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高并发下的问题解决

前面文章整体介绍了的设计架构原则,在高并发架构下还存在一些问题需要解决。 问题解决JVM在大流量下的表现 Java和通用的Web服务器相比(Nginx或Apache)在处理大并发HTTP请求时要弱一点,所以一般我们都会对大流量的Web做静态改造,让大部分请求和数据直接在 答案是采用应用层的Localcache,即在的单机上缓存商品相关的数据,如何cache数据? 也分动态和静态:像商品中的标题和描述这些本身不变的会在开始之前全量推送到机器上并一直缓存直到结束。 写在最后以典型为代表的热点问题总结了些通用原则:隔离、动态分离、分层校验,必须从整全链路来考虑和优环节,除了优提升能,做好限流和保护也是必备的功课。

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如何设计一能的

要如何架构,在做技术方案时要注意哪些问题,搞了专辑,专门收集列文章。 当你去一家公司面试时,很多面试官都会问你如何设计一。 3、器限制为了避免用户直接访问下单页面URL,需要将URL动态,每次打开详情页时动态生成一随机数,用于后端校验请求的合法。 产品层而设计,不同于一般的购行为,参与活动的用户更关心的是如何能快速刷新商品页面,在开始的时候抢先进入下单页面,而不是商品详情等用户体验细节,因此的页面设计应尽可能简单。 一、异步下单异步处理可以对流量进行削峰,满足高能需求,同时不需要扩容太多的机器。?设计方案中,我们在前端和下单之间,增加一排队。 另外,一般都是直接下单,不会采用购物形式,一订单往往只有一件商品。所以我们可以为每商品提供一单独的队列,将数据分片,多队列可以提供更好的能。

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    双十一之设计

    )、维护数据一致(不能超卖), 前者对能有极高的要求, 而后者又正好拉低了能,本文谈谈的设计思路, 并在最后给出设计的简单模型图。 每小服务会把当前在线等待的人数每隔一段时间就回传给我们的数据中心,于是我们就知道全总共在线的人数有多少。 另外,12306 最好是用预售的方式,让大家把自己的购票先输入到中。并不真正放票,而是把大家的需求都收集好,然后做整体筹安排,该增加次的增加次,该加厢的加厢,这样可以确保大家都能走。 - 总结 - 我们可以看到,解决这种特定业务场景,可以使用 CDN 的边缘结点来扛流量,然后过滤用户请求(限流用户请求),来保护数据中心的,这样才让整得以顺利进行。 这时候就需要认认真真地做高并发的架构和测试了,需要各把自己的能调整上去,还要小心地做能规划,更要把分布式的弹力设计做好,最后是要不停地做能测试,找到整架构的瓶颈,然后不断地做水平扩展

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    看完这”设计方案!我有点慌了

    前者对能有极高的要求,而后者又正好拉低了能,本文谈谈的设计思路,并在最后给出设计的简单模型图。 每小服务会把当前在线等待的人数每隔一段时间就回传给我们的数据中心,于是我们就知道全总共在线的人数有多少。? 并不真正放票,而是把大家的需求都收集好,然后做整体筹安排,该增加次的增加次,该加厢的加厢,这样可以确保大家都能走。实在不行,就抽签了。 总结我们可以看到,解决这种特定业务场景,可以使用 CDN 的边缘结点来扛流量,然后过滤用户请求(限流用户请求),来保护数据中心的,这样才让整得以顺利进行。 需要各把自己的能调整上去,还要小心地做能规划,更要把分布式的弹力设计做好。 最后是要不停地做能测试,找到整架构的瓶颈,然后不断地做水平扩展,以解决大规模的并发。

