[部署策略] 基于memcached的 slab 和dump的内存管理方式,它产生的内存碎片比较少,不需要OS去做繁杂的内存回收,所以它对CPU的占用率那是相当的低.所以建议将它跟占用CPU较高 的WEB服务器一起使用来节省成本.当然如果你有大量的廉价PC,那用来专门做memcached服务器也不错.由于32位操作系统中,每个进程最多只能 使用2GB内存,所以如果你有大内存的话,可以以daemon的方式启动两个以上的memcached服务,或者干脆用64位的CPU和OS. [服务监控] memc…

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本文主要内容源自2013年阿里技术嘉年华中阿里巴巴周文君分享<大型网站SEO优化实践>.学习过后,受益匪浅,特作笔记,经常回顾吸收学习. 大型网站SEO的特点&优势&挑战 特点 页面数量巨大 SEO流量高,长尾流量占比大 数以百计的Web应用 跨团队.多团队协作 优势 页面内容丰富,数量多(UGC) 域名初始权重高 无需刻意进行link building,用户会主动帮忙进行链接建设和推广 网站安全及性能优化由专业团队负责 挑战 用户内容如何更好地匹配用户搜索Query(如:博文…

一.大型网站性能提高策略: 大型网站,比如门户网站,在面对大量用户访问.高并发请求方面,基本的解决方案集中在这样几个环节:使用高性能的服务器.高性能的数据库.高效率的编程语言.还有高性能的Web容器.这几个解决思路在一定程度上意味着更大的投入. web容器是一种服务程序,在服务器一个端口就有一个提供相应服务的程序,而这个程序就是处理从客户端发出的请求,如Java中的Tomcat容器,ASP的IIS或PWS都是这样的容器.一个服务器可以多个容器. 1.HTML静态化 其实大家都知道,效率最高.消耗…

大型网站优化-memcache技术 memory+cache 内存缓存 memcache简介 memcache是一套分布式的高速缓存系统,由LiveJournal的Brad Fitzpatrick开发,目前被许多网站使用以提升网站的访问速度,尤其对于一些大型的.需要频繁访问数据库的网站访问速度提升效果十分显著 .这是一套开放源代码软件,以BSD license授权发布.[摘取自百度百科] 官网:http://memcached.org/ 分布式:多台Memcache服务器来管理数据的架构. 缓存…

分布式系统的基础知识 阿姆达尔定律 多线程交互模式 互不通信,没有交集,各自执行各自的任务和逻辑 基于共享容器(如队列)协同的多线程模式->生产者-消费者->队列 通过事件协同的多线程模式->如B线程需要等到某个状态或事件发生后才能继续工作,而这个状态改变或者事件产生和A线程相关 避免死锁 网络通信基础知识 OSI.TCP/IP 网络IO实现方式 BIO NIO->Reactor模式 AIO->Proactor模式 负载均衡 硬件负载均衡 LVS等软件的负载均衡 名称服务 规…

大型网站,我建议要考虑的问题: 首先讨论一下大型网站需要注意和考虑的问题. 数据库海量数据处理:负载量不大的情况下select.delete和update是响应很迅速的,最多加几个索引就可以搞定,但千万级的注册用户和一个设计不好的多对多关系将带来非常严重的性能问题.另外在高UPDATE的情况下,更新一个聚焦索引的时间基本上是不可忍受的.索引和更新是一对天生的冤家. 高并发死锁:平时我们感觉不到,但数据库死锁在高并发的情况下的出现的概率是非常高的. 文件存储的问题:大型网站有海量图片数据.视频数据…

时间过得真快,再次登录博客园来写博,才发现距离上次的写博时间已经过去了一个月了,虽然是因为自己找了实习,但这也说明自己对时间的掌控能力还是没那么的强,哈哈,看来还需不断的努力啊!(这里得特别说明一下本人面试的一些感受:做我们IT这一行,一定要使自己精于某个领域,再不断的去涉猎其他的领域,更重要的是学会找出各个领域的相融点,这跟我们学习书本一样,用‘Java’和‘计算机网络’来举下例子,我们知道Java中的socket编程,对于面向连接的编程来说(包括我们每次在网页上向服务器请求资源时),它的第一…

作者:JavaGuide(公众号) 下面这些问题都是一线大厂的真实面试问题,不论是对你面试还是说拓宽知识面都很有帮助.之前发过一篇8 张图读懂大型网站技术架构 可以作为不太了解大型网站系统技术架构朋友的入门文章. 文章目录1. 你使用过哪些组件或者方法来提升网站性能,可用性以及并发量2. 设计高可用系统的常用手段3. 现代互联网应用系统通常具有哪些特点?4. 谈谈你对微服务领域的了解和认识5. 谈谈你对 Dubbo 和 Spring Cloud 的认识(两者关系)6. 性能测试了解吗?说说你知道…

分布式事务希望在多机环境下可以像单机系统那样做到强一致,这需要付出比较大的代价.而在有些场景下,接收状态并不用时刻保持一致,只要最终一致就行. CAP理论是Eric Brewer在2000年7月份的PODC会议上提出的,CAP涵义如下: Consistensy:all nodes see the same data at the same time,所有的节点在同一时间读到同样的数据.这就是数据上的一致性,也就是当数据写入成功后,所有的节点会同时看到这个新的数据. Availability:a…