高并发计数器,高并发计数器以及判断计数器值达到某个值
dfnjsfkhak时间2024-04-29 22:00:06分类计数器浏览23
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于高并发计数器的问题，于是小编就整理了4个相关介绍高并发计数器的解答，让我们一起看看吧。
并发执行的实质是什么？
进程是分配***的基本单位，线程是调度的基本单位。每个线程有一组寄存器，堆栈，一个程序计数器。
并发的核心是如何处理好多线程的分工，同步和互斥的问题。
并发编程的本质是为了解决：可见性，原子性，有序性三大问题。
并发其实是利用多线程技术，在现代 CPU 的北京下，催生了并发编程的趋势，通过编程编程的形式可以将多核 CPU 的计算能力发挥到极致。
高并发微服务的情况下怎么能获取唯一有序的订单号？
在高并发微服务的情况下，获取唯一有序的订单号有以下几种方法：
1. 使用数据库的自增ID：在数据库中创建一个自增ID字段作为订单号，在每次生成订单时，通过数据库的自增特性获取一个唯一的、有序的订单号。但是在高并发的情况下，可能会产生锁竞争的问题，导致性能下降。
2. 使用分布式ID生成算法：可以使用如Snowflake算法等分布式ID生成算法，生成全局唯一的、有序的订单号。这种算法不依赖于数据库的自增特性，可以在分布式环境下保持唯一性和有序性。
3. 使用Redis等缓存中间件：将订单号作为一个计数器存储在Redis等缓存中间件中，每次生成订单时，通过原子操作incr命令来获取一个唯一的、有序的订单号。这种方法可以减轻数据库的压力，提高性能。
无论***用何种方法，都需要保证生成的订单号的唯一性和有序性，并对高并***况下可能出现的竞争条件进行适当的处理和优化。
promise如何控制并发请求？
第三种的方式
//省略代码 // 计数器 var count = 0; // 全局锁 var lock = []; var l = urls.length; // 阻塞函数 function block(){ let _resolve; return new Promise((resolve,reject)=>{ _resolve=resolve; // resolve不执行,将其推入lock数组; lock.push(_resolve); }); } // 叫号机 function next(){ lock.length&&lock.shift()() } async function bao(){ if(count>=3){ //超过限制利用await和promise进行阻塞; await block(); } if(urls.length>0){ console.log(count); count++ await loadImg(urls.shift()); count--; next() } } for (let i = 0; i < l; i++) { bao(); }
限流机制是啥？
限流机制是限制到达系统的并发请求数量，保证系统能够正常响应部分用户请求，而对于超过限制的流量，则通过拒绝服务的方式保证整体系统的可用性。
限流机制主要是提前对各个类型的请求设置最高的QPS阈值，若高于设置的阈值则对该请求直接返回，不再调用后续***。
是指通过限制流量来保护系统或应用程序免受过度访问或负载过大的影响。
通过限制流量，可以保护系统或应用程序免受流量攻击、过载或***耗尽等问题的困扰。
常见的限流算法包括计数器、令牌桶和漏桶等。
到此，以上就是小编对于高并发计数器的问题就介绍到这了，希望介绍关于高并发计数器的4点解答对大家有用。
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