在一次正常的活动促销之后，客服开始陆续反馈有用户反应在抢标的时候打不开网页或者APP，在打开的时候标的就已经被抢光了，刚开始没有特别的上心，觉得抢标不就是这样吗，抢小米手机的时候也不就这样吗？随着活动继续推进，有更多的用户强烈抗议，用户领了加息卷或者抵现卷之后抢不上标的，认为是平台作假故意不让使用以达到节省资源。 分析过程 其实以前也会有陆续的用户反馈不减少，给客户以小米抢手机为例子忽悠了过去，这次用户反馈太过强烈，才让我们重视了起来。我们前端一共三款产品，app、官网、H5，其中app使用量最大，官网其次
本文讲述了一位互联网金融公司技术团队的架构师在负责抢标活动过程中，通过优化Web服务器、数据库服务器以及应用服务器等基础设施，解决了高并发问题，并实现了抢标活动的顺利进行。通过采用分布式架构以及缓存技术，解决了数据库压力过大、请求响应慢等问题，提高了系统的稳定性。同时，采用负载均衡技术，提升了系统的处理能力，最终实现了平台的高可用性。
原文：https://segmentfault.com/a/1190000019460946
6月6日晚，林志玲与Akira公布婚讯、徐蔡坤祝福高考同学超常发挥，粉丝们百万的转发和点赞造成微博短暂宕机。
分布式数据库和分布式存储是分布式系统中难度最大、挑战最大，也是最容易出问题的地方。互联网公司只有解决分布式数据存储的问题，才能支撑更多次亿级用户的涌入。
主要目的是实现数据库读写分离，写操作访问主数据库，读操作访问从数据库，从而使数据库具有更强大的访问负载能力，支撑更多的用户访问。
原文链接：http://www.itpub.net/2019/06/28/2306/
读写 分离（Read/Write Splitting）。 1.原理：让主数据库（master）处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库（slave）处理SELECT查询操作。 2.诞生原因： 2.1 为了确保数据库产品的稳定性，很多数据库拥有双机热备功能。也就是，第一台数据库服务器，是对外提供增删改查业务的生产服务器；第二台数据库服务器，仅仅接收来自第一台服务器的备份数据（注意，不同数据库产品，第一台数据库服务器，向第二台数据库服务器发送备份数据的方式不同）。当第一台
数据库的弹性伸缩与WebServer相比，复杂了很多倍，对于WebServer的弹性伸缩直接用负载均衡+弹性伸缩组件搞定。但对于数据库的扩容、缩容将面临数据不一致等问题。这些问题在互联网企业上云是必须解决的，为提升我们对大型业务上云的理解，我们今天一起来看一看。
在线人数预估： 在项目设计之前，需要先对运营后的服务器人数做一下预估，预计激活人数300w，活跃人数40w，同时在线10w。而服务器的设计极限则在激活人数500w，活跃人数60w，最高同时在线15w。 数据参考：
接下来就由浅入深分别来介绍下这几个方法是怎么应用到服务器并且解决高并发的，首先我们先来看下最原始的也是最简单的服务器与应用程序关系。
数据库服务器可以一起工作，这样如果主要的服务器失效则允许一个第二服务器快速接手它的任务（高可用性），或者可以允许多个计算机提供相同的数据（负载均衡）。理想情况下，数据库服务器能够无缝地一起工作。提供静态网页服务的网页服务器可以非常容易地通过把网页请求均衡到多个机器来组合。事实上，只读的数据库服务器也可以相对容易地组合起来。不幸的是，大部分数据库服务器收到的请求是读/写混合的，并且读/写服务器更难于组合。这是因为尽管只读数据只需要在每台服务器上放置一次，但对于任意服务器的一次写动作却必须被传播给所有的服务器，这样才能保证未来对于那些服务器的读请求能返回一致的结果。
主从复制，是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境，称为从数据库，主数据库一般是准实时的业务数据库。您看，像在mysql数据库中，支持单项、异步赋值。在赋值过程中，一个服务器充当主服务器，而另外一台服务器充当从服务器。此时主服务器会将更新信息写入到一个特定的二进制文件中。并会维护文件的一个索引用来跟踪日志循环。这个日志可以记录并发送到从服务器的更新中去。当一台从服务器连接到主服务器时，从服务器会通知主服务器从服务器的日志文件中读取最后一次成功更新的位置。然后从服务器会接收从哪个时刻起发生的任何更新，然后锁住并等到主服务器通知新的更新
什么是Hash一致性算法？面试的时候被问到了，因为不了解，所以就没有回答上。在此为大家整理一下什么是Hash一致性算法，希望对大家有帮助！今天的分享先从历史的角度来一步步分析，探讨一下到底什么是Hash一致性算法！
应用程序、数据库、文件等所有资源都在一台服务器上。一般是在一台廉价的服务器上采用LAMP这种免费资源。
1.硬件升级 普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP，如果访问量比这个还要大， 那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题 ，否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题。 2.负载均衡 它是根据某种负载策略把请求分发到集群中的每一台服务器上，让整个服务器群来处理网站的请求。 公司比较有钱的，可以购买专门负责负载均衡的硬件（如：F5）,效果肯定会很好。对于大部分公司，会选择廉价有效的方法扩展整个系统的架构，来增加服务器的吞吐量和处理能力，以及承载能力。 3.服务器集群 服务器集群就是指将N台服务器集中起来一起进行同一种服务，它们之间通过网络实现通信。让N台服务器之间相互协作，共同承载一个网站的请求压力。 在客户端看来就像是只有一个服务器。集群可以利用多个计算机进行并行计算从而获得很高的计算速度，也可以用多个计算机做备份，从而使得任何一个机器坏了整个系统还是能正常运行。 4.数据库读写分离 基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库处理SELECT查询操作。 5.