JavaEE项目（springMvc+Mybatis） 高并发时的一些配置

问题描述 linux上部署javaEE项目springMVC的url不能访问 系统框架使用Spring+SpringMVC+MyBatic 系统在window系统上能够正常访问. 系统在linux上可以访问静态资源和jsp,sevlet也可以就是不能访问@RequestMapping("XXX")这些注解配置的url.有知道原因的大牛.恳求赐教. 新用户没有分.谅解一下... 后台日记打印没有报错 解决方案 应该有过滤器对不能访问的路径进行了限制吧

并发 Linux下高并发的Nginx服务器,当TCP TIME_WAIT套接字数量经常达到两.三万,服务器很容易被拖死.通过修改Linux内核参数,可以减少Nginx服务器的TIME_WAIT套接字数量. vi /etc/sysctl.conf 增加以下几行: 引用 net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30 net.ipv4.tcp_keepalive_time = 1200 net.ipv4.tcp_syncookies = 1 net.ipv4.tcp_tw_reuse =

注意:本教程仅适用于Linux. 下面为大家介绍google-perftools的安装,并配置Nginx和MySQL支持google-perftools. 首先,介绍如何优化Nginx: 1,首先下载并安装google-perftools: 注意,如果是64位系统: 那么你需要做:1)先安装libunwind或者2)在configure时添加--enable-frame-pointers. 那么首先说说如何安装libunwind: 复制代码 代码如下: wget http://download.

<properties> <dev.version>0.0.1-SNAPSHOT</dev.version> <!-- 主要依赖库的版本定义 --> <spring.version>4.0.4.RELEASE</spring.version> <spring-asm.version>3.1.4.RELEASE</spring-asm.version> <spring-data-jpa.version>

译文在后面. State Threads for Internet Applications Introduction State Threads is an application library which provides a foundation for writing fast and highly scalable Internet Applications on UNIX-like platforms. It combines the simplicity of the multi

前言 HBase已经全面支持金融云的业务,包括华东1.华东2.华南区域.HBase是一个通用的数据库,在金融云场景下有较多的需求,本文主要分析hbase解决哪些金融场景的需求 金融云实时风控 在安全风控的场景下,我们往往需求存储大量的结构化数据,主要因为越多的数据,画像风控越精准,阿里蚂蚁金融实时风控流程图如下: 1.数据源会产生在各个地方,以事件为中心,事件有很多的属性,比如:人物.行为.环境.时间 等,会高并发的入库操作. 2.离线分析,我们往往会对历史数据进行较高的并发分析,分析完成后.要

定义 单例模式又称为单件模式,这个模式大概是设计模式中最好理解的了,我起初就打算从这里开始学,甚至还记过另一篇单例模式学习的笔记. 但是之后跟着<设计模式>这本书系统的学,就索性从第一页开始,而单例模式算是复习,也算是再深入的理解一次. 之所以要这么做,是因为上一次写的没有给出更标准的定义,同时,当时只介绍了基础的懒汉式和饿汉式,对于并发时候的单例却没有涉及,所以这篇学习的重点应当在于高并发时如何保证我们的单例依旧是单例. 单例模式引用书中的定义如下: 单例模式(Singleton Patte

1. LongAdder 和AtomicLong类似的使用方式,但是性能比AtomicLong更好. LongAdder与AtomicLong都是使用了原子操作来提高性能.但是LongAdder在AtomicLong的基础上进行了热点分离,热点分离类似于有锁操作中的减小锁粒度,将一个锁分离成若干个锁来提高性能.在无锁中,也可以用类似的方式来增加CAS的成功率,从而提高性能. LongAdder原理图: AtomicLong的实现方式是内部有个value 变量,当多线程并发自增,自减时,均通过CA

问题描述 对于一个偶尔高并发的活动页面(涉及db操作,db为mysql,集群部署),你怎么做 对于一个偶尔高并发的活动页面(涉及db操作,db为mysql,集群部署),你怎么做 解决方案 高并发的话,可以通过据库集群.库表散列.缓存等技术: 偶尔的话,建议选择mongoDB非关系数据库.你是开发的话我想应该懂mongoDB吧. 对了景安新推出快云mongoDB,你可以去免费公测试试. 解决方案二: 高并发,一般使用负载均衡解决前端访问问题,用进程管理器解决业务逻辑调度问题,db如果是你的业务瓶颈