一个运营的系统在正式上线后将会遇到各种层级的高并发请求,因此我们必须对此做出相应的策略和技术解决方案,首先我们需要认清系统的高并发由3个层面导致: 1. 传输层 大量用户对系统请求后,将会造成网络带宽和Web服务器的I/O瓶颈. 2. 计算层 接收大量用户请求进行计算,将会造成业务服务器和业务支撑服务器的瓶颈. 3. 存储层 传输层和计算层将会产生大量的数据,数据量暴增,将会导致数据库和储存上的瓶颈. 针对以上将会造成的系统高并发瓶颈,我们需要采用不同的技术手段解决. 从总体上来看 1.首先需要…

Microsoft Orleans 在.net用简单方法构建高并发.分布式的大型应用程序框架. 原文:http://dotnet.github.io/orleans/ 在线文档:http://dotnet.github.io/orleans/What's-new-in-Orleans 源码地址:https://github.com/dotnet/orleans 简介:Orleans 框架可以构建大规模.高并发.分布式应用程序,而不需要学习专业分布式以及并发知识框架.它是由微软研究和设计应用于云计…

Java高并发的常见应对方案 一.关于并发我们说的高并发是什么? 在互联网时代,高并发,通常是指,在某个时间点,有很多个访问同时到来. 高并发,通常关心的系统指标与业务指标? QPS:每秒钟查询量,广义的,通常指指每秒请求数 响应时间:从请求发出到收到响应花费的时间,例如:系统处理一个HTTP请求需要100ms,这个100ms就是系统的响应时间 带宽:计算带宽大小需关注两个指标,峰值流量和页面的平均大小 PV:综合浏览量(Page View),即页面浏览量或者点击量,通常关注在24小时内访问的页…

一,引言 上一片文章我们使用 Azure Traffic Manager 分发用户请求,同时演示了两种路由策略,“Performance”,“Geographic”的两种方式,今天我们继续讲解 Traffic Manager profile 的其他几种路由策略.我们依旧先来看看我们的架构图,废话不多说,开始今天的分享. 我们需要为流量管理器配置文件配置中的每个终结点分配权重. 然后,系统会根据分配给每个终结点的权重进行用户流量路由. 该权重是从 1 到 1,000 的整数. 分配给终结点的权重值…

日常开发和学习中经常会听到或者会看到“负载均衡”这个词汇,但是对于很多初级每天只面对增删改代码的开发人员来说,这个词汇好像离我们很遥远又很接近,很多人多多少少都有点一知半解 我结合以前在开发中遇到的场景和通过查阅相关资料来简单了解一下词汇之一 ——“负载均衡” 负载均衡的基本理解以及基本概念: 简单理解:如果你是第一次听到这个词,那么你可以这样简单的去理解——负载均衡是什么?答:它是一种的技术,具有很多实现方式,可以从软件(niginx等)或者硬件(负载均衡器)上去实现.负载均衡有啥用?答:主要…

面试题: Nginx 是如何实现并发的?为什么 Nginx 不使用多线程?Nginx常见的优化手段有哪些?502错误可能原因有哪些? 面试官心理分析 主要是看应聘人员的对NGINX的基本原理是否熟悉,因为大多数运维人员多多少少都懂点NGINX,但是真正其明白原理的可能少之又少.明白其原理,才能做优化,否则只能照样搬样,出了问题也无从下手. 懂皮毛的人,一般会做个 Web Server,搭建一个 Web 站点;初级运维可能搞个 HTTPS .配置一个反向代理; 中级运维定义个 upstream.写…

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…

这是java高并发系列第29篇. 环境:jdk1.8. 本文内容 介绍常见的限流算法 通过控制最大并发数来进行限流 通过漏桶算法来进行限流 通过令牌桶算法来进行限流 限流工具类RateLimiter 常见的限流的场景 秒杀活动,数量有限,访问量巨大,为了防止系统宕机,需要做限流处理 国庆期间,一般的旅游景点人口太多,采用排队方式做限流处理 医院看病通过发放排队号的方式来做限流处理. 常见的限流算法 通过控制最大并发数来进行限流 使用漏桶算法来进行限流 使用令牌桶算法来进行限流 通过控制最大并发数…

对于一个需要处理高并发的系统而言,可以从多个层面去解决这个问题. 1.数据库系统:数据库系统可以采取集群策略以保证某台数据库服务器的宕机不会影响整个系统,并且通过负载均衡策略来降低每一台数据库服务器的压力(当然用一台服务器应付一般而言没啥问题,找一台当备机放着应付宕机就行,如果一台应付不了,那么再加一台,但是备机还是要的,至少一台),另外采取读/写分离的方法降低数据库负载,再加上分库和分表进一步降低数据库负载,从而可以从容地应对高并发问题.当然成本会比较高,毕竟要这么多服务器. 2.分布式缓存系…

一位ID是jackson1225的网友在javaeye询问了一个大型Web系统的架构和部署选型问题,希望能提高现有的基于Java的Web应用的服务能力.由于架构模式和部署调优一直是Java社区的热门话题,这个问题引发了很多热心网友的讨论,其中一些意见对其它大型Web项目也有很好的指导意义.在讨论之初jackson1225这样描述了当前的应用的架构和部署方案: 目前系统架构如下: web层采用struts+tomcat实现,整个系统采用20多台web服务器,其负载均衡采用硬件F5来实现; 中间层采…