申明此文章肝了很久，图片较多，希望大家喜欢。另外，感兴趣的小伙伴可关注个人公众号：一枝花算不算浪漫公众号刚开始运营，希望与您一同成长。前言谈到并发，我们不得不说AQS(AbstractQueuedSynchronizer)，所谓的AQS即是抽象的队列式的同步器，内部定义了很多锁相关的方法，我们熟知的ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock、CountDownLatc
introduction说起百度的BFE可能不少人都听说过，但是其实在百度内部还有一个几百万qps的通用网关服务：Janus。截止当前，Janus服务不仅覆盖了百度内部FEED、评论、点赞、关注、直播等十多个中台服务的内网流量，而且为百度app、知道、经验、passport、百科、问一问等业务提供了外网流量服务。在百度已有BFE且BFE开源的情况下，为什么要建设Janus网关？Janus网关区别于
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2024-01-05 22:03:02
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说在前面在尼恩的（50+）读者社群中，经常遇到一个 非常、非常高频的一个面试题，但是很不好回答，类似如下：千万级数据，如何做系统架构？亿级数据，如何做系统架构？千万级流量，如何做系统架构？亿级流量，如何做系统架构？高并发系统，如何架构？最近有个尼恩的社群中，有小伙伴阿里三面又遇到了这个问题。其实，尼恩一直想梳理一个教科书式的答案，咱们一直心心念念的 “千万级数据，如何做性能优化？” 的教科书式的答
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2024-05-20 21:34:15
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QPS 每秒查询率QPS：Query Per Second ---- 每秒查询率，每秒访问服务器资源多少次20QPS ==> 每秒访问20次（如一个客户频繁F5刷新网页）需求：一个用户以 20QPS 的频率访问服务器，持续10秒，查看服务器的平均响应时间?==》 一个用户每秒访问20次服务器，持续10秒，查看服务器的平均响应时间? 组件位置：常量吞吐定时器 Timer -
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2024-01-11 14:58:11
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常规的缓存系统的设计缓存系统大概分为2种：1：数据量不大，拉取全量的数据，缓存在本地。2：数据量很大，根据二八定理，只拉取活跃的数据缓存在本地。下面我主要说下第一种方案，我们的系统主要是第一种方案，如果有时间会说下第二种。缓存中心的设计1：缓存中心采用一主多从的架构2：主节点检测到数据的更新，会扫描库里全部的数据，更新到缓存里3：数据库做了读写分离，扫描的也只是从库4：为了避免太大的数据库压力，只
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2023-07-23 22:33:35
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SSM项目接口文档1.课程模块1.1 查询&条件查询1.2 图片上传接口1.3 新建&修改课程接口1.4 根据id查询课程信息1.5 课程状态管理1.6 课程内容展示1.7 回显章节对应的课程信息1.8 新建&修改章节信息1.9 修改章节状态2.0 新建课时信息2.广告模块2.1 广告位列表查询2.2 添加&修改广告位2.3 回显广告位名称2.4 广告分页查询2.
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2024-01-05 22:31:12
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# 实现 QPS 1000 的架构设计指南
在现代互联网应用中，QPS（Queries Per Second）是衡量系统性能的重要指标。实现 QPS 1000 的架构设计并不是简单的任务，但通过合理的设计与实现，我们可以达到这一目标。在本文中，我将为你详细介绍整个流程，并逐步引导你完成每一步的实现。
## 流程概述
以下是实现 QPS 1000 架构设计的过程步骤：
| 步骤 | 描述
# 10W QPS 架构简介
在现代的互联网应用中，QPS（Queries Per Second）是衡量系统性能的一个重要指标。当系统的QPS达到一定程度时，需要考虑如何设计更加稳定和高效的架构来支撑这一高并发量。本文将介绍一个支持10W QPS的架构设计，并提供代码示例以及甘特图来帮助读者更好地理解。
## 架构设计
为了支持10W QPS的并发请求，我们需要设计一个高可用、高性能的架构。
原创
2024-03-13 05:51:16
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秒杀场景在电商平台是十分常见的，这种营销活动往往具有时间短，并发量大的特点。关于数据库性能TPS：数据库每秒执行的事务数。 QPS：数据库每秒执行的SQL数。 对于msql数据库，8核CPU16G内存通常TPS:1000 QPS：20000系统逻辑梳理用户界面点击请求 ---->服务器收到http请求 ------>修改数据库库存对于秒杀系统这种短时间的海量请求往往是通过两种思路解决分
需求背景春节活动中，多个业务方都有发放优惠券的需求，且对发券的 QPS 量级有明确的需求。所有的优惠券发放、核销、查询都需要一个新系统来承载。因此，我们需要设计、开发一个能够支持十万级 QPS 的券系统，并且对优惠券完整的生命周期进行维护。需求拆解及技术选型需求拆解要配置券，会涉及到券批次（券模板）创建，券模板的有效期以及券的库存信息要发券，会涉及到券记录的创建和管理（过期时间，状态）因此，我们可