数据库分表技术（垂直分割，水平分割） 当一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，很有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 6.表建立相应的索引 使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。 7.页面静态化 前台实现完全的静态化最好，可以完全不用访问数据库。 8.缓存技术（MemCache、Redis） 缓存技术就是另一个解决方案，就是将动态数据存储到缓存文件中，动态网页直接调用 这些文件，而不必再访问数据库 9.禁止外部盗链 外部网站的图片或者文件盗链往往会带来大量的负载压力，因此应该严格限制外部对于自身的图片或者文件盗链 10.控制大文件的下载 大文件的下载会占用很大的流量，并且对于非SCSI硬盘来说，大量文件下载会消耗 CPU，使得网站响应能力下降。因此，尽量不要提供超过2M的大文件下载，如果需要提供，建议将大文件放在另外一台服务器上。
.硬件升级 普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP，如果访问量比这个还要大， 那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题 ，否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题。 2.负载均衡 它是根据某种负载策略把请求分发到集群中的每一台服务器上，让整个服务器群来处理网站的请求。 公司比较有钱的，可以购买专门负责负载均衡的硬件（如：F5）,效果肯定会很好。对于大部分公司，会选择廉价有效的方法扩展整个系统的架构，来增加服务器的吞吐量和处理能力，以及承载能力。 3.服务器集群 服务器集群就是指将N台服务
普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP，如果访问量比这个还要大， 那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题 ，否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题。
数据分区（也称为分片）是一种将大型数据库（DB）分解为许多较小部分的技术。它是跨多台计算机拆分一个DB/表的过程，以提高应用程序的可管理性、性能、可用性和负载平衡。
可扩展性被认为是一个很难解决的问题。人们总是把它看成是一种神奇的东西，是用神秘而特殊的工具完成的，只有身价百万的大块头才能使用。这当然不是真的。其实，那并没有什么神奇之处——那也不过是用普通编程语言编写的普通代码。
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作者 ｜ Miloslav Voloskov 译者 ｜ 平川 策划 ｜ 万佳 本文为实现可扩展架构提出了几个原则：使用合适的工具。不要把写入优先和读取优先数据库弄混了。什么东西都配置多份。要实现多份配置，就必须让它们保持无状态。不要让后端完成数据库的工作，那样总是更慢。 可扩展性被认为是一个很难解决的问题。人们总是把它看成是一种神奇的东西，是用神秘而特殊的工具完成的，只有身价百万的大块头才能使用。这当然不是真的。其实，那并没有什么神奇之处——那也不过是用普通编程语言编写的普通代码。 首先，要针对工作选择合适
作为技术人员，我们都知道：几乎所有的项目，都是由简单到复杂，从单一服务器到集群服务器进行开发。但又有多少人知道这其中的技术原理呢？其实，这并不是那么深奥难懂。那么，就由码先生给您一一道来~ 第一阶段：初始阶段的网站架构 一般来讲，大型网站都是从小型网站发展而来，一开始的架构都比较简单，随着业务复杂和用户量的激增，才开始做很多架构上的改进。当它还是小型网站的时候，没有太多访客，一般来讲只需要一台服务器就够了，这时应用程序、数据库、文件等所有资源都在一台服务器上，网站架构如下图所示： 📷 第二阶段： 应用服务和
秒杀架构的设计方案就是一个不断过滤请求的过程，从系统架构层面来说，秒杀系统的分层思路如下。
1.session集群问题 2.数据一致性问题 3.数据瓶颈（一旦流量上来了，虽然应用做了集群，但是数据库没有做集群，还是一个主库），这时候要考虑主从数据库。
Web 1.0 时代，几乎所有网站都是静态网站，没有和用户有什么交互，主要用于给用户展示内容。
硬件升级 硬件是基础，如果流量级别真的到大流量级别了，那么硬件基础肯定不能差。 负载均衡 根据某种负载策略把请求分发到集群中的每一台服务器上，让整个服务器群来处理网站的请求。 硬件方面可以考虑专门负责负载均衡的硬件F5；对于大部分公司，会选择廉价有效的方法扩展整个系统的架构，来增加服务器的吞吐量和处理能力，以及承载能力。 服务器集群 用N台服务器构成一个松耦合的多处理器系统(对外来说，他们就是一个服务器)，它们之间通过网络实现通信。让N台服务器之间相互协作，共同承载一个网站的请求压力。 在客户端看来
WizCase安全团队发现记录Bing移动应用程序数据的微软拥有的一台服务器泄露了大量数据。安全团队发现，数据是通过一台未做好安全工作的ElasticSearch服务器泄露出去的。
要设计出一套能支撑几十亿人的系统是很困难的。对于软件架构师来说，这一直是一项很大的挑战，但是，从现在开始，看完我的文章，你就会觉得容易很多了。
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随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天百万级甚至上亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。
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点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
更新文章的速度跟不上大家的热情了......,青岛的一场大雪，取暖基本靠抖了。 好勒，现在写正经的。对于优化，这片文章我只说大致思路，不说细节。基础、进阶知识的WiKi我在制作ing...
