随着互联网行业和大数据的兴起和蓬勃发展，数据量和并发访问量呈指数级增长，这对整个系统的架构设计和产品的能力提出了巨大的挑战。极高的总拥有成本、捉襟见肘的可扩展性、薄弱的大数据处理性能等。都成为了高并发和大数据访问需求的燃痛。同时，阿里巴巴、蚂蚁的各种应

“为了提升Linkis的高并发能力，Linkis基于微服务架构，在Feign的基础之上，实现了一套自己的底层RPC通信方案，用以提升微服务间的通信性能和并发能力。”基于Feign的微服务之间HTTP接口调用，只能满足简单的A微服务实例根据简单的规则随机访问B微服务之中的某个服务实例，而这个B微服务实例如果想异步回传信

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/ef9c4bcc66694e5c9dffa2c2f3c1500e.png)在移动互联网时代掉队的.NET，当下正凭借着.NET5的开源跨平台以及容器友好，在云原生时代正在重铸辉煌。而作为.NET开发者，新年跳槽季的高并发问题会更多了，因为高并发能牵扯出太多问题，接口响应超

1、问题解决办法查看Nginx并发状态netstatn|awk'/^tcp/{S$NF}END{for(ainS)printa,Sa}'TIME_WAIT2313SYN_SENT5FIN_WAIT12

Locust介绍　　Locust是一个易于使用、分布式的负载测试工具，它可以对网站或其他系统进行负载测试，并计算出一个系统能够承受多少的并发用户。Locust完全基于事件，因此可以在一台机器上支持数千名并发用户，与其他基于事件的应用相比，它不使用回调。与jmeter、loadrunner相比，Locust不需要笨重的UI或臃肿的xml

对象已死？啊，难受……最近深陷排查各种内存溢出、内存泄漏的问题，不得不对垃圾回收器下手了，因为当垃圾收集成为系统达到更高并发量的瓶颈时，我们就必须对这些“自动化”的技术实施必要的监控和调节。不少Java技术方向的兄弟，感觉也挺难的，常聊到各种高并发业务场景下，JVM涉及的性能问题、内存管理、垃圾回收器怎么弄？

1.技术背景在SQL语句复杂、处理数据量大的AP场景下，单个查询对内存的需求越来越大，多个语句的并发很容易将系统的内存吃满，造成内存不足的问题。为了应对这种问题，GaussDBforDWS引入了内存自适应控制的技术，在上述场景下能够对运行的作业进行内存级的管控，避免高并发场景下内存不足产生的各种问题。2\.Ga

点击上方“Java架构沉思录”，选择“置顶公众号”。有内涵、有价值的文章第一时间送达！作者：李平来源：www.cnblogs.com/leefreeman/p/8286550.html1、背景对于数据库系统来说在多用户并发条件下提高并发性的同时又要保证数据的一致性一直是数据库系统追求的目标，既