注:前提是知道什么是消息队列.不懂的去搜索各种消息队列入门(activeMQ.rabbitMQ.rocketMQ.kafka) 1.为什么要使用MQ?(MQ的好处:解耦.异步.削峰) (1)解耦:主要解决系统间的耦合度 场景是系统A会产生用户ID:userId,要把userId通过调用系统B\C\D的接口传给他们做业务处理.若添加新系统,也需要此userId,则要再加一个接口调用.耦合严重. 解耦的做法就是:在系统A与系统BCD之间,增加消息队列MQ,系统A产生userId后,将其放入MQ,系统

简介 提高服务器性能有很多方法,比如划分图片服务器,主从数据库服务器,和网站服务器在服务器.但是硬件资源额定有限的情况下,最大的压榨服务器的性能,提高服务器的并发处理能力,是很多运维技术人员思考的问题.要提高Linux系统下的负载能力,可以使用nginx等原生并发处理能力就很强的web服务器,如果使用Apache的可以启用其Worker模式,来提高其并发处理能力.除此之外,在考虑节省成本的情况下,可以修改Linux的内核相关TCP参数,来最大的提高服务器性能.当然,最基础的提高负载问题,还是升级

提高Linux系统下的负载能力,可以使用nginx等原生并发处理能力就很强的web服务器 使用Apache的可以启用其Worker模式,来提高其并发处理能力 修改Linux的内核相关TCP参数,来最大的提高服务器性能 最基础的提高负载问题,还是升级服务器硬件 Linux系统下,TCP连接断开后,会以TIME_WAIT状态保留一定的时间,然后才会释放端口.当并发请求过多的时候,就会产生大量的TIME_WAIT状态的连接,无法及时断开的话,会占用大量的端口资源和服务器资源.这个时候我们可以优化TCP

优化Linux 的内核参数来提高服务器并发处理能力PS:在服务器硬件资源额定有限的情况下,最大的压榨服务器的性能,提高服务器的并发处理能力,是很多运维技术人员思考的问题.要提高Linux 系统下的负载能力,可以使用nginx 等原生并发处理能力就很强的web 服务器,如果使用Apache 的可以启用其Worker 模式,来提高其并发处理能力.除此之外,在考虑节省成本的情况下,可以修改Linux 的内核相关TCP 参数,来最大的提高服务器性能.当然,最基础的提高负载问题,还是升级服务器硬件了,这是

昨天突然考虑到这个问题,在并发比较大的情况下,你用于生成唯一ID的函数是否还能正常运行?也就是说比如我一下子进来40000个订单,你需要生成不重复的订单ID吧? 对于这个问题我以前没考虑过,但是可能是误打误撞,我以前一开始设计的ID生成思路是13位时间戳+随机7位,就是为了凑够20位的ID.因为如果是在同一时间那么可以忽略掉13位时间戳,剩下的7位是需要关注的,我有预选的34个字母+数字,根据排列组合可以得知,可以有34^7个排列组合方法(也就是52523350144). 那么理论上同一时刻(如

一是redis使用内存 而是redis使用多路复用的IO模型: 现代的UNIX操作系统提供了select/poll/kqueue/epoll这样的系统调用,这些系统调用的功能是:你告知我一批套接字,当这些套接字的可读或可写事件发生时,我通知你这些事件信息. epoll的优点 epoll 没有最大并发连接的限制,上限是最大可以打开文件的数目,这个数字一般远大于 2048, 一般来说这个数目和系统内存关系很大 ,具体数目可以 cat /proc/sys/fs/file-max 察看. 效率提升, E

一个ASP.NET项目在部署到生产环境时,当用户并发量达到200左右时,IIS出现了明显的请求排队现象,发送的请求都进入等待,无法及时响应,系统基本处于不可用状态.因经验不足,花了很多时间精力解决这个问题,本文记录了我查找问题的过程和最后解决方案,供大家参考. 软硬件环境: IBM刀片服务器,Intel至强处理器,4物理核,16个逻辑核心,内存32G Windows Server2008 Enterprise R2, ASP.NET 4.0 Webform  IIS7.5  集成模式 当发现请求

http://docs.ceph.com/docs/master/radosgw/s3/objectops/#initiate-multi-part-upload 根据分片上传的API描述,因为对同一个文件需要多个upload的HTTP请求.那么很显然,存在多个RGW负载均衡的场景下,不同的HTTP请求会被负载均衡到不同的RGW上. 那么这是否会导致RGW不能把文件分片正确的合并为一个大文件的问题呢(也就是说 文件分片是否必须被上传到同一个RGW)? 验证步骤: 1. 使用 s3 java sd

这篇博客并不是证明Lucene.net的性能有多强悍,实际上Lucene.net的并发能力并不让人很满意,这得看你怎么用它. 因为Lucene 本身就是一个搜索引擎的基础框架,相当于一辆车子的发动机,而你做的是怎么造出一辆车速度快的车子来.很显然你要有一个好的轮胎,和空气阻力很小的车身造型.如果你的轮子是正方形的,那么马力再强劲的发动起都带不起来,对吧. 作为一名研发工程师,我相信大多工程师都不会造出一个正方形的轮子来跑车.每个人都有使用Lucene的方式,你可以使用elasticsearch

