一.cnd加速 简单说就是把静态资源放到别人服务器上 全称:Content Delivery Network或Content Ddistribute Network,即内容分发网络 基本思路: 尽可能避开互联网上有可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节,使内容传输的更快.更稳定.通过在网络各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层智能虚拟网络,CDN系统能够实时地根据网络流量和各节点的连接.负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上. 目

概述 网页HTML 静态化: 其实大家都知道网页静态化,效率最高,消耗最小的就是纯静态化的 html 页面,所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现,这个最简单的方法其实也是最有效的方法,但是对于大量内容并且频繁更新的网站,我们无法全部手动去挨个实现,于是出现了我们常见的信息发布系统 CMS,像我们常访问的各个门户站点的新闻频道,甚至他们的其他频道,都是通过信息发布系统来管理和实现的,信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面,还能具备频道管理,权限管理,自动抓取等功能,对

使用Redis实现高并发分布式序列号生成服务 序列号的构成 为建立良好的数据治理方案,作数据掌握.分析.统计.商业智能等用途,业务数据的编码制定通常都会遵循一定的规则,一般来讲,都会有自己的编码规则和自增序列构成.比如我们常见的身份证号.银行卡号.社保电脑号等等. 以某公司产品标识码(代表该产品的唯一编码)的构成为例: 规则定义:商品款号(8位)+颜色号(3位)+号型码(3位) (共14位) 其标识码为:62X19001 001 46A 业务含义为: 2009年男装秋冬季仿毛套西黑色170A版

互联网行业是大势所趋,从招聘工资水平即可看出,那么如何提升自我技能,满足互联网行业技能要求?需要以目标为导向,进行技能提升,本文主要针对高并发分布式系统设计.架构(数据一致性)做了分析,祝各位早日走上属于自己的"成金之路".   目录:问题分析概念解读Most Simple原理解读eBey.去哪儿.蘑菇街分布式事务案例分析 参考资料 1.问题解析    要想做架构,必须识别出问题,即是谁的问题,什么问题.明显的,分布式架构解决的是高并发的问题,高并发下服务高可用和数据一致性问题问题:当

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

Java生鲜电商平台-高并发的设计与架构 说明:源码下载Java开源生鲜电商平台以及高并发的设计与架构文档 对于高并发的场景来说,比如电商类,o2o,门户,等等互联网类的项目,缓存技术是Java项目中最常见的一种应用技术.然而,行业里很多朋友对缓存技术的了解与掌握,仅仅停留在掌握redis/memcached等缓存技术的基础使用,最多了解一些集群相关的知识,大部分人都可以对缓存技术掌握到这个程度.然而,仅仅对缓存相关的技术掌握到这种程度,无论是对于开发复杂的高并发系统,或者是在往Java高级工程

服务端高并发分布式架构演进之路 - 个人文章 - SegmentFault 思否 https://segmentfault.com/a/1190000018626163 ESB 企业服务总线讲解 https://mp.weixin.qq.com/s/vWtuv2UnnVPi4U5w97REmg 银行企业服务总线应用架构 https://mp.weixin.qq.com/s/PwvPHGHbjotrST0biiTUKA

分布式锁场景在分布式环境下多个操作需要以原子的方式执行首先启一个springboot项目,再引入redis依赖包: <!-- https://mvnrepository.com/artifa ... -starter-data-redis --><dependency>    <groupId>org.springframework.boot</groupId>    <artifactId>spring-boot-starter-data-re

========== ==多进程== ========== 要让Python程序实现多进程(multiprocessing),我们先了解操作系统的相关知识. Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用,它非常特殊.普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回. 子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID.这样做的理由是,一个父进程可以fork出很多子进程,

一.什么是高并发 高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求. 高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time),吞吐量(Throughput),每秒查询率QPS(Query Per Second),并发用户数等. 响应时间:系统对请求做出响应的时间.例如系统处理一个HTTP请求需要200ms,这个200ms就是系统的响应时间. 吞吐量:单位时间内处理的请求数量. QPS:每秒响应

15套java架构师.集群.高可用.高可扩 展.高性能.高并发.性能优化.Spring boot.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat.Netty.Jvm大型分布 式项目实战视频教程 视频课程包含: 高级Java架构师包含:Spring boot.Spring  cloud.Dubbo.Redis.ActiveMQ.Nginx.Mycat. Spring.MongoDB.ZeroMQ.Git.Nosql.Jvm.Mecached.Netty.Nio.Mina.性能调优.高并发.

