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

https://mp.weixin.qq.com/s/3URAvUF6zwxeF5Kkc1aWHA 京东热 key 探测框架新版发布,单机 QPS 可达 35 万 原创 Hollis Hollis 2020-08-17     对于大型的分布式系统来说,热点数据一直都是一个需要重点关注的事情,比如热卖商品.热点新闻等就都是属于热点数据的. 通常情况下,这种热点数据都会被放在缓存里面,但是即使这样,如果突然有大量流量需要访问同一个特定的数据,就会导致流量过于集中,使得很多物理资源无法支撑,如网络带

阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求,95万QPS HTTPS CC攻击) 作者:用户 来源:互联网 时间:2016-03-30 13:32:40 安全流量事件https互联网资源 摘要: 本文讲的是阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求,95万QPS HTTPS CC攻击), 报告披露,去年11月,阿里云安全团队成功防御了黑客对阿里云平台上某互联网金融用户发起的超大规模HTTPS/SSL CC流量攻击,此次攻击也是迄今为止全球有统计数据最大的HTTPS SSL/CC攻击. 作

ab,qps,服务器性能压力   作者及来源: 陳聽溪 - 博客园    收藏到→_→:   摘要: ab,qps,服务器性能压力    http://www.makaidong.com/%E5%8D%9A%E5%AE%A2%E5%9B%AD%E7%9F%A5%E9%81%93/17732.shtml     "ab,qps,服务器性能压力":关键词:ab qps 服务器 性能 压力 http://www.makaidong.com/program/641799.html 转载:并发用

本文为开源实验性工程:“github.com/GuoZhaoran/spikeSystem”的配套文章,原作者:“绘你一世倾城”,现为:猎豹移动php开发工程师,感谢原作者的技术分享. 1.引言 Go语言的出现,让开发高性能.高稳定性服务端系统变的容易,与高贵冷艳的Erlang语言不同的是,Go语言简单易学,在高性能服务端架构中的应用越来越广泛. 对于即时通讯(IM系统.消息推送系统等高性能实时通信等)等场景下,Go语言已经被越来越多的用于核心通信模块中.本文内容虽是从秒杀系统谈起,并未直接涉及

来源:掘金 作者:绘你一世倾城 链接:https://juejin.im/post/5d84e21f6fb9a06ac8248149 秒杀系统的艺术 12306抢票,极限并发带来的思考? 每到节假日期间,一二线城市返乡.外出游玩的人们几乎都面临着一个问题:抢火车票!虽然现在大多数情况下都能订到票,但是放票瞬间即无票的场景,相信大家都深有体会.尤其是春节期间,大家不仅使用12306,还会考虑“智行”和其他的抢票软件,全国上下几亿人在这段时间都在抢票.“12306服务”承受着这个世界上任何秒杀系统都

最近和几个朋友,聊到并发和服务器的压力问题.很多朋友,不知道该怎么去计算并发?部署多少台服务器才合适? 所以,今天就来聊一聊PV和并发,还有计算web服务器的数量 的等方法.这些都是自己的想法加上一些网上的总结,如有不对,欢迎拍砖. 几个概念 网站流量是指网站的访问量,用来描述访问网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标,常用的统计指标包括网站的独立用户数量.总用户数量(含重复访问者).网页浏览数量.每个用户的页面浏览数量.用户在网站的平均停留时间等. 网站访问量的常用衡量标准:独立访客(U

1. 前言 在高访问量的web系统中,缓存几乎是离不开的:但是一个适当.高效的缓存方案设计却并不容易:所以接下来将讨论一下应用系统缓存的设计方面应该注意哪些东西,包括缓存的选型.常见缓存系统的特点和数据指标.缓存对象结构设计和失效策略以及缓存对象的压缩等等,以期让有需求的同学尤其是初学者能够快速.系统的了解相关知识. 2. 数据库的瓶颈 2.1 数据量 关系型数据库的数据量是比较小的,以我们常用的MySQL为例,单表数据条数一般应该控制在2000w以内,如果业务很复杂的话,可能还要低一些.即便是

时至今日,“Big data”(大数据)时代的来临已经毋庸置疑,尤其是在电信.金融等行业,几乎已经到了“数据就是业务本身”的地步.这种趋势已经让很多相信数据之力量的企业做出改变.恰逢此时,为了让更多的人了解和使用分析大数据,CSDN独家承办的大数据技术大会于今日在北京中旅大厦召开.本次大会汇集Hadoop.NoSQL.数据分析与挖掘.数据仓库.商业智能以及开源云计算架构等诸多热点话题.包括百度.淘宝.新浪等业界知名专家与参会者齐聚一堂,共同探讨大数据浪潮下的行业应对法则以及大数据时代的抉择. 淘

几个概念 网站流量是指网站的访问量,用来描述访问网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标,常用的统计指标包括网站的独立用户数量.总用户数量(含重复访问者).网页浏览数量.每个用户的页面浏览数量.用户在网站的平均停留时间等. 网站访问量的常用衡量标准:独立访客(UV) 和 综合浏览量(PV),一般以日为单位来衡量和计算. 独立访客(UV):指一定时间范围内相同访客多次访问网站,只计算为1个独立访客. 综合浏览量(PV):指一定时间范围内页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次. PV计算带

