技术讲座：利用 SharedArrayBuffer 实现高并发原子计数器 引言 在大规模数据统计中，高并发场景下的计数器实现是一个常见且关键的问题。传统的计数器实现往往依赖于锁机制，这可能导致性能瓶颈。本文将介绍如何利用 SharedArrayBuffer 实现一个高并发的原子计数器，并探讨其在大规模数据统计中的应用。 SharedArrayBuffer 简介 SharedArrayBuffer 是 WebAssembly (WASM) 中的一个特性，允许多个 WebAssembly 模块共享同一块内存。这使得跨线程或跨进程的数据共享成为可能，从而提高了程序的性能。 SharedArrayBuffer 提供了原子操作，如 Atomics.add 和 Atomics.load，这些操作可以保证在多线程环境中对共享内存的访问是线程安全的。 原子计数器实现 下面是一个使用 JavaScript 和 WebAssembly 实现的原子计数器的示例： // counter.wasm (module (memory (export “shared_memory”) 1) (global $coun …
并发限制调度器：如何实现一个同时只能运行 N 个任务的 Scheduler（字节跳动高频题）
并发限制调度器：如何实现一个同时只能运行 N 个任务的 Scheduler（字节跳动高频题） 大家好，今天我们来深入探讨一个在高并发系统中非常常见也极其重要的设计模式——并发限制调度器（Concurrency-Limited Scheduler）。这个问题不仅出现在字节跳动的面试中，也是很多大型互联网公司如阿里、腾讯、美团等高频考察点。 为什么这个话题这么重要？因为现实中我们经常遇到这样的场景： 后端服务要调用第三方 API，但对方只允许每秒最多 10 次请求； 批量数据处理任务不能一次性启动全部线程，否则会压垮服务器； 异步任务队列需要控制最大并发数以避免资源耗尽； Web 应用中的图片压缩或视频转码任务需要限制并行数量防止 CPU 占满。 这些问题的核心本质就是：如何让一批异步任务按指定的最大并发数顺序执行？ 一、问题定义与目标 我们要实现一个 Scheduler 类，它具备以下能力： 功能 描述 支持任意数量的任务提交 可以动态添加多个任务 控制最大并发数 例如最多同时运行 3 个任务 自动排队等待 超出限制的任务自动挂起，直到有空闲槽位 保证执行顺序 先进先出（FIFO），不乱 …
实现一个可控的并发请求函数：保证同时最多只有 N 个请求在处理
各位同仁，各位技术爱好者，大家好。 今天，我们将深入探讨一个在现代软件开发中极为常见且至关重要的话题：如何实现一个可控的并发请求函数，确保在任何时刻，正在处理的请求数量都不会超过我们预设的上限 N。这不仅仅是一个技术实现细节，它更是一种对系统资源负责、提升用户体验、保障服务稳定性的设计哲学。 并发控制的必要性与挑战 在互联网应用中，我们经常需要向后端服务器发起大量的异步请求，例如批量上传图片、获取数据列表、发送通知等。如果没有适当的并发控制，一股脑地发出所有请求，可能会带来一系列严重问题： 服务器过载 (Server Overload)：瞬时涌入的大量请求可能超出服务器的处理能力，导致请求响应变慢、错误率升高，甚至服务崩溃。这如同对服务器进行了一次“非恶意”的分布式拒绝服务（DDoS）攻击。 客户端性能下降 (Client-side Performance Degradation)：在浏览器环境中，过多的网络请求会占用大量的网络带宽、CPU 和内存资源，导致页面卡顿、响应迟缓，严重影响用户体验。 API 限流触发 (API Rate Limiting)：许多第三方服务或内部 API 都 …
Flutter 的并发 GC：并行标记与并发清理在多线程环境下的同步