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    数据引擎助力娱融合新业态 让狂欢更从容

    在双十一到来前,PingCAP 与汽之家、易、京东、中通等用户展开一列深入探讨,希望为大家揭秘逐年飙升的销量背后隐藏着什么样的技术难题?用什么技术架构才能平稳地扛住流量洪峰? 对此,汽之家资深工程师张帆解释道:“我人感觉,现在做电商和线上交易的这一块,地球上应该没有哪国家能超越中国。而为什么汽之家是最早来做这事情的呢?首先,汽之家是全球访问量最大的汽类型站。 与此同时,现场的数据大屏也在以 1-2 的速度,实时展示大 20 项数据指标,包括活动参与人数、用户互动次数、奖品发放情况,甚至细到这一轮一元活动参与的用户有哪些人,在什么地方,中了什么。 而随着越来越贵,越靠后所承受的波峰也越高。相对于汽之家平时的业务,晚会经历的流量翻了十倍都不止,对整的压力不言而喻。 汽之家大促解决之道——分布式全家桶大促场景通常要求具备快速扩展与高可用的能力,而分布式天然就具有这种能力。汽之家采用了全家桶式的分布式,包括数据库、队列、缓存等。

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    7小时上线1!!!!

    需求收集 01 需求口罩在疫情期间是一全民的需求,该地方政府每日会采购一批口罩供应市场,市民们采用线上预的方式进行抢购,由于预人数过多,现有的口罩预无法支持高并发的抢购,急需进行优。 该地有百万人口,每日供应口罩量将达到几十万以上,要求最高支持十万级以上人同时预。2. 政府为了满足公平,采用在线多端预的方式:每日不定时开放预,并更新销售点。3. 我们可以分析到:这其实是一行为。对于,因为有各种限制和库存的处理,为提高市民体验,所以我们需要采用内存处理。针对第三、四点需求。 详细设计 现有有三张表关的基本业务(不含安全风控)。1. 配置表,口罩的数量配置表2. 点表,记录点信息3. 即使上升一量级,100万登记也才150M。3、 数据插入在流程是一超高频的操作,也是能的最大屏蔽。所以我们可以采用异步批量插入数据的形式进行优。 伪代码实现 01 预逻辑?

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    java架构师之用Redis轻松实现

    用我这方案,无论是电商平台特价,12306火,都不是事:)下面介绍一下为什么上述三种能优思路能够解决能问题:写入内存而不是写入硬盘 传硬盘的读写能是相当差的。 Redis是一缓存,数据写入内存后就返回给客户端了,能够支持这。异步处理而不是同步处理 像这样短时大并发的,在能负载上有一明显的波峰和长期的波谷。 使用Redis实现描述Redis和Redis Cluster(分布式版本),是一分布式缓存。其支持多种数据结构,也支持MQ。Redis在能上做了大量优。 一客户端一会发起很多次请求。如果有很多用户使用了这样的软件,就可能会直接把我们的交换机给压垮了。这问题其实属于络问题的范畴,和我们的不在一层面上。因此不应该由我们来解决。 这里介绍的方案虽然是针对的,但其背后的原理对其他高并发一样有效。 最后,我们再重温一下高的优原则: 写入内存而不是写入硬盘 异步处理而不是同步处理 分布式处理

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    一篇文章教你如何用 Redis 轻松实现的构思

    用 Redis 轻松实现的构思 QQ截图20190729143317.png 前言:的架构设计,是典型的短时大量突发访问类问题。对这类问题,有三种优能的思路:1. 用我这方案,无论是电商平台特价,12306火,都不是事:)下面介绍一下为什么上述三种能优思路能够解决能问题:写入内存而不是写入硬盘 传硬盘的读写能是相当差的。 Redis是一缓存,数据写入内存后就返回给客户端了,能够支持这。异步处理而不是同步处理 像这样短时大并发的,在能负载上有一明显的波峰和长期的波谷。 一客户端一会发起很多次请求。如果有很多用户使用了这样的软件,就可能会直接把我们的交换机给压垮了。这问题其实属于络问题的范畴,和我们的不在一层面上。因此不应该由我们来解决。 这里介绍的方案虽然是针对的,但其背后的原理对其他高并发一样有效。 最后,我们再重温一下高的优原则: 写入内存而不是写入硬盘、异步处理而不是同步处理、分布式处理。

