得其能有效分担任务之余，更能记忆并维护客户端的会话状态，确保每位用户在系统中每次切换均如履平地，无须担忧迷失方向。如此智能化的负载均衡设计，使我们的系统在面对高并发压力时仍能保证用户体验的顺畅与高效。
@Test
public void guavaTest() {
long star = System.currentTimeMillis();
BloomFilter filter = BloomFilter.create(
Funnels.integerFunnel(),
10000000,
0.01);
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
filter.put(i);
}
Assert.assertFalse(filter.mightContain(96998));
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("执行时间：" + (end - star));
} 架构设计：前瞻的规划师
static BloomFilter create(
Funnel funnel, long expectedInsertions, double fpp, Strategy strategy) {
checkNotNull(funnel);
checkArgument(expectedInsertions >= 0, "Expected insertions (%s) must be >= 0", expectedInsertions);
checkArgument(fpp > 0.0, "False positive probability (%s) must be > 0.0", fpp);
checkArgument(fpp < 1.0, "False positive probability (%s) must be < 1.0", fpp);
checkNotNull(strategy);
if (expectedInsertions == 0) {
expectedInsertions = 1;
}
long numBits = optimalNumOfBits(expectedInsertions, fpp);
int numHashFunctions = optimalNumOfHashFunctions(expectedInsertions, numBits);
try {
return new BloomFilter(new LockFreeBitArray(numBits), numHashFunctions, funnel, strategy);
} catch (IllegalArgumentException e) {
throw new IllegalArgumentException("Could not create BloomFilter of " + numBits + " bits", e);
}
} 在架构设计的领域中，我们需预先分析并理清主要流程及潜在问题，以优化设计。遵循"四要一不要"原则，即：数据量最小化、请求次数最少化、路径最短化、依赖关系最小化，以及避免出现单点故障。这与建筑师在设计摩天大楼时所面临的挑战相似，他们不仅关注其外观与功能，还需确保结构稳定与安全。
前瞻性的架构设计，确保我们的系统具备强大适应性与韧性，宛如坚实城堡巍然不动，迎接未来挑战。
static int optimalNumOfHashFunctions(long n, long m) {
// (m / n) * log(2), but avoid truncation due to division!
return Math.max(1, (int) Math.round((double) m / n * Math.log(2)));
}
static long optimalNumOfBits(long n, double p) {
if (p == 0) {
p = Double.MIN_VALUE;
}
return (long) (-n * Math.log(p) / (Math.log(2) * Math.log(2)));
}提高可用性：不屈的守护者
MURMUR128_MITZ_64() {
@Override
public boolean put(
T object, Funnel funnel, int numHashFunctions, BitArray bits) {
long bitSize = bits.bitSize();
byte[] bytes = Hashing.murmur3_128().hashObject(object, funnel).getBytesInternal();
long hash1 = lowerEight(bytes);
long hash2 = upperEight(bytes);
boolean bitsChanged = false;
long combinedHash = hash1;
for (int i = 0; i < numHashFunctions; i++) {
// Make the combined hash positive and indexable
bitsChanged |= bits.set((combinedHash & Long.MAX_VALUE) % bitSize);
combinedHash += hash2;
}
return bitsChanged;
}
@Override
public boolean mightContain(
T object, Funnel funnel, int numHashFunctions, BitArray bits) {
long bitSize = bits.bitSize();
byte[] bytes = Hashing.murmur3_128().hashObject(object, funnel).getBytesInternal();
long hash1 = lowerEight(bytes);
long hash2 = upperEight(bytes);
long combinedHash = hash1;
for (int i = 0; i < numHashFunctions; i++) {
// Make the combined hash positive and indexable
if (!bits.get((combinedHash & Long.MAX_VALUE) % bitSize)) {
return false;
}
combinedHash += hash2;
}
return true;
} 提高系统可用性乃至关重要之环节，其重要性在于使请求得以分散至众多服务器上处理。如此安排，即便某台服务器因故失效或无法使用，其他服务器仍可继续接手任务以维持系统持续运行。此举犹如构建了一套多重备份的保险机制，确保在各种突发状况下，系统均能迅速作出反应，保障其安全性与稳定性。
static final class BitArray {
final long[] data;
long bitCount;
BitArray(long bits) {
this(new long[Ints.checkedCast(LongMath.divide(bits, 64, RoundingMode.CEILING))]);
}
// Used by serialization
BitArray(long[] data) {
checkArgument(data.length > 0, "data length is zero!");
this.data = data;
long bitCount = 0;
for (long value : data) {
bitCount += Long.bitCount(value);
}
this.bitCount = bitCount;
}
/** Returns true if the bit changed value. */
boolean set(long index) {
if (!get(index)) {
data[(int) (index >>> 6)] |= (1L << index);
bitCount++;
return true;
}
return false;
}
boolean get(long index) {
return (data[(int) (index >>> 6)] & (1L << index)) != 0;
}
/** Number of bits */
long bitSize() {
return (long) data.length * Long.SIZE;
}
...
