本课时的主题是架构案例分享，通过案例分析来加深对前面所学内容的理解。下面将分析三种不同的系统架构案例。分析初创互联网公司的架构演化案例，看一个小的系统架构是如何演化成一个较为成熟的、能够承受百万级订单的互联网系统架构。分析一个分布式存储的架构案例，看如何去设计一个分布式存储系统，底层存储系统的架构是如何设计的。分析一个反应式编程框架的架构案例，看开发框架的架构是如何设计的。这三类系统架
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2023-07-26 21:50:39
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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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并发异常处理 在Visual Studio 2017的解决方案资源管理器中找到 Pages/Books/Edit.cshtml.cs 文件，鼠标双击打开 ，在代码中找到OnPostAsync方法。并按如下代码进行修改: public async Task<IActionResult> On
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2023-10-16 09:47:29
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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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一、高并发的说明和背景高并发解决的核心问题是在同一时间上有大量的请求过来，然后我们的系统要怎么抗住这些请求带来的压力。比如在线直播服务，同时有上百万甚至上千万人观看。比如秒杀品，同时有大量用户涌入。高并发是从业务角度去描述系统的能力，实现高并发的手段可以采用分布式，也可以采用缓存等，当然也包括多线程、协程，但远远不仅如此；高并发的基本表现为单位时间内系统能够同时处理的请求数，高并发的核心是对资源的
一、概述高并发系统各不相同，比如每秒百万并发的中间件系统、每日百亿请求的网关系统、瞬时每秒几十万请求的秒杀大促系统。因为系统各自自身特点的不同，所以应对高并发的架构都是不一样的。另外，比如电商平台中的订单系统、商品系统、库存系统，在高并发场景下的架构设计也是不同的，因为背后的业务场景的都不一样。二、一个最简单的系统架构给个例子，假设开始系统就部署在一台机器上，背后就连接了一台数据库，数据库部署在一
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2023-07-31 19:31:02
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# 大并发系统开发架构指南
在当今互联网的快速发展中，确保系统能够处理高并发请求是每个开发者需要面对的挑战。对于刚入行的小白来说，如何构建一个高并发系统的架构可能会有些迷茫。本文将带你逐步了解这个过程，并帮助你实现一个基本的大并发系统开发架构。
## 开发流程
在建设一个高并发系统时，通常会经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-07 03:39:00
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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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基本概念什么是高并发系统，就是一个能够保证整体可用的系统，能够处理很高的并发用户请求，能够承担很大的流量冲击。设计一个高并发系统，需要处理好一些系统瓶颈，比如说磁盘空间问题、内存是否充足、网络带宽是否够、连接数是否够。设计一个高并发系统可以考虑以下十几种方法。微服务拆分为了提高系统的吞吐量、提高系统的处理并发请求的能力，可以做微服务拆分，这样可以分摊请求流量，提高并发能力。微服务拆分，是把一个单体
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2023-08-30 12:28:17
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前言高并发时代，Netty、Redis、ZooKeeper是高并发时代的必备工具。据有关数据表明，高并发的面试题现在几乎蔓延至与Java项目相关的整个行业。无论是工作还是开发Java项目所必需的技术栈:分布式Java框架、Redis缓存、分布式搜索ElasticSearch、分布式协调ZooKeeper、消息队列Kafka、高性能通信框架Netty这些已经是当代程序员必须要掌握的东西。但大部分程序
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2023-07-31 16:49:49
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# Java 大并发处理教程
## 一、整体流程
首先我们来看一下Java大并发处理的整体流程，如下表所示：
```mermaid
gantt
title Java大并发处理流程
section 完整流程
定义需求: 2022-01-01, 7d
设计方案: 2022-01-08, 7d
编写代码: 2022-01-15, 14d
测试调试:
原创
2024-03-03 03:42:21
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之前的做文章讲述了一些常用的组件，这次我们来聊聊基于上面组件的高并发问题。我们先以高并发时，项目程序出现的现象入手。一、修改项目order-service这里面我们不采用feign，而是采用普通的http请求的方式，用restTemplate。这里有两个接口。@RestController
@RequestMapping("/order")
public class OrderController
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2023-12-10 09:20:10
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一、并发数：是指代同事访问服务器站点的连接数，实际工作中，经常发现很多人对并发数有误解。比如领导说我们系统有10w活跃用户，所以系统必须要支持10w并发；比如压测报告里写某个接口支持100并发，客户就会反问难道系统只支持100用户同时访问？性能是不是太差了！问出上面问题的人，大多数都存在一个理解上的误区，认为性能测试中的并发数=并发用户数，其实事情没有这么简单。二、简单来说，并发数分为两个概念：客
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2023-07-16 11:36:02
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# Netcore大并发架构
在现代互联网应用程序中，大并发是一个非常常见的问题。Netcore作为一个高性能的框架，提供了一些强大的工具和技术来应对大并发架构的挑战。在本文中，我们将介绍一些在Netcore中实现大并发架构的方法，并提供一些代码示例。
## 什么是大并发架构？
大并发架构是指系统在处理大量并发请求时能够保持高性能和稳定性的架构。在现代互联网应用程序中，用户数量庞大，同时对系
原创
2024-06-28 06:51:14
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前提：高并发系统各不相同。比如每秒百万并发的中间件系统、每日百亿请求的网关系统、瞬时每秒几十万请求的秒杀大促系统。 不同系统在应对高并发的时候，因为系统自身特点的不同，所以应对架构都是不一样的。另外，比如电商平台中的订单系统、商品系统、库存系统，在高并发场景下的架构设计也是不同的，因为背后的业务场景什么的都不一样。（明白一点：业务驱动）（一）一个最简单的系统架构 假设刚开始你的系统就部署在一台机器
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2023-07-13 10:50:44
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## 实现 App 大并发架构路线指南
### 引言
在现代应用开发中，处理高并发请求是一个重要课题。设计一个可伸缩的应用架构能够保证当用户量激增的时候，应用依然能够保持良好的性能。本文将教你如何实现一个大并发架构的基本路线。
### 流程步骤
下面是实现大并发架构的主要步骤：
| 步骤 | 描述
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.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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一：DDS定义：Data Distribution Service 数据分发服务，是新一代分布式实时通信中间件协议，采用发布/订阅体系架构，强调以数据为中心，提供丰富的QoS服务质量策略，以保障数据进行实时、高效、灵活地分发，可满足各种分布式实时通信应用需求。二：DDS模型 DDS 是一种网络中间件，可简化复杂的网
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2023-08-08 01:08:48
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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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