在项目压测过程中，发现系统占用，上下文切换非常频繁，在此记录下调优过程，希望对后来人有所帮助。测试方法：模拟客户端实际操作，向服务器高并发发送数据，查看服务器的负载情况。服务器基本配置如下 !(https://oscimg.oschina.net/oscnet/bc83614f489750249dce90a28ca5924a8ff.png)

redisNOSQL介绍：是一项全新的数据库革命性运动，是一个非关系型数据库，在超大规模和高并发的SNS类型网站中应用广泛。NoSql是以keyvalue形式存储，特点是：非关系型、分布式、开源的水平可扩展。特点优势：处理超大量数据运行在便宜pc集群上击碎了性能瓶颈应用场景：1\

主要的需求  针对大体量表的OLAP统计查询，需要找到一个稳定，高性能的大数据数据库，具体使用  数据可以实时的写入和查询，并发的tps不是很高建立数据仓库，模式上主要采用星星模型、雪花模型，或者宽表前端展示分为3类 saiku、granafa、c代码开发数据体量：事实表在35亿、维度表大的在500

看来一下雪花算法的实现方法，用c试着实现了一下，这里仅仅是实现了算法的流程，但是具体的细节，如并发、多线程访问等等没有具体考虑。雪花算法的简单讲解参考(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.bilibili.com%2Fvideo%2FBV19k4y1B7a

点击上方"IT牧场"，选择"设为星标"技术干货每日送达！来源：掘金，作者：绘你一世倾城https://juejin.im/post/5d84e21f6fb9a06ac824814912306抢票，极限并发带来的思考每到节假日期间，一二线城市返乡、外出游玩的人们几乎都面临着一个问题：抢火车票！虽然现在大

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/upb1199a4cc6dafbb796e5cb4ccf76dbde1ab.png)ElasticSearch是目前非常流行的搜索引擎，对海量数据搜索是非常友好，并且在高并发场景下，也能发挥出稳定，快速特点。也是大数据和索搜服务的开发人员所极力追捧的中间件。虽然Elas

　　在java并发包java.util.concurrent中，除了重入锁ReentrantLock外，读写锁ReentrantReadWriteLock也很常用。在实际开发场景中，在使用共享资源时，可能读操作远远多于写操作。这种情况下，如果对这部分共享资源能够让多个线程读的时候不受阻塞，仅仅在写的时候保证安全性，这样效率会得到显著提升。读写锁Reentra

一. 对象的创建  在语言层面上，创建对象通常仅仅只是一个new关键字而已，而在虚拟机中，这包含的主要过程有(仅限于Java普通对象，不包括数组和Class对象，这两者比较特殊)：类加载检查、对象分配内存、并发处理、内存空间初始化、对象设置、执行ini方法等。主要流程如下：!(https://static.oschina

1.业务场景 公司要进行多个城市的互联网教育项目，业务是天朝正统k12（呜呼哀哉）的教育范儿，现总用户量大概在300万左右，按照现有情况估算3年后会达到千万左右，按照用户量百万级的标准进行设计，高发时段并发可达100万QPS。2.业务架构!(http://sta

1\.CAP理论　　1.1Cosistency(一致性)　　通过某个节点的写操作结果对后面通过其他节点的读操作可见。　　如果更新数据后，并发访问的情况下可立即感知该更新，称为强一致性　　如果允许之后部分或全部感知不到该更新，称为弱一致性。　　若在之后的一段时间（通常该时间