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互斥那点事儿(上)

本年度第 10 次操作系统成员会议开始啦! 一月一度的会议旨在让大家互相交流,解决最近在工作中出现的问题,以提高整个计算机系统的工作效率。因为计算机硬件在飞速发展,而操作系统是连接计算机硬件和应用程序的中间层,如果故步自封,很快就会被市场淘汰,所以每位操作系统成员都很重视月度会议。 这次提出问题的是进程和线程两兄弟。 站在众人前面,线程显得有些怯场,他戳了戳进程,示意让他先来讲。进程迅速整理了下思路,挺直了身板,说:“这次的问题是在一个订票系统里发现的,我把这个系统的简单逻辑画出来了,你们一边看我一边说。” “这个订票系统分为服务器端(server)和客户端(client),当用户与服务器建立连接时,服务器端就会建立一个新的线程来为客户端提供服务。订票逻辑是这样的: 单独从这个逻辑图上看是没有问题的,但在实际情况下,因为经常出现多个用户同时抢订一张票的情景,这种方式就可能会出错。就像这样: 在线程 A 确定完余票(假设是 1),但还未能成功订票之前,线程 B 得到了余票数为 1 的信息,所以 B 也认为可以订票,最后导致一张票卖出去两份。“ 内存一针见血的道:“我看这就是几个线程执行流...

跟我一起认识Little's Law

1.前言 开发的同学或多或少都会跟“性能”这个玩意打交道,本文将要介绍的Little's Law跟衡量性能的常见指标关系密切,所以在引出今天的主角Little's Law之前,有必要先统一一下我们描述“性能”的“基本语言”,毕竟语言不通是没法交流的不是。另外,以下叙述都是我的个人理解,不当之处请指正。 2.“性能”的“基本语言” 不同的服务设备对性能的定义也不同,例如CPU主要看主频,磁盘主要看IOPS。本文主要针对后端的软件服务性能(比如api服务,数据库服务等)展开讨论。限定好范围后就应该给出一个性能的定义了:性能就是服务的处理请求的能力。衡量性能的指标常见的有三个:并发用户数、吞吐量、响应时间。 2.1并发用户数 指真正对服务发送请求的用户数量,需要注意和在线用户数的区别; 比如,某一时刻,在线用户数为1000,其中只有100个用户的操作触发了与远端服务的交互, 那么这时对远端服务来说,并发用户数是100,而不是1000。 2.2吞吐量 单位时间内处理的请求数。 2.3响应时间 对应的英文是response time,也有的地方用 latency表示,即延迟。 需要统计一个时间段...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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