前言:前面在本地的windows通过apache的ab工具测试了600并发下“查询指定手机是否存在再提交数据”的注册功能会出现重复提交的情况,并且在注册完成时还需要对邀请人进行奖励,记录邀请记录,对该新用户自动发布动态信息,发短信或发邮件等其他业务功能.所以这里当并发时,注册功能就变得低效且容易出现问题. 方法:先对重复提交的问题通过redis解决,再把注册储存用户基本信息以后的操作放到队列中进行异步执行,可以很好的优化注册功能,提高QPS. 一.环境要求 PHP版本 >= 5.6.0 PHP框…

常用方案 1.异步化+MQ 即非阻塞,化繁为简,拿到你需要处理的资源后尽快回复.适用于事务处理场景,且无需对上游返回数据场景. 2.无锁设计 本质上是要降低锁冲突,基于数据版本的乐观锁 有效的减少了互斥资源的范围,优点不言而喻. 3.batch处理 批量查询.批量commit,基本上操作慢速设备或者不能并行化的对象或者资源时,使用batch 永远是最好的手段. 4.副本设计 使用cache.静态化等手段,其核心思想在于 提前将结果准备好,实现的难点数据的更新. 5.集群+负载均衡 多个相同功能的…

现在这个年代,你要是不懂高并发,你都不好意思说自己是搞互联网的! 一.什么是并发,什么是高并发 并发,两个及以上的行为一起发生,比如你一边吃饭一边看电视 高并发,多个行为(至于是多少,这个没有定数,你可以认为是100,1000)一起发生 二.要多久才能处理完这些请求 首先,我们需要明确两个基本点 1.处理每个请求需要耗费时间,哪怕时间很短 2.服务资源是有限的,不能一次性处理全部请求 我们可以假定总并发请求数量为10000,每个请求的处理时间为t秒,服务器一次性可以处理的请求数量为n个,那么处理…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由腾讯云数据库 TencentDB 发表于云+社区专栏 随着微信小游戏的爆发,越来越多开发者关注到MongoDB与小游戏业务的契合度. 腾讯云已为多个爆款微信小游戏提供服务,腾讯云数据库团队在多年MongoDB运营&支持微信小游戏服务经验总结,MongoDB产品经理李晓慧在7月26日在厦门举行的<腾讯云GAME-TECH游戏开发者技术沙龙>上,为广大开发者分享了腾讯云MongoDB在小游戏中的实践应用,帮助刚刚走进小游戏开…

以下是对三个框架在设计或者说是编码特点中选取的几个我比较关注的点的对比图: 首先我们对几个关键的概念进行一些解析,方便大家更好的理解上面表中的概念: NIO.AIO 的区别? 在这里我们来看一下两者最明显的区别,NIO 是由 JDK 来处理异步事件的,就是说由 JDK 来探测系统缓冲区及Socket 的连接状态并通知用户事件被触发,最明显的就是编写 NIO 的时候我们需要对 Selector 进行处理,然后自己对事件进行处理,那么这个时候如果不使用线程来处理的话,就是一个同步的通信模型.而 AI…

既然涉及到高并发这个概念,就少不了先谈这么几个概念,并发数.多进程.多线程.协程.负载均衡. 操作系统上讲的并发是操作系统上有几个程序在同时执行,单核CPU在微观上是由CPU调度执行,非同时执行,多核CPU在微观上才是真正的并行. 互联网产品的并发通常是指并发连接数,用户同时访问数量,哪些因素能影响到并发能力,既有编程模型,也有服务器负载能力. PHP 依赖多进程解决并发数,是最原始和耗费资源的一种方式. 以 8G 内存服务器为例,一个PHP进程占用20M内存,最多也就开几百个进程,假如任务比较…

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work…

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work…

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work…

FROM : http://www.csdn.net/article/2014-08-20/2821302-interview-tencent-b-qq-shuai-wang 对比IaaS和PaaS,SaaS得到的关注显然要少一些.究其根本,不仅因为SaaS关注的是功能方面的探索,更偏向于某个领域或层面的实际应用,还归结于相较前两者,软件的云化已基本趋于成熟,些许突破并不能带来产业上的变革.然而,较少的关注并不意味着缺乏明星产品:放眼国外,企业级SaaS服务已成为许多公司的一项重要收益来源,比如…

转载:https://mp.weixin.qq.com/s/s1cb9Ij6ouTYYCZovLhXTA 最近,想必大家的朋友圈都被“王菊”占领了,打开朋友圈到处可以见到“pick王菊”.“陶渊明”.“菊外人”等字眼,可谓是火的一塌糊涂. 作为一个“菊外人”的我“跟风”的去了解了一下到底是怎么回事儿.原来是最近很火的一个选秀节目,大家都在呼吁给一个叫“王菊”的人投票.然后就有各种媒体发文分析“到底王菊是谁?”.“王菊为什么火了?”.“pick王菊给这个社会带来了什么?”等等文章. 但是,作为一个…

