基本概念并发量：服务器能够承载的客户端数量吞吐量：单位时间内，能够处理的数量举例：客户端发一个请求，服务端能够在200ms内能够返回结果需要考虑的因素：数据库io操作(日志、文件、网络等)网络带宽内存操作注：服务器能够同时建立的连接数量就是服务器的并发量这种认知是错误的。连接数量只是服务器并发量的一个基础或者说是前提。什么是C10K, C1000K, C10M？C10K：单台服务器可以同时承载1w
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2024-09-29 21:56:06
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微服务的设计原则：1、单一职责原则 一个微服务只干一件事 2、服务自治原则 每个微服务应该能做到独立开发、测试、部署、维护，不需要其他模块的参与 3、轻量级通讯原则 最好能够通过http请求在服务之间进行互相的调用 4、接口明确原则 微服务之间进行访问、调用都是通过接口的方式进行调用，尽量避免在一个微服务 中包含其他微服务的内容微服务版本对应关系使用spring cloud做微服务的大体结构开发步
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2023-08-22 11:12:59
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文章目录1.概述2.CountDownLatch代码演示源码分析3.CyclicBarrier代码演示源码分析4.Exchanger代码演示5.Semaphore代码演示源码分析 1.概述java并发编程系列博客前面6篇，介绍了synchronized和ReentrantLock的使用和实现原理。博客地址如下：synchronized你用对了吗？synchronized锁升级就是这么的简单wai
微服务架构BAT互联网架构这些年的演进分析 国内外常见分布式系统架构状况介绍 微服务架构指南:领域驱动设计DDD模型 SpringCloud1-2实战篇Config分布式配置中心Eureka注册与发现机制Ribbon客户端负载均衡Hystrix服务熔断组件Feign声明式服务调用Zuul网关服务项目实战：SpringCloud微服务架构 4.1 高并发分布式技术专题 -
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2024-09-16 19:39:43
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微服务高并发秒杀系统在做完乐优商城项目之后发现缺少秒杀未编写，打算上手实现一下这个基本电商都需要的功能，参考，下面开始编写。概念什么是秒杀？通俗一点讲就是网络商家为促销等目的组织的网上限时抢购活动比如说京东秒杀，就是一种定时定量秒杀，在规定的时间内，无论商品是否秒杀完毕，该场次的秒杀活动都会结束。这种秒杀，对时间不是特别严格，只要下手快点，秒中的概率还是比较大的。淘宝以前就做过一元抢购，一般都是限
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2024-05-22 20:34:13
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目录1 背景介绍2 长短连接实测分析2.1 长连接参数设置说明2.2 &nbs
搭建Zuul API网关微服务一、在spring-demo项目中新建一个cloud-Gateway模块二、添加gateway的pom依赖文件三、新建一个application.yml文件四、新建GatewayApplication启动类五、启动gateway网关六、通过网关访问接口 今天就亲手搭建一个简单的zull API网关微服务服务吧。
- Zuul是Netfiix OSS中的一员，是一个
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2024-06-12 12:19:46
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基本概念一、高并发的相关概念：PV：综合浏览量,即页面浏览量和点击量，如果一个系统的日PV在千万级以上，那么我们称这个系统为高并发系统。QPS:每秒响应的请求数。响应时间：从请求发出到收到响应的时间。吞吐量：单位时间里处理的请求数量。如何实现一个系统的高并发或者说提高一个系统的并发量呢？扩容
扩容分为水平扩容和垂直扩容。水平扩容就是增加机器数量，怼机器。垂直扩容就是增加单机处理能力，怼硬件。提高
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2024-03-15 10:19:10
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SpringCloud与微服务程序架构发展史ORM（All in One) 可承载并发量1~10MVC (Vertical Application) 可承载并发量 10~1000RPC (Distributed Service) 可承载并发量 1000~10000SOA (Elastic Computing) 10000+Spring CloudSpring Cloud是一系列框架的有序集合。是一
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2024-03-31 22:03:12
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说到大规模微服务系统，往往是一些 7*24 时不间断运行的在线系统。那么如何设计一个大规模的微服务系统呢？ 这样的系统往往有以下的要求：高可用。这类的系统往往需要保持一定的 SLA，7*24 时不间断运行不代表完全不挂，而是有一定的百分比的。例如我们常说的可用性需达到 4 个 9（99.99%），全年停机总计不能超过 1 小时，约为 53 分钟，也即服务停用时间小于 53 分钟，就说明高
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2024-05-23 16:16:01
