1. 大型电商系统高流量系统设计 场景: 大量电商系统每天要处理上亿请求,其中大量请求来自商品访问.下单.商品的详情是时刻变化,由于请求量过大,不会频繁去服务端获取商品信息,导致服务器压力极大.需要用到多级缓存.异步处理.负载均衡等方式来实现 解决: 评估哪些页面是活跃的,即用户查看使用较多的页面.页面里面包括静态资源和数据.动态数据等,划分层次,把静态资源存放到负载均衡服务器中缓存,如Nginx本地缓存.页面中的动态数据分为热点数据.非热点数据.实时数据.非实时数据等.把非热点数据.热点数据.

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

<Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 图书简介 本书为 高并发社群 -- 疯狂创客圈 倾力编著, 高度剖析底层原理,深度解读面试难题 疯狂创客圈 Java 高并发[ 亿级流量聊天室实战]实战系列 [博客园总入口 ] ## 重要的重复3遍: 本书 面试必备 + 面试必备 + 面试必备 <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 勘误 <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 特别声明 购买链接 京东商城<Net

前言 本文讲述Redis在遇到高并发时的一些问题.即遇到大量请求时需要思考的点,如缓存穿透 缓存击穿 缓存雪崩 热key处理.一般中小型传统软件企业,很难碰到这个问题.如果有大并发的项目,流量有几百万左右.这些要深刻考虑. 1. 缓存穿透和缓存击穿 简单的讲就是如果该数据原本就不存在,那么就会发生缓存穿透:如果缓存内容因为各种原因失效,那么就会发生缓存击穿.具体一点来说,如果缓存中不存在需要查询的内容,一般情况下需要再深入一层进行查询,一般为不能承受压力的关系型数据库(承压能力为缓存的1%,甚至

一.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. 二.为什么Redis是单线程的 1.官方答案 因为Redis是基于内存的操作,CPU不是Redis的瓶颈,R

1. Redis的高并发和快速的原因 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. 2. 为什么Redis是单线程的 官方答案 因为Re

针对大流量瞬间冲击,比如秒杀场景 redis前面可以加一层限流 sentinel / Hystrix redis高并发(读多写少)下缓存数据库双写误差: 1. 修改操作使用分布式锁(就是修改的时候加锁,一次只能有一个线程修改,可以多线程读),对于读多的场景更有利:推荐(以较少的性能代价换取了绝对的一致) 2. 延迟删除缓存 修改一个key后,删除缓存,为了防止之前有线程读过旧数据然后再次写入,sleep 10毫秒再删除一次,但此步要后台处理,不然可能会大幅降低整体性能. 3. 写直接写入数据库,

经过多次压力测试,发现sphinx在高并发时出现负载突然提升,并且响应速度明显下降.经过多方面的排查,发现是由于PHP与sphinx自带的 searchd进行socket的连接之后,系统内存有大量的Time_Wait连接,所以我们猜测为searchd的socket连接未及时关闭,造成 大量请求堆积,使得PHP客户端与sphinx的请求效率低下.由于searchd是编译好的,无法进行OPT设置,故我做了内核调整,来优化 socket连接释放时间,具体参数如下 vi /etc/sysctl.conf

From : http://www.topthink.com/topic/5683.html 之前php-fpm配置: 单个php-fpm实例,使用socket方式,内存8G 静态方式,启动php-fpm进程数300,具体参数如下 listen = /tmp/php-cgi.sock #listen = 127.0.0.1:9000 listen.backlog = 2048 listen.allowed_clients = 127.0.0.1 pm = static pm.max_childr

高并发系统的分析和设计 任何系统都不是独立于业务进行开发的,真正的系统是为了实现业务而开发的,所以开发高并发网站抢购时,都应该先分析业务需求和实际的场景,在完善这些需求之后才能进入系统开发阶段. 没有对业务进行分析就贸然开发系统是开发者的大忌.对于业务分析,首先是有效请求和无效请求,有效请求是指真实的需求,而无效请求则是虚假的抢购请求. 有效请求和无效请求 无效请求有很多种类,比如通过脚本连续刷新网站首页,使得网站频繁访问数据库和其他资源,造成性能持续下降,还有一些为了得到抢购商品,使用刷票软件

