针对同一个压测场景，历史报告列表页可查看所有报告的对比指标。支持将压测目标设置为基线，未达到目标的报告会被自动标红。

高并发应用场景涉及大量用户同时访问或操作系统，这对系统的性能、稳定性和扩展性提出了高要求。以下是一些常见的高并发应用场景及其复杂性简介：

ArrayList是线程不安全的集合，而CopyOnWriteArrayList是一种线程安全的ArrayList，底层是基于数组实现，不过该数组使用了volatile关键字修饰。

大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。

最近花了很长的时间去搜罗整理Java核心技术好文，我把每个Java核心技术的优选文章都整理成了一个又一个的文档。今天就把这些东西分享给老铁们，也能为老铁们省去不少麻烦，想学什么技能了，遇到哪方面的问题了 直接打开文档学一学就好了。不多说，直接上干货！ 一、Redis技术好文精选整理 Redis哨兵、复制、集群的设计原理，以及区别 Spring+Redis+Docker+Dubbo 深入了解redis 如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题 二、Nginx技术好文精选整理 Nginx实战

秒杀是电子商务应用常见的一种营销手段：将少量商品（常常只有一件）以极低的价格，在特定的时间点出售。比如，周日晚上 8 点整，开售 1 部 1 元钱的手机。 因为商品价格诱人，而且数量有限，所以用户趋之若鹜，在秒杀活动开始前涌入系统， 等到秒杀活动开始的一瞬间，点下购买按钮（在此之前购买按钮为灰色，不可以点击），抢购商品。

这篇文章来聊聊缓存。在处理高流量的互联网应用时，缓存起着至关重要的作用，是优化网站性能的第一手段。

在我们日常生活中，尤其是在拥挤的公共场所，我们会看到很多排队等候的情况 —— 无论是在票房购票，超市结账，还是在银行等待服务。而为了避免让人们因过长的队伍和等待时间而感到烦躁，管理者往往会采取一种策略：开设更多的窗口或者柜台，将等待的人们均匀地分布到各个位置去，这就是我们生活中的「负载均衡」。

在我们日常生活中，尤其是在拥挤的公共场所，我们会看到很多排队等候的情况 —— 无论是在票房购票，超市结账，还是在银行等待服务。而为了避免让人们因过长的队伍和等待时间而感到烦躁，管理者往往会采取一种策略：开设更多的窗口或者柜台，将等待的人们均匀地分布到各个位置去，这就是我们生活中的「负载均衡」。

在日常爬虫工作中，工作任务通常较大需要获取的数据量大，因此使用分布式和多线程进行工作是必要的。特别是在应对反爬过程中对IP的需求就很高，不仅需要高质量的代理IP，更需要能支持高并发的。

在爬取数据的时候大家都希望自己的程序是能高效完成爬虫任务的，高效爬虫在提高爬取速度的同时也增加了爬取的数据量。这对于需要大量数据支撑的数据分析、机器学习、人工智能等任务非常重要。高效爬虫可以获取更多的原始数据，并允许更精准的数据清洗和处理。这样可以提高数据的质量和关联性，使得后续的分析和挖掘工作更加准确和有价值。

首先购买一台云服务器，并在上面安装 MySQL 数据库，然后部署一个 node.js 之类的 HTTP 服务器监听 80 和 443 端口，在 node.js 中连接数据库并实现业务逻辑。最后购买一个域名并配置 DNS 记录指向我们的服务器 IP 地址，这个网站就算搭建完成了。随着不断的努力，我们网站的访问量越来越多。某天早晨当你美滋滋打开网站想要看一眼最新评论时，却发现网站打不开了。。。

在编写Python爬虫程序时，我们经常会遇到需要控制爬取速度以及处理并发请求的情况。本文将深入探讨Python爬虫中使用time.sleep()和请求对象时可能出现的并发影响，并提供解决方案。

引言：在当今信息爆炸的时代，网页抓取已经成为获取数据的重要手段之一。然而，随着互联网的发展，网页的数量和复杂性也不断增加，传统的单线程网页抓取已经无法满足我们对效率和速度的要求。为了解决这个问题，我们可以利用Python的请求库和代理来实现多线程网页提高梯度控制，从而提高效率和速度。

2023-06-13：统计高并发网站每个网页每天的 UV 数据，结合Redis你会如何实现？

作者 | 朱小厮的博客 来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/XL7F03HFzRX81Zllf4-1Ww 架构以及我理解中架构的本质 在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈自己的个人见解，千万级规模的网站感觉数量级是非常大的，对这个数量级我们战略上要重视它 ，战术上又要藐视它。 先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级？现在的优步(Uber)，从媒体公布的信息看，它每天接单量平均在百万左右，假如每天有10个小时的服务时间，平均QPS只有30左右。 对于一个后台服务器，单机的平均

这篇文章来聊聊缓存。在处理高流量的互联网应用时，缓存起着至关重要的作用，是优化网站性能的第一手段。

在前面的文章中，详细阐述了建设秒杀系统的目标与存在的挑战，并且简单罗列了如何应对这些挑战的方式。本章，就详细阐述对秒杀系统存在挑战的应对之道，最终构建出兼具高并发、高性能和高可用的秒杀系统。心中不仅了解建设秒杀系统存在的挑战，更清楚的知道这些挑战的应对之道，正所谓：知己知彼，百战不殆，方案了然于胸，自然有应对之法。

在前面的文章中，详细阐述了建设秒杀系统的目标与存在的挑战，并且简单罗列了如何应对这些挑战的方式。本章，就详细阐述对秒杀系统存在挑战的应对之道，最终构建出兼具高并发、高性能和高可用的秒杀系统。心中不仅了解建设秒杀系统存在的挑战，更清楚的知道这些挑战的应对之道，正所谓：知己知彼，百战不殆，方案了然于胸，自然有应对之法。

👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作，经过双方的不懈努力及精诚合作，双方公司决定共同举办一场秒杀活动，我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景，对方公司提供巨大的用户流量，再加上我们公司自己的用户流量，粗略估算下来有5000万的用户流量。 其实，当时我们的架构是完全支撑不了千万级流量的瞬时冲击的，但是双方老板已经达成协议就要快速干起来，而且给了一个基本无法完成的时间期限。 由于时间紧急，我们公司技术部召开了紧急会议，最终得出结论就是在原有架