一.Eureka的高可用性 Eureka下面的服务实例默认每隔30秒会发送一个HTTP心跳给Eureka,来告诉Eureka服务还活着,每个服务实例每隔30秒也会通过HTTP请求向Eureka获取服务列表,这就相当于一个服务实例一分钟会与Eureka进行四次请求,当服务实例多了以后,就要考虑Eureka的压力,如果我们有1000个服务实例,一分钟就会有4000次请求,平均每秒70次请求,不过Eureka内部是通过内存建立一个HashMap来维护服务实例列表的,并且还做了读写分离,所以保证多个实例

nodejs高并发大流量的设计实现,控制并发的三种方法eventproxy.async.mapLimit.async.queue控制并发Node.js是建立在Google V8 JavaScript引擎之上的网络服务器框架,允许开发者能够用客户端使用的语言JavaScript在服务器端编码.----------------node.js优缺点:优点: 高并发,io密集型处理, 可以作为单页面应用,便于爬虫抓取.缺点:不适合cpu计算密集型, 对关系数据库支持不好 nodejs高并发大流量的设计实

往往大数据量,高并发时, 瓶颈都在数据库上, 好多人都说用数据库的复制,发布, 读写分离等技术, 但主从数据库之间同步时间有延迟.代码的作用在于保证在上端缓存服务失效(一般来说概率比较低)时,形成倒瓶颈,从而能够保护数据库,数据库宕了,才是大问题(比如影响其他应用). 假设(非完全正确数据,仅做示例):每秒支持10,000,000次查询(千万);一次读库需要耗时:1ms;修改内存变量需要耗时:0.001ms;那么:每秒最终访问的数据库的请求数量 < 1000其他的9,900,000个请求会返回到

小结: 1.内存优化1.一个消息一定只有一块内存使用 Job 聚合消息,Comet 指针引用. 2.一个用户的内存尽量放到栈上内存创建在对应的用户 Goroutine(Go 程)中. 3.内存由自己控制主要是针对 Comet 模块所做的优化,可以查看模块中各个分配内存的地方,使用内存池. 2.模块优化1.消息分发一定是并行的并且互不干扰要保证到每一个 Comet 的通讯通道必须是相互独立的,保证消息分发必须是完全并列的,并且彼此之间互不干扰. 2.并发数一定是可以进行控制的每个需要异步处理开启的

前言: 高并发,几乎是每个程序员都想拥有的经验.原因很简单:随着流量变大,会遇到各种各样的技术问题,比如接口响应超时.CPU load升高.GC频繁.死锁.大数据量存储等等,这些问题能推动我们在技术深度上不断精进.我们知道,高并发代表着大流量,高并发系统设计的魅力就在于我们能够凭借自己的聪明才智设计巧妙的方案,从而抵抗巨大流量的冲击,带给用户更好的使用体验.这些方案好似能操纵流量,让流量更加平稳得被系统中的服务和组件处理. 究竟什么样的系统算是高并发系统?今天,我们就一起看看阿里P9技术大佬的高

疯狂创客圈 Java 高并发[ 亿级流量聊天室实战]实战系列之15 [博客园总入口 ] 前言 前言 疯狂创客圈(笔者尼恩创建的高并发研习社群)Springcloud 高并发系列文章,将为大家介绍三个版本的 高并发秒杀: 一.版本1 :springcloud + zookeeper 秒杀 二.版本2 :springcloud + redis 分布式锁秒杀 三.版本3 :springcloud + Nginx + Lua 高性能版本秒杀 以及有关Springcloud 几篇核心.重要的文章: 一.S

本文是HttpClient的学习博客,RestTemplate是基于HttpClient的封装,feign可基于HttpClient进行网络通信. 那么作为较底层的客户端网络编程框架,该怎么配置使其能高可用,高并发,可支持Https协议呢?通读本文也许你会有答案或者启发. 本文是Maven项目,基于Spring,在本Demo中使用了更方便的SpringBoot. 以后随着理解HttpClient更深入的时候会不定期更新本博客,也欢迎感兴趣的博友交流和讨论. 一.本文目录 1. 代码实现 2. 测

月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: 1.         GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 2.         Random生成高唯一性随机码 今天分享的主题是:如何在高并发分布式系统中生成全局唯一Id. 但这篇博文实际上是“半分享半讨论”的博文: 1)         半分享是我将说下我所了解到的关于今天主题所涉及的几种方案.

