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

http://blog.sina.com.cn/s/blog_e59371cc0101br74.html 引言:        如今redis凭借其高性能的优势, 以及丰富的数据结构作为cache已越来越流行, 逐步取代了memcached等cache产品, 在Twitter,新浪微博中广泛使用,阿里巴巴同样如此. redis已经占据了其不可动摇的地位, 然而在实际的生产环境中, redis也暴露出一些其他问题.如性能瓶颈, 内存冗余, 运维部署复杂等. 本文目的就是分析redis现有的问题,

一.背景 最近公司在做一些物联网产品,物物通信用的是MQTT协议,内部权限与内部关系等业务逻辑准备用HTTP实现.leader要求在本地测试中要模拟出百万用户同时在线的需求.虽然该产品最后不一定有这么多,但是既然要求到了就要模拟出来.MQTT用的是erlang的emqtt,这个已经有同事测试在本机可以百万用户在线了.不过HTTP服务器就一直很难. 所以这篇博客准备介绍如何在本地模拟一台支持百万qps的HTTP服务器.简单说一下,MQTT的百万在线是指支持百万TCP连接,连接后,只要保持心跳包就可

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1389880948758.html 引言:        如今redis凭借其高性能的优势, 以及丰富的数据结构作为cache已越来越流行, 逐步取代了memcached等cache产品,在Twitter,新浪微博中广泛使用,阿里巴巴同样如此. redis已经占据了其不可动摇的地位, 然而在实际的生产环境中, redis也暴露出一些其他问题.如性能瓶颈, 内存冗余, 运维部署复杂等. 本文目的就是分析redis现

QPS = req/sec = 请求数/秒 QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数 原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)机器:峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器 问:每天300w PV 的在单台机器上,这台机器需要多少峰值QPS?答:( 3000000 * 0.8 ) / (8640

引言 大家好,我是渣渣烟. 我又来水文章了.这篇文章我个人感觉含金量不是太大,大概5分钟左右就能看完!其实大家都知道,我不爱写这种操作型的文章,一顿截图写几个命令就搞定了,含金量不高. 然而,近期有一段聊天记录如下 看到这里,不要吃惊,不要惊讶! 那个很猥琐的,没有打码的头像,正是渣渣烟本人(此处应有反驳的声音,那个头像哪里猥琐了,分明帅气逼人好么)! 所以,牛皮都吹出去了.写个文章,自己给自己圆上! 正文 QPS是什么 我们先回忆一下,QPS的概念如下所示: QPS(Query Per Sec

前言: 原作:孤独烟.因修改不当之处欢迎指出! 大家好,我是小架架. 今天一大早就起来水文章了.这篇文章我个人感觉虽然含金量不是特别大,估计大家大概5分钟左右就能看完!到底是因为什么呢,因为平时干货文章分享得有点多,今天的话就一顿截图写几个命令就搞定了,所以含金量不高. 然后,我们来看一下近期有一段聊天记录 如下 看到这里,不要吃惊,不要惊讶!看下文哦! 所以,该吹的牛皮都吹出去了.所以写个文章,自己给自己圆上! 正文 QPS是什么 我们先回忆一下,QPS的概念如下所示: QPS(Query P

面试官:知道你的接口QPS是多少么? 原创: 孤独烟 孤独烟 9月24日 引言 大家好,我是渣渣烟. 我又来水文章了.这篇文章我个人感觉含金量不是太大,大概5分钟左右就能看完!其实大家都知道,我不爱写这种操作型的文章,一顿截图写几个命令就搞定了,含金量不高. 然而,近期有一段聊天记录如下 看到这里,不要吃惊,不要惊讶! 那个很猥琐的,没有打码的头像,正是渣渣烟本人(此处应有反驳的声音,那个头像哪里猥琐了,分明帅气逼人好么)! 所以,牛皮都吹出去了.写个文章,自己给自己圆上! 正文 QPS是什么

前言 上次总结了下本地缓存Guava Cache的简单应用, 这次来继续说下项目中使用的DCache的简单使用. 这里分为几部分进行总结, 1)DCache介绍; 2)DCache配置及使用; 3)使用实例. 1, Dcache 介绍 Dcache是Distribute Cache System的缩写,既分布式缓存系统.具有高性能,大容量,弹性扩容,服务隔离等特点. Dcache是一个高速缓存系统,单机测试qps可达到10000以上.可无限扩容,目前配置最高可达8T容量.不同服务间数据隔离保证安

相信不少的朋友,无论是做开发.架构的,还是DBA等,都经常听说“调优”这个词.说起“调优”,可能会让很多技术人员心头激情澎湃,也可能会让很多人感觉苦恼,不知道如何入手.当然,也有很多人对此不屑一顾,因为并不是每个人做的项目都对性能要求很高. 在主流的企业级开发和互联网应用中,数据库的重要性是不言而喻的,而数据库的性能对于整个系统的性能而言也是至关重要的,这里无庸赘述. sqlserver的性能调优,其实是个很宽广的话题.坦白讲,想从概念到实践的完全讲清楚并掌握透彻,可能至少需要几本书的内容.本文

AliRedis是来自阿里巴巴的基于Redis改造的缓存产品,目前还未开源.网上只能搜到这么一篇资料<AliRedis单机180w QPS, 8台服务器构建1000w QPS Cache集群>. 唯品会的Redis使用.

