软件开发通常会提到一个名词 “三高”，即高并发、高性能、高可用。具体的指标定义，如：高并发方面要求QPS 大于 10万；高性能方面要求请求延迟小于 100 ms；高可用方面要高于 99.99%。接下来，我们重点来介绍这 三高高并发我们使用 QPS（Queries Per Second，每秒查询率）来衡量系统承载能力。架构策略有哪些？1、负载均衡
正所谓双拳难敌四手，高并发撑场面的首选方案就是集群化
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2024-01-22 00:40:25
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对于大数据问题，最终都会反馈到数据瓶颈上。那么今天就是搞得数据库啦！木桶理论：桶装水能力是由最短的那块板决定的。 在一个系统中，或者说是一个企业里，数据时最重要的。所以我们是一定要保证数据的正确性，唯一性。数据 二八原则：80%的请求聚焦在 20%的数据上。80%的请求都是查询 20%是增删改。读写分离： 如图，就是
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2024-03-28 09:43:42
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原创
2022-08-23 08:06:26
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目 录1. 高并发1.1 负载均衡1.2 池化技术1.3 流量过滤2. 高性能2.1 使用缓存2.2 磁盘问题处理3. 高可用3.1 采用微服务架构3.2 采用分布式+集群部署3.3 同城双活、异地多活3.4 主从切换3.5 熔断限流 首先要明确的一个概念是： 高并发是根因，而高性能和高可用是结果。 通俗点来说，就是指为了解决高并发这一现象，怎么做，才能保证系统的高性能和高可用？系统在巨大的流
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2024-01-01 06:13:30
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高可用包括： 分布式事务 分布式Session 负载均衡 压力测试 服务降级 高并发包括： 缓存Redis HTTP缓存 异步并发 队列 动静分离
原创
2021-08-05 16:40:01
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大并发服务器结构框架基本模型队列 + 连接池 在应用服务器和数据服务器之间有一个数据访问层( DAL )，应用服务器通过 DAL 访问数据服务器，可以将底层的数据库操作对其他层透明化；所以我们给 DAL 抽象出一个统一的接口，供其他层来操作，而底层我们可以分别使用各种ORM工具，或者原生SQL去实现。 它的主要功能：增删改服务、查询、事务管理、并发，另外事务中包括工作单元，查询中包括延迟加载。缓存
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2024-01-02 10:57:49
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什么是分布式、高并发、集群、负载均衡、高可用 2018年10月17日 11:00:02 空空空如也空空空如也 阅读数 1340 网图在这里插入图片描述以下转自博客 侵权立删 分布式（不一定有集群）：是指将不同的业务分布在不同的地方（应用服务器）。集群cluster：一群机器的集合。 1 负载均衡（集群）：（Load balance cluster， LBC）（负载均衡器）根据规则（平均）分配各
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2023-12-18 22:19:17
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知识分享，以技会友。大家好，我是Tom哥。阅读本文大约需要 15 分钟。软件开发通常会提到一个名词 “三高”，即高并发、高性能、高可用。具体的指标定义，如：高并发方面要求QPS 大于 10万；高性能方面要求请求延迟小于 100 ms；高可用方面要高于 99.99%。接下来，我们重点来介绍这 三高高并发我们使用 QPS（Queries Per Second，每秒查询率）来衡量系统承载能力。架构策略有
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2023-09-08 23:12:09
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# Java高可用高并发
## 什么是高可用
在计算机系统中，高可用性（High Availability，简称HA）是指系统能够提供长时间的无故障运行的能力。在分布式系统中，高可用性是通过冗余、故障转移、容错等技术手段实现的。
## 什么是高并发
高并发是指在同一时间段内，系统能够处理大量的并发请求。在分布式系统中，高并发通常是通过水平扩展、负载均衡等技术手段实现的。
## 高可用与高
原创
2023-07-23 01:10:03
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处理高并发的六种方法系统拆分，将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。缓存，必须得用缓存。大部分的高并发场景，都是读多写少，那你完全可以在数据库和缓存里都写一份，然后读的时候大量走缓存不就得了。毕竟人家redis轻轻松松单机几万的并发啊。没问题的。所以你可以考的虑考虑你的项目里，那些承载主要请求读场景，怎么用缓存
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2023-10-16 23:18:25
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随着网络的普遍，我们的生活慢慢被信息所包围。我们做web开发的，遇到高并发和大数据的情况很正常，那么我们需要怎么做才能解决这些问题？高并发的解决方案说到高并发，我们遇到...
