本文是HttpClient的学习博客,RestTemplate是基于HttpClient的封装,feign可基于HttpClient进行网络通信. 那么作为较底层的客户端网络编程框架,该怎么配置使其能高可用,高并发,可支持Https协议呢?通读本文也许你会有答案或者启发. 本文是Maven项目,基于Spring,在本Demo中使用了更方便的SpringBoot. 以后随着理解HttpClient更深入的时候会不定期更新本博客,也欢迎感兴趣的博友交流和讨论. 一.本文目录 1. 代码实现 2. 测

在网络环境非常差的情况下,使用zookeeper集群往往会遇到连接expired了: 客户端提示连接从ZOO_CONNECTION_STATE变为ZOO_EXPIRED_SEESION_STATE,然后应用失去与zookeeper集群的连接. 在使用过程中,我们一般会加大客户端的rec_timeout值,例如设置为30s,但对是否发生expired没有太大影响,仔细查看文档发现要在服务器端设置minSessionTimeout. 那么什么情况下连接会过期? 当客户端创建连接时,会随机和一个zoo

1.修改storage.conf配置tracker_server的ip为外网ip 2.开放23000端口

原文地址:http://blog.csdn.net/opengl_es/article/details/40979371?utm_source=tuicool&utm_medium=referral [读后感] 不知道这是什么节奏,也许人家早就春意盎然了,只是我方才感觉到而已! 研究 Mina 的过程中,偶然发现了 Netty,有人说 Mina 好久不更新了,而 Netty 一直很活跃, 这只能说, Netty 在高速的完善当中, 至于 Mina,是没有后劲儿了呢,还是已经很完善了,不需要再继续

摘要: 1. 背景 1.1. 惊人的性能数据 最近一个圈内朋友通过私信告诉我,通过使用Netty4 + Thrift压缩二进制编解码技术,他们实现了10W TPS(1K的复杂POJO对象)的跨节点远程服务调用. 1. 背景 1.1. 惊人的性能数据 最近一个圈内朋友通过私信告诉我,通过使用Netty4 + Thrift压缩二进制编解码技术,他们实现了10W TPS(1K的复杂POJO对象)的跨节点远程服务调用.相比于传统基于Java序列化+BIO(同步阻塞IO)的通信框架,性能提升了8倍多. 事

balance roundrobin         #轮询方式 balance source               #将用户IP经过hash计算后,使同一IP地址的所有请求都发送到同一固定的后端真实服务器上,与nginx的ip_hash相同,都是为了解决haproxy与客户端session一致性的问题 balance leastconn           #最小连接 ------------------------------------------------------------

项目背景 最近,做一个按优先级和时间先后排队的需求.用 Redis 的 sorted set 做排队队列. 主要使用的 Redis 命令有, zadd, zcount, zscore, zrange 等. 测试完毕后,发到线上,发现有大量接口请求返回超时熔断(超时时间为3s). Error日志打印的异常堆栈为: redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Could not get a resource from the po

(1)问题产生:使用500个线程并发下载tomcat工程中的一个文件时,服务器出现java.net.SocketException: Connection reset异常, 客户端出现connect timeout: (2)分析认为是服务器连接超过最大并发数而重置,导致客户端连接超时: 于是配置tomcat的配置文件,修改最大并发连接数: 在/home/econf/apache-tomcat-6.0.20/conf目录下,修改server.xml在<Connector port="8080

生产环境: 源数据库:RHEL + Oracle 11.2.0.3 目标数据库:HP-UX + Oracle 10.2.0.4   需求:迁移部分表  11.2.0.3-->10.2.0.4,若迁移范围内的有些表在目标库已经存在,则替换. 本次迁移数据量<1G. 初定方案:低版本的客户端连接到高版本数据库,用低版本导出,低版本导入.   1.采用初定方案,目标数据库所在服务器连接到源数据库,exp导出过程中报错. ZJCRNOPDB : sqlplus -version SQL*Plus: R

1. [推荐]高并发服务器建议调小 TCP 协议的 time_wait 超时时间. 说明:操作系统默认 240 秒后,才会关闭处于 time_wait 状态的连接,在高并发访问下,服 务器端会因为处于 time_wait 的连接数太多,可能无法建立新的连接,所以需要在服务器上 调小此等待值. 正例:在 linux 服务器上请通过变更/etc/sysctl.conf 文件去修改该缺省值(秒): net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30