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2024-09-10 14:18:17
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目录一、Sanic 简介及特性二、Sanic 各功能测试三、爬虫 API 实战项目四、服务器部署及接口性能测试五、作者Info 一、Sanic 简介及特性说到 Python Web 框架， 你可能会想到 Flask、Django、Tornado、FastAPI这些；而本文将向大家介绍另一个 Python Web 框架 —— Sanic。 它是一个 Python 3.8+ Web 服务器和 Web
随着云上对象存储成本的逐渐降低，越来越多的企业利用阿里云OSS存储他们的大量数据并构建数据湖。现在阿里云文件存储CPFS与对象存储OSS实现了深度集成，客户可以在三十分钟内创建一个高性能CPFS文件系统并链接到他们的OSS bucket。当链接到OSS bucket以后，CPFS文件系统会自动同步OSS bucket中的对象元数据，将OSS对象
# Java百万QPS架构方案详解
实现Java百万QPS架构方案是一个综合性的工作，涉及到架构设计、性能优化、负载均衡、数据库设计等多个方面。本文将为你详细介绍这些步骤，并通过例子和代码进行说明。
## 流程概述
首先，我们可以将实现Java百万QPS架构的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
qps多少才算高并发首先是无状态前端机器不足以承载请求流量，需要进行水平扩展，一般QPS是千级。 然后是关系型数据库无法承载读取或写入峰值，需要数据库横向扩展或引入nosql，一般是千到万级。 之后是单机nosql无法承载，需要nosql横向扩展，一般是十万到百万QPS。 最后是难以单纯横向扩展nosql，比如微博就引入多级缓存架构，这种架构一般可以应对百万到千万对nosql的访问QPS。 当然面
概念TPS（Transaction Per Second）每秒处理的事务数。从客户端发起请求开始计时，等到收到服务器端响应结果后结束计时，在计算这个时间段内总共完成的事务个数QPS（Queries Per Second）每秒查询数，表示服务器端每秒能够响应的查询次数。这里的查询是指用户发出请求到服务器做出响应成功的次数，可以简单认为每秒钟的Request数量。RT（Response Time），表
高分请教大牛：如何设计能够达到100万QPS为了能够让问题变得简单，假设有以下限制：1、服务器全部采用普通的服务器，价格1万5左右，2G内存，CPU主频2GHz2、网络带宽：100M3、假设使用lvs+nginx+tomcat，nginx做静态请求4、假设nginx处理静态网页的并发量是2万/s如何设计能够达到100万QPS。请描述大概需要几台lvs，几台nginx。如果这种方式不能支持，应该需要
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2024-01-16 05:25:25
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QPS：Queries Per Second，意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够响应的查询次数，是对一个特定的查询服务器（比如是读写分离的架构，就是读的服务器）在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。TPS：TransactionsPerSecond，意思是每秒事务数，一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来
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2024-07-17 16:14:12
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之前参与一个公有云项目的开发，系统入口是公有云平台提供的LB。云平台的LB再将请求转发到后方的多台Nginx，Nginx上再做反向代理到后方的服务器。为了获取系统的QPS，我们在Nginx服务器上写了个定时任务脚本，定期采集并发量，然后汇总。并发量采集脚本先安装ngxtop
依次运行：sudo yum -y install epel-release
sudo yum -y install pyt
文章目录常见的数据库指标包括为什么不要问我DB极限QPS/TPSmysql查看性能常用命令MySQL基准测试为什么要做mysql基准测试Mysql性能测试工具 mysqlslapsysbench参考 常见的数据库指标包括TPS/QPS：衡量吞吐量。（TPS：每秒事务处理量(TransactionPerSecond)、每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准）
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2023-09-07 22:44:55
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jmeter测试QPS前言测试方法概论1.建立测试（准备工作，有经验的可以跳至下一步）2.添加Constant Throughput Timer（常量吞吐量定时器）2.~~在满足响应时间要求的情况下逐步增加线程(再次琢磨发现方法可能有问题，此方法已遗弃,新方法已在上面写出)~~~~3.计算QPS~~前言网上一搜全是复制粘贴，根据个人理解，得出一套测试QPS的方法，so：本文一切概念为个人理解，请辩
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2023-12-26 17:25:24
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