Redis+Kafka异步提高并发 Redis+Kafka异步提高并发 设计 实现 提交请求接口 Kafka消费队列 异步处理Service 客户端轮询获取结果 Redis集群节点配置 KafKa集群节点配置 压力测试 Redis+Kafka异步提高并发 我们平时开发的后台接口,如果不优化,比如加缓存,异步等,接口并发量很难上得来,因为业务逻辑处理需要时间,后面的请求都在排队,时间一长就都超时了,这就是压力测试经常遇到的问题.简单说就是并发量上不来,那如何提高并发呢. 设计 提高并发通常有几个步

[本人原创],欢迎交流和分享技术,转载请附上如下内容: 作者:itshare [转自]http://www.cnblogs.com/itshare/ 通常我们知道,当一个日志借口被外部程序多个线程请求后,如果没有使用Buffer和异步写入IO的处理.CPU就会一直处于加锁和解锁的频繁切换,这样加上等待每次线程锁中的IO处理完毕的时间,高并发调用日志接口的整个过程中响应和处理速度就会严重变慢,并且让CPU一直居高不下. 这里,Coding First,先看对比结果,最后我再附上LogBufferP

What is Locust? Locust is an easy-to-use, distributed, user load testing tool. It is intended for load-testing web sites (or other systems) and figuring out how many concurrent users a system can handle. The idea is that during a test, a swarm of loc

场景: 大家在使用Jmeter测试的时候应该发现了, (1)线程启动了就会直接发送测试请求:--如果要模拟在一瞬间高并发量测试的时候,需要调高线程数量,这很耗测试机器的性能,往往无法支持较大的并发数,无法控制每次测试的瞬间并发量: (2)如果使用了constant throughput timer,可以模拟较长时间的并发测试,但是仍无法满足稳定的瞬间高并发测试: 解决: 1.使用集合点: 作用:阻塞线程,直到指定的线程数量到达后,再一起释放,可以瞬间产生很大的压力. 引用虫师的话“红军排长说:等

很多项目都配置了日志记录的功能,但是,却只有很少的项目组会经常去看日志.原因就是日志文件生成规则设置不合理,将严重的错误日志跟普通的错误日志混在一起,分析起来很麻烦. 其实,我们想要的一个日志系统核心就这2个要求: 日志文件能够按照 /_logs/{group}/yyyy-MM/yyyy-MM-dd-{sequnce}.log 这样的规则生成: 调用写日志的方法能够带 group 这个字符串参数,差不多是这样:LogHelper.TryLog(string group, string messa

一.http_load 程序非常小,解压后也不到100K http_load以并行复用的方式运行,用以测试web服务器的吞吐量与负载.但是它不同于大多数压力测试工 具,它可以以一个单一的进程运行,一般不会把客户机搞死.还可以测试HTTPS类的网站请求. 下载地址:http://soft.vpser.net/test/http_load/http_load-12mar2006.tar.gz 安装很简单 tar zxvf http_load-12mar2006.tar.gz cd http_load

前言 其实所谓的高并发,如果你要理解这个问题呢,其实就得从高并发的根源出发,为啥会有高并发?为啥高并发就很牛逼? 说的浅显一点,很简单,就是因为刚开始系统都是连接数据库的,但是要知道数据库支撑到每秒并发两三千的时候,基本就快完了.所以才有说,很多公司,刚开始干的时候,技术比较 low,结果业务发展太快,有的时候系统扛不住压力就挂了. 当然会挂了,凭什么不挂?你数据库如果瞬间承载每秒 5000/8000,甚至上万的并发,一定会宕机,因为比如 mysql 就压根儿扛不住这么高的并发量. 所以为啥高并

进程与线程 进程是一个"执行中的程序",是系统进行资源分配和调度的一个独立单位 线程是进程的一个实体,一个进程中一般拥有多个线程. 线程和进程的区别 进程是操作系统分配资源的最小单元,线程是操作系统调度的最小单元. 进程有独立的地址空间,相互不影响,线程只是进程的不同执行路径 线程没有独立的地址空间,多进程的程序比多线程的程序健壮 进程的切换比线程的切换开销大,所以线程上下文的切换比进程上下文切换要快很多. 为什么线程上下文切换比进程上下文切换快? 进程切换时,涉及到当前进程的CPU环

在现实的生产环境中,有可能遇到高并发insert的应用.在此应用时由于堆表(Heap)和聚集表的结构不同导致在高并发的情形下insert效率不尽相同.接下来我会简单的以测试用例来简要说明.并举例说明如果提高聚集表下高并发插入效率. 在测试前我们先简单了解下堆表和聚集表都是如何完成插入操作的. 关于堆表和聚集表的介绍:SQL Server 索引知识-结构,实现 堆表Insert 方式1  a获得第一个IAM页 b 获取与之相关的PFS页,从中找到第一个能容纳Insert数据行大小的数据页 c 如果

转载:http://gekie.iteye.com/blog/1704235 作为程序员,写好一个模块后,不知道这个模块在高并发的情况下能不能平稳过渡,这里所说的平稳过渡是指,在高并发的情况下还能正常访问并处理相关数据库服务请求并返回数据.APACHE自带的测试工具AB(apache benchmark),能帮我来测试我的模块能否胜任高并发(不要也要看数据库服务器和应用服务器的性能). AB在APACHE的bin目录下,以命令行的方式执行: 格式: ./ab [options] [http://

