写在前面 最近,在服务器上搭建了一套压测环境,不为别的,就为压测下Nginx的性能,到底有没有传说中的那么牛逼!具体环境为:11台虚拟机,全部安装CentOS 6.8 64位操作系统,1台安装部署Nginx,其他10台作为客户端同时以压满CPU的线程向Nginx发送请求,对Nginx进行压测.没想到,出现问题了!! Nginx报错 Nginx服务器访问量非常高,在Nginx的错误日志中不停的输出如下错误信息. 2020-07-23 02:53:49 [alert] 13576#0: accept

电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战.如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态.我们现在一起

在做一个web项目的时候需要做一个通用类去处理一些问题,想到这个类很多地方都有用到,又不想每次都new一个,因此就定义了里面的方法是静态方法,然后又因为多个静态方法都用到了同一个对象,结果定义了一个类的全局变量让每个静态方法去调用它,刚开始没什么问题,后来项目上线没多久就挂了,最后发现这样做导致了多线程的并发问题,所以就想在这里记录一下- 下面是一个例子,例如: public class TestUtil { private static User user=new User(); public

电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战.如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态.我们现在一起

[导读]徐汉彬曾在阿里巴巴和腾讯从事4年多的技术研发工作,负责过日请求量过亿的Web系统升级与重构,目前在小满科技创业,从事SaaS服务技术建设. 电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5

笔记系列 Erlang环境和顺序编程Erlang并发编程Erlang分布式编程YawsErlang/OTP 日期              变更说明 2014-11-02 A outline 2014-11-03 A 1 2014-11-08 A 2 3 2014-11-17 A 4 Agenda 0 范围 Erlang的现实世界建模方式 Erlang进程创建 Erlang进程设计模式 Erlang进程错误处理 1 Erlang Concurrency Modeling Philosophy A

电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战.如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态.我们现在一起

知识点 答案 什么是高可用(HA) 高并发发生在哪两处 app服务器会出现什么问题,有哪些解决方案? 数据库并发有什么要求? hadoop集群的作用 负载均衡的功能有哪些 负载均衡的分类 哪种负载均衡技术效率最高,为什么? 01企业整个架构分析 (10) 说说负载均衡LVS的搭建过程 02负载均衡LVS搭建 (5)           如果都能答上的话,笔记就不用看了:   笔记: 01企业整个架构分析 (10) 1. App服务器上边部署应用,如果是java的话,一般是tomcat: 2. 负

[导读]徐汉彬曾在阿里巴巴和腾讯从事4年多的技术研发工作,负责过日请求量过亿的Web系统升级与重构,目前在小满科技创业,从事SaaS服务技术建设. 电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5

[导读]徐汉彬曾在阿里巴巴和腾讯从事4年多的技术研发工作,负责过日请求量过亿的Web系统升级与重构,目前在小满科技创业,从事SaaS服务技术建设. 电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内 收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火 车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对

一.越来越多的并发连接数 现在的Web系统面对的并发连接数在近几年呈现指数增长,高并发成为了一种常态,给Web系统带来不小的挑战.以最简单粗暴的方式解决,就是增加Web系统的机器和升级硬件配置.虽然现在的硬件越来越便宜,但是一味地通过增加机器来解决并发量的增长,成本是非常高昂的.结合技术优化方案,才是更有效的解决方法. 并发连接数为什么呈指数增长?实际上,从这几年的用户基数上看,这个数量并没有出现指数增长,因此它并非主要原因.主要原因,还是web变得更复杂,交互更丰富所导致的. 1. 页面元素增

最近做的一个应用,功能要求非常简单,就是 key/value 形式的存储,简单的 INSERT/SELECT,没有任何复杂查询,唯一的问题是量非常大,如果目前投入使用,初期的单表 insert 频率约 20Hz(次/秒,我喜欢这个单位,让我想起国内交流电是 50Hz),但我估计以后会有 500Hz+ 的峰值.目前的工作成果,额定功率 200Hz(CPU 占用 10 – 20,load avg = 2),最大功率 500Hz(这时 load avg > 20,很明显,只能暂时挺挺,应该在出现这种负

从电商秒杀与抢购谈Web系统大规模并发 http://www.iamlintao.com/4242.html 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战.如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态.我们现在一起来讨论下,优化的思路和方法哈. 1. 请求接口的合理设计 一个秒杀或者抢购页面,通常分为2个部分,一个是静态的HTML等内容,另一个就是参与秒杀的Web后台请求接口. 通常静态HTML等

