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大資料高併發的瓶頸一般都是資料庫層面的，機械硬碟承載不起非常快速的讀寫操作，cpu承載不起大量的邏輯運算，所以最基本的解決思路就是：
1.換固態硬碟加快硬碟的讀寫效率。
2.建立快取中介軟體降低對硬碟的讀寫次數，快取不用多說了，最最最基本和重要的優化策略。
3.將硬碟的讀寫或者資料的計算分攤到多台機器上，也就是集群。hadoop就是基於這個層面的。
4.良好的查詢演算法，降低讀的次數，分表，分庫，索引等都是基於這層面的。
理論上來講，在頻寬充裕的情況下，只要遵循上面的4個思路進行延伸就可以解決大部分的高併發問題。
IoT併發問題解決
twisted是用python實現的基於事件驅動的網路引擎框架。twisted誕生於2000 年初，在當時的網路遊戲開發者看來，無論他們使用哪種語言，手中都鮮有可兼顧擴充套件性及跨平台的網路庫。twisted支援許多常見的傳輸及應用層協議，包括tcp udp ssl tls http imap ss...
專案高併發問題解決方案合集
這道題是比較典型的題吧，也是我第乙個公司入職的時候，面試官問我的，當時我回答只能說是星星之火，還不能燎原那種，差點被面試官給澆滅。1 採用快取技術 這是最簡單的乙個回答，使用者快取 頁面快取等一切快取。使用特定的機制來進行重新整理，利用消耗記憶體空間來換取使用者的效率，同時減少資料庫的訪問次數。2 ...
WPF Image問題解決方法
一.image是控制項,source屬性型別是imagesource 二.imagebrush是筆刷,用於填充 1.基本使用,必須指定imagesource源 imagebrush繼承自tilebrush,imagebrush功能比較強大 三.imagedrawing繼承自drawing,用於繪圖 ...