背景说明 近期北京理财频道反馈用来存放股市实时数据的MongoDB数据库写响应请求很慢,难以跟上业务写入速度水平.我们分析了线上现场的情况,发现去年升级到SSD磁盘后,数据持久化的磁盘IO开销已经不是瓶颈.通过日志分析,线上单次写入(更新)请求大多在数十毫秒这个级别,数据库端观察几个主要的db在繁忙时通常有95%以上的时间在进行锁等待.线上数据库并发很高,接近1000个连接,所以怀疑是并发争用表锁导致性能不足. 我们知道MongoDB的mmap存储引擎一直是库/表级锁,因此任何写操作并发越高锁争

分享一下最近做程序优化的一点小心得:在写高并发交易代码时要谨慎使用strncpy和sprintf. 下面详细介绍一下这样说的原因及建议实践: 1 慎用strncpy因为它的副作用极大 我们平时使用strncpy防止字符串拷贝时溢出,常常这样写 ] = {}; ] = "hello"; strncpy(buf, sizefo(buf), str); 这样写当然没问题,但有些人不知道的是:strncpy一行代码执行时是往buf写了sizeof(buf) = 1024个字节,而不是直观以为的

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

阿里太注重原理了:阿里问kafka如何实现高并发存储-如何找到一条需要消费的数据,kafka用了稀疏索引的方式,使用了二分查找法,其实很多索引都是二分查找法  二分查找法的时间复杂度:O(logn) redis,kafka,B+树的底层都采用了二分查找法 参考:二分查找法 redis的索引底层的 跳表原理 实现 聊聊Mysql索引和redis跳表 ---redis的跳表原理 时间复杂度O(logn)(阿里) 参考:二分查找法 mysql索引原理:一步步分析为什么B+树适合作为索引的结构 以及索引

Kafka是高吞吐低延迟的高并发.高性能的消息中间件,在大数据领域有极为广泛的运用.配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万.上百万的超高并发写入. 那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢?这篇文章我们来一点一点说一下. 一.页缓存技术 + 磁盘顺序写 首先Kafka每次接收到数据都会往磁盘上去写,如下图所示: 那么在这里我们不禁有一个疑问了,如果把数据基于磁盘来存储,频繁的往磁盘文件里写数据,这个性能会不会很差?大家肯定都觉得磁盘写性能是极差的. 没错,要是真的跟上面那个图

以下引用大神的: 测试项目: https://github.com/14251104246/redis-demo.git 准备 使用docker-compose命令启动redis服务器(可以用其他方式启动) idea启动测试项目 jmeter测试脚本 高并发秒杀-重现超卖问题.jmx 高并发秒杀-有事务方式减少库存.jmx 重现秒杀时出现的超卖问题 核心测试代码如下: /** * 用于测试redis秒杀 */ @RestController @RequestMapping("/api/spike

福哥答案2020-05-25: 应用场景:解耦.异步.削峰.区别如下:特性 ActiveMQ RabbitMQ RocketMQ Kafka单机吞吐量 万级,比 RocketMQ.Kafka 低一个数量级 同 ActiveMQ 10 万级,支撑高吞吐 10 万级,高吞吐,一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算.日志采集等场景topic 数量对吞吐量的影响 topic 可以达到几百/几千的级别,吞吐量会有较小幅度的下降,这是 RocketMQ 的一大优势,在同等机器下,可以支撑大量的 topic

前言 如果要研究高并发,一般会借助高并发工具来进行测试.JCStress(Java Concurrency Stress)它是OpenJDK中的一个高并发测试工具,它可以帮助我们研究在高并发场景下JVM,类库以及硬件等状况. JCStress学起来很简单,而且官方也提供了许多高并发场景下的测试用例,只要引入一个jar包,即可运行研究. 如何使用JCStress 此演示用maven工程,首先需要引入jar包,核心包是必须要的,样例包非必须要,此是为了演示其中的例子. <dependencies>

PHP写的异步高并发服务器,基于libevent 博客分类: PHP PHPFPSocketLinuxQQ  本文章于2013年11月修改. swoole已使用C重写作为PHP扩展来运行.项目地址:https://github.com/matyhtf/swoole swoole提供了PHP的高性能Server,异步IO,AsyncMySQL等特性. 原PHP代码框架迁移至https://github.com/matyhtf/swoole_framework.保留原有代码和web框架. -----

一.如何增大service进程的max open files ulimit -n 只能改小max open files,不能改大.需要按照以下步骤: 修改/etc/security/limits.conf文件,将"soft nofile 655360"和"hard nofile 655360"这两行的655360改成期望的值 退出,重新ssh该机器(否则无效) 修改对service的启动脚本,增加"ulimit -n 950000",其中9500

同一套业务逻辑,实现一个webservice中间接口,中间涉及memcached和mogodb的一些操作.分别在Node.js和JAVA平台实现,java代码部署在Tomcat 7.0上,用Apache jmeter进行压力测试.得到的测试结果很是出乎意料,Node.js的高并发优势为什么没有体现出来呢??? 操作系统:CentOS 6.4(虚拟机)内存:1.5GCPU:单核 并发数 100执行次数 10 以下是测试结果 可以看到Node.js的平均执行时间为333毫秒,Tomcat的执行时间为