Oracle 客户端连接Oracle数据库报错   ORA-12170:TNS:连接超时  排错步骤: 1. 查看网络是否畅通:  打开cmd,ping数据库IP 2. 查看端口是否畅通: 打开cmd,tnsping 数据库IP(如果PING不通,可能是防火墙问题) 3. 检查防火墙状态(如果开启,请关闭): # service iptables status 关闭防火墙: # service iptables stop 关闭防火墙之后,本地PC在cmd中用 tnsping 数据库IP,发现端口

问题描述 Azure Redis在使用的过程中,多次无规律的出现超时问题.抓取到客户端的异常错误后,想进一步的分析是何原因导致了如下异常呢? Timeout awaiting response (outbound=0KiB, inbound=0KiB, 5984ms elapsed, timeout is 5000ms), command=GET, next: GET n:AbpZeroMultiTenantLocalizationDictionaryCache,c:HMedia#zh-CN#0

说明:操作系统默认 240 秒后,才会关闭处于 time_wait 状态的连接,在高并发访问下,服 务器端会因为处于 time_wait 的连接数太多,可能无法建立新的连接,所以需要在服务器上 调小此等待值. 正例:在 linux 服务器上请通过变更/etc/sysctl.conf 文件去修改该缺省值(秒): net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30

引言: 在前面两篇文章中,我们对原生websocket进行了了解,且用demo来简单的讲解了其用法.但是在实际项目中,那样的用法是不可取的,理由是tomcat对高并发的支持不怎么好,特别是tomcat9之前,可以测试发现websocket连接达到的数量很低,且容易断开.所以有现在的第三篇,对websocket的一种进阶方法. 什么是Netty Netty是业界最流行的NIO框架之一,它的健壮性.功能.性能.可定制性和可扩展性在同类框架中都是首屈一指的,它已经得到成百上千的商用项目验证,例如Had

目录 关于nginx.conf中的优化 配置nginx客户端网页缓存本地时间 nginx日志切割 nginx连接超时优化 Nginx 实现网页压缩功能 Nginx 实现防盗链功能 为目录添加访问控制 自定义nginx访问错误页面 nginx索引目录配置 nginx目录别名 nginx实现手机端和电脑端的分离网页 关于内核参数的优化: 关于 FastCGI 的几个指令: 后记: 关于nginx.conf中的优化 1.worker_processes 4; //nginx 进程数,建议按照 cpu

本文原题为“一套高可用群聊消息系统实现”,由作者“于雨氏”授权整理和发布,内容有些许改动,作者博客地址:alexstocks.github.io.应作者要求,如需转载,请联系作者获得授权. 一.引言 要实现一整套能用于大用户量.高并发场景下的IM群聊,技术难度远超IM系统中的其它功能,原因在于:IM群聊消息的实时写扩散特性带来了一系列技术难题. 举个例子:如一个2000人群里,一条普通消息的发出问题,将瞬间写扩散为2000条消息的接收问题,如何保证这些消息的及时.有序.高效地送达,涉及到的技术问

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work

3. I/O多路复用:select函数 3.1 I/O多路复用简介 (1)通信领域的时分多路复用 (2)I/O多路复用(I/O multiplexing) ①同一线程,通过“拨开关”方式,来同时处理多个I/O流,哪个IO准备就绪就把开关拨向它.(I/O多路复用类似于通信领域中的“时分复用”) ②通过select/poll函数可以实现IO多路复用,他们采用轮询的方式来监视I/O.而epoll是对select/poll的加强,它是基于事件驱动,epoll_ctl注册事件并注册callback回调函数

背景 线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右(主要为写流量,读流量很低),峰值tps几乎已经到达集群上限,同时平均时延也超过100ms,随着读写流量的进一步增加,时延抖动严重影响业务可用性.该集群采用mongodb天然的分片模式架构,数据均衡的分布于各个分片中,添加片键启用分片功能后实现完美的负载均衡.集群每个节点流量监控如下图所示: 从上图可以看出集群流量比较大,峰值已经突破120万/秒,其中delete过期删除的流量不算在总流量里面(delete由主触发删除,但是主上面不会显示,只会在从节