* { font-family: "Microsoft YaHei" !important } h1 { color: #FF0 } 15套java架构师.集群.高可用.高可扩 展.高性能.高并发.性能优化.Spring boot.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat.Netty.Jvm大型分布 式项目实战视频教程 视频课程包含: 高级Java架构师包含:Spring boot.Spring  cloud.Dubbo.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat

亿级流量电商详情页系统的大型高并发与高可用缓存架构实战 完整高清含源码,需要课程的联系QQ:2608609000 1[免费观看]课程介绍以及高并发高可用复杂系统中的缓存架构有哪些东西2[免费观看]基于大型电商网站中的商品详情页系统贯穿的授课思路介绍3小型电商网站的商品详情页的页面静态化架构以及其缺陷11分钟4大型电商网站的异步多级缓存构建+nginx数据本地化动态渲染的架构9分钟5能够支撑高并发+高可用+海量数据+备份恢复的redis的重要性5分钟6从零开始在虚拟机中一步一步搭建一个4个节点的C

月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: 1.         GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 2.         Random生成高唯一性随机码 今天分享的主题是:如何在高并发分布式系统中生成全局唯一Id. 但这篇博文实际上是“半分享半讨论”的博文: 1)         半分享是我将说下我所了解到的关于今天主题所涉及的几种方案.

http://www.cnblogs.com/heyuquan/p/global-guid-identity-maxId.html 又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也

又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 Random生成高唯一性随机码 今天分

又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 Random生成高唯一性随机码 今天分

高并发分布式系统中生成全局唯一(订单号)Id   1.GUID数据因毫无规律可言造成索引效率低下,影响了系统的性能,那么通过组合的方式,保留GUID的10个字节,用另6个字节表示GUID生成的时间(DateTime),这样我们将时间信息与GUID组合起来,在保留GUID的唯一性的同时增加了有序性,以此来提高索引效率,在NHibernate中,COMB型主键的生成代码如下所示: /// <summary> /// 保留GUID的10个字节,用另6个字节表示GUID生成的时间(DateTime)组

转载:http://www.cnblogs.com/cxd4321/archive/2010/11/24/1886301.html 随着中国大型IT企业信息化速度的加快,大部分应用的数据量和访问量都急剧增加,大型企业网站正面临性能和高数据访问量的压力,而且对存储.安全以及信息检索等等方面都提出了更高的要求-- 本文中,我想通过几个国外大型IT企业及网站的成功案例,从Web技术人员角度探讨如何积极地应对国内大型网站即将面临的扩展(主要是技术方面,而较少涉及管理及营销等方面)矛盾. 一. 国外大型I

这篇文章我们将介绍服务器的开发,并从多个方面探究如何开发一款高性能高并发的服务器程序. 所谓高性能就是服务器能流畅地处理各个客户端的连接并尽量低延迟地应答客户端的请求:所谓高并发,指的是服务器可以同时支持多的客户端连接,且这些客户端在连接期间内会不断与服务器有数据来往. 这篇文章将从两个方面来介绍,一个是服务器的框架,即单个服务器程序的代码组织结构:另外一个是一组服务程序的如何组织与交互,即架构.注意:本文以下内容中的客户端是相对概念,指的是连接到当前讨论的服务程序的终端,所以这里的客户端既可能

在生产环境中,对于高并发架构,我们知道缓存 是最重要的环节,对于大量的高并发.可以采用三层缓存架构来实现,也就是Nginx+Redis+Ehcache 对于中间件Nginx常来做流量分发,同事nginx本身也有自己的缓存机制,但是呢,容量也是有限,我们可以用来缓存热点数据,让用户的请求直接走缓存并返回,从而减少流向服务器的流量 一:模板引擎 通常可以配合使用freemaker/velocity等模板引擎来抗住打量的请求 小型系统可能直接在服务器端 渲染出所有页面并放入缓存,之后的相同页面 请求就

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

原文地址:http://www.wmyouxi.com/a/60368.html#ixzz3tGYG9JwC 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

一个在线2k的游戏,每秒钟并发都吓死人.传统的hibernate直接插库基本上是不可行的.我就一步步推导出一个无锁的数据库操作. 1. 并发中如何无锁. 一个很简单的思路,把并发转化成为单线程.Java的Disruptor就是一个很好的例子.如果用java的concurrentCollection类去做,原理就是启动一个线程,跑一个Queue,并发的时候,任务压入Queue,线程轮训读取这个Queue,然后一个个顺序执行. 在这个设计模式下,任何并发都会变成了单线程操作,而且速度非常快.现在的n

数据在分片时,典型的是分库分表,就有一个全局ID生成的问题.单纯的生成全局ID并不是什么难题,但是生成的ID通常要满足分片的一些要求:   1 不能有单点故障.   2 以时间为序,或者ID里包含时间.这样一是可以少一个索引,二是冷热数据容易分离.   3 可以控制ShardingId.比如某一个用户的文章要放在同一个分片内,这样查询效率高,修改也容易.   4 不要太长,最好64bit.使用long比较好操作,如果是96bit,那就要各种移位相当的不方便,还有可能有些组件不能支持这么大的ID.