尊敬的各位同仁，各位对高性能运行时和内存管理充满热情的工程师们，大家好。 今天，我们将深入探讨一个在现代高性能语言运行时中至关重要、且日益复杂的主题：Flutter（或更准确地说，其底层Dart VM）的并发垃圾回收（GC）。特别是，我们将聚焦于并行标记（Parallel Marking）与并发清理（Concurrent Sweeping）这两个核心阶段，以及它们在多线程环境下如何实现精妙的同步，以确保应用的流畅运行，同时高效回收内存。 垃圾回收器的设计是编程语言运行时最核心的挑战之一。在Flutter这样的UI框架中，流畅的用户体验是至高无上的。任何可感知的停顿，即使是毫秒级的，都可能破坏用户体验。传统的“Stop-The-World”（STW）式垃圾回收器，通过暂停所有应用线程来执行回收工作，无疑是流畅性的一大杀手。因此，并发和并行GC技术应运而生，它们旨在将大部分GC工作与应用线程（即“Mutator”线程，负责修改对象图）并行或并发执行，从而显著减少STW停顿的时间。 Dart VM 的垃圾回收器正是这一趋势的典范。它采用分代（Generational）策略，将堆内存划分为新生 …
Vue中的”读优先”响应性策略：优化高并发读取场景下的依赖追踪与性能
Vue 中的“读优先”响应性策略：优化高并发读取场景下的依赖追踪与性能 大家好，今天我们来聊聊 Vue 的响应式系统，特别是其在处理高并发读取场景下的优化策略——“读优先”。Vue 的响应式系统是其核心机制之一，它使得数据变化能够自动更新视图，极大地提高了开发效率。然而，在面对大量并发读取操作时，传统的响应式系统可能会遇到性能瓶颈。Vue 3 通过采用“读优先”策略，有效地缓解了这一问题。 响应式系统的基本原理回顾 在深入“读优先”策略之前，我们先回顾一下 Vue 响应式系统的基本原理。Vue 2 使用 Object.defineProperty，而 Vue 3 使用 Proxy 来拦截对数据的访问和修改，从而实现依赖追踪和触发更新。 Vue 2 (Object.defineProperty): function defineReactive(obj, key, val) { Object.defineProperty(obj, key, { enumerable: true, configurable: true, get: function reactiveGetter() { / …
Vue 3 Fiber架构（潜在）：探讨实现并发渲染与时间切片的可能性
Vue 3 Fiber 架构：探索并发渲染与时间切片 大家好！今天我们来深入探讨一下 Vue 3 中 Fiber 架构，以及它如何赋能并发渲染和时间切片，从而提升 Vue 应用的性能和用户体验。Fiber 架构是 React 引入的一个重要概念，Vue 3 也借鉴了其思想，并进行了自己的实现。理解 Fiber 架构对于优化 Vue 应用至关重要。 1. 渲染的瓶颈：同步更新的问题 在传统的 Vue 2 渲染过程中，更新视图是同步进行的。这意味着当组件状态发生改变时，Vue 会立即执行虚拟 DOM 的 Diff 算法，并直接更新真实的 DOM。如果组件树非常庞大，或者 Diff 和 DOM 更新过程复杂，这个同步更新过程就会阻塞 JavaScript 主线程，导致页面卡顿，影响用户交互。 想象一下一个大型电商网站，用户在搜索框输入关键词，每次输入都会触发组件更新。如果每次更新都阻塞主线程，用户就会明显感觉到输入延迟，体验非常糟糕。 解决这个问题的关键在于将同步更新任务分解成更小的、可中断的任务，并在浏览器空闲时逐步执行，这就是并发渲染和时间切片的核心思想。 2. Fiber 架构：任务拆 …
如何构建高可靠 AI 推理服务架构提升大规模并发处理能力
好的，现在开始。 各位听众，大家好。今天我们来探讨如何构建高可靠的AI推理服务架构，并提升其大规模并发处理能力。这是一个复杂的课题，涵盖多个层面，从硬件选型到软件架构设计，再到具体的代码实现和监控运维。我将由浅入深，结合实际案例和代码，为大家详细讲解。 一、AI推理服务架构的核心挑战 在深入技术细节之前，我们先来明确AI推理服务面临的主要挑战： 高并发： 需要同时处理大量的请求，保证低延迟。 低延迟： 每个请求需要在可接受的时间内完成推理，通常是毫秒级别。 高可用： 服务需要稳定运行，即使出现故障也能快速恢复。 资源利用率： 合理利用计算资源，降低成本。 可扩展性： 能够方便地扩展服务能力，应对业务增长。 可维护性： 易于部署、监控、更新和回滚。 二、架构设计原则 为了应对上述挑战，我们的架构设计需要遵循以下原则： 微服务化： 将推理服务拆分成多个独立的微服务，每个微服务负责特定的功能。 异步处理： 使用消息队列等机制，将请求异步化，避免阻塞。 负载均衡： 将请求分发到多个服务器，避免单点故障。 缓存机制： 缓存热点数据，减少推理服务的负载。 监控告警： 实时监控服务状态，及时发现和解 …
