之前遇到过过亿条的数据，以至于一个处理过程要几个小时的，后面慢慢优化，查找一些经验文章，才学到了一些基本方法，综合叙之，与大家讨论下。
1、数据太多，放在一个表肯定不行比如月周期表，一个月1000万，一年就1.2亿，如此累计下去肯定不行的。所以都是基于一个周期数据一个表。甚至一个周期数据就要分几个分表。主要是考虑实际的数据量而定。当你创建一个新表时，可能这个表需要有索引，但是都要先取消索
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2024-01-23 10:55:18
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高并发的四个角度只说并发不提高可用就是耍流氓。可以从四个角度讨论这个问题。首先是无状态前端机器不足以承载请求流量，需要进行水平扩展，一般QPS是千级。 然后是关系型数据库无法承载读取或写入峰值，需要数据库横向扩展或引入nosql，一般是千到万级。 之后是单机nosql无法承载，需要nosql横向扩展，一般是十万到百万QPS。 最后是难以单纯横向扩展nosql，比如微博就引入多级缓存架构，这种架构一
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2021-03-01 17:04:00
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、 HTML静态化其实大家都知道，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
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2023-11-22 17:14:09
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# 千万级高并发架构简介
在当今互联网时代，随着用户数量的不断增加，高并发架构成为了各大网站和应用必须面对的挑战之一。千万级高并发架构是指能够支持数千万用户同时访问的系统架构。为了实现这样的架构，开发人员需要考虑各种因素，包括数据库设计、缓存机制、负载均衡等。
## 数据库设计
数据库设计是千万级高并发架构中必不可少的一个环节。传统的关系型数据库在面对高并发时往往难以承受如此大的压力。因此，
原创
2024-05-18 03:50:30
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当程序在高并发的情况下，对共享资源进行读写操作，如果不进行并发控制，就必然会带来数据不一致的线程安全性问题。针对这种高并发的情况，就需要引入锁的机制来保证数据的安全性。首先什么情况下需要用到锁：1、多任务环境中2、任务需要对同一共享资源进行读写操作3、对资源的访问是互斥的我举个经典栗子：车站卖票，一共100张票（共享资源），4个窗口进行卖票（多任务），假设分别叫abcd窗口，a窗口卖了座位号1的票
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2024-07-01 17:31:49
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某些App怎么扛住1分钟10亿请求？架构的演进路线百万级并发：1秒100万次请求。千万级并发：一分钟6亿次请求，差不多就是需求的极限。架构的设计和架构优化要符合需求本身，不能无限制优化。基本概念（1）分布式（系统中，多个模块在不同服务器上部署）（2）集群（一个软件部署在多台服务器，并作为一个整体，提供一类服务）（3）高可用（系统中部分节点失效，其他节点能够接替它继续工作或有相应的处理预案）（4）负
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2023-08-31 14:40:00
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本文简单介绍下后端服务开发中常用的一些性能优化策略。1、代码优化代码实现是第一位的，特别是一些不合理的复杂实现。如果结合需求能从代码实现的角度，使用更高效的算法或方案实现，进而解决问题，那是最简单有效的。2、数据库数据库的优化，总体上有3个方面：1） SQL调优：除了掌握SQL基本的优化手段，使用慢日志定位到具体问题SQL，使用explain、profile等工具来逐步调优。2） 连接池调优：选择
首先我们要了解高并发系统设计的三大目标：高性能、高可用、可扩展高并发，是指运用设计手段让系统能够处理更多的用户并发请求，也就是承担更大的流量。它是一切架构设计的背景和前提，脱离了它去谈性能和可用性是没有意义的。很显然嘛，你在每秒一次请求和每秒一万次请求，两种不同的场景下，分别做到毫秒级响应时间和五个九（99.999%）的可用性，无论是设计难度还是方案的复杂度，都不是一个级别的。而性能和可用性，是我
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2024-01-23 21:54:27
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随着互联网的高速发展，带来了海量数据存储的问题，比如像物联网行业，每个智能终端每天进行数据采集和上报，每天能够产几千万甚至上亿的数据。在互联网电商行业，或者一些O2O平台，每天也能产生上千万的订单数据，这些量级的数据在传统的关系型数据库中已经无法支撑了，那么如何解决海量数据存储和计算等问题，在业内引入了分布式存储和分布式计算等解决方案，特别是NoSql的生态，我在前面讲过的k-v数据库、文档数据库
点击上方肉眼品世界,右上角选择“设为星标深度价值体系传递★双 11 即将来临，本文以设计淘宝网的后台架构为例，介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的 14 次...
