这是国内第一本深度讲解如何架构与设计高并发Oracle数据库系统的著作，也是国内第一本系统讲解内存数据库TimesTen的专著。作者是拥有10余年Oracle从业经验的资深数据库架构师，本书的内容也得到了业界以盖国强为代表的数位数据库专家的一致认可。本书秉承大道至简的思想，技术与艺术并重，从技术、方法论、原理和思想等角度讲解了如何架构与设计高并发Oracle数据库系统。, 全书主要内容从三个维度展开：首先是内部扩展的维度，深入探讨了高效B树索引、高效表设计、查询优化器等数据库架构设计与优化的核心技术，以及高并发Oracle数据库系统架构与设计的方法论和常见的高并发案例；其次是纵向扩展的维度，国内首次详细讲解了内存数据库TimesTen的基本使用、高可用架构设计、缓存应用、监控方法、数据备份与恢复、数据迁移以及高并发场景；最后是横向扩展的维度，详细讲解了如何使用GoldenGate构建数据库群，重点是结合链路原理的实现，介绍了拓展数据集成平台和异构数据库群的设计思路。此外，还从容灾和高并发的角度介绍了Data Guard的妙用，以及超出纯技术范围的一些最佳实践。

在IT行业中，构建高效、可扩展的服务器是至关重要的，特别是在高并发环境下。本文将深入探讨C#中基于IO Completion Ports (IOCP)的高并发服务器实现，以及如何结合log4net进行日志管理和SEH异常捕获机制，以确保程序的稳定性和可维护性。 IOCP是Windows操作系统提供的一种高级I/O模型，它优化了网络编程中的异步I/O处理，尤其适用于处理大量并发连接。IOCP通过集中化地管理I/O操作，可以减少上下文切换的开销，提升系统吞吐量。在C#中，可以使用`System.Threading.IOCompletionPort`类来创建和操作IOCP。一个典型的IOCP服务器架构包括创建IOCP、绑定套接字、设置套接字为非阻塞模式、接收客户端连接、提交读写操作并处理完成回调等步骤。 接下来，log4net是Apache的一个开源项目，提供了一种灵活的日志记录框架，支持多种输出格式（如文件、数据库、控制台等）和不同的日志级别（如DEBUG、INFO、WARN、ERROR等）。在C#项目中，log4net可以通过配置文件或代码动态配置，方便地记录应用程序运行过程中的各种信息，帮助开发者追踪错误、调试问题。使用log4net，我们需要在程序中引入log4net库，配置日志Appender，然后在关键代码处调用Logger对象记录日志。 再者，Structured Exception Handling (SEH)是Windows平台特有的异常处理机制，用于捕获和处理运行时的未检查异常。在C#中，虽然有.NET框架的异常处理机制，但SEH仍然可以捕获一些.NET无法处理的底层异常，如访问违反、除零错误等。通过在C#中嵌入 unsafe 代码块，并使用__try/__except块，我们可以实现对SEH异常的捕获和处理，从而增强程序的健壮性。 在提供的压缩包文件中，`commMgr.sln`是Visual Studio的解决方案文件，包含了整个项目的配置信息；`commMgr.v11.suo`是用户特定的解决方案选项文件，通常不包含在版本控制系统中；`commMgr`可能是一个项目或编译后的可执行文件，具体用途需查看源代码才能确定。 这个C#项目结合了IOCP完成端口的高性能服务器设计、log4net的日志管理和SEH异常捕获，旨在构建一个稳定且高并发的服务端应用。理解和掌握这些知识点，对于开发高效、可靠的网络服务至关重要。