本篇文章是在我看完《从零开始学架构》之后，以架构演变为主线，梳理了一下演变过程中出现的问题以及解决方案，文章中引用了这本书的一些内容和图片
一、实验拓扑图 二、实验要求 （1）在主服务器搭建时间同步服务器。从服务器进行时间同步。mysql安装过程略。 （2）配置主从复制 （3）搭建amoeba实现mysql读写分离 步骤： 1、根据拓扑图
高可用（High Availability，HA）也可以称为高可用性或高可用环境。HA是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。HA通常是指通过设计来减少系统不能提供服务的时间。假设系统一直能够提供服务，那么这时就可以称系统的可用性是100%。如果系统每运行100个时间单位，会有1个时间单位无法提供服务，那么可以称系统的可用性是99%。很多公司（例如三大运营商、百度、京东等）的高可用目标都是4个9，也就是99.99%。
最近做公司项目，我们要整合所有业务系统的客户数据，各业务系统的数据库有的Oracle，有的是SQLSERVER，而且表结构也不相同，如何整合不同系统之间的客户数据成为一个令人头痛的难题！ 解决方案： 在整合数据的方式上存在分歧，有两种方案： 方案1，将所有系统的客户数据整合到一个数据库中--“中心数据库”，所要的工作主要有设计一个“超级客户数据表”，尽可能多的包含各个业务系统的客户数据表的字段，然后再开发一套程序完成各个业务数据库与“中心”数据库直接的数据导入，更新，同步等； 方案2，不设立“中心数据库”，
用户拟在运营商租用了多台的服务器，都为提供业务交易查询的web服务器。用户提出准备使用自购的dns服务进行单个域名的多个ip地址设置，已完成业务交易查询的web服务器的负载均衡。粗一听，好像挺完美的方案，但实际不可行。
事务问题：一致性。 【问题】 如何保证主机和从机的数据一致？？？主从复制的延迟性问题。
但是看到网络输入和输入流量都不是很高，所以网站被别人攻击的概率不高，后来服务器负荷居高不下，只能保存dump文件进行分析，并一台一台服务器进行重新启动（还好大家周五下班了）
到此为止，一共介绍了四种服务器性能优化的方法，分别是：动态内容缓存、浏览器缓存、反向代理缓存、Web组件分离。我们发现在这四种方法中，“缓存”占了大头！确实如此，“缓存”是服务器性能优化的核心思想，我们提出的各种优化方法本质上只是把“缓存”用在了不同的地方，并根据使用位置的不同，个性化定制缓存的使用方法。接下来又要介绍一种缓存的新用法——数据缓冲区。 之前介绍的动态内容缓存、浏览器缓存都是将整个静态页面进行缓存，这种方式有个弊端：由于缓存了整体页面，因此缓存的数据较为笨重，缺乏灵活性。为了解决这个问
作者选择了自由和开源基金作为Write for DOnations计划的一部分进行捐赠。
这篇文章，我们来聊一下对于一个支撑日活百万用户的高并系统，他的数据库架构应该如何设计？
看到这个题目，很多人第一反应就是：分库分表啊！但是实际上，数据库层面的分库分表到底是用来干什么的，其不同的作用如何应对不同的场景，我觉得很多同学可能都没搞清楚。 用一个创业公司的发展作为背景引入—— 假如我们现在是一个小创业公司，注册用户就 20 万，每天活跃用户就 1 万，每天单表数据量就 1000，然后高峰期每秒钟并发请求最多就 10。 天呐！就这种系统，随便找一个有几年工作经验的高级工程师，然后带几个年轻工程师，随便干干都可以做出来。 因为这样的系统，实际上主要就是在前期进行快速的业务功能开发，搞一个单块系统部署在一台服务器上，然后连接一个数据库就可以了。 接着大家就是不停地在一个工程里填充进去各种业务代码，尽快把公司的业务支撑起来。 如下图所示：
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