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2021-06-16 22:53:07
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Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢？我们今天来走进kafka的server端探究一下它的Reactor高并发网络模型机制。1.1、Kafka Reactor模型架构Kafka客户端和服务端通信采取的是NIO的reactor模式，它是
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2023-11-29 15:20:03
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2017年1月28日，正月初一，微信公布了用户在除夕当天收发微信红包的数量——142亿个，而其收发峰值也已达到76万每秒。百亿级别的红包，如何保障并发性能与资金安全？这给微信带来了超级挑战。面对挑战，微信红包在分析了业界“秒杀”系统解决方案的基础上，采用了SET化、请求排队串行化、双维度分库表等设计，形成了独特的高并发、资金安全系统解决方案。实践证明，该方案表现稳定，且实现了除夕夜系统零故障运行。
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2024-01-20 23:03:15
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千万级pv高性能高并发网站架构 一个支撑千万级PV的网站是非常考验一个架构是否成熟、健壮(本文不涉及软件架构的层面，有兴趣也可以讨论)。现抛出一个系统层面的架构，不保证是最优的方案，但也许适合你。理由是再优秀的架构都不具备通用性，需要根据每种应用特点针对性来设计。希望起到抛砖引玉的作用，大家多多参与，发表意见。 (点
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2023-07-13 14:05:55
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作者｜绍舒前言消息队列是分布式互联网架构的重要基础设施，在以下场景都有着重要的应用：应用解耦削峰填谷异步通知分布式事务大数据处理并涉及互动直播、移动互联网&物联网，IM 实时通信、Cache 同步、日志监控等多个领域。而本文主要围绕着商业版本的消息队列 RocketMQ，和开源版本 RocketMQ 进行比较，并结合一些实践中的场景来展示大型分布式应用的上云最佳实践。核心能力商业版本消息队
前言我们知道，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。来做个简单的比喻吧。 从古至今，长江和黄河流域水患不断，远古时期，大禹曾拓宽河道，清除淤沙让流水更加顺 畅；都江堰作为史上最成功的的治水案例之一，用引流将岷江之水分流到多个支流中，
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2023-08-09 10:11:36
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hello,大家好，我是方少，世上不如意事十有八九吧,即使你感到很满意，也有人感觉太差了，总得感觉我们技术人员都是一个人在战斗，感情却是最深的，一起吃过苦才难忘吧。娇妻艳女，你失意了会和你一起吃苦吗？往往会把你抛弃了。一个产品最重要的人，肯定是最了解业务的人，渠道为王嘛，哪儿有需求，哪儿就有渠道，看下图，具体业务扩展导维图这是一般公司的结构图吧，少了个质量管理系统(测试部
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2023-08-09 17:01:58
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一、案例概述本案例采用四层模式实现，主要分为前端反向代理、web层、数据库缓存层和数据库层。前端反向代理采用主备模式web层采用群集模式数据库缓存层采用主备模式数据库层采用主从模式由于实验条件限制，本次实验共打开四台虚拟机，此处实验将前端代理层、数据库缓存层、数据库层服务搭建在前两台虚拟服务器上，web层采用群集模式，用于单独放置两台虚拟机。故本次实验实际模型为了模拟实际环境，服务搭建按照如下拓扑
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2024-01-29 12:27:49
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防伪码：好久不见，你会不会突然的出现。客户端：缓存（expires）、deflate压缩缓存服务器：CDN/cache缓存静态内容如：html、jpg、gif、js等静态web服务器：Apache/nginx静态服务器提供html页面内容php/java服务器：PHP/JAVA动态内容数据库缓存服务器：数据库缓存memcache/redis数据库服务器：MYSQL数据库数据存储：NFS/HADOO
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精选
2017-03-31 19:37:09
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背景 服务器A：有一张表A，单表1500万条数据（未来会更多）表占用的空间大小6G. 服务器B：从服务器A把表A导过来，插入服务器B的表B中（服务器配置 2核8G）过程作为一个有经验的老菜鸟，就不折腾 mysqldump、source命令的导入导出了，服务器有挂掉的风险。1、通过脚本，每次从表A查询1000条数据，通过offset实现分页查询，插入表B select * from table_A
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2023-05-26 10:57:18
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架构以及我理解中架构的本质在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解，千万级规模的网站感觉数量级是非常大的，对这个数量级我们战略上 要重 视 它 ， 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级？现在很流行的优步(Uber)，从媒体公布的信息看，它每天接单量平均在百万左右， 假如每天有10个小时的服务时间，平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器，单
原创
2018-11-20 22:03:53
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