Java 高并发解决方案 Java 高并发解决方案是指在开发高并发的 Java 项目时，需要注意的一些关键技术和策略。本文将从分布式架构、数据库优化、缓存、异步处理、线程池、JVM 调优、线程安全、限流与熔断等方面详细介绍高并发解决方案。 一、分布式架构 分布式架构是高并发项目的基础之一。通过使用分布式架构，可以将负载分散到多台机器上，提高系统的并发处理能力。常见的分布式架构技术包括消息队列、分布式缓存、分布式锁、分布式数据库、负载均衡等。 二、数据库优化 数据库是高并发项目中的瓶颈之一。为了优化数据库访问，需要合理设计数据库表结构、优化 SQL 查询语句、使用索引、分库分表分区等技术来提高查询性能。同时，需要尽量减少数据库的锁竞争和死锁情况，采用合适的事务隔离级别。 三、缓存数据 缓存可以减轻数据库的压力。通过使用本地缓存、分布式缓存等技术，可以存储热点数据，减少数据库访问次数。需要注意缓存的一致性和失效策略，避免脏数据和缓存击穿问题。 四、异步处理 异步处理可以提高系统的吞吐量。可以使用消息队列或异步线程池，将耗时的操作异步化，提高系统的吞吐量。 五、线程池 线程池可以帮助管理并发任务的执行，通过重用线程提高性能。需要合理配置线程池的大小和任务队列大小，避免线程过多导致资源耗尽或任务积压。 六、JVM 调优 JVM 调优是指对 Java 应用程序的运行环境进行优化，以提高性能和资源利用率。常见的 JVM 调优技术包括内存调优、垃圾回收调优、线程调优、类加载调优、监控和分析工具等。 七、线程安全 高并发意味着多个线程同时访问共享资源，因此需要确保数据的安全性。可以使用线程安全的数据结构或实现自己的线程安全机制，如使用锁（分布式锁、读写锁、乐观锁、悲观锁）、同步代码块等。 八、限流与熔断 在高并发场景下，需要对系统进行限流和熔断，以保护系统不被过多的请求压垮。可以使用限流算法和熔断器来控制系统的访问频率和负载。 开发高并发的 Java 项目需要关注线程安全、数据库优化、缓存、限流与熔断、异步处理、分布式系统设计、资源管理以及性能测试与监控等方面。同时，需要根据具体场景和需求选择合适的技术和工具来实现高并发的目标。

Netty 是一个利用 Java 的高级网络的能力，隐藏其背后的复杂性而提供一个易于使用的 API 的客户端/服务器框架。 Netty 是一个广泛使用的 Java 网络编程框架（Netty 在 2011 年获得了Duke's Choice Award，见https://www.java.net/dukeschoice/2011）。它活跃和成长于用户社区，像大型公司 Facebook 和 Instagram 以及流行 开源项目如 Infinispan, HornetQ, Vert.x, Apache Cassandra 和 Elasticsearch 等，都利用其强大的对于网络抽象的核心代码。 Netty is a NIO client server framework which enables quick and easy development of network applications such as protocol servers and clients. It greatly simplifies and streamlines network programming

众所周知，作为开发新手，入行、实习、转行、求职、没有能拿得出手，让面试官信服的实力作品？本文采用先进的微服务架构，主流的前后端技术SpringBoot3+Vue3，从0到1带你全流程开发一个热门的高并发秒杀抢购三端（移动端、PC端、公众号）系统，并配套精美的UI界面，最终发布上线。让你实力迅速暴涨，收获一个极具代表性和竞争优势的个人作品，助你在求职面试中脱颖而出。 一、首先，我们先来认识什么是秒杀抢购系统？ 在电商领域，存在着典型的秒杀业务场景，那何谓秒杀场景呢。简单的来说就是一件商品的购买人数远远大于这件商品的库存，而且这件商品在很短的时间内就会被抢购一空。比如每年的618、双11大促，小米新品促销等业务场景，就是典型的秒杀业务场景。

（牛客网C++课程）Linux 高并发Web服务器项目实战（带定时检测代码） 技术框架： 1. 线程池 + 非阻塞 socket + epoll + 事件处理的并发模型 2. 状态机解析HTTP请求 3. 心跳机制 4. 简易日志系统 主要内容： 1. 使用 socket 实现服务器和浏览器客户端的通信； 2. 用 epoll 事件检测技术实现 IO 多路复用，提高运行效率； 3. 采用模拟 Proacto r的事件处理模式，利用线程池实现多线程机制，实现高并发通信，减少频繁创建和销毁线程带来的开销；（信号和互斥锁） 4. 主进程负责事件的读写，子线程负责业务逻辑——用有限状态机解析HTTP（GET）请求报文；生成相应的响应报文。 5. 利用链表数据结构实现心跳机制（超时检测处理）。

我上传的是李林锋Netty权威指南第二版的源代码，是有MyEclipse构建的，里面有所需要的Jar包。需要的请下载。

c#轻量级高并发物联网服务器接收程序源码（仅仅是接收硬件数据程序，没有web端，不是java，协议自己写，如果问及这些问题统统不回复。 ），对接几万个设备没问题，数据库采用ef6+sqlite，可改ef+MySQL.该程序只是源码使用示例，里面有使用方法，自己研究，难度属中上层不建议新手拿

从各个角度总结了电商平台中的架构实践，由于时间仓促，定了个初稿，待补充完善，欢迎大家一起交流。客户端页面缓存（httpheader中包含Expires/CacheofControl，lastmodified(304，server不返回body，客户端可以继续用cache，减少流量)，ETag）反向代理缓存应用端的缓存(memcache)内存数据库Buffer、cache机制（数据库，中间件等）哈希、B树、倒排、bitmap哈希索引适合综合数组的寻址和链表的插入特性，可以实现数据的快速存取。B树索引适合于查询为主导的场景，避免多次的IO，提高查询的效率。倒排索引实现单词到文档映射关系的最佳实现方