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

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

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

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

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

使用Hystrix实现自动降级与依赖隔离 原创 2017年06月25日 17:28:01 标签: 异步 / 降级 869 这篇文章是记录了自己的一次集成Hystrix的经验,原本写在公司内部wiki里,所以里面有一些内容为了避免重复,直接引用了其他同事的wiki,而发布到外网,这部分就不能直接引用了,因此可能不会太完整,后续会补充进去. 1.背景 目前对于一些非核心操作,如增减库存后保存操作日志 发送异步消息时(具体业务流程),一旦出现MQ服务异常时,会导致接口响应超时,因此可以考虑对非核心操作

转载: https://www.jianshu.com/p/138f92aa83dc Hystrix出现的原因: hystrix是netflix开源的一个容灾框架,解决当外部依赖故障时拖垮业务系统.甚至引起雪崩的问题. 在大中型分布式系统中,通常系统很多依赖(HTTP,hession,Netty,Dubbo等),在高并发访问下,这些依赖的稳定性与否对系统的影响非常大,但是依赖有很多不可控问题:如网络连接缓慢,资源繁忙,暂时不可用,服务脱机等. 当依赖阻塞时,大多数服务器的线程池就出现阻塞(BLO

rocketmq总结(消息的高可用.中间件选型) 参考: https://blog.csdn.net/meilong_whpu/article/details/76922456 http://blog.51cto.com/sofar/1540874 https://blog.csdn.net/lunaqi/article/details/78517200 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMzg1ODcwMw==&mid=2247487688&idx

第1章 redis存储系统 1.1 redis概述 REmote DIctionary Server(Redis)是一个基于key-value键值对的持久化数据库存储系统.redis和大名鼎鼎的Memcached缓存服务软件很像,但是redis支持的数据存储类型比memcached更丰富,包括strings(字符串),lists(列表),sets(集合)和sorted sets(有序集合)等. 这些数据类型支持push/pop,add/remove及取交集,并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作

参数配置 参数说明 值 备注 groupKey productStockOpLog group标识,一个group使用一个线程池 commandKey addProductStockOpLog command标识 fallbackMethod addProductStockOpLogFallback fallback方法,两者需要返回值和参数相同 超时时间设置 400ms 执行策略,在THREAD模式下,达到超时时间,可以中断 For most circuits, you should try

原文地址:https://blog.csdn.net/GFJ0814/article/details/92422245 看看这篇文章(继续学习):https://www.jianshu.com/p/362b365e1bcc 背景:线上有一个接口,3台机器总共QPS在3000左右,单机QPS在1000左右,接口响应时间2ms.为了保证接口的任何改动在上线之前能够在大流量下能够没有问题.提出想法,搭建一套流量回放环境,上线之前把代码先部署到流量回放环境.然后将线上的流量导入到流量回放环境,用真实的业

一.节点间的内部通信机制 1.基础通信原理 (1)redis cluster节点间采取gossip协议进行通信 跟集中式不同,不是将集群元数据(节点信息,故障,等等)集中存储在某个节点上,而是互相之间不断通信,保持整个集群所有节点的数据是完整的 维护集群的元数据用得,集中式,一种叫做gossip 集中式:好处在于,元数据的更新和读取,时效性非常好,一旦元数据出现了变更,立即就更新到集中式的存储中,其他节点读取的时候立即就可以感知到; 不好在于,所有的元数据的跟新压力全部集中在一个地方,可能会导致

一.redis概述 1.nosql概念 NoSql:即Not-onlySQL.非关系型数据库,作为关系型数据库的补充 2.redis概念 redis(remote dictionary server)c语言开发的一个键值对数据库.单机qps(每秒读取数量)5W+ 3.redis数据类型 1.string (1)set key value 添加/修改数据 (2)get key 获取数据 (3)del key 删除数据 (4)mset key1 value1 key2 value2 添加/删除多个数

分布式唯一ID介绍 分布式系统全局唯一的 id 是所有系统都会遇到的场景,往往会被用在搜索,存储方面,用于作为唯一的标识或者排序,比如全局唯一的订单号,优惠券的券码等,如果出现两个相同的订单号,对于用户无疑将是一个巨大的bug. 在单体的系统中,生成唯一的 id 没有什么挑战,因为只有一台机器一个应用,直接使用单例加上一个原子操作自增即可.而在分布式系统中,不同的应用,不同的机房,不同的机器,要想生成的 ID 都是唯一的,确实需要下点功夫. 一句话总结: 分布式唯一ID是为了给数据进行唯一标识.

一.NoSQL 1.NoSql介绍 1.not only SQL,非关系型数据库,它能解决常规数据库的并发.IO与性能的瓶颈 2.解决以下问题: ① 对数据库的高并发读写需求 ② 大数据的高效存储和访问需求 ③ 高可扩展性和高可用性的需求 2.Nosql数据库的应用环境 1) 数据模型比较简单 2) 需要灵活性更强的IT系统 3) 对数据库的性能要求较高 4) 不需要高度数据一致性 5) 对于给定KEY,比较容易映射复杂值的环境 3.Nosql软件的分类与特点 1.key-value键值存储数据

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