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    用Redis轻松实现

    用我这方案,无论是电商平台特价,12306火,都不是事:)下面介绍一下为什么上述三种能优思路能够解决能问题:写入内存而不是写入硬盘 传硬盘的读写能是相当差的。 Redis是一缓存,数据写入内存后就返回给客户端了,能够支持这。异步处理而不是同步处理 像这样短时大并发的,在能负载上有一明显的波峰和长期的波谷。 使用Redis实现描述Redis和Redis Cluster(分布式版本),是一分布式缓存。其支持多种数据结构,也支持MQ。Redis在能上做了大量优。 记得某伟人曾经说过:办法总比困难多!下面,我们具体分析下,还有哪些情况会压垮我们架构在Redis(Cluster)上的。脚本攻击如现在有很多抢火票的软件。它们会自动发起http请求。 一客户端一会发起很多次请求。如果有很多用户使用了这样的软件,就可能会直接把我们的交换机给压垮了。这问题其实属于络问题的范畴,和我们的不在一层面上。因此不应该由我们来解决。

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    架构分析 与 实战

    需要面对的技术挑战有:1.对现有站业务造成冲击活动只是站营销的一附加活动,这活动具有时间短,并发访问量大的特点,如果和站原有应用部署在一起,必然会对现有业务造成冲击,稍有不慎可能导致整站瘫痪 解决方案:将独立部署,甚至使用独立域名,使其与站完全隔离。 解决方案:为了避免用户直接访问下单页面URL,需要将改URL动态,即使的开发者也无法在开始前访问下单页面的URL。 3、架构原则1.尽量将请求拦截在上游传之所以挂,请求都压倒了后端数据层,数据读写锁冲突严重,并发高响应慢,几乎所有请求都超时,流量虽大,下单成功的有效流量甚小【一趟火其实只有2000 4、架构设计而设计,不同于一般的购行为,参与活动的用户更关心的是如何能快速刷新商品页面,在开始的时候抢先进入下单页面,而不是商品详情等用户体验细节,因此的页面设计应尽可能简单

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    这是我读过写得最好的【架构】分析与实战!

    ,预计会吸引1万人参加活动,也就说最大并发请求数是10000,需要面对的技术挑战有:对现有站业务造成冲击活动只是站营销的一附加活动,这活动具有时间短,并发访问量大的特点,如果和站原有应用部署在一起 解决方案:将独立部署,甚至使用独立域名,使其与站完全隔离。 解决方案:为了避免用户直接访问下单页面URL,需要将改URL动态,即使的开发者也无法在开始前访问下单页面的URL。 3 架构原则尽量将请求拦截在上游传之所以挂,请求都压倒了后端数据层,数据读写锁冲突严重,并发高响应慢,几乎所有请求都超时,流量虽大,下单成功的有效流量甚小【一趟火其实只有2000张票 4 架构设计而设计,不同于一般的购行为,参与活动的用户更关心的是如何能快速刷新商品页面,在开始的时候抢先进入下单页面,而不是商品详情等用户体验细节,因此的页面设计应尽可能简单

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    架构分析与实战,一文带你搞懂架构!

    ;(5)时间短、瞬时并发量高;2、技术挑战假设某活动只推出一件商品,预计会吸引1万人参加活动,也就说最大并发请求数是10000,需要面对的技术挑战有:1.对现有站业务造成冲击活动只是站营销的一附加活动 解决方案:将独立部署,甚至使用独立域名,使其与站完全隔离。 解决方案:为了避免用户直接访问下单页面URL,需要将改URL动态,即使的开发者也无法在开始前访问下单页面的URL。 3、架构原则1.尽量将请求拦截在上游传之所以挂,请求都压倒了后端数据层,数据读写锁冲突严重,并发高响应慢,几乎所有请求都超时,流量虽大,下单成功的有效流量甚小【一趟火其实只有2000 4、架构设计而设计,不同于一般的购行为,参与活动的用户更关心的是如何能快速刷新商品页面,在开始的时候抢先进入下单页面,而不是商品详情等用户体验细节,因此的页面设计应尽可能简单

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    深入分析:拼多多的架构是如何实现的?

