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

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

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

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

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

转自http://cmsblogs.com/?p=3846 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

背景 DSP系统是互联网广告需求方平台,用于承接媒体流量,投放广告.业务特点是并发度高,平均响应低(百毫秒). 为了能够有效提高DSP系统的性能,美团平台引入了一种带有清退机制的缓存结构LruCache(Least Recently Used Cache),在目前的DSP系统中,使用LruCache + 键值存储数据库的机制将远端数据变为本地缓存数据,不仅能够降低平均获取信息的耗时,而且通过一定的清退机制,也可以维持服务内存占用在安全区间. 本文将会结合实际应用场景,阐述引入LruCache的原

用消息中间件犹如小马过河,选择合适的才最重要,这需要贴合自身的业务需求,技术服务于业务.具体在选择上可从下面功能.性能.可靠性和可用性.运维管理.社区和生态.团队技术栈等维度来进行筛选. 具体技术选型指标1:功能 首要的就是功能维度,这个直接决定了你能否最大程度上的实现开箱即用,进而缩短项目周期.降低成本等.如果一款消息中间件的功能达不到想要的功能,那么就需要进行二次开发,这样会增加项目的技术难度.复杂度以及增大项目周期等. 功能维度又可以划分个多个子维度,大致可以分为以下这些. 优先级队列:优

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

转载自:  https://www.cnblogs.com/doit8791/p/10227474.html 参考: http://www.52im.net/thread-1647-1-1.html 用消息中间件犹如小马过河,选择合适的才最重要,这需要贴合自身的业务需求,技术服务于业务.具体在选择上可从下面功能.性能.可靠性和可用性.运维管理.社区和生态.团队技术栈等维度来进行筛选. 具体技术选型指标1:功能 首要的就是功能维度,这个直接决定了你能否最大程度上的实现开箱即用,进而缩短项目周期.降

为什么需要集群流控呢?假设需要将某个API的总qps限制在100,机器数可能为50,这时很自然的想到使用一个专门的server来统计总的调用量,其他实例与该server通信来判断是否可以调用,这就是基本的集群流控方式,sentinel的实现就是这样的. 如果服务调用使用轮训或者随机路由方式,理论上可以通过在各个单机上设置流控规则即可(单机qps上限=总qps上限 / 机器数).集群流控可以解决流量分配不均的问题导致总体流控效果不佳的问题,其可以精确地控制整个集群的调用总量,结合单机限流兜底,可以

你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯 前言 Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难.作为一个在互联网公司面一次拿一次offer的面霸(请允许我使用一下夸张的修辞手法),打败了无数竞争对手,每次都只能看到无数落寞的身影失望的离开,略感愧疚,在一个寂寞难耐的夜晚,我痛定思痛,决定开始写<吊打面试官>系列,希望能帮助各位读者以后面试势如破竹,对面试官进行360°的反击,吊打问你的面试官,让一同面试的

你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯 GitHub上已经开源,有面试点思维导图,欢迎[Star]和[完善] 前言 Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难. 作为一个在互联网公司面一次拿一次Offer的面霸,打败了无数竞争对手,每次都只能看到无数落寞的身影失望的离开,略感愧疚(请允许我使用一下夸张的修辞手法). 于是在一个寂寞难耐的夜晚,我痛定思痛,决定开始写<吊打面试官>系列,希望能帮助各位读

1.================================================================================================================================ 高并发架构系列:分布式锁的由来.特点及Redis分布式锁的实现详解 2018年12月21日 16:18:49 mikechen优知 阅读数:53 标签: 程序员架构技术互联网IT 更多 个人分类: 高并发架构系列   标题Redis内存回

问:骚年,都说Redis很快,那你知道这是为什么吗? 答:英俊潇洒的面试官,您好.我们可以先看一下 关系型数据库 和 Redis 本质上的区别. Redis采用的是基于内存的,采用的是单进程单线程模型的 KV 数据库,有C语言编写,官方提供的数据是可以达到 10w+ 的QPS(每秒内查询次数). 完全基于内存,绝大部分请求是纯粹的内存操作,非常快速.它的数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap 的优势就是查找和操作时间的复杂度都是0(1): 数据结构简单,对数据操作也简单,Redis