}凭借坚定的守护力量，我们的系统在多元化挑战面前始终保持高水准的可用性与稳定性。宛若永不动摇的灯塔，为系统在迷雾中指明方向。
4层与7层负载均衡：网络的舞者
CREATE TABLE categories (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
parent_id INT
);网络环境中，4层负载均衡专注于网络传输层信息处理；相较之下，7层负载均衡更注重应用层信息解析，具备更为先进的请求分配与处理功能。如同舞蹈家在舞台上的表演，4层负载均衡以轻快的步伐翩翩起舞，而7层负载均衡则以复杂的舞姿展现其精湛技艺。二者协同运作，使我们的系统在网络世界中尽显优雅风范。
INSERT INTO categories (id, name, parent_id) VALUES (1, 'Category A', NULL);
INSERT INTO categories (id, name, parent_id) VALUES (2, 'Category B', NULL);
INSERT INTO categories (id, name, parent_id) VALUES (3, 'Subcategory A1', 1);
INSERT INTO categories (id, name, parent_id) VALUES (4, 'Subcategory A2', 1);
INSERT INTO categories (id, name, parent_id) VALUES (5, 'Subcategory B1', 2);凭借高级的请求分发与处理技术，本系统得以在复杂网络环境中保持卓越效率及高度灵活性，犹如舞者于舞台之上游刃有余地旋转跳跃。
幂等性校验：请求的守护神
SELECT id, name, parent_id FROM categories;在服务器接收请求时，其必须要进行幂等性的核实。这种方法通过比较请求中的特征和标识，判断之前是否处理过同样的请求，起到保障数据安全性与稳定性的作用。
function buildCategoryTree(categories, parent_id):
tree = []
for category in categories:
if category.parent_id == parent_id:
subcategories = buildCategoryTree(categories, category.id)
if subcategories:
category.subcategories = subcategories
tree.append(category)
return tree
categories = executeQuery("SELECT id, name, parent_id FROM categories")
categoryTree = buildCategoryTree(categories, NULL)此类需求的监护机制，使得我们的系统在频繁接收同类型请求之际，依然能保持简洁且井然有序的运行状态，如同守护者严密守卫每一项系统接收到的请求，以确保证续准确无误地得到处理。
滑动窗口限流算法：流量的调节器
response = convertToJSON(categoryTree)
return response滑动窗口限流策略，作为一款高效智能的流量控制器，可依据实际业务需求灵活调整时间窗口大小、时间片段数及请求限制阈值，犹如流量调控器，确保系统在高负荷环境下仍能维持稳定与秩序。
实时的网络流量调节软件使系统在面临大量访问时，依然能够保持稳健高效地运行，犹如稳定器顺着流量方向调节，以避免由于负荷过高导致系统崩溃。
查询接口的调优：速度的追求者
package org.zyf.javabasic.letcode.advance;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
/**
* @author yanfengzhang
* @description
* @date 2023/6/15 23:14
*/
public class Category {
private int id;
private String name;
private int parentId;
private List subcategories;
public Category(int id, String name, int parentId) {
this.id = id;
this.name = name;
this.parentId = parentId;
this.subcategories = new ArrayList<>();
}
public int getId() {
return id;
}
public String getName() {
return name;
}
public int getParentId() {
return parentId;
}
public List getSubcategories() {
return subcategories;
}
public void addSubcategory(Category subcategory) {
subcategories.add(subcategory);
}
public static List buildCategoryTree(List categories) {
Map categoryMap = new HashMap<>();
List rootCategories = new ArrayList<>();
// 构建分类映射表，并找到根级分类
for (Category category : categories) {
categoryMap.put(category.getId(), category);
if (category.getParentId() == 0) {
rootCategories.add(category);
}
}
// 组装分类层级关系
for (Category category : categories) {