Python常见部署方法有 :   fcgi :用spawn-fcgi或者框架自带的工具对各个project分别生成监听进程,然后和http 服务互动 wsgi :利用http服务的mod_wsgi模块来跑各个project(Web应用程序或框架简单而通用的Web服务器 之间的接口). uWSGI 是一款像php-cgi一样监听同一端口,进行统一管理和负载平衡的工具,uWSGI,既不用wsgi协议也不用fcgi协议,而是自创了一个uwsgi的协议,据说该协议大约是fcgi协议的10倍那么快. 其

背景 众所周知,celery 是python世界里处理分布式任务的好助手,它的出现结合赋予了我们强大的处理异步请求,分布式任务,周期任务等复杂场景的能力. 然鹅,今天我们所要讨论的则是如何更好的在使用celery, 主要讨论的点针是对内存的使用方面. django & celery & django-celery 楼主的项目中使用的是 celery 和 django 的相结合的方式,版本分别为: python == 2.7 celery== Django== django-celery==

我们知道数据库处理sql是一条条处理的,假设购买商品的流程是这样的: sql1:查询商品库存 1 if(库存数量 > 0) 2 { 3 //生成订单 4 //库存-1 5 > 当没有并发时,上面的流程看起来是如此完美,假设同时两个人下单,而库存只有1个了,在sql1阶段两个人查询到的库存都是>0的,于是最终都执行了sql2,库存最后变为-1,超售了,要么补库存,要么等用户投诉吧. 解决这个问题比较流行的思路: 1.用额外的单进程处理一个队列,下单请求放到队列里,一个个处理,就不会有并发的

Support for concurrent thread is basically depends on many factors like OS, free RAM and connections. This is based on my experience If we follow the best practices as follow then we can achieve 350 ~ 500 concurrent users (web based application) and

当一个系统访问量上来的时候,不只是数据库性能瓶颈问题了,数据库数据安全也会浮现,这时候合理使用数据库锁机制就显得异常重要了. 原文:http://www.jianshu.com/p/163c96983ca9 (一)MySQL优化笔记(一)--库与表基本操作以及数据增删改 (二)MySQL优化笔记(二)--查找优化(1)(非索引设计) (三)MySQL优化笔记(二)--查找优化(2)(外连接.多表联合查询以及查询注意点) (四)MySQL优化笔记(三)--索引的使用.原理和设计优化 (五)MySQ

一.何为异步   执行任务的过程可以被分为发起和执行两个部分. 同步执行模式:任务发起后必须等待直到任务执行完成并返回结果后,才会执行下一个任务. 异步执行模式:任务发起后不等待任务执行完成,而是马上执行下一个任务,当任务执行完成时则会收到通知. 面对IO操作频繁的场景,异步执行模式可在同等的硬件资源条件下提供更大的并发处理能力,也就是更大的吞吐量. 但由于异步执行模式打破人们固有的思维方式,并且任务的发起和任务的执行是分离的,从而提高编程的复杂度. 多线程.多进程均可实现异步模式. 二.从回调

一.概述 数据库锁定机制简单来说就是数据库为了保证数据的一致性而使各种共享资源在被并发访问访问变得有序所设计的一种规则.对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁定机制,所以MySQL自然也不能例外.MySQL数据库由于其自身架构的特点,存在多种数据存储引擎,每种存储引擎所针对的应用场景特点都不太一样,为了满足各自特定应用场景的需求,每种存储引擎的锁定机制都是为各自所面对的特定场景而优化设计,所以各存储引擎的锁定机制也有较大区别.MySQL各存储引擎使用了三种类型(级别)的锁定机制:表级锁定,行级锁

  前言: 为了保证数据的一致完整性,任何一个数据库都存在锁定机制.锁定机制的优劣直接应想到一个数据库系统的并发处理能力和性能,所以锁定机制的实现也就成为了各种数据库的核心技术之一.本章将对 MySQL 中两种使用最为频繁的存储引擎 MyISAM 和 Innodb 各自的锁定机制进行较为详细的分析. 7．1 MySQL 锁定机制简介 数据库锁定机制简单来说就是数据库为了保证数据的一致性而使各种共享资源在被并发访问访问变得有序所设计的一种规则.对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁定机制,所以My

1 锁概念 1.1 什么是锁 锁是数据库系统区别于文件系统的一个关键特性.数据库系统使用锁是为了支持对共享资源进行并发访问,提供数据的完整性和一致性.例如:操作缓冲池中的LRU列表,删除.添加.移动LUR列表中的元素. 对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁定机制,所以MySQL自然也不能例外.MySQL数据库由于其自身架构的特点,存在多种数据存储引擎,每种存储引擎所针对的应用场景特点都不太一样,为了满足各自特定应用场景的需求,每种存储引擎的锁定机制都是为各自所面对的特定场景而优化设计,所以各存

1.简介 锁是计算机协调多个进程或纯线程并发访问某一资源的机制.在数据库中,除传统的计算资源(CPU.RAM.I/O)的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源.如何保证数据并发访问的一致性.有效性是所在有数据库必须解决的一个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素.从这个角度来说,锁对数据库而言显得尤其重要,也更加复杂.防止更新丢失,并不能单靠数据库事务控制器来解决,需要应用程序对要更新的数据加必要的锁来解决.锁的运作?事务T在度某个数据对象(如表.记录等)操作之前,先向系统发出

一.多表的创建 from django.db import models # Create your models here. class Author(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) name = models.CharField(max_length=32) age = models.IntegerField() au = models.OneToOneField(to='AuthorDetail',to_fiel

一.多表的创建 from django.db import models # Create your models here. class Author(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) name = models.CharField(max_length=32) age = models.IntegerField() au = models.OneToOneField(to='AuthorDetail',to_fiel