HyperLogLog 是一种概率数据结构，用来估算数据的基数。数据集可以是网站访客的 IP 地址，E-mail 邮箱或者用户 ID。基数就是指一个集合中不同值的数目，比如 a, b, c, d 的基数就是 4，a, b, c, d, a 的基数还是 4。虽然 a 出现两次，只会被计算一次。精确的计算数据集的基数需要消耗大量的内存来存储数据集。在遍历数据集时，判断当前遍历值是否已经存在唯一方法就是
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2024-07-23 19:01:27
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如何制作一个日活超过1000的应用。从毕业开始算起，做开发已经有4年有余了，android，iOS，前端，服务器都会做，总是想做点什么，但是一直没有一个整体的规划。 于是我从今天起，为了做到传说中的全栈工程师，开始为自己制定一个学习计划，，做一款应用，包括前后台，客户端，并且上线，对于一个团队来说，这并不是一件复杂的事情，但是对于个人来说，就是一件很庞大的工程，所以，我决定以蚂蚁吞象的方式来做。
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2023-07-30 14:43:16
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之前了解了一下国内某团购网站的架构，其中提到了服务器硬件和 pv 以及 qps 的一些关系。百万级别的访问量，应该指的是 PV 吧。并发数计算 PV 的粗算计算公式是qps(或并发数) x 86400(秒)÷ 2 (分昼夜)所以 PV 100万 粗算来并发数只有 23 。按照经验，剥离图片和js，css 等静态页面，纯动态内容。一台 4 核 4G 内存的机器可以抗住 100左右的并发数
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2023-07-26 19:58:34
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SpringBoot 项目搭建SpringBoot 项目整合源码SpringBoot 项目整合一、项目准备1.1 快速创建 SpringBoot 项目1.2 标准项目结构图如下1.3 添加springboot-parent1.4 添加 spring-boot-start-web1.5 添加 Lambok 依赖1.6 SpringBoot 打包插件1.7 添加 application.p
# Java日活量设计教程
在现代应用程序中，日活跃用户（Daily Active Users，DAU）是一个重要的指标，反映了用户对应用的关注和使用频率。本文将为刚入行的小白开发者详细讲解如何设计一个简单的Java程序，来记录和分析日活跃量。我们将通过一系列步骤来完成这个任务。
## 整体流程
首先，我们来了解整个设计的流程。以下是实现日活量设计的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称
在看多核编程相关论文时，往往一个并发算法会说自己是wait-free的或者lock-free的，或者是 non-blocking 的，这些专有词汇其实表示的是并发的程度，或者说并发的级别。并发级别的理解是阅读各种并发算法设计论文以及并发数据结构实现的必备基础。1.1 Wait-freedom 无等待并发Wait-freedom 指的是每一个线程都一直运行下去而无须等待外部条件，整个流程
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2023-07-13 19:20:19
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# 5万并发 架构设计
在现代的互联网应用中，高并发是一个非常重要的指标。当用户量大、请求频繁时，系统需要能够处理大量的并发请求，以确保系统的可用性和性能。本文将介绍一种能够支持5万并发的架构设计，并提供相应的代码示例。
## 架构设计
为了支持5万并发，我们可以采用分布式的架构设计。将请求分散到多个服务器上，每个服务器只处理一部分请求，以提高系统的并发能力。下面是一个简单的分布式架构示意图
原创
2023-07-24 12:29:06
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最近有个需求，要求订单提交5000并发，具体实现思路如下，不足之处望指教。1、利用Redis来缓存订单，用户查询订单状态从缓存中取2、因为阿里云的消息服务可控性很好所以用阿里云的消息服务中的消息队列来进行订单处理 实验1：用户提交订单后直接存Redis并写入阿里云消息服务问题：Redis写入5000并发没有问题，但是写入阿里云消息服务速度太慢实验2：用户提交订单后直接存Redis并开多线
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2023-11-23 14:17:28
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模拟情景： 类似京东618秒杀活动，数据库中（mysql）只有一条数据，然后有5万并发量，页面要保证正常显示。问题一：不用redis等分布式框架，就用传统的方法如何解决？如何保证数据库的稳定？页面商品剩余数量的准确性 剩余数量的查询属于QPS，而且你这里假设只有一行数据，所以一台数据就算5W并发，查询再快，传输也有极限,而且这个假设在实际情况中几乎不存在只需要考虑数据库里面只有1行数据的并发，如果
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2024-01-29 06:33:48