“高并发和多线程”总是被一起提起,给人感觉两者好像相等,实则 高并发 ≠ 多线程 多线程是完成任务的一种方法,高并发是系统运行的一种状态,通过多线程有助于系统承受高并发状态的实现.   高并发是一种系统运行过程中遇到的一种“短时间内遇到大量操作请求”的情况,主要发生在web系统集中大量访问或者socket端口集中性收到大量请求(例如:12306的抢票情况:天猫双十一活动).该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作,例如对资源的请求,数据库的操作等.如果高并发处理不好,不仅仅降低了用户的体验

需求说明 在过去单机系统中,生成唯一ID比较简单,可以使用MySQL的自增主键或者Oracle中的sequence, 在现在的大型高并发分布式系统中,以上策略就会有问题了,因为不同的数据库会部署到不同的机器上,一般都是多主实例,而且再加上高并发的话,就会有重复ID的情况了.至于为什么会有重复就不多说了,技术人员都懂的. 本文讲述的案例不仅仅局限于数据库中的ID主键生产,也可以适用于其他分布式环境中的唯一标示,比如全局唯一事务ID,日志追踪时的唯一标示等. 先列出笔者最喜欢的一种全局唯一ID的生成

序列号的构成 为建立良好的数据治理方案,作数据掌握.分析.统计.商业智能等用途,业务数据的编码制定通常都会遵循一定的规则,一般来讲,都会有自己的编码规则和自增序列构成.比如我们常见的身份证号.银行卡号.社保电脑号等等. 以某公司产品标识码(代表该产品的唯一编码)的构成为例: 规则定义:商品款号(8位)+颜色号(3位)+号型码(3位) (共14位) 其标识码为:62X19001 001 46A 业务含义为: 2009年男装秋冬季仿毛套西黑色170A版 简单来讲,业务编码是由规则和序列构成,规则是允

1. 概述 本文以淘宝作为例子,介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程,同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术,让大家对架构的演进有一个整体的认知,文章最后汇总了一些架构设计的原则. 2. 基本概念 在介绍架构之前,为了避免部分读者对架构设计中的一些概念不了解,下面对几个最基础的概念进行介绍: 分布式系统中的多个模块在不同服务器上部署,即可称为分布式系统,如Tomcat和数据库分别部署在不同的服务器上,或两个相同功能的Tomcat分别部署在不同服务器上 高可用系统中部分节点失效

1. 概述 本文以淘宝作为例子,介绍从一百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程,同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术,让大家对架构的演进有一个整体的认知,文章最后汇总了一些架构设计的原则. 特别说明:本文以淘宝为例仅仅是为了便于说明演进过程可能遇到的问题,并非是淘宝真正的技术演进路径 2. 基本概念 在介绍架构之前,为了避免部分读者对架构设计中的一些概念不了解,下面对几个最基础的概念进行介绍: 分布式系统中的多个模块在不同服务器上部署,即可称为分布式系统,如Tomcat和数据库分别部署在

为什么需要分布式锁 1.为了解决Java共享内存模型带来的线程安全问题,我们可以通过加锁来保证资源访问的单一,如JVM内置锁synchronized,类级别的锁ReentrantLock. 2.但是随着业务的发展,单机服务毕竟存在着限制,故会往多台组合形成集群架构,面对集群架构,我们同样存在则资源共享问题,而每台服务器有着自己的JVM,这时候我们对于锁的实现不得不考虑分布式的实现. 分布式锁应该具备哪些条件 1.在分布式系统环境下,一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行 2.高可用的获取

jmeter什么要做分布式部署? jmeter是运行在JVM虚拟机上的,当模拟大量并发时,对运行机器的性能/网络负载会很大. 此时就需要使用jmeter的分布式部署功能,实现多台被控机器同时并发访问被测系统.   原理图:   准备工作: 1.在所有机器上,安装相同版本的jmeter和JDK. 2.所有机器连接同一个网络. 3.把所有机器的防火墙关闭,否则很可能会连接失败.   步骤1: 修改master控制端: 1.修改master控制端的jmeter的bin目录下的jmeter.proper

假设一个需求,在某个预告活动中准备了10w个红包,100w人在某个时间点去开抢,每人只能抢1次,如何保证性能和准确性,下面我给出我的一个设计方案,抛砖引玉 分析瓶颈 查询用户是否已参与过活动 获取一个可抢的红包,保证多个人不能获取到同一个红包 建立红包与用户的关系 设计数据结构解决瓶颈问题 查询用户是否已参与过活动:可以使用Set的特性,集合中不能出现重复的数据,每个用户发起抢的动作就将用户标识放入Set中,如果Set中已存在这个用户标识,则说明用户不可再抢了 获取一个可抢的红包:可以使用队列的

参考: https://yunsonbai.top/