点赞其实是一个很有意思的功能.基本的设计思路有大致两种, 一种自然是用mysql等 数据库直接落地存储, 另外一种就是利用点赞的业务特征来扔到redis(或memcache)中, 然后离线刷回mysql等. 直接写入Mysql 直接写入Mysql是最简单的做法. 做两个表即可, 1.post_like 记录文章被赞的次数,已有多少人赞过这种数据就可以直接从表中查到; 2.user_like_post 记录用户赞过了哪些文章, 当打开文章列表时,显示的有没有赞过的数据就在这里面; 缺点 1.数据库

目录 redis如何通过读写分离来承载读请求QPS超过10万+ redis replication以及master持久化对主从架构的安全意义 redis主从复制原理.断点续传.无磁盘化复制.过期key处理 redis replication的完整流运行程和原理的再次深入剖析 redis主从架构下如何才能做到99.99%的高可用性? redis哨兵架构的相关基础知识的讲解1.哨兵的介绍 redis哨兵主备切换的数据丢失问题:异步复制.集群脑裂 怎么保证redis是高并发以及高可用的?\09_red

如果你用redis缓存技术的话,肯定要考虑如何用redis来加多台机器,保证redis是高并发的,还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了,redis高可用 redis高并发:主从架构,一主多从,一般来说,很多项目其实就足够了,单主用来写入数据,单机几万QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒10万的QPS. redis高并发的同时,还需要容纳大量的数据:一主多从,每个实例都容纳了完整的数据,比如redis主就10G的内存量,其实你就最对只能容纳10g的数据量.如果你的缓

转自:http://blog.csdn.net/chosen0ne/article/details/7304192 一. 概述 Nginx是一个高性能,支持高并发的,轻量级的web服务器.目前,Apache依然web服务器中的老大,但是在全球前1000大的web服务器中,Nginx的份额为22.4%.Nginx采用模块化的架构,官方版本的Nginx中大部分功能都是通过模块方式提供的,比如Http模块.Mail模块等.通过开发模块扩展Nginx,可以将Nginx打造成一个全能的应用服务器,这样可以

本文来源于caoz梦呓公众号高并发专辑,以图形化.松耦合的方式,对互联网高并发问题做了详细解读与分析,"技术在短期内被高估,而在长期中又被低估",而不同的场景和人员成本又导致了巨头的方案可能并不适合创业公司,那么如何保证高并发问题不成为创业路上的拦路虎,是每一个全栈工程师.资深系统工程师.有理想的程序员必备的技能,希望本文助您寻找属于自己的"成金之路",发亮发光.   目录: 场景及解决方法解读 认识负载 数据跟踪 脑图.caoz大神公众号分享 参考资料   秉承知

解耦神器:MQ MQ是分布式架构中的解耦神器,应用非常普遍.有些分布式事务也是利用MQ来做的.由于其高吞吐量,在一些业务比较复杂的情况,可以先做基本的数据验证,然后将数据放入MQ,由消费者异步去处理后续的复杂业务逻辑,这样可以大大提高请求响应速度,提升用户体验.如果消费者业务处理比较复杂,也可以独立集群部署,根据实际处理能力需求部署多个节点.需要注意的是: 需要确认消息发送MQ成功 比如RabbitMQ在发送消息到MQ时,就有发送回调确认,虽然不能够完全避免消息丢失,但也能够避免一些极端情况下消

对于一个需要处理高并发的系统而言,可以从多个层面去解决这个问题. 1.数据库系统:数据库系统可以采取集群策略以保证某台数据库服务器的宕机不会影响整个系统,并且通过负载均衡策略来降低每一台数据库服务器的压力(当然用一台服务器应付一般而言没啥问题,找一台当备机放着应付宕机就行,如果一台应付不了,那么再加一台,但是备机还是要的,至少一台),另外采取读/写分离的方法降低数据库负载,再加上分库和分表进一步降低数据库负载,从而可以从容地应对高并发问题.当然成本会比较高,毕竟要这么多服务器. 2.分布式缓存系

高并发系统的分析和设计 任何系统都不是独立于业务进行开发的,真正的系统是为了实现业务而开发的,所以开发高并发网站抢购时,都应该先分析业务需求和实际的场景,在完善这些需求之后才能进入系统开发阶段. 没有对业务进行分析就贸然开发系统是开发者的大忌.对于业务分析,首先是有效请求和无效请求,有效请求是指真实的需求,而无效请求则是虚假的抢购请求. 有效请求和无效请求 无效请求有很多种类,比如通过脚本连续刷新网站首页,使得网站频繁访问数据库和其他资源,造成性能持续下降,还有一些为了得到抢购商品,使用刷票软件

Surfer   A high level concurrency downloader. surfer是一款Go语言编写的高并发爬虫下载器,拥有surf与phantom两种下载内核. 支持固定UserAgent自动保存cookie与随机大量UserAgent禁用cookie两种模式,高度模拟浏览器行为,可实现模拟登录等功能. 高并发爬虫Pholcus的专用下载器.(官方QQ群:Go大数据 42731170,欢迎加入我们的讨论) Features Both surf and phantomjs 

高并发Flask服务部署 AI模型持久化 OOP: 利用面向对象思想,实现算法在内存上的实例化及持久化.即一次模型加载,多次请求调用. class ocr_infer_class(threading.Thread): def __init__(self, input_queue, output_queue): super().__init__() logger.info("Model Init Start ...") # YOLO Needed self.yolo_model_def