1.GUID数据因毫无规律可言造成索引效率低下,影响了系统的性能,那么通过组合的方式,保留GUID的10个字节,用另6个字节表示GUID生成的时间(DateTime),这样我们将时间信息与GUID组合起来,在保留GUID的唯一性的同时增加了有序性,以此来提高索引效率,在NHibernate中,COMB型主键的生成代码如下所示: /// <summary> /// 保留GUID的10个字节,用另6个字节表示GUID生成的时间(DateTime)组合方式 /// </summary>

需求说明 在过去单机系统中,生成唯一ID比较简单,可以使用MySQL的自增主键或者Oracle中的sequence, 在现在的大型高并发分布式系统中,以上策略就会有问题了,因为不同的数据库会部署到不同的机器上,一般都是多主实例,而且再加上高并发的话,就会有重复ID的情况了.至于为什么会有重复就不多说了,技术人员都懂的. 本文讲述的案例不仅仅局限于数据库中的ID主键生产,也可以适用于其他分布式环境中的唯一标示,比如全局唯一事务ID,日志追踪时的唯一标示等. 先列出笔者最喜欢的一种全局唯一ID的生成

Java生鲜电商平台-高并发的设计与架构 说明:源码下载Java开源生鲜电商平台以及高并发的设计与架构文档 对于高并发的场景来说,比如电商类,o2o,门户,等等互联网类的项目,缓存技术是Java项目中最常见的一种应用技术.然而,行业里很多朋友对缓存技术的了解与掌握,仅仅停留在掌握redis/memcached等缓存技术的基础使用,最多了解一些集群相关的知识,大部分人都可以对缓存技术掌握到这个程度.然而,仅仅对缓存相关的技术掌握到这种程度,无论是对于开发复杂的高并发系统,或者是在往Java高级工程

Java 开发环境:idea https://www.jianshu.com/p/7a824fea1ce7 从无到有构建大型电商微服务架构三个阶段SpringBoot+SpringCloud+Solr+Cas+Redis+RabbitMQ+Ehcache+Mycat+Kafka+Hadoop+Pyth... 2019.08.26 19:16:16字数 1375阅读 69 从无到有构建大型电商微服务架构三个阶段SpringBoot+SpringCloud+Solr+Cas+Redis+Rabbit

微服务架构模式(Microservice Architect Pattern).近两年在服务的疯狂增长与云计算技术的进步,让微服务架构受到重点关注 微服务架构是一种架构模式,它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务,服务之间互相协调.互相配合,为用户提供最终价值.每个服务运行在其独立的进程中,服务与服务间采用轻量级的通信机制互相沟通(通常是基于HTTP的RESTful API).每个服务都围绕着具体业务进行构建,并且能够被独立地部署到生产环境.类生产环境等.另外,应尽量避免统一的.集中式的服务管理

博友们一起来讨论下高并发非自增ID如何设计? 底层是很重要的,我最近设计底层,通用底层. 我想跟大家谈论下这个话题: 如何在高并发环境下设计出一套好用的非自增ID的添加操作的解决方案?更新的操作我随机生成一个时间因子,新增的解决方案就希望大家可以一起讨论下. 打个比方,一个表,一万条新增请求同时涌进来,表为空,也就是一万条同时获取到要赋值的id就是1,更新了第一条,剩下的怎么处理?在第二条处理过程中,又有一万条新增记录涌进来,又如何处理?如何保证性能,ID不重复,友好性?ID列设计为聚集索引主键

1:缓存技术和框架的重要性 互联网的一些高并发,高性能的项目和系统中,缓存技术是起着功不可没的作用.缓存不仅仅是key-value的简单存取,它在具体的业务场景中,还是很复杂的,需要很强的架构设计能力.我曾经就遇到过因为缓存架构设计不到位,导致了系统崩溃的案例. 2:缓存的技术方案分类 1)是做实时性比较高的那块数据,比如说库存,销量之类的这种数据,我们采取的实时的缓存+数据库双写的技术方案,双写一致性保障的方案. 2)是做实时性要求不高的数据,比如说商品的基本信息,等等,我们采取的是三级缓存架