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2021-07-20 09:56:43
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一、数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。 在一个系统分析、设计阶段，因为数据量较小，负荷较低。我们往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际运行一段时间后，才发现系统的性能在降低，这时再来考虑提高系统性
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2024-03-23 12:45:39
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随着网络的普遍，我们的生活慢慢被信息所包围。我们做web开发的，遇到高并发和大数据的情况很正常，那么我们需要怎么做才能解决这些问题？
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2021-08-04 15:13:19
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在上一篇SpringCloud学习之服务注册与发现文章中使用的是单节点的服务注册中心，但在实际应用中应该考虑发生故障的情况，一台服务出现了故障应该还有其他服务存在，这时候就需要服务的高可用了，在Eureka的服务治理设计中，所有的节点即是服务提供方，也是服务消费方，服务注册中心也不例外。 Eureka Server的高可用实际上就是将自己作为服务向其他服务注册中心注册自己，这样就形成了一
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2024-08-29 16:36:05
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高并发我们使用 QPS（Queries Per Second，每秒查询率）来衡量系统承载能力。架构策略有哪些？1、负载均衡正所谓双拳难敌四手，高并发撑场面的首选方案就是集群化部署，一台服务器承载的QPS有限，多台服务器叠加效果就不一样了。如何将流量转发到服务器集群，这里面就要用到负载均衡，比如：LVS 和 Nginx。常用的负载算法有轮询法、随机法、源地址哈希法、加权轮询法、加权随机法、最小连接数
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2023-10-07 13:09:17
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如今处在一个大数据时代，应届生找工作面试高级Java开发工程师时，经常会被问一些和大数据相关的问题，比如大数据处理问题、高并发处理问题、数据优化问题等，笔者曾经遇到两个比较经典的问题，高并发秒杀系统的设计优化问题和大数据文件排序问题。在这里总结了高并发秒杀系统的设计和优化点。 面试官常问的问题有：简单说一下秒杀系统的设计思路?你怎么实
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2024-08-14 19:53:12
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对于一个系统中，数据库层面做了优化之后，那么我们就算是做了最后的努力了。如果系统仍然撑不住，那么，就应该考虑缓存了。（一个系统性能提升的最快路径，就是使用缓存。这个可以处在数据库优化之前）一个系统中，可以用作缓存的节点很多。 系统的缓存节点可以分为 客户端缓存，CDN缓存,反省代理缓存，服务端本地缓存（内存缓存，IO缓存），分布式缓存（Redis，MemberCa
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2023-11-28 14:42:08
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本文的架子参考张开套的《亿级流量网站架构核心技术》这本书分为四个部分：指导原则，高可用，高并发，实践案例。这篇文章说一说前三个部分，大部分内容都是我自己的思考，书只作为参考。指导原则高可用事前副本技术隔离技术配额技术探知技术预案事发监控和报警事中降级回滚failXXX系列事后高并发提高处理速度缓存异步增加处理人手多线程扩容指导原则书中所列举的，里有一些可能并不是原则，而是技巧。我理解的原则如下：高
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2024-05-08 11:20:28
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1 问题分析:如何保证 redis 的高并发和高可用？redis 的主从复制原理能介绍一下么？redis 的哨兵原理能介绍一下么？其实问这个问题，主要是考考你，redis 单机能承载多高并发？如果单机扛不住如何扩容扛更多的并发？redis 会不会挂？既然 redis 会挂那怎么保证 redis 是高可用的？其实针对的都是项目中你肯定要考虑的一些问题，如果你没考虑过，那确实你对生产系统中的问题思考太少。2 面试题回答:如果你用 redis 缓存技术的话，肯定要考虑如何用 redis 来加多台机
原创
2021-01-01 19:58:07
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高并发与高可用 大型网站系统应有的特点 高并发，大流量 高并发，大流量：需要面对高并发用户，大流量访问。举个例子，去往迪拜的飞机有200张票，但是有100w人都挤进系统买票，如何让这100w人能够看到票务的实时更新，以及顺利的买到一张票，都是一个网站架构师应该考虑的问题。这也许对于淘宝的“双十一”1
原创
2021-07-20 16:09:39
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