目录 写在前面 亿级流量IM的应用场景 十万级 单体IM 系统 高并发分布式IM系统架构 疯狂创客圈 Java 分布式聊天室[ 亿级流量]实战系列之 -10[ 博客园 总入口 ] 写在前面 ​ 大家好,我是作者尼恩.目前和几个小伙伴一起,组织了一个高并发的实战社群[疯狂创客圈].正在开始高并发.亿级流程的 IM 聊天程序 学习和实战 ,今天是第10篇. 亿级流量IM的应用场景 随着移动互联网.AI的飞速发展,高性能高并发IM(即时通讯),有着非常广泛的应用场景. 一切高实时性通讯.消息推送的场景

前言 高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等. 为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验,我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素,来设计适合自己业务场景的高并发处理方案. 在电商相关产品开发的这些年,我有幸的遇到了并发下的各种坑,这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史,这里进行的总结,作为自己的归档记录,同时分享给大家. 服务器架构 业务从发展的初期到逐渐成熟,服务器架构也是从相对单一到集群,再到分布式服务. 一个可以支持高并发的服务少不

JVM运行时内存结构回顾 在JVM相关的介绍中,有说到JAVA运行时的内存结构,简单回顾下 整体结构如下图所示,大致分为五大块 而对于方法区中的数据,是属于所有线程共享的数据结构 而对于虚拟机栈中数据结构,则是线程独有的,被保存在线程私有的内存空间中,所以这部分数据不涉及线程安全的问题 不管是堆还是栈,他们都是保存在主内存中的 线程堆栈包含正在执行的每个方法的所有局部变量(调用堆栈上的所有方法).线程只能访问它自己的线程堆栈. 由线程创建的局部变量对于创建它的线程以外的所有其他线程是不可见的.

在过去持续分享的几十期阿里Java面试题中,几乎每次都会问到Dubbo相关问题,比如:“如何从0到1设计一个Dubbo的RPC框架”,这个问题主要考察以下几个方面: 你对RPC框架的底层原理掌握程度.考验你的整体RPC框架系统设计能力. 具体,mike来为大家详解. RPC和RPC框架 1.RPC(Remote Procedure Call) 即远程过程调用, 主要解决远程通信间的问题,不需要了解底层网络的通信机制. 2.RPC框架 RPC框架负责屏蔽底层的传输方式(TCP或者UDP).序列化方

朱晔的互联网架构实践心得S2E6:浅谈高并发架构设计的16招 概览 标题中的高并发架构设计是指设计一套比较合适的架构来应对请求.并发量很大的系统,使系统的稳定性.响应时间符合预期并且能在极端的情况下自动调整为相对合理的服务水平.一般而言我们很难用通用的架构设计的手段来解决所有问题,在处理高并发架构的时候也需要根据系统的业务形态有针对性设计架构方案,本文只是列出了大概可以想到一些点,在设计各种方案的时候无非是拿着这些点组合考虑和应用. 有很多高并发架构相关的文章都是在介绍具体的技术点,本文尝试从根

https://blog.csdn.net/ChenRui_yz/article/details/85096418 https://blog.csdn.net/ChenRui_yz/article/list/2?          -good blog 需求由来 1.Redis高并发的问题 Redis缓存的高性能有目共睹,应用的场景也是非常广泛,但是在高并发的场景下,也会出现问题:缓存击穿.缓存雪崩.缓存和数据一致性,以及今天要谈到的缓存并发竞争. 这里的并发指的是多个redis的client同

消息队列已经逐渐成为分布式应用场景.内部通信.以及秒杀等高并发业务场景的核心手段,它具有低耦合.可靠投递.广播.流量控制.最终一致性 等一系列功能. 无论是 RabbitMQ.RocketMQ.ActiveMQ.Kafka还是其它等,都有的一些基本原理.术语.机制等,总结分享出来,希望大家在使用消息队列技术的时候能够快速理解. 1. 消息生产者.消息者.队列 消息生产者Producer:发送消息到消息队列 消息消费者Consumer:从消息队列接收消息. Broker:概念来自与Apache A

Redis的高并发和快速原因 1.redis是基于内存的,内存的读写速度非常快: 2.redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间: 3.redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接.非阻塞IO 内部实现采用epoll,采用了epoll+自己实现的简单的事件框架.epoll中的读.写.关闭.连接都转化成了事件,然后利用epoll的多路复用特性,绝不在io上浪费一点时间. 下面重点介绍单线程设计和IO多路复用核心设计快的原因. 为什么Redis是单线程的 1.官方答案 因为Redis是基

1 从最基础的地方做起,优化我们写的代码,降低必要的资源浪费.         a.避免频繁的使用new对象.对于整个应用仅仅须要存在一个实例的类.我们能够使用单例模式. 对于String连接操作,使用      StringBuffer或StringBuilder,对于工具类能够通过静态方法来訪问.         b.避免使用错误的方式,尽量不用instanceof做条件推断.使用java中效率高的类.比方ArrayList比Vector性能好.   2 html静态化         我们

一.背景综述 并发就是可以使用多个线程或进程,同时处理(就是并发)不同的操作. 高并发的时候就是有很多用户在访问,导致系统数据不正确.糗事数据的现象.对于一些大型网站,比如门户网站,在面对大量用户访问.高并发请求方面,基本的解决方案集中在这样几个环节:使用高性能的服务器.高性能的数据库.高效率的编程语言.还有高性能的Web容器.这几个解决思路在一定程度上意味着更大的投入. 使用一般的synchronized或者是lock或者是队列都是无法满足高并发的问题. 二.解决方法有三: 1.使用缓存 2.

