基础1、通用设计方法Scale-out（横向扩展）：分而治之是一种常见的高并发系统设计方法，采用分布式部署的方式把流量分流开，让每个服务器都承担一部分并发和流量。缓存：使用缓存来提高系统的性能，就好比用“拓宽河道”的方式抵抗高并发大流量的冲击。异步：在某些场景下，未处理完成之前，我们可以让请求先返回，在数据准备好之后再通知请求方，这样可以在单位时间内处理更多的请求。 2、架构
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2023-06-20 09:00:13
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01 如何理解高并发？高并发意味着大流量，需要运用技术手段抵抗流量的冲击，这些手段好比操作流量，能让流量更平稳地被系统所处理，带给用户更好的体验。我们常见的高并发场景有：淘宝的双11、春运时的抢票、微博大V的热点新闻等。除了这些典型事情，每秒几十万请求的秒杀系统、每天千万级的订单系统、每天亿级日活的信息流系统等，都可以归为高并发。很显然，上面谈到的高并发场景，并发量各不相同，那到底多大
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2024-07-26 12:29:30
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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。高并发是概念上的逻辑，表达的含义就是同一时间点出现大量的请求。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
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2024-04-07 21:11:28
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1、概念PV 即 page view，页面浏览量
用户每一次对网站中的每个页面访问均被记录1次。用户对同一页面的多次刷新，访问量累计。
UV 即 Unique visitor，独立访客
通过客户端的cookies实现。即同一页面，客户端多次点击只计算一次，访问量不累计。
IP 即 Internet Protocol，本意本是指网络协议，在数据统计这块指通过ip的访问量。
即同一页面，客户端使用
原创
2023-04-25 11:13:52
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1.业务并发用户数；2.最大并发访问数；3.系统用户数；4.同时在线用户数； 假设一个OA系统有1000用户，这是系统用户数；最高峰同时有500人在线，是“同时在线人数”，也称作“最大业务并发用户数”；500个同时使用系统用户中20%查看系统公告，不构成压力；20%填写表格（只在提交时才会请求，填写对服务器不构成压力）；40%在发呆（什么都没做）；20%用户不停从一个页面跳转另一个页面（只有这2
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2024-04-22 18:54:07
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1,操作系统介绍 现代的操作系统中有:分时技术\多道技术\实时技术. 多道技术:可以在计算机中同时存在多个程序,当一个程序在进行IO操作的时候,另外一个程序可以使用cpu 分时技术: 在多道技术的基础上 反而降低了CPU的利用率,但是提高了用户体验 特点:⑴ 多路性.若干个用户同时使用一台计算机.围观上看是各用户轮流使用计算机;宏观上看是个用户并行 &nbs
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2023-11-27 05:52:55
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0 引言高并发（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20
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2023-07-17 13:56:01
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对于一个需要处理高并发的系统而言，可以从多个层面去解决这个问题。1、数据库系统：数据库系统可以采取集群策略以保证某台数据库服务器的宕机不会影响整个系统，并且通过负载均衡策略来降低每一台数据库服务器的压力（当然用一台服务器应付一般而言没啥问题，找一台当备机放着应付宕机就行，如果一台应付不了，那么再加一台，但是备机还是要的，至少一台），另外采取读/写分离的方法降低数据库负载，再加上分库和分表进一步降低
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2024-07-28 14:05:49
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设计方法Scale-out（横向扩展）：分而治之是一种常见的高并发系统设计方法，采用分布式部署的方式把流量分流开，让每个服务器都承担一部分并发和流量。缓存：使用缓存来提高系统的性能，就好比用“拓宽河道”的方式抵抗高并发大流量的冲击。异步：在某些场景下，未处理完成之前我们可以让请求先返回，在数据准备好之后再通知请求方，这样可以在单位时间内处理更多的请求。如何实现高性能高并发系统设计的三大目标：高性能
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2023-11-07 09:26:20
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文章目录一.设计原则二.高可用三.高并发 最近在看《亿级流量网站架构核心技术》这本书，写的非常不错。本文就其核心要点，做个记录，方便回忆。拥有亿级流量的网站，肯定会存在高并发场景，同时还要保证高可用，本书针对这两个方面进行了总结概括。先总结下此类型系统的一些设计原则：一.设计原则高并发原则1.无状态 无状态，实际上是为了方便水平扩展，一台机器扛不住，那么就扩展为多台；为了保证每台服务是无差别的，
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2023-08-09 09:59:33
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架构设计原则 - 高并发高并发设计可以从以下几方面考虑：无状态拆分服务化消息队列数据异构缓存并发化1. 无状态无状态的应用容易进行水平扩展。实际常用：应用无状态，配置文件有状态，例如，不同的机房读取不同的配置文件，通过配置中心指定。2. 拆分拆分维度：系统维度：根据业务功能拆分，例如商品系统、购物车、结算、订单系统。功能维度：对一个系统进行功能再拆分，比如，优惠券系统可以拆分为创建系统、领券系统、
