现在这个年代,你要是不懂高并发,你都不好意思说自己是搞互联网的! 一.什么是并发,什么是高并发 并发,两个及以上的行为一起发生,比如你一边吃饭一边看电视 高并发,多个行为(至于是多少,这个没有定数,你可以认为是100,1000)一起发生 二.要多久才能处理完这些请求 首先,我们需要明确两个基本点 1.处理每个请求需要耗费时间,哪怕时间很短 2.服务资源是有限的,不能一次性处理全部请求 我们可以假定总并发请求数量为10000,每个请求的处理时间为t秒,服务器一次性可以处理的请求数量为n个,那么处理

http://blog.sina.com.cn/s/blog_e59371cc0101br74.html 引言:        如今redis凭借其高性能的优势, 以及丰富的数据结构作为cache已越来越流行, 逐步取代了memcached等cache产品, 在Twitter,新浪微博中广泛使用,阿里巴巴同样如此. redis已经占据了其不可动摇的地位, 然而在实际的生产环境中, redis也暴露出一些其他问题.如性能瓶颈, 内存冗余, 运维部署复杂等. 本文目的就是分析redis现有的问题,

一.背景 最近公司在做一些物联网产品,物物通信用的是MQTT协议,内部权限与内部关系等业务逻辑准备用HTTP实现.leader要求在本地测试中要模拟出百万用户同时在线的需求.虽然该产品最后不一定有这么多,但是既然要求到了就要模拟出来.MQTT用的是erlang的emqtt,这个已经有同事测试在本机可以百万用户在线了.不过HTTP服务器就一直很难. 所以这篇博客准备介绍如何在本地模拟一台支持百万qps的HTTP服务器.简单说一下,MQTT的百万在线是指支持百万TCP连接,连接后,只要保持心跳包就可

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1389880948758.html 引言:        如今redis凭借其高性能的优势, 以及丰富的数据结构作为cache已越来越流行, 逐步取代了memcached等cache产品,在Twitter,新浪微博中广泛使用,阿里巴巴同样如此. redis已经占据了其不可动摇的地位, 然而在实际的生产环境中, redis也暴露出一些其他问题.如性能瓶颈, 内存冗余, 运维部署复杂等. 本文目的就是分析redis现

QPS = req/sec = 请求数/秒 QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数 原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)机器:峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器 问:每天300w PV 的在单台机器上,这台机器需要多少峰值QPS?答:( 3000000 * 0.8 ) / (8640

引言 大家好,我是渣渣烟. 我又来水文章了.这篇文章我个人感觉含金量不是太大,大概5分钟左右就能看完!其实大家都知道,我不爱写这种操作型的文章,一顿截图写几个命令就搞定了,含金量不高. 然而,近期有一段聊天记录如下 看到这里,不要吃惊,不要惊讶! 那个很猥琐的,没有打码的头像,正是渣渣烟本人(此处应有反驳的声音,那个头像哪里猥琐了,分明帅气逼人好么)! 所以,牛皮都吹出去了.写个文章,自己给自己圆上! 正文 QPS是什么 我们先回忆一下,QPS的概念如下所示: QPS(Query Per Sec

前言: 原作:孤独烟.因修改不当之处欢迎指出! 大家好,我是小架架. 今天一大早就起来水文章了.这篇文章我个人感觉虽然含金量不是特别大,估计大家大概5分钟左右就能看完!到底是因为什么呢,因为平时干货文章分享得有点多,今天的话就一顿截图写几个命令就搞定了,所以含金量不高. 然后,我们来看一下近期有一段聊天记录 如下 看到这里,不要吃惊,不要惊讶!看下文哦! 所以,该吹的牛皮都吹出去了.所以写个文章,自己给自己圆上! 正文 QPS是什么 我们先回忆一下,QPS的概念如下所示: QPS(Query P

面试官:知道你的接口QPS是多少么? 原创: 孤独烟 孤独烟 9月24日 引言 大家好,我是渣渣烟. 我又来水文章了.这篇文章我个人感觉含金量不是太大,大概5分钟左右就能看完!其实大家都知道,我不爱写这种操作型的文章,一顿截图写几个命令就搞定了,含金量不高. 然而,近期有一段聊天记录如下 看到这里,不要吃惊,不要惊讶! 那个很猥琐的,没有打码的头像,正是渣渣烟本人(此处应有反驳的声音,那个头像哪里猥琐了,分明帅气逼人好么)! 所以,牛皮都吹出去了.写个文章,自己给自己圆上! 正文 QPS是什么

目录 · 线程安全 · 线程安全的实现方法 · 互斥同步 · 非阻塞同步 · 无同步 · volatile关键字 · 线程间通信 · Object.wait()方法 · Object.notify()方法 · 编写线程间通信代码的套路 · 面试题:子线程.主线程交替循环 · 生产者-消费者问题 · 哲学家进餐问题 · 读者-写者问题 · 线程内共享 · 定时器 · JDK5新功能 · 线程池 · Callable和Future · ReentrantLock · ReadWriteLock · 

它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库.而该领域一直是传统的搜索引擎的短板.借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快 8.5 倍,并创造出迄今为止学术圈所见最快的.运行于 GPU 的 k-selection 算法.Facebook 人工智能实验室(FAIR) 借此创造了数个世界纪录,包括在十亿高维矢量上的构建的.世界最快的 k-nearest-neighbor 图. 相似性搜索的本质 传统