目录 · 线程安全 · 线程安全的实现方法 · 互斥同步 · 非阻塞同步 · 无同步 · volatile关键字 · 线程间通信 · Object.wait()方法 · Object.notify()方法 · 编写线程间通信代码的套路 · 面试题:子线程.主线程交替循环 · 生产者-消费者问题 · 哲学家进餐问题 · 读者-写者问题 · 线程内共享 · 定时器 · JDK5新功能 · 线程池 · Callable和Future · ReentrantLock · ReadWriteLock · 

Redis Cluster架构优化 在<全面剖析Redis Cluster原理和应用>中,我们已经详细剖析了现阶段Redis Cluster的缺点: 无中心化架构 Gossip消息的开销 不停机升级困难 无法根据统计区分冷热数据 客户端的挑战 Cluster协议支持 连接和路由表的维护开销 MultiOp和Pipeline支持有限 Redis实现问题 不能自动发现 不能自动Resharding 无监控管理UI 最终一致性和"脑裂"问题 数据迁移以Key为单位,速度较慢 数据

Redis Cluster是Redis官方提供的Redis集群功能 1.为什么要实现Redis Cluster 1.主从复制不能实现高可用 2.随着公司发展,用户数量增多,并发越来越多,业务需要更高的QPS,而主从复制中单机的QPS可能无法满足业务需求 3.数据量的考虑,现有服务器内存不能满足业务数据的需要时,单纯向服务器添加内存不能达到要求,此时需要考虑分布式需求,把数据分布到不同服务器上 4.网络流量需求:业务的流量已经超过服务器的网卡的上限值,可以考虑使用分布式来进行分流 5.离线计算,需

Redis主从架构 到目前为止,Redis Cluster 能实现很好的性能,但如果只是缓存几个G的数据,那么单机Redis就足够了,但缓存主要用来读的,单机的QPS有一定的极限,一两万QPS一台应该没什么问题,但如果是几十万的QPS这类场景呢?Redis主从架构就非常合适. 主从架构主要是保证Redis的高并发性的,对于缓存来说,一般也都是用来支撑读高并发的.因此架构做成主从(master-slave)架构,一主多从,主负责写,并且将数据复制到其它的 slave 节点,从节点负责读.所有的读请

备注:博客园的markDown格式支持的特别不友好.也欢迎查看我的csdn的此篇文章链接:CountDownLatch.CyclicBarrier和Semaphore 使用示例及原理 CountDownLatch CountDownLatch用户监听某些初始化操作,并且线程进行阻塞,等初始化执行完毕后,通知主线程继续工作执行. CountDownLatch 使用示例 使用示例,线程t3 要等待t1和t2执行完毕才执行: /** * @Description: CountDownLatch 等待和

  导读:2007年,受够了C++煎熬的Google首席软件工程师Rob Pike纠集Robert Griesemer和Ken Thompson两位牛人,决定创造一种新语言来取代C++, 这就是Golang.出现在21世纪的GO语言,虽然不能如愿对C++取而代之,但是其近C的执行性能和近解析型语言的开发效率以及近乎于完美的编译速度,已经风靡全球.特别是在云项目中,大部分都使用了Golang来开发,不得不说,Golang早已深入人心.而对于一个没有历史负担的新项目,Golang或许就是个不二的选择

在Semaphore信号量非常适合高并发访问,新系统在上线之前,要对系统的访问量进行评估,当然这个值肯定不是随便拍拍脑袋就能想出来的,是经过以往的经验.数据.历年的访问量,已经推广力度进行一个合理的评估,当然评估标准不能太大也不能太小,太大的话投入的资源达不到实际效果,纯粹浪费资源,太小的话,某个时间点一个高峰值的访问量上来直接可以压垮系统. 相关概念: PV(page view)网络的总访问量,页面浏览量或点击量,用户每刷新一次就会被记录一次. UV(unique Visitor)访问网站的一

要说起GO语言的优势,我们就得从GO语言的历史讲起了-- 本文由腾讯技术工程官方号发表在腾讯云+社区 2007年,受够了C++煎熬的Google首席软件工程师Rob Pike纠集Robert Griesemer和Ken Thompson两位牛人,决定创造一种新语言来取代C++, 这就是Golang.出现在21世纪的GO语言,虽然不能如愿对C++取而代之,但是其近C的执行性能和近解析型语言的开发效率以及近乎于完美的编译速度,已经风靡全球.特别是在云项目中,大部分都使用了Golang来开发,不得不说

背景 在美团的价值观中,以“客户为中心”被放在一个非常重要的位置,所以我们对服务出现故障越来越不能容忍.特别是目前公司业务正在高速增长阶段,每一次故障对公司来说都是一笔非常不小的损失.而整个IT基础设施非常复杂,包括网络.服务器.操作系统以及应用层面都可能出现问题.在这种背景下,我们必须对服务进行一次全方位的“体检”,从而来保障美团多个业务服务的稳定性,提供优质的用户服务体验.真正通过以下技术手段,来帮助大家吃的更好,生活更好: 验证峰值流量下服务的稳定性和伸缩性. 验证新上线功能的稳定性. 进

经过半年的沉淀,加上对MySQL,redis和分布式这块的补齐,终于开始重拾面试信心,再次出征. 鹅厂 面试职位:go后端开发工程师,接受从Java转语言 都知道鹅厂是cpp的主战场,而以cpp为背景的工程师大都对os,network这块要求特别高,不像是Java这种偏重业务层的语言,之前面试Java的公司侧重还是在数据结构.网络.框架.数据库和分布式.所以OS这块吃的亏比较大 一面基础技术面 电话面试,随便问了些技术问题,最后还问了个LeetCode里面medium级别的算法题,偏简单 red