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2023-07-10 23:57:03
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自己当然没有涉及到大量的高并发场景，摘抄一下，扩充知识。 高并发经常发生在有大量的活跃的用户，用户高聚集的业务场景中，像秒杀，抢红包等。为了流畅的运行业务和好的用户体验，我们需要预估达到的并发量，来涉及场景。1.服务器架构 服务器从业务发展的初期的相对单一到集群，再到分布式服务，高并发的场景肯定少不了服务器的良好架构，需要有负载均衡，数据库的主从结构，nosql的缓存也需要主从集群，图片有
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2023-07-04 22:15:11
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文章目录一、并发控制定义二、读写锁1.概念2.类型三、锁粒度1.概念2.级别三、语句实现部分搭建实验环境1.表锁实现写锁2.表锁实现读锁 一、并发控制定义多个查询需要在同一时刻修改数据就会产生并发控制的问题，两个主机互相通信实质是依靠进程之间进行通信的，但是如果两个进程同一时刻对一个邮箱投递邮件，当然邮箱会崩溃掉，两封邮件的内容会交叉的附加在邮箱文件的末尾。设置良好的邮箱投递系统当然会通过（lo
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2023-10-08 01:33:20
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一、经典公式1）平均并发用户数：C=nL/T2）并发用户数峰值：C=C+3*根号CC是平均并发用户数，n是loginsession得数量，L是loginsession得平均时长，T是值考察得时间长度C是并发用户数峰值举例1，假设系统A，该系统有3000个用户，平均每天大概400个用户要访问该系统(可以从系统日志中获得)，对于一个典型得用户来说，一天之内用户从登陆到退出得平均时间为4小时，而在一天之
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2019-07-10 16:25:42
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高并发就是可以使用多个线程或者多个进程，同时处理（就是并发)不同的的操作。比如说一个网站，同时访问的数量很多，就是高并发。想要实现并发就有多看这方面的资料了。知道了这个，高并发就知道了呗。分布式系统（distributed system）是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件（特别是操作系统），而不
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2023-08-16 21:52:37
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高并发系统架构是指系统能够同时处理大量的并发请求，确保系统在高负载下仍能保持稳定运行。Kubernetes（K8S）是一种用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台，可以帮助我们构建高并发系统架构。下面我将和你一起详细介绍如何实现高并发系统架构，并提供代码示例帮助你更好地理解。
### 实现高并发系统架构流程
| 步骤 | 描述 |
|----|-----|
| 1 | 使用Kubern
原创
2024-05-29 11:03:24
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## 构建大并发系统架构的步骤
构建大并发系统架构需要经过一系列的步骤，下面是每个步骤的具体操作以及需要使用的代码。
### 步骤1：需求分析
在开始构建大并发系统架构之前，我们需要明确系统的需求和目标。这包括系统的预期并发量、用户访问模式、数据存储需求等。需求分析的结果将指导我们后续的架构设计和实施。
### 步骤2：架构设计
在进行架构设计时，我们需要考虑以下几个关键方面：
1. 水平
原创
2023-07-21 10:02:48
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工作过程中，经常用听到高并发、高性能系统等名词，什么时高并发系统，简单的来说就是可以同时处理许多请求、满足业务需求的系统。下面介绍一些相关的基本知识。高并发系统常见实现方案异步：如果请求无法短时间完成，可以先返回，等完成后通知请求对方，主要为了提高cpu利用率，处理更多请求缓存：为了解决IO效率问题，将一些数据缓存，增加系统性能横向扩展：在单个服务无法满足需求时，通过增加服务实例数，来提高总体系
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2023-12-16 07:10:56
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文章目录简介设计思想架构分层三个目标高性能高可用系统设计系统运维易于扩展小结 简介这个系列主要总结一下高并发系统的设计，主要是拓展一下思维眼界设计思想有三种常用的设计方法这些设计思想应该经常能听到，就不详细介绍含义高并发系统的演进应该是循序渐进的，以解决实际问题为驱动力，而不是一开始就追求复杂架构架构分层随着业务复杂，大量代码纠缠，各模块相互依赖，牵一发而动全身，就需要分层另外一种常见的分层方式
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2023-08-15 21:14:18
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这种题目，小菜是准备过的，巴拉巴拉的说了一堆。面试官：那这里是怎么保证秒杀成功的？小菜：&8^%#面试官：你这里用了Redis，有什么用？小菜：#￥&……%面试官：你用什么测试过这个系统的并发量？小菜：&*%$^&.面试官：你觉得你这个系统还可以再优化么？小菜：&%……￥）面试官：你知道这个系统的瓶颈在哪里吗？如果流量再大10倍，怎么应对？小菜：88！
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2020-10-22 12:18:00
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