需求分析 目前的业务全站使用ThinkPHP 3.2.3,前台.后台.Cli.Api等.目前的业务API访问量数千万,后端7台PHP 5.6,平均CPU使用率20%. 测试数据 真实业务 php5.6:500 QPS php7.0:850 QPS 真实业务中减少一次Mysql查询业务或者减少一次Redis读写 php5.6:800 QPS php7.0:1250 QPS 目前优化的结果: ThinkPHP可以完整的跑在缓存中: 在不需要mysql查询时,不建立mysql连接: 不读写redis时

https://www.leiphone.com/news/201703/84gDbSOgJcxiC3DW.html 本月初雷锋网报道,Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss.而在一个月之后的今天,Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍. 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库.而该领域一直是传统的搜索引擎的短板.借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快

项目经验介绍 RPC 调用的协议 用amf 和 base64编码 我想问的是通信协议:调用rpc接口时的过程是什么样?比如业务调用PHP接口的时候,用的是什么协议? (没理解)(https://www.cnblogs.com/rianley/p/11076107.html) 业务调用PHP是直接掉吗?中间有用nginx吗? 业务直接调PHP-FPM,没用nginx 那如何做负载均衡? 业务服务简单地做轮询(负载均衡)<- 这块需要回顾一下业务服务的代码 服务部署的框架图 FPM 是什么? cgi

Redis 拥有高性能的数据读写功能,被我们广泛用在缓存场景,一是能提高业务系统的性能,二是为数据库抵挡了高并发的流量请求,点我 -> 解密 Redis 为什么这么快的秘密. 把 Redis 作为缓存组件,需要防止出现以下的一些问题,否则可能会造成生产事故. Redis 缓存满了怎么办? 缓存穿透.缓存击穿.缓存雪崩如何解决? Redis 数据过期了会被立马删除么? Redis 突然变慢了如何做性能排查并解决? Redis 与 MySQL 数据一致性问题怎么应对? 今天「码哥」跟大家一起深入探索

前言 上次总结了下本地缓存Guava Cache的简单应用, 这次来继续说下项目中使用的DCache的简单使用. 这里分为几部分进行总结, 1)DCache介绍; 2)DCache配置及使用; 3)使用实例. 1, Dcache 介绍 Dcache是Distribute Cache System的缩写,既分布式缓存系统.具有高性能,大容量,弹性扩容,服务隔离等特点. Dcache是一个高速缓存系统,单机测试qps可达到10000以上.可无限扩容,目前配置最高可达8T容量.不同服务间数据隔离保证安

相信不少的朋友,无论是做开发.架构的,还是DBA等,都经常听说“调优”这个词.说起“调优”,可能会让很多技术人员心头激情澎湃,也可能会让很多人感觉苦恼,不知道如何入手.当然,也有很多人对此不屑一顾,因为并不是每个人做的项目都对性能要求很高. 在主流的企业级开发和互联网应用中,数据库的重要性是不言而喻的,而数据库的性能对于整个系统的性能而言也是至关重要的,这里无庸赘述. sqlserver的性能调优,其实是个很宽广的话题.坦白讲,想从概念到实践的完全讲清楚并掌握透彻,可能至少需要几本书的内容.本文

AliRedis是来自阿里巴巴的基于Redis改造的缓存产品,目前还未开源.网上只能搜到这么一篇资料<AliRedis单机180w QPS, 8台服务器构建1000w QPS Cache集群>. 唯品会的Redis使用.

Redis Cluster架构优化 在<全面剖析Redis Cluster原理和应用>中,我们已经详细剖析了现阶段Redis Cluster的缺点: 无中心化架构 Gossip消息的开销 不停机升级困难 无法根据统计区分冷热数据 客户端的挑战 Cluster协议支持 连接和路由表的维护开销 MultiOp和Pipeline支持有限 Redis实现问题 不能自动发现 不能自动Resharding 无监控管理UI 最终一致性和"脑裂"问题 数据迁移以Key为单位,速度较慢 数据

Redis Cluster是Redis官方提供的Redis集群功能 1.为什么要实现Redis Cluster 1.主从复制不能实现高可用 2.随着公司发展,用户数量增多,并发越来越多,业务需要更高的QPS,而主从复制中单机的QPS可能无法满足业务需求 3.数据量的考虑,现有服务器内存不能满足业务数据的需要时,单纯向服务器添加内存不能达到要求,此时需要考虑分布式需求,把数据分布到不同服务器上 4.网络流量需求:业务的流量已经超过服务器的网卡的上限值,可以考虑使用分布式来进行分流 5.离线计算,需

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

由来 最近有同事在用 ab 进行服务压测,到 QPS 瓶颈后怀疑是起压机的问题,来跟我借测试机,于是我就趁机分析了一波起压机可能成为压测瓶颈的可能,除了网络 I/O.机器性能外,还考虑到了网络协议的问题. 当然本文的主角并不是压测,后来分析证明同事果然还是想多了,瓶颈是在服务端. 分析起压机瓶颈的过程中,对于 TCP TIME_WAIT 状态的一个猜想引起了我的兴趣.由于之前排查问题时,简单地接触过这个状态,但并未深入了解,于是决定抽时间分析一下,拆解一下我的猜想. 转载随意,文章会持续修订,请