if (category.getParentId() != 0) {
Category parent = categoryMap.get(category.getParentId());
if (parent != null) {
parent.addSubcategory(category);
}
}
}
return rootCategories;
}
public static void main(String[] args) {
// 模拟数据库查询得到的分类数据
List categories = new ArrayList<>();
categories.add(new Category(1, "Category A", 0));
categories.add(new Category(2, "Category B", 0));
categories.add(new Category(3, "Subcategory A1", 1));
categories.add(new Category(4, "Subcategory A2", 1));
categories.add(new Category(5, "Subcategory B1", 2));
// 构建分类层级树
List categoryTree = Category.buildCategoryTree(categories);
// 将组装后的数据转换为 JSON 格式（示例中省略了 JSON 转换的具体代码）
//String jsonResponse = convertToJSON(categoryTree);
// 返回数据给前端
System.out.println(JSON.toJSONString(categoryTree));
}
// 辅助方法：将对象转换为 JSON 格式（示例中省略了具体实现）
private static String convertToJSON(Object object) {
// 实现省略
return "";
}
}
在追求实时性的无缓存查询接口中，须运用相应的优化策略与技术以提升查询效率。此过程犹如追求极致速度，持续探寻提升查询速率之途径，确保每次查询均能迅速响应并满足用户需求。
这些精细化的策略与技术使我们的系统在处理实时查询时始终保持高效率及迅捷，犹如追求者在挑战速度的极致，持续突破自我。
分表策略：数据的分割者
作为数据的切割专家，我们根据特定业务环境及需求，精选最为适宜的分表战略。此战略将庞大数据库细分为利于操作与检索的微型单元。借助数据库特性以及查询技术，我们可在应对海量数据挑战之际，保证系统运行效率与灵活性。
如此精妙的数据分段策略使我们的系统在处理大规模数据时依然能保持整洁与条理，犹如一位精细的划分者逐步裁剪庞大的数据海洋，确保了每一段详细信息均能得到精准的把握与访问。
内存管理：程序的守护者
发挥内存凭据的精细分配与调度，这在软件开发过程中的地位举足轻重。运用多种策略，我们如同护航者，保障内存操作的效率与秩序，实现了运行期间的稳态及性能提升。
该高效存储器管理方式确保了系统运行之高效性与稳定性，犹如守护神般维护着程序运作，预防因内存异常引发的崩溃现象。
数据库模型设计：数据的建筑师
为建立科学的数据库模式，需深入研究数据库架构、索引工程、数据分割、读写分离与数据同步等诸多层面。类似于数据的工程师，我们致力于打造美观且实用的数据库模式，以保证数据存储及检索的高效性与秩序性。
此种数据库模型的设计使本系统在处理繁复数据存储及查询时表现出色且具灵活性，犹如建筑师精心规划数据的堡垒，确保每一数据元素得以妥善保存并快速检索。
分布式系统设计：任务的调度者
设计出一套分布式系统，囊括任务调度、分布式锁以及分布式ID生成等程序模块。该系统担任着任务调配者角色，精确地调动和执行各项命令，使整个分布式系统在运转过程中始终保持高效且稳定。
依托此分散式体系结构，在面临繁重的任务调度挑战之际，本系统能始终维持高度运转效率与强大适应性，乃至如同真正调度者能够精准地安排并执行各项任务。
缓存系统设计：数据的缓存者
针对高速缓存系统设计需全方位考量缓存策略、一致性、穿透及雪崩等关键因素。此系统犹如数据的守护者，确保缓存操作高效且有条不紊，使系统在高并发环境下仍能维持高效与稳定性。
该缓存机制保证了系统在面临高并发环境下能始终维持高效且稳定状态，类似于数据的守卫者，确保每次访问均得到迅速回应。
队列优化：性能的提升者
在高并发环境下，尽管队列易产生性能问题，然而，运用恰当的数据结构与优化手段，可以减轻其影响。因此，追求队列性能提升如同寻宝者，致力于寻求有效办法以保证系统应对高并发环境时的高效性与稳定性。
通过此种队列优化策略，高并发环境下的运行效率及稳定性得以保障。犹如提升者对提升队列性能的贡献，使每次请求均能迅速得到回应。
返回值定义：结果的明确者
明确定义接口的返回值类型及格式，包括成功与失败时应返回何种数据结构。这将保证每次请求所得结果均清晰明确，使得用户处理返回结果更为高效便捷。
此回馈机制确保我们的体系对各类请求均能达到清晰且有序的效果，如同明确之人在精确设定结果格式，确保每次请求皆能明快无误。
请求转发：性能的优化者
请求转发旨在将请求精准路由至对应待处节点以提高整体系统效能与稳定性。其作用犹如系统性能的优化引擎，致力于探寻更优的请求转发策略，确保系统在应对各类请求时始终保持高效且稳定运行。
此项请求转呈的优化策略，助力我们的系统承受各类请求且维持高效与稳定，如同工程师悄然优化着转呈过程，力求确保每次请求均能迅速应答。
轮询查询：数据的探索者
在Web端应用轮询机制，每五秒钟查询字段状态以确认其为"done"。准确找到数据后，方可启动数据写入流程。如同一名数据探索者，我们始终致力于确保每次数据写入的准确性。
采用此轮询查询策略，系统在处理大量数据写入时仍能保持效率及精确度，犹如探索者深入挖掘数据的准确值，保证每次数据写入均正确无误。
在高压系统设计领域，每个环节都蕴含着挑战与智慧。从悲观锁到负载均衡，每一步都是对系统稳定性及性能的极致追求。您是否有其他关键技术和策略在高并发系统中不可或缺的观点？请在评论区分享，并为本文点赞和分享，共同探讨高压系统的奥秘。