除了提供基本数据类型外,JDK还为我们准备了数组等复合结构.当前可用的原子数组有:AtomicIntegerArray.AtomicLongArray和AtomicReferenceArray,分别表示整数数组.long型数组和普通的对象数组. 这里以AtomicIntegerArray为例,展示原子数组的使用方式. AtomicIntegerArray本质上是对int[]类型的封装.使用Unsafe类通过CAS的方式控制int[]在多线程下的安全性.它提供了以下几个核心API: //获得数组第

用Netty开发中间件:高并发性能优化 最近在写一个后台中间件的原型,主要是做消息的分发和透传.因为要用Java实现,所以网络通信框架的第一选择当然就是Netty了,使用的是Netty 4版本.Netty果然效率很高,不用做太多努力就能达到一个比较高的tps.但使用过程中也碰到了一些问题,个人觉得都是比较经典而在网上又不太容易查找到相关资料的问题,所以在此总结一下. 1.Context Switch过高 压测时用nmon监控内核,发现Context Switch高达30w+.这明显不正常,但JV

转载博客地址:http://blog.csdn.net/zxl333/article/details/8685157 一个小型的网站,比如个人网站,可以使用最简单的html静态页面就实现了,配合一些图片达到美化效果,所有的页面均存放在一个目录下,这样的网站对系统架构.性能的要求都很简单,随着互联网业务的不断丰富,网站相关的技术经过这些年的发展,已经细分到很细的方方面面,尤其对于大型网站来说,所采用的技术更是涉及面非常广,从硬件到软件.编程语言.数据库.WebServer.防火墙等各个领域都有了很

前几节终于实现了这个高并发秒杀业务,现在问题是如何优化这个业务使其能扛住一定程度的并发量. 一. 优化分析 对于整个业务来说,首先是分析哪些地方会出现高并发,以及哪些地方会影响到了业务的性能.可能会出现高并发的地方:详情页,获取系统时间,地址暴露接口,执行秒杀操作. 这个业务为什么要单独获取时间呢?用户会在详情页大量刷新,为了优化这里,将detal.jsp详情页和一些静态资源(css,js等)部署在CDN的节点上(至于这个CDN是什么,下面会说),也就是说用户访问详情页是不需要访问我们的系统的,

先来就库存超卖的问题作描述:一般电子商务网站都会遇到如团购.秒杀.特价之类的活动,而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增.上千甚至上万人抢购一个商品.然而,作为活动商品,库存肯定是很有限的,如何控制库存不让出现超买,以防止造成不必要的损失是众多电子商务网站程序员头疼的问题,这同时也是最基本的问题. 从技术方面剖析,很多人肯定会想到事务,但是事务是控制库存超卖的必要条件,但不是充分必要条件. 举例: 总库存:4个商品 请求人:a.1个商品 b.2个商品 c.3个商品 程序如下: beginTr

本博文,保证不用装B的话语和太多专业的语言,保证简单易懂,只要懂JAVAEE开发的人都可以看懂. 本博文发表目的是,目前网上针对Websocket的资料太散乱,导致初学者的知识体系零零散散,学习困难加大.本博加以整理,并且实践. 所用核心技术选型: Tomcat + Spring 4.0.3 + Mongodb(高并发数据库) + SpringQueue(消息队列)+ ActiveMQ (消息队列) + Spring-data-Mongo + Servlet 3.0 +Spring-Websoc

了不起的Node.js: 将JavaScript进行到底(Web开发首选,实时,跨多服务器,高并发) Guillermo Rauch 编   赵静 译 ISBN 978-7-121-21769-2 2014年1月出版 定价:79.00元 320页 16开 编辑推荐 Node.js是一个由JavaScript书写而成的强大的web开发框架,它让开发强壮的.伸缩性良好的服务端web应用变得更加简单,容易.本书向你展示了什么是Node以及如何让你在项目中使用它.本书包含大量实际应用中的示例程序,证明了

请看下面两段: 第一种方式: MemoryStream stream = new MemoryStream(); string text = "aasasdfasdfad;sas;fkqeworpkqwefkasdjfasdjf"; byte[] buff = System.Text.ASCIIEncoding.ASCII.GetBytes(text); stream.Write(buff, , buff.Length); stream.Flush(); stream.Close();

在日常的运维工作中,经常会用到nginx服务,也时常会碰到nginx因高并发导致的性能瓶颈问题.今天这里简单梳理下nginx性能优化的配置(仅仅依据本人的实战经验而述,如有不妥,敬请指出~) 一.这里的优化主要是指对nginx的配置优化,一般来说nginx配置文件中对优化比较有作用的主要有以下几项:1)nginx进程数,建议按照cpu数目来指定,一般跟cpu核数相同或为它的倍数. worker_processes 8;2)为每个进程分配cpu,上例中将8个进程分配到8个cpu,当然可以写多个,或

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

在使用WCF做服务接口时,TCP模式肯定比Http效率高,Binary/MTOM格式的绑定也会Text格式的绑定高效. 两个endpoint,一个用来调试:ms-mex的binding是用来方便WCF调试工具和远程对象应用,另一个是实际工作模式配置:customBinding. 为了提高接口的并发数,特实验custonBinding各个参数对并发的影响,以下配置是目前实验tps较高的参数配置: <system.serviceModel> <services> <service

http://www.cnblogs.com/heyuquan/p/global-guid-identity-maxId.html 又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也

转载博客地址:http://blog.csdn.net/zxl333/article/details/8454319 转载博客地址:http://blog.csdn.net/zxl333/article/details/8685157 一个小型的网站,比如个人网站,可以使用最简单的html静态页面就实现了,配合一些图片达到美化效果,所有的页面均存放在一个目录下,这样的网站对系统架构.性能的要求都很简单,随着互联网业务的不断丰富,网站相关的技术经过这些年的发展,已经细分到很细的方方面面,尤其对于大