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HTTP服務器，就是一個運行在主機上的程序。程序啟動了之后，會一直在等待其他所有客戶端的請求，接收到請求之后，處理請求，然后發送響應給客戶端。客戶端和服務器之間使用HTTP協議進行通信，所有遵循HTTP協議的程序都可以作為客戶端。 先直接上代碼，然后再詳細說明實現細節。

數據中心在為用戶提供服務器空間和網絡服務時，往往也會為用戶提供日常維護服務。用戶在服務器運行使用中會突然就發現自己的服務器存在中毒和疑似中毒的現象，那么如何進行中毒行為的排查和清理，小編有話要跟大家說。

2、作弊的常見手段 秒殺和搶購收到了海量的請求，實際上水分是很大的。不少用戶為了搶到商品，會使用刷票軟件等類型的輔助工具，所以就會發送盡可能多的請求到服務器。還有一部分用戶，自己制作強大的自動請求腳本，這些都是屬于“作弊的手段”，不過有“進攻”就有“防守”。

多線程寫入同一個文件的時候，會存現“線程安全”的問題（多個線程同時運行同一段代碼，如果每次運行結果和單線程運行的結果是一樣的，結果和預期相同，就是線程安全的）。如果是MySQL數據庫，可以使用它自帶的鎖機制很好的解決問題，但是在大規模并發的場景中，是不推薦使用MySQL的。秒殺和搶購的場景中，還有另外一個問題，就是“超發”，如果在這方面控制不慎，會產生發送過多的情況，比如某些電商搞搶購活動，買家成功拍下后，商家卻不承認訂單有效，拒絕發貨。問題也許并不一定是商家奸詐，而是系統技術層面存在超發風險導致的。

在網上購物秒搶某個商品，比如說小米手機，這對我們來說都不陌生。這些看似很簡單的東西從技術的角度來說對于Web系統是一個巨大的考驗，一個Web系統在很短時間內收到很多請求時，系統的優化和穩定至關重要。今天就由小編為大家詳細解釋一下這些問題。

場景中的這些業務基本是用戶進入APP后會操作到的，除了活動日(618、雙11等)，這些業務的用戶量都不會高聚集，同時這些業務相關的表都是大數據表，業務多是查詢操作，所以我們需要減少用戶直接命中DB的查詢；優先查詢緩存，如果緩存不存在，再進行DB查詢，將查詢結果緩存起來。

上面例子多是針對用戶存儲緩存，如果是公用的緩存數據需要注意一些問題，如：公用的緩存數據需要考慮并發下的可能會導致大量命中DB查詢，可以使用管理后臺更新緩存，或者DB查詢的鎖住操作。

在操作系統中高并發是指一個時間段中有幾個程序都處于已啟動運行到運行完畢之間，且這幾個程序都是在同一個處理機上運行，但任一個時刻點上只有一個程序在處理機上運行。今天小編就和大家聊一聊基于服務器架構實現高并發性能測試與項目實戰方案。

這也是受當時的技術限制造成的，因為網絡傳輸限制，必須讓所有的根服務器數據能包含在一個512字節的UDP包中，所以根服務器只能限制在13個，并且每個服務器要使用字母表中的單個字母命名，這也是根服務器從A到M命名的原因。

最近調研機構Sumo Logic公司調查了采用亞馬遜網絡服務（AWS）、微軟Azure和谷歌云平臺（GCP）等云計算服務的1500名客戶。根據調查四分之一的受訪者已經部署了Docker容器，幾乎有23％的受訪者表示正在使用AWS Lambda無服務器計算框架。很明顯無服務器得到很多用戶的應用。在應用程序開發和操作中其采用都會伴隨著一些必要的變化，這意味著無服務器也正在改變人們利用公共云的方式。今天就讓我們一起來看看無服務器是如何改變云計算的吧。