一.数据库发号器 每一次都请求数据库,通过数据库的自增ID来获取全局唯一ID 对于小系统来说,这是一个简单有效的方案,不过也就不符合讨论情形中的高并发的场景. 首先,数据库自增ID需要锁表 而且,UUID的生成强依赖于数据库,每次获取UUID都需要经过一次数据库的调用,性能损耗很大. 其实,在这种大并发的场景中,数据库的主键都不建议使用数据库的自增ID.因为虽然这个简单,但是如果随便业务发展,需要对原有的数据进行重新分库分表的时候,可能会产生主键冲突,这影响了系统的平滑扩容,容易埋下坑. 二.中

聊一聊PV和并发.以及计算web服务器的数量的方法 站长之家 2016-08-17 09:40 最近和几个朋友,聊到并发和服务器的压力问题.很多朋友,不知道该怎么去计算并发?部署多少台服务器才合适? 所以,今天就来聊一聊PV和并发,还有计算web服务器的数量 的等方法.这些都是自己的想法加上一些网上的总结,如有不对,欢迎拍砖. 几个概念 网站流量是指网站的访问量,用来描述访问网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标,常用的统计指标包括网站的独立用户数量.总用户数量(含重复访问者).网页浏览数

一.前言 消息队列中间件(简称消息中间件)是指利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流,并基于数据通信来进行分布式系统的集成.通过提供消息传递和消息排队模型,它可以在分布式环境下提供应用解耦.弹性伸缩.冗余存储.流量削峰.异步通信.数据同步等等功能,其作为分布式系统架构中的一个重要组件,有着举足轻重的地位. 目前开源的消息中间件可谓是琳琅满目,能让大家耳熟能详的就有很多,比如ActiveMQ.RabbitMQ.Kafka.RocketMQ.ZeroMQ等.不管选择其中的哪一款,都会有用

背景 Disruptor是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列,研发的初衷是解决内存队列的延迟问题(在性能测试中发现竟然与I/O操作处于同样的数量级).基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒600万订单,2010年在QCon演讲后,获得了业界关注.2011年,企业应用软件专家Martin Fowler专门撰写长文介绍.同年它还获得了Oracle官方的Duke大奖. 目前,包括Apache Storm.Camel.Log4j 2在内的很多知名项目都应用了Disruptor以获取高

现在我们开发的时候,尤其是使用框架进行项目开发的时候,都会有一个专门的包管理工具,对,那就是composer,使用这个工具可以简单快速的引入一个代码包,十分快捷好用.接下就总结一下,经常使用到的pear包 1. PHP-JWT 一:JWT介绍:全称JSON Web Token,基于JSON的开放标准((RFC 7519) ,以token的方式代替传统的Cookie-Session模式,用于各服务器.客户端传递信息签名验证. 二:JWT优点: 1:服务端不需要保存传统会话信息,没有跨域传输问题,减

1.fork耗时导致高并发请求延时 RDB和AOF的时候,其实会有生成RDB快照,AOF rewrite,耗费磁盘IO的过程,主进程fork子进程 fork的时候,子进程是需要拷贝父进程的空间内存页表的,也是会耗费一定的时间的 一般来说,如果父进程内存有1个G的数据,那么fork可能会耗费在20ms左右,如果是10G~30G,那么就会耗费20 * ,甚至20 * ,也就是几百毫秒的时间 info stats中的latest_fork_usec,可以看到最近一次form的时长 redis单机QPS

1.前言 在IM这种讲究高并发.高消息吞吐的互联网场景下,MQ消息中间件是个很重要的基础设施,它在IM系统的服务端架构中担当消息中转.消息削峰.消息交换异步化等等角色,当然MQ消息中间件的作用远不止于此,它的价值不仅仅存在于技术上,更重要的是改变了以往同步处理消息的思路(比如进行IM消息历史存储时,传统的信息系统作法可能是收到一条消息就马上同步存入数据库,这种作法在小并发量的情况下可以很好的工作,但互联网大并发环境下就是灾难).   MQ消息中间件可以理解一个水池,水池的这头是消息生产者,水池的

1 出发点:企业IT系统建设普遍面临的问题和处境 很多企业面临的问题和处境: 『烟囱式』系统建设模式. 当业务部门提出业务需求,信息中心部门进行系统集成商的招投标,再进入到需求收集.需求分析.开发.测试.上线的项目周期中.某种程度上,每个新系统的上线都预示着一座新的烟囱矗立而成.这种完全基于业务需求建设系统的方式,已经成为过去20多年企业建设IT系统的标准流程,导致IT系统建设早的企业内部系统烟囱林立.这正是今天很多企业面临互联网转型难的根结所在. 它带来三大弊端: 重复功能建设和维护带来的重复

几个概念 网站流量是指网站的访问量,用来描述访问网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标,常用的统计指标包括网站的独立用户数量.总用户数量(含重复访问者).网页浏览数量.每个用户的页面浏览数量.用户在网站的平均停留时间等. 网站访问量的常用衡量标准:独立访客(UV) 和 综合浏览量(PV),一般以日为单位来衡量和计算. 独立访客(UV):指一定时间范围内相同访客多次访问网站,只计算为1个独立访客. 综合浏览量(PV):指一定时间范围内页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次. PV计算带

https://github.com/baidu/uid-generator snowflake算法 uid-generator是基于Twitter开源的snowflake算法实现的. snowflake将long的64位分为了3部分,时间戳.工作机器id和序列号,位数分配如下. 其中,时间戳部分的时间单位一般为毫秒.也就是说1台工作机器1毫秒可产生4096个id(2的12次方). 源码实现分析 与原始的snowflake算法不同,uid-generator支持自定义时间戳.工作机器id和序列号