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)

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

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

近期受邀参加【中心成长加油站xUP技术人】的技术大咖直播活动，分享了我在京东工作近10年的经验与成长。2015年加入京东以来，我经历了后端架构、大数据、基础算法和业务算法等多个技术领域，获得了集团金项奖、最美京东人、集团算法大牛等多项荣誉，并发表了30余篇

在优化IM服务API接口时，常见的性能瓶颈主要包括以下几个方面：数据库瓶颈：SQL查询过慢：数据库中的SQL查询没有经过优化，查询复杂，索引设计不合理，或者需要对大量数据进行扫描，导致数据库响应变慢。数据库连接池耗尽：在高并发请求场景下，数据库连接池中的连

作者：京东物流刘浩前言在单机环境中，我们主要通过线程间的加锁机制来确保同一时间只有一个线程能够访问某个共享资源或执行某个关键代码块，从而防止各种并发修改异常。例如，在Java中提供了synchronized/Lock。但是在分布式环境中，这种线程间的锁机制