实时警报通知:微信告警通知的重要性解析
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2022-12-22
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某个时间段内,数据涌来,这就是并发。如果数据量很大,就是高并发
高并发的解决方法python高并发数据读写方案:
1、队列、缓冲区
假设只有一个窗口,陆续涌入食堂的人,排队打菜是比较好的方式
所以,排队(队列)是一种天然解决并发的办法
排队就是把人排成 队列,先进先出,解决python高并发数据读写方案了资源使用的问题
排成的队列,其实就是一个缓冲地带,就是 缓冲区
假设女生优先,每次都从这个队伍中优先选出女生出来先打饭,这就是 优先队列
例如queue模块的类Queue、LifoQueue、PriorityQueue(小顶堆实现)
2、争抢
只开一个窗口,有可能没有秩序,也就是谁挤进去就给谁打饭
挤到窗口的人占据窗口,直到打到饭菜离开
其python高并发数据读写方案他人继续争抢,会有一个人占据着窗口,可以视为锁定窗口,窗口就不能为其他人提供服务python高并发数据读写方案了。
这是一种锁机制
谁抢到资源就上锁,排他性的锁,其他人只能等候
争抢也是一种高并发解决方案,但是,这样可能不好,因为有可能有人很长时间抢不到
3、预处理
如果排长队的原因,是由于每个人打菜等候时间长,因为要吃的菜没有,需要现做,没打着饭不走开,锁定着窗口
食堂可以提前统计大多数人最爱吃的菜品,将最爱吃的80%的热门菜,提前做好,保证供应,20%的冷门菜,现做
这样大多数人,就算锁定窗口,也很快打到饭菜走了,快速释放窗口
一种提前加载用户需要的数据的思路,预处理 思想,缓存常用
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Python不太适合高并发python高并发数据读写方案,虽然可以做python高并发数据读写方案,但是问题还是比较大,特别如果是后端服务,需要很高python高并发数据读写方案的高并发的话,还是用其他语言。
要高并发的话, 多进程+协程的组合的并发性能远高于多线程。我在这篇文章中对python的并发方案有过比较。 像是要发各种请求的,其实和爬虫类似, 协程的方案比较合适,能达到很高的并发。
Python简介:
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990 年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。
Python提供python高并发数据读写方案了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
处理高并发的方法不止三种。
1:系统拆分
将一个系统拆分为多个子系统,用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库,这样本来就一个库,现在多个数据库,这样就可以抗高并发。
2:缓存,必须得用缓存
大部分的高并发场景,都是读多写少,那你完全可以在数据库和缓存里都写一份,然后读的时候大量走缓存不就得了。毕竟人家redis轻轻松松单机几万的并发,没问题的。所以可以考的虑考虑项目里,那些承载主要请求读场景,怎么用缓存来抗高并发。
3:MQ(消息队列),必须得用MQ
可能还是会出现高并发写的场景,比如说一个业务操作里要频繁搞数据库几十次,增删改增删改,那高并发绝对搞挂系统,人家是缓存你要是用redis来承载写那肯定不行,数据随时就被LRU(淘汰掉最不经常使用的)了,数据格式还无比简单,没有事务支持。
所以该用mysql还得用mysql,用MQ,大量的写请求灌入MQ里,排队慢慢玩儿,后边系统消费后慢慢写,控制在mysql承载范围之内。所以得考虑考虑你的项目里,那些承载复杂写业务逻辑的场景里,如何用MQ来异步写,提升并发性。MQ单机抗几万并发也是可以的。
4:分库分表
可能到了最后数据库层面还是免不了抗高并发的要求,那么就将一个数据库拆分为多个库,多个库来抗更高的并发;然后将一个表拆分为多个表,每个表的数据量保持少一点,提高sql跑的性能。
5:读写分离
这个就是说大部分时候数据库可能也是读多写少,没必要所有请求都集中在一个库上,可以搞个主从架构,主库写入,从库读取,搞一个读写分离。读流量太多的时候,还可以加更多的从库。
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