    (4)一般是定时上架; (5)时间短、瞬时并发量高;2 技术挑战假设某活动只推出一件商品,预计会吸引1万人参加活动,也就说最大并发请求数是10000,需要面对的技术挑战有:对现有站业务造成冲击活动只是站营销的一附加活动 解决方案 :将独立部署,甚至 使用独立域名,使其与站完全隔离 。 解决方案 :为了避免用户直接访问下单页面URL,需要将改URL动态,即使的开发者也无法在开始前访问下单页面的URL。 3 架构原则尽量将请求拦截在上游传之所以挂,请求都压倒了后端数据层,数据读写锁冲突严重,并发高响应慢,几乎所有请求都超时,流量虽大,下单成功的有效流量甚小【一趟火其实只有2000张票 4 架构设计而设计,不同于一般的购行为,参与活动的用户更关心的是 如何能快速刷新商品页面,在开始的时候抢先进入下单页面,而不是商品详情等用户体验细节,因此的页面设计应尽可能简单

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    纯干货--架构分析与实战

    ,也就说最大并发请求数是10000,需要面对的技术挑战有:对现有站业务造成冲击活动只是站营销的一附加活动,这活动具有时间短,并发访问量大的特点,如果和站原有应用部署在一起,必然会对现有业务造成冲击 解决方案:将独立部署,甚至使用独立域名,使其与站完全隔离。 解决方案:为了避免用户直接访问下单页面URL,需要将改URL动态,即使的开发者也无法在开始前访问下单页面的URL。 3 架构原则尽量将请求拦截在上游传之所以挂,请求都压倒了后端数据层,数据读写锁冲突严重,并发高响应慢,几乎所有请求都超时,流量虽大,下单成功的有效流量甚小【一趟火其实只有2000张票 4 架构设计而设计,不同于一般的购行为,参与活动的用户更关心的是如何能快速刷新商品页面,在开始的时候抢先进入下单页面,而不是商品详情等用户体验细节,因此的页面设计应尽可能简单

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    架构分析与实战

    ;(5)时间短、瞬时并发量高;2、技术挑战假设某活动只推出一件商品,预计会吸引1万人参加活动,也就说最大并发请求数是10000,需要面对的技术挑战有:1.对现有站业务造成冲击活动只是站营销的一附加活动 解决方案:将独立部署,甚至使用独立域名,使其与站完全隔离。 解决方案:为了避免用户直接访问下单页面URL,需要将改URL动态,即使的开发者也无法在开始前访问下单页面的URL。 3、架构原则1.尽量将请求拦截在上游传之所以挂,请求都压倒了后端数据层,数据读写锁冲突严重,并发高响应慢,几乎所有请求都超时,流量虽大,下单成功的有效流量甚小【一趟火其实只有2000 4、架构设计而设计,不同于一般的购行为,参与活动的用户更关心的是如何能快速刷新商品页面,在开始的时候抢先进入下单页面,而不是商品详情等用户体验细节,因此的页面设计应尽可能简单

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    深度长文,的架构分析与实战

    1万人参加活动,也就说最大并发请求数是10000,需要面对的技术挑战有:1、对现有站业务造成冲击活动只是站营销的一附加活动,这活动具有时间短,并发访问量大的特点,如果和站原有应用部署在一起 解决方案:将独立部署,甚至使用独立域名,使其与站完全隔离。 解决方案:为了避免用户直接访问下单页面URL,需要将改URL动态,即使的开发者也无法在开始前访问下单页面的URL。 架构原则尽量将请求拦截在上游传之所以挂,请求都压倒了后端数据层,数据读写锁冲突严重,并发高响应慢,几乎所有请求都超时,流量虽大,下单成功的有效流量甚小【一趟火其实只有2000张票,200w 架构设计而设计,不同于一般的购行为,参与活动的用户更关心的是如何能快速刷新商品页面,在开始的时候抢先进入下单页面,而不是商品详情等用户体验细节,因此的页面设计应尽可能简单

