01 如何理解并发并发意味着大流量,需要运用技术手段抵抗流量的冲击,这些手段好比操作流量,能让流量更平稳地被系统所处理,带给用户更好的体验。我们常见的并发场景有:淘宝的双11、春运时的抢票、微博大V的热点新闻等。除了这些典型事情,每秒几十万请求的秒杀系统、每天千万级的订单系统、每天亿级日活的信息流系统等,都可以归为并发。很显然,上面谈到的并发场景,并发量各不相同,那到底多大
首先 描述下问题,前段时间接到了通知,做nodejs并发代码优化,于是开始整咯,首先用loadrunning模拟并发,问题就来了,到并发路由的时候,会出现数据库连接数不够用的情况。查询了代码,都是一条语句执行完毕之后,:在callback中执行释放连接然后通知下一个语句去执行。应该是一个用户一个数据库连接就够了,而且我做了队列限制并发数,应该足够限制住连接数才对,可是每次还是蹭蹭蹭
转载 2024-04-25 15:10:35
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传统服务器架构无服务器架构架构原理需要手动管理和配置服务器环境无需管理底层基础设施,按需运行函数服务器管理需要手动管理服务器环境和部署过程云提供商负责管理基础设施和自动化部署资源分配固定分配资源给服务器按需分配资源给函数实例弹性伸缩需要预先规划和配置服务器以满足负载增长根据实际负载动态调整资源成本模型预先购买和维护服务器按实际使用量付费开发和部署需要手动管理代码和部署过程简化的开发和部署流程可伸缩
软件开发通常会提到一个名词 “三”,即并发、高性能、可用。具体的指标定义,如: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;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,并发撑场面的首选方案就是集群化
近年来,随着直播行业的快速发展,越来越多的企业开始涉足直播软件app开发。在这个竞争激烈的市场中,如何应对并发场景成为了一个重要的问题。本文将为你介绍如何应对这个问题。如何应对并发场景在直播软件app开发过程中,要应对并发场景,需要从以下几个方面入手:1. 源码优化应用程序的源码优化是提高应用性能的关键。通过优化代码,可以使应用程序运行更快,减少资源占用。在视频直播app源码中,可以优化视频
一、Disruptor是什么Disruptor是一个开源的并发框架,能够在无锁的情况下实现网络的Queue并发操作。Disruptor是一个高性能的异步处理框架,或者可以认为是最快的消息框架(轻量级JMS),也可以认为是一个观察者模式的实现,或者事件监听模式的实现。二、Disruptor核心概念RingBuffer: 被看做Disruptor最主要组件,然而从3.0开始RingBuffer仅仅负责
转载 2023-07-31 17:44:29
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  网站面对并发的情况下,除了增加硬件, 优化程序提高以响应速度外,还可以通过并行改串行的思路来解决。这种思想常见的实践方式就是数据库锁和消息队列的方式。这种方式的缺点是需要排队,响应速度慢,优点是节省成本。演示一下现象创建一个在售产品表CREATE TABLE [dbo].[product]( [id] [int] NOT NULL,--唯一主键 [name] [nvarcha
转载 2023-07-26 20:35:40
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                                            并发编程(一)        概念: &
什么是并发并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。并发是概念上的逻辑,表达的含义就是同一时间点出现大量的请求。并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time),吞吐量(Throughput),每秒查询率QPS(Query Per Second),并发用户数等。响应时间:系统对
转载 2024-04-07 21:11:28
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为支撑并发访问,可以考虑以下几个方面的优化:针对Serverless架构进行优化支持并发访问是Serverless服务的一个主要优点。Serverless架构本身就具有自动扩展的能力,当流量增加时,服务会自动开启更多的实例以满足请求。但是,需要确保代码能够支持扩展。垂直扩展(纵向扩展)增加拥有更多CPU、内存、带宽等设置的单个Serverless实例,以提供更好的性能与吞吐量。这个方法较为简单
原创 2023-03-21 17:06:43
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百万用户访问场景,使用Serverless服务,如何支撑并发访问? 为支撑并发访问,可以考虑以下几个方面的优化: 针对
原创 2023-03-26 04:52:46
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目 录1. 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. 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: 并发是根因,而高性能和可用是结果。 通俗点来说,就是指为了解决并发这一现象,怎么做,才能保证系统的高性能和可用?系统在巨大的流
并发:多个线程同时访问同一个对象的同一个方法 并发:大量线程同时访问同一个对象的同一个方法
原创 2013-02-16 10:06:30
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每日PV十多亿的淘宝,处理并发的手段可谓是业界一流。用户访问淘宝首页的平均等待时间只有区区几秒,但是服务器所处理的流程十分复杂。首先负责首页的服务器就有好几千台,通过计算把与用户路由最近的服务器处理首页的返回。
转载 2017-11-10 11:29:00
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并发例如:数据库表中有100件商品,而有一万人同时去抢双11,数亿人访问淘product set left_num=le...
原创 2023-04-21 20:00:35
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并发就是可以使用多个线程或者多个进程,同时处理(就是并发)不同的的操作。比如说一个网站,同时访问的数量很多,就是并发。想要实现并发就有多看这方面的资料了。知道了这个,并发就知道了呗。分布式系统(distributed system)是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性,所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此,网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件(特别是操作系统),而不
转载 2023-08-16 21:52:37
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我们项目中有一功能是用于加载静态考试问卷文件,以前一直使用的是用ajax加载静态文件方式,此方式使用的好处是比较简单,服务器也没太大的运行压力,但是也有明显的不足,例如存在跨域问题,还有文件的路径会在代码中明文显示,虽然可以加密,但是由于是前端的,对于技术人员破译也没什么难度,安全性很低。最近就想把问卷文件加载方式给成后台获取,然后返回给前台显示,方式还是通过AJAX异步加载,这样修改后,至少通过
下面我们使用Python来实现并发的Web Server,其中采用了多进程、多线程、协程、单进程单线程非阻塞的方式。 一、使用子进程来实现并发Web Serverimport socket import re import multiprocessing def handle_request(new_socket): # 接收请求 recv_msg = ""
转载 2023-07-04 22:02:28
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限流就是通过对并发访问/请求进行限速或一个时间窗口内的请求进行限速,从而达到保护系统的目的。一般系统可以通过压测来预估能处理的峰值,一旦达到设定的峰值阀值,则可以拒绝服务(定向错误页或告知资源没有了)、排队或等待(例如:秒杀、评论、下单)、降级(返回默认数据)限流不能乱用,否则正常流量会出现一些奇怪的问题,从而导致用户抱怨。 假设有130W到140W的数据插入到数据库中,如果没有做限流,
转载 2023-07-20 10:38:28
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  本文是HttpClient的学习博客,RestTemplate是基于HttpClient的封装,feign可基于HttpClient进行网络通信。  那么作为较底层的客户端网络编程框架,该怎么配置使其能可用,并发,可支持Https协议呢?通读本文也许你会有答案或者启发。  本文是Maven项目,基于Spring,在本Demo中使用了更方便的SpringBoot。  以后随着理解HttpCl
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