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

今天被问到一个问题,如果你在阿里云上部署了一个IIS服务器,此时如果有成千上万的客户端来访问,你将如何设计?我东扯扯西谈谈,说加个线程池来处理,在加个请求队列.当时觉得说的没有问题,现在想想,服务器自己就有这些东西,我想面试官要的是如何在IIS中设置高并发,而不是说实现....因此总结了一下,收集了一些不错的资源.不过首先,我们需要分享下服务器的一般设计实现原理: 一个线程池,一个请求队列这是用来处理并发请求的,而基本的TCP套接字设计我就不说了.因此,线程池就是用来处理并发请求的,目前的主流服

ngx_lua将lua嵌nginx,让nginx运行lua脚本.高并发,非堵塞过程中的各种请求. url要求nginxserver,然后lua查询redis,返回json数据. 一.安装lua-nginx-module 參见<LNMLGC>架构 二.安装redis2-nginx-module模块 get https://github.com/openresty/echo-nginx-module get https://github.com/openresty/redis2-nginx-mod

原文:https://blog.csdn.net/jston_learn/article/details/21617311 开发中,全局变量的使用很频繁,但对于多线程的访问,使用全局变量需要注意的地方有很多,下面做了个大概的总结. 全局变量的使用场合: 1:定义只读的全局变量时,必须加final修饰,防止被修改.哪怕是私有的,也得加final,防止被反射修改. 2:对于需要多次读写的全局变量,一定要用ThreadLocal封装,避免多线程并发时变量被多次赋值等不安全的一些现象. ThreadLo

项目背景 最近,做一个按优先级和时间先后排队的需求.用 Redis 的 sorted set 做排队队列. 主要使用的 Redis 命令有, zadd, zcount, zscore, zrange 等. 测试完毕后,发到线上,发现有大量接口请求返回超时熔断(超时时间为3s). Error日志打印的异常堆栈为: redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Could not get a resource from the po

如果同一个客户端并发发送多个请求,而每个请求都使用了Session,那么PHP Session锁的存在会导致服务器串行响应这些请求,而不是并行.这是因为在默认情况下,PHP使用文件存储Session数据.对于每一个新的 Session,PHP会创建一个文件,并持续向其中写入数据.所以,每次调用session_start()方法,就会打开Session文件,并取得 文件的独占锁.这样,如果服务器脚本正在处理一个请求,而客户端又发送了一个同样需要使用Session的请求,那么后一个请求会阻塞,直至前

Redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间:(官方答案:因为Redis是基于内存的操作,CPU不是Redis的瓶颈,Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽.既然单线程容易实现,而且CPU不会成为瓶颈,那就顺理成章地采用单线程的方案了.) Redis在内存中存储,读写速度非常快. 单线程不用考虑锁的消耗问题. Redis 采用网络IO多路复用技术来保证在多连接系统的高吞吐量.多路复用在以后的博客中会写 Redis 采用hash数据结构,速度快

方法/步骤   首先,确认服务器硬件是否足够支持当前的流量 普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP,如果访问量比这个还要大, 那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题 ,否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题. 其次,优化数据库访问前台实现完全的静态化当然最好,可以完全不用访问数据库,不过对于频繁更新的网站, 静态化往往不能满足某些功能. 缓存技术就是另一个解决方案,就是将动态数据存储到缓存文件中,动态网页直接调用 这些文件,而不必再访问数据库,WordPress和Z-Blo

解决方案:https://www.zhihu.com/question/24781521

目录 疯狂创客圈 Java 分布式聊天室[ 亿级流量]实战系列之 -30[ 博客园 总入口 ] 写在前面 1.1. 快速的能力提升,巨大的应用价值 1.1.1. 飞速提升能力,并且满足实际开发要求 1.1.2. 越来越多.大量的应用场景 1.2. 高并发架构中的6大集群 1.2.1. 支撑亿级流量的IM整体架构 1.2.2. IM通讯协议介绍 1.2.3. 长连接和短连接 1.2.4. 技术选型 1.3. 基于Redis 设计分布式Session 1.3.1. SessionLocal本地会话

单机的redis几乎不太可能说QPS超过10万+,一般在几万. 除非一些特殊情况,比如你的机器性能特别好,配置特别高,物理机,维护做的特别好,而且你的整体的操作不是太复杂. Redis通过主从架构,实现读写分离,主节点负责写,并将数据同步给其他从节点,从节点负责读,从而实现高并发. Redis高并发的同时,还需要容纳大量的数据:一主多从,每个实例都容纳了完整的数据,比如redis主就10G的内存量,其实你就最对只能容纳10g的数据量.如果你的缓存要容纳的数据量很大,达到了几十g,甚至几百g,或者