如何保证Redis高可用和高并发? Redis主从架构,一主多从,可以满足高可用和高并发.出现实例宕机自动进行主备切换,配置读写分离缓解Master读写压力. Redis高可用方案具体怎么实施? 使用官方推荐的哨兵(sentinel)机制就能实现,当主节点出现故障时,由Sentinel自动完成故障发现和转移,并通知应用方,实现高可用性.它有四个主要功能: 集群监控,负责监控redis master和slave进程是否正常工作. 消息通知,如果某个redis实例有故障,那么哨兵负责发送消息作为报警

redis不支持高并发的瓶颈在哪里? 单机.单机版的redis支持上万到几万的QPS不等. 主要根据你的业务操作的复杂性,redis提供了很多复杂的操作,lua脚本. 2.如果redis要支撑超过10万+()怎么解决? 单机版的redis几乎不可能说QPS超过10万+,除非一些特殊情况,比如说你的机器性能特别好,配置特别高,物理机,维护做的特别好,而且你的整体的操作不是太复杂.可能有超过10万+/ 一般情况下的redis都是在几万. 使用读写分离的架构来进行redis支撑10万+的模式. 读写分

MySql计数器,如网站点击数,如何实现高性能高并发的计数器功能 Clicks: Date: -- :: Power By 李轩Lane TagMysql计数器高性能 现在有很多的项目,对计数器的实现甚是随意,比如在实现网站文章点击数的时候,是这么设计数据表的,如:”article_id, menu_id, article_name, article_content, article_author, article_view......在article_view中记录该文章的浏览量.诈一看似乎没

Qunar机票技术部就有一个全年很关键的一个指标:搜索缓存命中率,当时已经做到了>99.7%.再往后,每提高0.1%,优化难度成指数级增长了.哪怕是千分之一,也直接影响用户体验,影响每天上万张机票的销售额. 在高并发场景下,提供了保证线程安全的对象.方法.比如经典的ConcurrentHashMap,它比起HashMap,有更小粒度的锁,并发读写性能更好.线程安全的StringBuilder取代String.StringBuffer等等(Java在多线程这块实现是非常优秀和成熟的). Java

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

作者:中华石杉 面试题 如何保证 redis 的高并发和高可用?redis 的主从复制原理能介绍一下么?redis 的哨兵原理能介绍一下么? 面试官心理分析 其实问这个问题,主要是考考你,redis 单机能承载多高并发?如果单机扛不住如何扩容扛更多的并发?redis 会不会挂?既然 redis 会挂那怎么保证 redis 是高可用的? 其实针对的都是项目中你肯定要考虑的一些问题,如果你没考虑过,那确实你对生产系统中的问题思考太少. 面试题剖析 如果你用 redis 缓存技术的话,肯定要考虑如何用

1.可能的问题 要将redis运用到工程项目中,只使用一台redis是万万不能的,原因如下: (1)从结构上,单个redis服务器会发生单点故障,并且一台服务器需要处理所有的请求负载,压力较大. (2)从容量上,单个redis服务器内存容量有限,就算一台redis服务器内存容量为256g,也不能将所有内容都用作redis存储内存,一般情况下,单台redis最大使用内存不应该超过20g 2.基本概念 2.1. 高可用 “高可用”(High Availability)用来描述一个系统经过专门的设计,

就是如果你用redis缓存技术的话,肯定要考虑如何用redis来加多台机器,保证redis是高并发的,还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了,redis高可用 我这里会选用我之前讲解过这一块内容,redis高并发.高可用.缓存一致性 redis高并发:主从架构,一主多从,一般来说,很多项目其实就足够了,单主用来写入数据,单机几万QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒10万的QPS. redis高并发的同时,还需要容纳大量的数据:一主多从,每个实例都容纳了完整的数据,比

就是如果你用redis缓存技术的话,肯定要考虑如何用redis来加多台机器,保证redis是高并发的,还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了,redis高可用 redis高并发:主从架构,一主多从,一般来说,很多项目其实就足够了,单主用来写入数据,单机几万QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒10万的QPS. redis高并发的同时,还需要容纳大量的数据:一主多从,每个实例都容纳了完整的数据,比如redis主就10G的内存量,其实你就最多只能容纳10g的数据量.如果你

递增指令:incr(默认从0开始) 递减指令:decr(默认从0开始,递减会出现负数,这点跟memcache不一样,mc到0) 如下: 附上shardedJedisPool和JedisCluster的两种实现方式: shardedJedisPool: @Override public Long decr(String key) { ShardedJedis jedis = null; Long result = 0l; try { jedis = shardedJedisPool.getReso

单机的redis几乎不太可能说QPS超过10万+,一般在几万. 除非一些特殊情况,比如你的机器性能特别好,配置特别高,物理机,维护做的特别好,而且你的整体的操作不是太复杂. Redis通过主从架构,实现读写分离,主节点负责写,并将数据同步给其他从节点,从节点负责读,从而实现高并发. Redis高并发的同时,还需要容纳大量的数据:一主多从,每个实例都容纳了完整的数据,比如redis主就10G的内存量,其实你就最对只能容纳10g的数据量.如果你的缓存要容纳的数据量很大,达到了几十g,甚至几百g,或者