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设计原则之并发流量控制 大流量一般的衡量指标就是系统的 TPS （每秒事务量）和 QPS （每秒请求量〉。 一般的应对方案包括： 缓存 预先准备好数据，减少对数据库的请求。 降级 如果不是核心链路，那么就把这个服务降级，保证主干畅通。 限流 在一定时间内把请求限制在一定范围内，保证系统不被冲垮，同时尽可能提升系统的吞吐 量。 限流的方式有几种，最简单的就是使用计数器，在 段时间内，进行计数，与阔
前言自己开源的项目，是一个基于Java的高并发商品秒杀系统平台项目，使用的是SpringCloud微服务构架方案，前后端分离，前端用React写的。本文是自己总结的一些秒杀难点和知识点吧，如果大家有兴趣可以来我的Github开源项目上来看一看，提一些意见，大家一起讨论一些东西。秒杀设计的一些重点资源静态化，加快性能，前后端分离，让页面资源不经过后端，前端拥有自己的服务器，提前放入cdn服务器内容。
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2024-03-20 10:48:08
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4.1 高并发带来的问题在微服务架构中，我们将业务拆分成一个个的服务，服务与服务之间可以相互调用，但是由于网络原因或者自身的原因，服务并不能保证服务的100%可用，如果单个服务出现问题，调用这个服务就会出现网络延迟，此时若有大量的网络涌入，会形成任务堆积，最终导致服务瘫痪。例如: 对于一个依赖于30个服务的应用程序，每个服务都有99.99%的正常运行时间，你可以期望如下：99.9930
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2024-08-08 12:37:28
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目录一、系统高可用（High Availability）(1) 啥是 “高可用” ？(2) 集群是啥意思？① 主备模式② 主从模式③ 高可用模式④ 总结(3) 分布式（Distribution）① 单机部署② 分布式部署(4) 微服务(5) 分布式和微服务的对比二、分布式应用(1) 分布式存储(2) 分布式计算(3) 分布式系统三、分布式协调服务（以 ZooKeeper 为例） 一、系统高可用（
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2024-08-02 07:51:44
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分布式系统和微服务架构越来越流行，特意卖了一本《SpringCloud微服务与分布式系统实战》来给自己充充电，也是掌握技术的必经之路。一、分布式系统大数据、高并发和快响应已经成为互联网系统的必然要求。在之前的单机系统中，大量的数据会导致查找数据的响应时间边长。高并发会使系统因为繁忙而变慢，从而影响响应速度，单机故障也会是系统崩溃。为了解决单机系统带来的问题，互联网系统就从单机系统演变位多台机器的系
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2024-04-26 10:21:00
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面对超高并发问题，首先要考虑物理层面机器是否能扛得住，其次架构设计做好微服务的拆分，代码层面各种缓存、消峰和解耦等问题都要处理好，数据库方面做好读写分离和分库分表，稳定性方面要保证有监控、熔断限流降级等该有的都要有，发生问题能及时处理。1.微服务架构在互联网早些时候，单体架构就可以支撑日常的业务需求，所以大家所有的服务都在一个项目里，部署在一台物理机上，所有的业务都夹杂在一起，当流量一起来以后单体
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2024-03-06 09:24:03
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# 实现 MongoDB 单机并发量的指南
在实现 MongoDB 单机并发量时，了解每个步骤的具体内容是非常重要的。以下是我们将要进行的主要步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 MongoDB |
| 2 | 创建测试数据库和集合 |
| 3 | 实现并发数据插入 |
| 4 | 测试并发量 |
| 5 | 性能监
原创
2024-09-01 05:54:29
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# 教你实现单机MongoDB并发量
在现代开发中，MongoDB因其灵活的结构和高效的数据处理能力而被广泛使用。对于初学者来说，理解如何衡量和优化MongoDB的并发性能是至关重要的。本文将指导你如何在单机环境下测试MongoDB的并发量。我将提供必要的步骤、代码示例以及可视化示例，以帮助你更好地理解这一过程。
## 流程概览
以下是实现MongoDB并发量的主要步骤：
| 步骤编号 |
原创
2024-08-29 08:45:00
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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。那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢？这篇文章我们来一点一点说一下。一、页缓存技术 + 磁盘顺序写首先Kafka每次接收到数据都会往磁盘上去写，如下图所示： 那么在这里我们不禁有一个疑问了，如果把数据基于磁盘
1. 单机模式单机模式指 Redis 主节点以单个节点的形式存在，这个主节点可读可写，上面存储数据全集。在3.0版本之前，Redis 只能支持单机模式，出于可靠性考量，通常单机模式为“1主 N 备”的结构，如下所示： 需要说明的是，即便有很多个 Redis 主节点，只要这些主节点以单机模式存在，本质上仍为单机模式。单机模式比较简单，足以支撑一般应用场景，但单机模式具有固有的局限性：不支持自动故障转
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2023-08-10 10:42:54
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