1、**秒杀抢单数据一致性方案**：为确保用户在抢购时数据的即时性和准确性，采用事务、分布式锁、消息队列等技术，确保在高并发场景下的数据一致性。这些策略在确保公平性的同时，有效防止了数据竞态和脏读等问题。
2、接入网关服务连接开发者与终端设备，优化接入策略，确保终端设备与推送系统的高质量连接。通过选择最优接入点，减少网络延迟，提升连接稳定性。推送业务数据存储优化，采用大规模集群并行处理，拆分服务，异步调用，实现高并发处理能力，快速响应业务需求。
3、除了前3步讲的“浏览服务”，老架构还做了其他两个大的优化：“接口服务”、静态服务访问请求，首先到达浏览服务，把整个页面框架返回给浏览器（有cdn、nginx、redis等各级缓存）。 对于实时数据（如秒杀）、个性化数据（如登陆、个人坐标），采用前端实时接口调用，前端接口服务。
4、简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。例如：如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行改任务需10小时。
5、而IPFS挖矿分布式存储，结合了区块链的不可篡改、时间戳证明等特性，能共同构建1个更安定的分布式存储网络世界。基于区块链的分布式存储是一种新的技术解决方案。苏州超融合分布式存储服务架构分布式存储具备较好的通用性。大数据具有大规模、高动态及快速处理等特性。
1、可以看到使用Future接口或者FutureTask类来获取异步结果比使用回调接口获取异步结果简单多了。注意：实现异步的方式很多，这里只是用多线程举例。 接下来，就深入分析下Future接口。 Future接口 Future是JDK5新增的异步编程接口，其源代码如下所示。 可以看到，在Future接口中，总共定义了5个抽象方法。
2、引入了统一的抽象概念，如Reactive Streams，以解决异步编程中的问题。Reactive Streams由Publisher、Subscriber、Processor、Subscription四个接口构成，它们提供了统一的异步编程框架，帮助开发者构建高并发、低延迟的应用。在JDK 9中，Reactive Streams被封装为Java.util.concurrent.Flow接口。
3、Flurry 网关请求响应基于Netty线程模型，后者是实现了Reactive，反应式模式规范的，其设计就是来榨干CPU的，可以大幅提升单机请求响应的处理能力。最终，Flurry通过使用Netty线程模型和NIO通讯协议实现了HTTP请求和响应的异步化。
4、JNI Java Native Interface，可以允许Java中调用本地接口方法，一般用于C/C++代码的调用。 需要注意的是在java中加载so/dll文件的路径问题，本身调用接口并不复杂，但是经常在是否加载了所需的本地接口库中花费较多时间。 以上也只是简单介绍了下我对于这些java基本知识点和技术点的一些看法和介绍。
1、Nodejs的主进程是单线程的，但它有多线程处理方案（更准备来说是多进程方案），即主进程开启不同的子进程，主进程接收所有请求，然后将分发给其它不同的nodejs子进程处理。nodejs每秒并发多高脱离带宽内存与计算量来讨论并发是没有意义的。
2、在Nginx中，真正负责处理请求业务的是Worker进程下的线程。在Worker进程内部，有一个ngx_worker_process_cycle（）函数，这个函数会进行无限循环，不断处理接收到的客户端请求，并进行相应的处理，直到整个Nginx服务被停止。每个请求完全由一个Worker进程处理，并且只能在一个Worker进程内完成处理。
3、swoole与php-fpm的区别在于：php-fpm采用多进程模型，每个进程只处理一个请求，这在高并发场景下可能导致CPU调度消耗。相比之下，swoole采用Master/Worker模式，Master进程监听Socket事件，Worker进程接收并执行回调函数，通过多进程方式处理请求，提升了并发处理能力。
4、Gunicorn与Flask的通信通常通过Nginx代理，如Nginx - Gunicorn - Flask。Gunicorn自身支持多种工作方式，包括sync、eventlet、gevent和tornado，其中eventlet和gevent在性能测试中表现最佳。
如何在Django模型中管理并发性我们在我们的查询器上使用select_for_update来告诉数据库锁定对象，直到事务完成。在数据库中锁定一行需要一个数据库事务-我们使用Django的装饰器transaction.atomic来定义事务。我们使用类方法而不是实例方法-我们告诉数据库要上锁，然后它会返回锁的对象给我们。
如何在Django模型中管理并发性django并发是多线程还是epollpython高并发web框架有哪些如何在Django模型中管理并发性我们在我们的查询器上使用select_for_update来告诉数据库锁定对象，直到事务完成。在数据库中锁定一行需要一个数据库事务 - 我们使用Django的装饰器transaction.atomic来定义事务。
nginx+uwsgi+django可以实现多少并发把[uwsgi]中的processes设置为4明显太少。这个processes代表你同一时刻可以处理几个request。改为32很科学。100一下都可以接受。
nginx+uwsgi+django可以实现多少并发把[uwsgi]中的processes设置为4明显太少。这个processes代表你同一时刻可以处理几个request。改为32很科学。100一下都可以接受。这种访问量肯定不是nginx的瓶颈造成的，需要优化app.接口并发量一般是多少1000以下。
gevent和eventlet是两种基于greenlet的异步IO库，它们能够与Django、Flask等框架无缝集成，为开发者提供高效的并发处理能力。gevent通过绿色线程技术，实现了在单线程中模拟多线程的效果，大大提升了程序的并发性能。而eventlet则采用协程和事件驱动的方式，同样支持异步IO操作，适合构建高性能的Web应用。
Python因为GIL的存在，在一个进程中，只允许一个线程工作，导致单进程多线程无法利用多核。多进程的多处理器的Python应用可能存在并行，至于并发还是并行，有操作系统决定，如果分配单处理器处理多进程，那就是并行，如果分配给多处理器那就是并行。Nginx+uWSGI可以实现Python高并发。