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    趣谈dian'shan与抢购

    电商的和抢购,对我们来说,都不是一陌生的东西。然而,从技术的角度来说,这对于Web是一巨大的考验。当一Web,在一钟内收到数以万计甚至更多请求时,的优和稳定至关重要。 这次我们会关注和抢购的技术实现和优,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火票的原因? 一、大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每的高并发功能,在这过程中,整Web遇到了很多的问题和挑战。如果Web不做针对的优,会轻而易举地陷入到异常状态。 我们现在一起来讨论下,优的思路和方法哈。 1. 请求接口的合理设计一或者抢购页面,通常分为2部分,一是静态的HTML等内容,另一就是参与的Web后台请求接口。 同一账号,一次发出多请求部分用户通过浏览器的插件或者其他工具,在开始的时间里,以自己的账号,一次发送上百甚至更多的请求。实际上,这样的用户破坏了和抢购的公平

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    滴滴多元试水:2020只为熬下去

    同日,聚名报道了滴滴在成都上线了一项名为“橙心优选”的社区电商业务,主打低于市场价的限时产品,其产品涵盖了生鲜水果、食品饮料、厨房用品,这标志着滴滴的触角又伸向了电商领域。 据《中国互联络发展状况计报告》数据显示,2019年6月和2018年12月用户量比较,仅增长了0.3%。此外,2020年的疫情对本就流量见顶的市场造成了很大冲击。 目前,货运市场渗透率普遍较低,滴滴有业务的流量和技术优势,在渗透能力上更胜一筹。而在社区电商行业,滴滴推出限定的补贴活动,同时利用自身的流量优势吸引了大批用户。 一方面,核心业务的盈利,可以支持滴滴多元的业务发展;另一方面,社区电商、货运也会反哺业务,形成良循环。但这只是滴滴理想中的状况。 货运业务还可以和组成生态,但社区电商及外卖等业务就难以联起来,这些业务之间相互协同很小。而在社区电商和货运行业,滴滴这新手也必然面临不小的挑战。

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    Web大规模并发:电商与抢购

    如果Web不做针对的优,会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下,优的思路和方法哈。1. 那么,我们的Web的理论峰值QPS为(理想的计算方式):20*5000.1=100000(10万QPS)咦?我们的似乎很强大,1钟可以处理完10万的请求,5ws的似乎是“纸老虎”哈。 和抢购的场景,流量往往是超乎我们的准备和想象的。这时候,过载保护是必要的。如果检测到满负载状态,拒绝请求也是一种保护措施。 同一账号,一次发出多请求部分用户通过浏览器的插件或者其他工具,在开始的时间里,以自己的账号,一次发送上百甚至更多的请求。实际上,这样的用户破坏了和抢购的公平。 更多技术干货近期100多篇技术干货,升职加薪必看架构优思路专业解决 MySQL 查询速度慢与能差从单体应用,微服务,容器,的架构演进之路面试中经常被问到的 Redis 持久与恢复

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    站如何用云支撑?

    我们的互联客户经常用“”营销技巧吸引客户的观注,比如购房优惠券、使用权等活动。 正是巨大的优惠,让很多平常没有需求的客户也集中在一时间点关注这营销活动页,对后台的IT支撑能力带来巨大的挑战。今天我们用实际案例看一看上云后,如何承接业务。? 一、业务带来的挑战 1、对现有站业务造成冲击。活动是营销的一次活动,时间短、并发量大。 二、如何应对这些挑战1、与主站分开部署 为了避免因活动的高并发带来对整业务的不可控,建议独立部署。即使死掉,也不会影响主站。 2、商品页面静态为避免商品页面访问应用服务器(如Apache)、数据库(如MySQL)带来的压力,建议将商品的详情页直接采用html静态页面承载。

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