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omcat 默认配置的最大请求数是 150，也就是说同时支持 150 个并发，当然了，也可以将其改大。 当某个应用拥有 250 个以上并发的时候，应考虑应用服务器的集群。 具体能承载多少并发，需要看硬件的配置，CPU 越多性能越高，分配给 JVM 的内存越多性能也就越高，但也会加重 GC
HAProxy提供高可用性、负载均衡以及基于TCP和HTTP应用的代理，支持虚拟主机，它是免费、快速并且可靠的一种解决方案。根据官方数据，其最高极限支持10G的并发。另外其支持从4层至7层的网络交换，即覆盖所有的TCP协议，换而言之，Haproxy 甚至还支持Mysql的均衡负载。 HAProxy特别适用于那些负载特大的web站点， 这些站点通常又需要会话保持或七层处理。HAProxy运行在
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2024-02-15 19:53:19
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并发量：最基础的是服务器能够同时连接的客户端的数量。其次是对业务的处理，数据库的访问的速度准备好4个虚拟机 其中一个4G内存，2核cpu（server） 另外三个2G内存，1核cpu（client）问题1：在跑的过程中遇到了服务器只能连接1023次就卡住不动了，Connection refused 服务器不允许连接 原因：因为每一个连接在服务器端相当于一个socket（io、连接、fd）,文件系统
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2023-10-23 14:17:28
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百万PV 百万日活架构：技术原理与实操解读
在当今互联网快速发展的时代，架构设计面临着巨大的挑战，尤其是对流量和用户活跃度的需求日益增加。对于许多企业，能够同时处理百万PV（页面浏览量）和百万DAU（每日活跃用户）已然成为了生存与发展的关键。因此，今天我将和大家分享在构建“百万PV 百万日活架构”过程中的一些思考和实践经验。
## 背景描述
在过去的几年中，随着移动互联网的飞速发展，用户访问
# 10万并发架构的设计与实现
在如今的互联网时代，面对海量的用户请求，并发架构的设计变得尤为重要。特别是对于一些高流量、高可用性的应用程序，如何支持10万并发请求是一个重要的技术挑战。本文将探讨10万并发架构所需的关键组件和设计原则，并结合代码示例进行说明。
## 1. 理解并发
并发是指多个进程或线程在同一时间段内进行各自的任务。对于服务器端而言，高并发意味着能够处理大量的请求，而不会造
# 10万并发架构：技术背后的智慧
在当今数字化时代，互联网应用日益增多，支持高并发的系统变得尤为重要。尤其是面对每日用户量及请求量激增的场景，我们需要设计出能够支持10万并发用户的架构。本文将探讨如何构建这样一个架构，并提供相关示例代码和架构图。
## 理解并发
并发是指在同一时间段内，有多个事件或任务进行。比如，当成千上万的用户同时访问我们的网站时，我们的系统必须能够以高效的方式处理如此
首先解释并发的含义，是指服务器能够同时承载客户端的数量。这里的承载有个标准，是指200ms内响应客户端的数据并返回正确结果，与数据库操作、网络带宽、内存操作、日志读写等都有关系，不要与同时能保持的连接数弄混，连接只是并发量的基础。 说了以上这些，感觉百万并发很高大上。其实对于现在的服务器而言，单单使用epoll，就能使并发量达到百万，只不过会慢一点。这里主要讲相关的操作。#include <
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2023-07-24 15:11:18
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## CS架构与并发量
计算机系统架构（Computer System Architecture，简称CS架构）是指计算机硬件系统的基本结构和功能组成，是计算机系统的基石。在计算机系统中，CS架构扮演着重要的角色，它决定了计算机系统的性能、可靠性和可扩展性。而并发量则是衡量系统处理并发任务的能力，是系统性能的一个重要指标。在现代系统设计中，如何设计高性能的CS架构以应对大规模并发量的挑战成为了一
原创
2024-06-19 06:11:11
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文章目录硬件环境软件环境说明系统架构图优化尝试1. 修改ECS中用户进程的最大打开文件数限制2. 调整ECS中Linux与TCP相关的内核参数3. 修改Tomcat配置文件4. 修改MyBatis连接池为Druid并配置参数5. 取消Session配置附录：部分配置文件1. ${TOMCAT_DIR}/conf/server.xml2. ${TOMCAT_DIR}/bin/catalina.sh
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2023-08-30 13:48:13
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redis读写分离，主从支持10w高并发 主从架构（1）slave第一次连接 （2）主从复制断点续传（3）无磁盘化复制 ---------
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2023-07-07 14:40:56
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# 实现日活月活 Hive 的教程
随着互联网的飞速发展，日活跃用户（DAU）和月活跃用户（MAU）成为衡量应用程序成功的重要指标。而在大数据时代，通过Hive分析这些活跃用户的数据变得尤为重要。本文将围绕如何通过Hive实现日活跃用户和月活跃用户的统计，帮助新手开发者理解整个流程，并逐步指导实现的过程。
## 流程概述
以下是实现日活跃用户（DAU）和月活跃用户（MAU）的整体流程，分为多
