涂鸦智能 dubbo-go 亿级流量的实践与探索 dubbo 是一个基于 Java 开发的高性能的轻量级 RPC 框架,dubbo 提供了丰富的服务治理功能和优秀的扩展能力.而 dubbo-go 在 java 与 golang 之间提供统一的服务化能力与标准,是涂鸦智能目前最需要解决的主要问题.本文分为实践和快速接入两部分,分享在涂鸦智能的 dubbo-go 实战经验,意在帮助用户快速接入 dubbo-go RPC 框架,希望能让大家少走些弯路. 另外,文中的测试代码基于 dubbo-go版本…

目录 疯狂创客圈 Java 分布式聊天室[ 亿级流量]实战系列之 -30[ 博客园 总入口 ] 写在前面 1.1. 快速的能力提升,巨大的应用价值 1.1.1. 飞速提升能力,并且满足实际开发要求 1.1.2. 越来越多.大量的应用场景 1.2. 高并发架构中的6大集群 1.2.1. 支撑亿级流量的IM整体架构 1.2.2. IM通讯协议介绍 1.2.3. 长连接和短连接 1.2.4. 技术选型 1.3. 基于Redis 设计分布式Session 1.3.1. SessionLocal本地会话…

本篇摘自<亿级流量网站架构核心技术>第二章 Nginx负载均衡与反向代理 部分内容. 当我们的应用单实例不能支撑用户请求时,此时就需要扩容,从一台服务器扩容到两台.几十台.几百台.然而,用户访问时是通过如http://www.jd.com的方式访问,在请求时,浏览器首先会查询DNS服务器获取对应的IP,然后通过此IP访问对应的服务. 因此,一种方式是www.jd.com域名映射多个IP,但是,存在一个最简单的问题,假设某台服务器重启或者出现故障,DNS会有一定的缓存时间,故障后切换时间长,而且…

目录 写在前面 亿级流量IM的应用场景 十万级 单体IM 系统 高并发分布式IM系统架构 疯狂创客圈 Java 分布式聊天室[ 亿级流量]实战系列之 -10[ 博客园 总入口 ] 写在前面 ​ 大家好,我是作者尼恩.目前和几个小伙伴一起,组织了一个高并发的实战社群[疯狂创客圈].正在开始高并发.亿级流程的 IM 聊天程序 学习和实战 ,今天是第10篇. 亿级流量IM的应用场景 随着移动互联网.AI的飞速发展,高性能高并发IM(即时通讯),有着非常广泛的应用场景. 一切高实时性通讯.消息推送的场景…

疯狂创客圈 Java 高并发[ 亿级流量聊天室实战]实战系列 [博客园总入口 ] 架构师成长+面试必备之 高并发基础书籍 [Netty Zookeeper Redis 高并发实战 ] 前言 Crazy-SpringCloud 微服务脚手架 &视频介绍: Crazy-SpringCloud 微服务脚手架,是为 Java 微服务开发 入门者 准备的 学习和开发脚手架.并配有一系列的使用教程和视频,大致如下: 高并发 环境搭建 图文教程和演示视频,陆续上线: 中间件 链接地址 Linux Redis…

亿级流量电商详情页系统的大型高并发与高可用缓存架构实战 完整高清含源码,需要课程的联系QQ:2608609000 1[免费观看]课程介绍以及高并发高可用复杂系统中的缓存架构有哪些东西2[免费观看]基于大型电商网站中的商品详情页系统贯穿的授课思路介绍3小型电商网站的商品详情页的页面静态化架构以及其缺陷11分钟4大型电商网站的异步多级缓存构建+nginx数据本地化动态渲染的架构9分钟5能够支撑高并发+高可用+海量数据+备份恢复的redis的重要性5分钟6从零开始在虚拟机中一步一步搭建一个4个节点的C…

承接之前的博:亿级流量场景下,大型缓存架构设计实现 续写本博客: ****************** start: 接下来,我们是要讲解商品详情页缓存架构,缓存预热和解决方案,缓存预热可能导致整个系统崩溃的问题以及解决方案: 缓存--->热: 预热:热数据 解决方案中和架构设计中,会引入大数据的实时计算技术---> storm: 为什么引入这storm,必须是storm吗,我们后面面去讲解那个解决方案的时候再说: 为什么引入storm: 因为一些热点数据相关的一些实时处理方案,比如快速预热,…

*****************开篇介绍**************** ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 三个重要的标准: ---大型缓存架构中需要首先说一下: 海量数据:支持海量数据缓存,支持大规模数据: 高并发:在亿级QPS的场景下,可以做到满足业务需求: 高可用:表示redis可以做…

写在前面 在互联网应用中,高并发系统会面临一个重大的挑战,那就是大量流高并发访问,比如:天猫的双十一.京东618.秒杀.抢购促销等,这些都是典型的大流量高并发场景.关于秒杀,小伙伴们可以参见我的另一篇文章<[高并发]高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀!> 关于[冰河技术]微信公众号,解锁更多[高并发]专题文章. 注意:由于原文篇幅比较长,所以被拆分为:理论.算法.实战(HTTP接口实战+分布式限流实战)三大部分. 理论篇:<[高并发]如何实现亿级流量下的分布式限流?这些理论你…

1. 需求分析 大促在即,拥有亿级流量的电商平台开发了一个订单系统,我们应该如何来预估其并发量?如何根据并发量来合理配置JVM参数呢? 假设,现在有一个场景,一个电商平台,比如京东,需要承担每天上亿的流量.现在开发了一个订单系统,那么这个订单系统每秒的并发量是多少呢?我们应该如何分配其内存空间呢?先来分析一下 每日亿级流量,平均一个用户点击量在20-30左右,通过这个计算出日活用户数约1亿/20=500万, 看的人多,买的人少,通常下单率不超过10%,我们按照留存率10%来计算,日均订单约50万…