大模型在线推理服务QPS下降的排查方法与高并发优化方案
大模型在线推理服务QPS下降排查与高并发优化 各位好，今天我们来聊聊大模型在线推理服务 QPS 下降的排查方法以及高并发优化方案。这是一个非常现实且重要的问题，直接关系到用户体验和资源利用率。 一、QPS 下降的原因分析 QPS（Queries Per Second）下降，简单来说，就是单位时间内能够处理的请求数量减少了。原因可能很多，需要我们系统性地排查。以下是一些常见的原因，以及对应的排查方法： 硬件资源瓶颈： CPU 占用率过高：可能是模型计算过于复杂，或者代码存在性能问题。 排查方法：使用 top、htop、psutil (Python) 等工具监控 CPU 使用情况。 import psutil cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1) # 监控 1 秒内的 CPU 使用率 print(f"CPU Usage: {cpu_percent}%") 内存占用率过高：可能是模型加载占用过多内存，或者存在内存泄漏。 排查方法：使用 top、free -m、psutil 监控内存使用情况。 import psutil …
分布式锁在高并发秒杀场景下导致争用严重的架构级优化方案
高并发秒杀场景下分布式锁争用优化：架构级方案 大家好，今天我们来聊聊高并发秒杀场景下，分布式锁争用严重的问题，以及如何通过架构级的优化方案来解决它。秒杀场景的特点是：瞬时高并发、资源有限、竞争激烈。如果使用不当的分布式锁，很容易导致系统性能瓶颈，影响用户体验，甚至造成超卖等严重问题。 1. 分布式锁的常见问题 在深入优化方案之前，我们先回顾一下分布式锁，以及它在高并发秒杀场景下可能遇到的问题。 1.1 什么是分布式锁？ 分布式锁是为了解决分布式环境下，多个服务节点对共享资源进行并发访问时的数据一致性问题而产生的。它保证在同一时刻，只有一个服务节点能够获得锁，从而独占资源。 1.2 常见的分布式锁实现方式 基于数据库: 利用数据库的唯一索引或乐观锁实现。 基于Redis: 利用Redis的SETNX命令实现。 基于ZooKeeper: 利用ZooKeeper的临时顺序节点实现。 1.3 高并发秒杀场景下分布式锁的问题 性能瓶颈： 频繁的加锁和解锁操作会带来额外的网络开销和Redis/ZooKeeper的压力，在高并发场景下会迅速成为性能瓶颈。 锁竞争激烈： 大量请求争抢同一把锁，导致大部 …
ElasticSearch高并发聚合查询引发节点CPU飙升的实战优化方案
好的，没问题，让我们深入探讨Elasticsearch高并发聚合查询引发节点CPU飙升的实战优化方案。 各位同学，今天我们来聊聊Elasticsearch在高并发场景下，聚合查询导致节点CPU飙升的问题以及相应的优化策略。这个问题在实际生产环境中非常常见，尤其是在数据量大、查询复杂度高的情况下。 一、问题诊断与分析 首先，我们要明确一点：CPU飙升通常意味着大量的计算资源被消耗。在Elasticsearch中，聚合查询本质上是对大量数据进行计算的过程。因此，当聚合查询的设计不合理或者数据量过大时，很容易导致CPU瓶颈。 监控指标: CPU利用率: 使用top, htop, vmstat等工具或者Elasticsearch的监控插件（如Marvel/Kibana Monitoring）实时监控CPU使用情况。 查询响应时间: 记录每个聚合查询的响应时间，如果响应时间明显增加，则可能存在性能问题。 JVM内存使用情况: 使用jstat, jmap等工具监控JVM内存使用情况，频繁的GC也可能导致CPU飙升。 线程状态: 使用jstack分析Elasticsearch进程的线程状态，找出占用 …