[问底]徐汉彬:高并发Web服务的演变——节约系统内存和CPU 发表于22小时前| 4223次阅读| 来源CSDN| 22 条评论| 作者徐汉彬 问底Web服务内存CPU并发徐汉彬 摘要:现在的Web系统面对的并发连接数在近几年呈现指数增长,高并发成为了一种常态,给Web系统带来不小的挑战.一味地通过增加机器来解决并发量的增长,成本是非常高昂的.结合技术优化方案,才是更有效的解决方法. [导读] 徐汉彬曾在阿里巴巴和腾讯从事4年多的技术研发工作,负责过日请求量过亿的Web系统升级与重构,目前在小

一起在java1.5被引入的并发工具类还有CountDownLatch.CyclicBarrier.Semaphore.ConcurrentHashMap和BlockingQueue,它们都存在于java.util.concurrent包下. CountDownLatch CountDownLatch 概念 CountDownLatch这个类能够使一个线程等待其他线程完成各自的工作后再执行.例如,应用程序的主线程希望在负责启动框架服务的线程已经启动所有的框架服务之后再执行. CountDownL

我们常用QPS(Query Per Second,每秒处理请求数)来衡量一个web应用的吞吐率,解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键. 举个栗子:假设一个业务请求平均为100ms,同时系统内有20台apache web服务器,MaxClients(apache的最大连接数)设置为500,那么理论QPS峰值就是20*500/0.1=100000(理论与实际肯定有差异). 这系统貌似理论上来说很强大1秒钟处理100000个请求,实际当然没有这么理想.在高并发的实际场景下,机器都处于高负载的状

一.什么是高并发在互联网时代,所讲的并发.高并发,通常是指并发访问,也就是在某个时间点,有多少个访问同时到来.比如,百度首页同时有1000个人访问,那么也就是并发为1000.通常一个系统的日PV在千万以上,有可能是一个高并发系统(但有可能不算是一个高并发系统,比如有的公司不走技术路线,全靠机器堆...因为有钱任性!)二.高并发,我们具体应该关心什么?QPS:每秒请求或者查询的数量,在互联网领域,指的是每秒相应请求数(指HTTP请求).吞吐量:单位时间内处理的请求数(通常由QPS于并发数决定).响

我们使用线程的时候就去创建一个线程,但是就会有一个问题: 如果并发的线程数量非常多,而且每个线程都是执行一个时间很短的任务就结束了,这样频繁创建线程就会导致大大降低系统的效率,因为频繁创建线程和销毁线程需要时间. 那么有没有一种办法使得线程可以复用,就是执行完一个任务,并不被销毁,而是可以继续执行其他的任务? 线程池正好能解决这样的问题.正如名称所称的那样,线程池管理一个工作者线程的同构池.线程池是与工作队列紧密绑定的.所谓工作队列,其作用是持有所有等待执行的任务. 工作者线程的生活从此轻松起来

最近在做在线架构的实现,在线架构和离线架构近线架构最大的区别是服务质量(SLA,Service Level Agreement,SLA 99.99代表10K的请求最多一次失败或者超时)和延时.而离线架构在意的是吞吐,SLA的不会那么严苛,比如99.9.离线架构一般要有流控,以控制用户发送请求的速度.以免多于服务端处理能力的请求造成大量的数据在buffer或者队列里堆积,造成大量的超时.在线架构不可能有流控了,你不能限制用户的请求.因此在线架构对于弹性扩容有很高的要求,在大量请求到来时自动扩展后台

面试题 说一下的 dubbo 的工作原理?注册中心挂了可以继续通信吗?说说一次 rpc 请求的流程? 面试官心理分析 MQ.ES.Redis.Dubbo,上来先问你一些思考性的问题.原理,比如 kafka 高可用架构原理.es 分布式架构原理.redis 线程模型原理.Dubbo 工作原理:之后就是生产环境里可能会碰到的一些问题,因为每种技术引入之后生产环境都可能会碰到一些问题:再来点综合的,就是系统设计,比如让你设计一个 MQ.设计一个搜索引擎.设计一个缓存.设计一个 rpc 框架等等. 那既

面试题 了解什么是 redis 的雪崩.穿透和击穿?redis 崩溃之后会怎么样?系统该如何应对这种情况?如何处理 redis 的穿透? 面试官心理分析 其实这是问到缓存必问的,因为缓存雪崩和穿透,是缓存最大的两个问题,要么不出现,一旦出现就是致命性的问题,所以面试官一定会问你. 面试题剖析 缓存雪崩 对于系统 A,假设每天高峰期每秒 5000 个请求,本来缓存在高峰期可以扛住每秒 4000 个请求,但是缓存机器意外发生了全盘宕机.缓存挂了,此时 1 秒 5000 个请求全部落数据库,数据库必然