11月19日,业界应用最为广泛的Kubernetes管理平台创建者Rancher Labs(以下简称Rancher)宣布Rio发布了beta版本,这是基于Kubernetes的应用程序部署引擎.它于今年5月份推出,现在最新的版本是v0.6.0.Rio结合了多种云原生技术,从而简化了将代码从测试环境发布到生产环境的流程,同时保证了强大而安全的代码体验. 什么是Rio? 下图是Rio的架构: Rio采用了诸如Kubernetes.knative.linkerd.cert-manager.buildk…

1.使用feign进行服务间的调用 spring boot2X整合nacos一使用Feign实现服务调用 2.开启gzip压缩 Feign支持对请求与响应的压缩,以提高通信效率,需要在服务消费者配置文件开启压缩支持和压缩文件的类型 添加配置 feign.compression.request.enabled=true feign.compression.response.enabled=true feign.compression.request.mime-types=text/xml,appl…

创建应用 登录网站 登录www.ai.baidu.com 进入控制台 进入语音技术 创建应用 管理应用 技术文档 SDK开发文档 接口能力 版本更新记录 注意事项 目前本SDK的功能同REST API,需要联网调用http接口 .REST API 仅支持最多512字(1024 字节)的音频合成,合成的文件格式为mp3.没有其他额外功能. 如果需要使用离线合成等其它功能,请使用Android或者iOS 合成 SDK 请严格按照文档里描述的参数进行开发.请注意以下几个问题: 合成文本长度必须小于10…

高性能消息队列RabbitMQ 1.为什么要使用mq 主要解决应用解耦,流量削峰,异步消息,实现高性能,可升缩,最终一致性的架构. 2.activeMq的通讯模式 基于队列(点对点)与发布订阅(有多个消费者) 3.与其他mq 的区别 4.rabbitMq的协议 AMQP 高级消息队列模式,是一个异步消息传递所使用的应用层协议规范, 此协议的客户端和中间件可以无视消息来源,不受客户端,消息中间件,不同开发语言环境等条件限制. 5.rabbitMQ windows版本安装 1.下载并安装erlang…

一.简介 Async/Await在.Net Core中真的是无处不在,到处都是异步操作,那为什么要用?有什么作用?别人说能提升性能?网上一堆文章看的绕晕了也没说清楚, 所以这里从理论,实践,原理一个个解开这些疑问. 二.Async/Await有什么用? 1.Async/Await用法示例 用法很简单,这里就不详细说具体怎么用了,只提供一个示例,我们的目标是研究它的作用. public class AsyncAwaitTest { public void Start() { Console.Wri…

目录 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 入门篇 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 - 认识yml 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 - 认识bombardier 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 - 认识wrk.wrk2 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 实战篇 - 接口以及场景压测 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 实战篇 - 收集诊断跟踪信息与如何分析瓶颈 堪比…

文章转载自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4MjQ0MTU4Ng==&mid=2247496824&idx=1&sn=cd845d778f5188b1b7158d6c90836ccb&chksm=fdbafb65cacd72730ad6ebd4f08e81c953ffb1ab204780426fc37b06d2e3f4b89e99e73a300c&scene=178&cur_album_id=218068425161…

简介 记录1次性能提升的经历,它最大的挑战不在于性能提升,而在于时间急,涉及的面广(比如:机房F5的SSL/TLS性能,机房互联网流量费和项目投入产出比等).性能指标:至少支持10K QPS,10ms内服务应答,2+%的超时会被[流量方](BATJ中的一家)打低业务流量,10+%的超时封号. 背景 因EA整体的架构规划,部门A的试错尝鲜类需求被划分给部门B来实现.这是1个互联网引流的需求:[流量方]会将客户移动端的加密设备信息调用我司接口,我司需告知[流量方]这个设备是否需要看我司的广告.9.2…

今天稍微复杂点的互联网应用,服务端基本都是分布式的,大量的服务支撑起整个系统,服务之间也难免有大量的依赖关系,依赖都是通过网络连接起来. (图片来源:https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki) 然而任何一个服务的可用性都不是 100% 的,网络亦是脆弱的.当我依赖的某个服务不可用的时候,我自身是否会被拖死?当网络不稳定的时候,我自身是否会被拖死?这些在单机环境下不太需要考虑的问题,在分布式环境下就不得不考虑了.假设我有5个依赖的服务,他们的可用性都是99.9…

PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一．系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联.单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆) 理…

导读 很多人在实际的开发中害怕系统的QPS增高,因为觉得QPS太高会导致系统挂掉;基于这种心理会想着尽量的降低系统的请求量,甚至有人会将很多处理放置到服务中来处理,这样外部发一起请求,服务就把所有的业务处理完了. 这种方式降低了系统的请求量,但是降低了系统的QPS吗?这种做法系统更安全了还是更危险了? 首先来介绍一下基本概念. 1 .性能的关键指标 系统吞吐量(Throughput) 吞吐量指单位时间内系统处理的请求数量,体现系统的整体处理能力. 响应时间(系统延迟Latency) 请求的平均响…

Reduce Data广告服务网站(http://reducedata.com)如何扩展到每天300K QPS请求?分享经验如下: 1. 为大规模而设计,广告服务平台从一开始增长就很惊人,因此,系统开始就为大规模设计,系统为水平和垂直伸缩扩展. 2.选择CAP定理中的AP(可用性和分区容错性)二不是CA(一致性和可用性),因为广告拍卖与服务平台是追求低延迟和高性能,数据的高一致性不是非常关键. 3.没有锁定专门厂商软件或专利技术的限制使用,积极使用开源软件,开源软件已经达到非常成熟的程度. 4.…

杨奇龙: http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-767265/ http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-767266/ 这个不准: http://blog.chinaunix.net/uid-10661836-id-4472408.html IOPS:(Input/Output operations Per Second,既每秒处理I/O的请求次数) IOPS是指存储每秒可接受多少次主机发出的访问,主机的一次I…

使用Hystrix提高系统可用性 今天稍微复杂点的互联网应用,服务端基本都是分布式的,大量的服务支撑起整个系统,服务之间也难免有大量的依赖关系,依赖都是通过网络连接起来. (图片来源:https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki) 然而任何一个服务的可用性都不是 100% 的,网络亦是脆弱的.当我依赖的某个服务不可用的时候,我自身是否会被拖死?当网络不稳定的时候,我自身是否会被拖死?这些在单机环境下不太需要考虑的问题,在分布式环境下就不得不考虑了.假设我有5个依…

前言 无论我们做什么系统,95%的系统都离不开注册,登录: 而游戏更加关键,频繁登录,并发登录,导量登录:如果登录承载不起来,那么游戏做的再好,都是徒然,进不去啊: 序言 登录所需要的承载,包含程序和数据存储瓶颈,统一都可以看成io瓶颈: 我的登录服务器,操作只是做登录注册和返回服务器列表功能(只要其他负载均衡不讲解,软负载,硬负载): 登录服务器,分不同渠道登录验证,本地渠道验证,如果登录账户不存在,直接注册账户,然后返回token码: 其他服务器只认token登录需求:减少其他服务器的数据库…

Bloodhound SSC超音速汽车将陆地极限速度提升到1678公里/小时,号称陆地“超音速战斗机”.无独有偶,同样也在2017年,在英特尔®.腾讯金融云团队的共同见证下,腾讯云数据库TDSQL采用英特尔®提供的高端平台,跑出了创造历史的最快性能数据——峰值286万QPS.相比于上一代处理器,性能提升了近4倍,是32核/220GB实例的38倍,腾讯云TDSQL正在打造数据库领域的“超音速战机”. 此次测试的TDSQL,是由腾讯云数据库团队.金融云团队和腾讯TEG团队共同维护的金融级分布式架构和…

Redis通常被称为单进程单线程模型. 这不是真的! Redis还运行多个后端线程来执行后端清理工作,例如清理脏数据和关闭文件描述符.在Redis中,主线程负责主要任务,包括但不限于:接收来自客户端的连接,处理连接读/写事件,解析请求,处理命令,处理定时器事件和同步数据.只有一个CPU核心运行单个进程和单个线程. 对于小数据包,Redis服务器可以处理80,000到100,000 QPS.更大的QPS超出了Redis服务器的处理能力.常见的解决方案是在分布式架构中对数据进行分区并采用多个服务器.…

PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一．系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联.单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆) 理…

http://laoar.github.io/blog/2017/05/07/rps/ TL;DR RPS 即receive side steering,利用网卡的多队列特性,将每个核分别跟网卡的一个首发队列绑定,以达到网卡硬中断和软中断均衡的负载在各个CPU上. 他要求网卡必须要支持多队列特性. RPS receive packet steering 他把收到的packet依据一定的hash规则给hash到不同的CPU上去,以达到各个CPU负载均衡的目的. 他只是把软中断做负载均衡,不去改变硬…