Redis主从架构 到目前为止,Redis Cluster 能实现很好的性能,但如果只是缓存几个G的数据,那么单机Redis就足够了,但缓存主要用来读的,单机的QPS有一定的极限,一两万QPS一台应该没什么问题,但如果是几十万的QPS这类场景呢?Redis主从架构就非常合适. 主从架构主要是保证Redis的高并发性的,对于缓存来说,一般也都是用来支撑读高并发的.因此架构做成主从(master-slave)架构,一主多从,主负责写,并且将数据复制到其它的 slave 节点,从节点负责读.所有的读请

数据结构 redis 相比 memcached 来说,拥有更多的数据结构,能支持更丰富的数据操作.如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作, redis 会是不错的选择. redis 主要有以下几种数据类型:string.hash.list.set.sorted set 过期策略 redis 过期策略是:定期删除+惰性删除+内存淘汰机制. 定期删除:指的是 redis 默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的 key,检查其是否过期,如果过期就删除.假设 redis 里放了 10w

感觉对于这两问题的描述,大家很迷惑把 .下面我就介绍一下: 一; 什么是java的高并发,在什么情况下产生的? 答:如果网站的访问量非常大的话,我们就应该考虑高并发的情况. 高并发的时候就是有很多用户在访问,导致系统数据不正确.糗事数据的现象.对于一些大型网站,比如门户网站,在面对大量用户访问.高并发请求方面,基本的解决方案集中在这样几个环节:使用高性能的服务器.高性能的数据库.高效率的编程语言.还有高性能的Web容器. 二.解决方法有三: 1.使用缓存2.使用生成静态页面html纯静态页面是效

一.需求起因 在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节.所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库. 这个业务场景,主要是解决读数据从Redis缓存,一般都是按照下图的流程来进行业务操作. 读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题. 不管是先写MySQL数据库,再删除Redis缓存:还是先删除缓存,再写库,都有可能

问题描述 缓存失效: 引起这个原因的主要因素是高并发下,我们一般设定一个缓存的过期时间时,可能有一些会设置5分钟啊,10分钟这些:并发很高时可能会出在某一个时间同时生成了很多的缓存,并且过期时间在同一时刻,这个时候就可能引发——当过期时间到后,这些缓存同时失效,请求全部转发到DB,DB可能会压力过重.  处理方法: 一个简单方案就是将缓存失效时间分散开,不要所以缓存时间长度都设置成5分钟或者10分钟:比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值,比如1-5分钟随机,这样每一个缓存的过期时间的

Zookeeper是分布式一致性问题的工业解决方案,是Apache Hadoop下解决分布式一致性的一个组件,后被分离出来成为Apache的顶级项目. 工程来源:是雅虎公司内部项目,据说雅虎内部很多项目都是以动物命名,这个动物管理员的名字起的很是形象. 被开源出来后得到开源社区的快速推进,服务端Java语言实现,棒,git有3000+的star: https://github.com/apache/zookeeper zookeeper集群结构 集群的角色,比较典型的是Master/Slave(

单例对象(Singleton)是一种常用的设计模式.在Java应用中,单例对象能保证在一个JVM中,该对象只有一个实例存在.这样的模式有几个好处: 1.某些类创建比较频繁,对于一些大型的对象,这是一笔很大的系统开销. 2.省去了new操作符,降低了系统内存的使用频率,减轻GC压力. 3.有些类如交易所的核心交易引擎,控制着交易流程,如果该类可以创建多个的话,系统完全乱了.(比如一个军队出现了多个司令员同时指挥,肯定会乱成一团),所以只有使用单例模式,才能保证核心交易服务器独立控制整个流程. 首先

基本配置 配置固定IP地址 打开默认的网卡配置文件 cd /etc/sysconfig/network-script/ cp ifcfg-eth0 ifcfg-eth1 vim ifcfg-eth0 将BOOTPROTO设置为NONE,并增加固定IP的设置 重启network服务   配置DNS解析   安装lamp 编译安装Apache [root@localhost ~]# tar xf apr-1.5.0.tar.bz2 [root@localhost ~]# cd apr-1.5.0 .

课程简介: 随着互联网的发展,高并发.大数据量的网站要求越来越高.而这些高要求都是基础的技术和细节组合而成的.本课程就从实际案例出发给大家原景重现高并发架构常用技术点及详细演练. 通过该课程的学习,普通的技术人员就可以快速搭建起千万级的高并发大数据网站平台. 亮点一:真实环境还原,课程采用了VM环境重现大网站集群服务器环境,真实环境还原再现. 亮点二:基础实用,细节决定成败,课程内容在演练过程中重点介绍各种细节,保证初级人员快速入门及高级进阶. 亮点三:讲师丰富的海量平台运作经验 讲师tom5多

其实之前一直想专门写一篇,单独说一说Java的多线程与高并发,但是一直以来,都没有想到能够用什么比较有趣的表现形式去表达出来,而且网上充斥着很多类似的博客,有好的又不好的,有简介的有繁琐的,所以也一直没写. 但是想了想既然之前有这个想法,而且也已经好久没有写过博客了,索性还是写一写,尽量写的有意思一点. 另:之前的高并发&性能优化没有来得及往下写,实在是因为里面的东西太过于复杂,且最近正好换了工作,确实没有那么多时间去研究,现在写东西还是希望能多写点有用的,而不是书本照搬当笔记用,当然能力有限,

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