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…

解耦神器:MQ MQ是分布式架构中的解耦神器,应用非常普遍.有些分布式事务也是利用MQ来做的.由于其高吞吐量,在一些业务比较复杂的情况,可以先做基本的数据验证,然后将数据放入MQ,由消费者异步去处理后续的复杂业务逻辑,这样可以大大提高请求响应速度,提升用户体验.如果消费者业务处理比较复杂,也可以独立集群部署,根据实际处理能力需求部署多个节点.需要注意的是: 需要确认消息发送MQ成功 比如RabbitMQ在发送消息到MQ时,就有发送回调确认,虽然不能够完全避免消息丢失,但也能够避免一些极端情况下消…

PHP高并发高负载系统架构 1.为什么要进行高并发和高负载的研究 1.1.产品发展的需要 1.2.公司发展的需要 1.3.当前形式决定的 2.高并发和高负载的约束条件 2.1.硬件 2.2.部署 2.3.操作系统 2.4.Web 服务器 2.5.PHP 2.6.MySQL 2.7.测试 3.解决之道——硬件篇 处理能力的提升:部署多颗CPU,选择多核心.具备更高运算频率.更大高速缓存的CPU: 处理能力的提升最直接的反应在于Web请求的处理效率和PHP程序的执行效率. 内存带宽与容量:更大的内存…

Java 开发环境:idea https://www.jianshu.com/p/7a824fea1ce7 从无到有构建大型电商微服务架构三个阶段SpringBoot+SpringCloud+Solr+Cas+Redis+RabbitMQ+Ehcache+Mycat+Kafka+Hadoop+Pyth... 2019.08.26 19:16:16字数 1375阅读 69 从无到有构建大型电商微服务架构三个阶段SpringBoot+SpringCloud+Solr+Cas+Redis+Rabbit…

小结: 1.内存优化1.一个消息一定只有一块内存使用 Job 聚合消息,Comet 指针引用. 2.一个用户的内存尽量放到栈上内存创建在对应的用户 Goroutine(Go 程)中. 3.内存由自己控制主要是针对 Comet 模块所做的优化,可以查看模块中各个分配内存的地方,使用内存池. 2.模块优化1.消息分发一定是并行的并且互不干扰要保证到每一个 Comet 的通讯通道必须是相互独立的,保证消息分发必须是完全并列的,并且彼此之间互不干扰. 2.并发数一定是可以进行控制的每个需要异步处理开启的…

java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF.尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的.一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降.常用的优化措施是M-S(主-从)方式进行同步复制,将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作.我推荐的是M-M-Slaves方…

本文转自:http://www.cnblogs.com/pengyongjun/p/3406210.html java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF.尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的.一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降.常用的优化措施是…

高并发高可.O2O.微服务架构用学习网站 https://www.itkc8.com 非常感谢http://www.cnblogs.com/skyblog/p/5044486.html 关于架构,笔者认为并不是越复杂越好,而是相反,简单就是硬道理也提现在这里.这也是微服务能够流行的原因,看看市场上曾经出现的服务架构:EJB.SCA.Dubbo等等,都比微服务先进,都比微服务功能完善,但它们都没有微服务这么深入民心,就是因为他们过于复杂.简单就是高科技,苹果手机据说专门有个团队研究如何能让用户更加…

什么是高并发? 狭义来讲就是你的网站/软件同一时间能承受的用户数量有多少 相关指标有 并发数:对网站/软件同时发起的请求数,一般也可代表实际的用户 每秒响应时间:常指一次请求到系统正确响的时间(以秒为单位) TPS(每秒事务数):每秒钟可以处理的事务(请求响应),大概的计算公式为:并发数/每秒响应时间=TPS QPS(每秒查询数):TPS事务有读有写,而QPS指的是读取,一般情况QPS应是高于TPS的 IP(独立IP):一个IP可以发生多次UV和PV PV(访问量):即Page View,页面浏…

在生产环境中,对于高并发架构,我们知道缓存 是最重要的环节,对于大量的高并发.可以采用三层缓存架构来实现,也就是Nginx+Redis+Ehcache 对于中间件Nginx常来做流量分发,同事nginx本身也有自己的缓存机制,但是呢,容量也是有限,我们可以用来缓存热点数据,让用户的请求直接走缓存并返回,从而减少流向服务器的流量 一:模板引擎 通常可以配合使用freemaker/velocity等模板引擎来抗住打量的请求 小型系统可能直接在服务器端 渲染出所有页面并放入缓存,之后的相同页面 请求就…