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互联网三高架构:并发、高性能、可用

面向互联网的三系统,最关注的软件质量属性是:性能、可用性、伸缩性、扩展性、安全性。...优点:可靠性,减少Web服务器的资源开销。 缺点:实现上有些复杂,配置较多。 适用场景:Web服务器较多、要求可用性的情况。...ORM 框架的二级缓存对外提供服务,目的是减轻数据库的负载压力,加速应用访问; 状态缓存.缓存包括Session 会话状态及应用横向扩展时的状态数据等,这类数据一般是难以恢复的,对可用性要求较高,多应用于可用集群...; 并行处理.通常涉及大量中间计算结果需要共享; 事件处理.分布式缓存提供了针对事件流的连续查询(continuous query)处理技术,满足实时性需求; 极限事务处理.分布式缓存为事务型应用提供吞吐率...、低延时的解决方案,支持并发事务请求处理,多应用于铁路、金融服务和电信等领域.

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互联网三高架构:并发、高性能、可用

面向互联网的三系统,最关注的软件质量属性是:性能、可用性、伸缩性、扩展性、安全性。...优点:可靠性,减少Web服务器的资源开销。 缺点:实现上有些复杂,配置较多。 适用场景:Web服务器较多、要求可用性的情况。...框架的二级缓存对外提供服务,目的是减轻数据库的负载压力,加速应用访问; - 状态缓存.缓存包括Session 会话状态及应用横向扩展时的状态数据等,这类数据一般是难以恢复的,对可用性要求较高,多应用于可用集群...并行处理.通常涉及大量中间计算结果需要共享; - 事件处理.分布式缓存提供了针对事件流的连续查询(continuous query)处理技术,满足实时性需求; - 极限事务处理.分布式缓存为事务型应用提供吞吐率...、低延时的解决方案,支持并发事务请求处理,多应用于铁路、金融服务和电信等领域.

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究竟啥才是互联网架构“并发

一、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。...所以互联网分布式架构设计并发终极解决方案还是水平扩展。 水平扩展:只要增加服务器数量,就能线性扩充系统性能。...五、总结 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。...前者垂直扩展可以通过提升单机硬件性能,或者提升单机架构性能,来提高并发性,但单机性能总是有极限的,互联网分布式架构设计并发终极解决方案还是后者:水平扩展。...末了,希望文章的思路是清晰的,希望大家对并发的概念和实践有个系统的认识,结合上一篇《究竟啥才是互联网架构“可用”》的分享互联网分布式架构是不是逐步的不再神秘啦?

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互联网架构“并发”到底怎么玩?

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。 并发相关的常见指标有哪些?...如何提升系统的并发能力? 互联网分布式架构设计,提高系统并发能力的方式,方法论上主要有两种: 垂直扩展(Scale Up) 水平扩展(Scale Out) 什么是垂直扩展?...互联网分布式架构设计,并发终极解决方案还是水平扩展。 什么是水平扩展? 只要增加服务器数量,就能线性扩充系统性能。 常见的互联网分层架构如何? 各层该如何落地水平扩展?...总结 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。...提高系统并发能力的方法主要有两种: 垂直扩展(Scale Up) 水平扩展(Scale Out) 前者垂直扩展可以通过提升单机硬件性能,或者提升单机架构性能,来提高并发性,但单机性能总是有极限的,互联网分布式架构设计并发终极解决方案还是后者

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互联网架构“并发”到底怎么玩?

首先抛出一个点,我们为什么学并发设计? 很实在的就是你找工作面试必问点 天天被叫做 CRUD boy,但是我们在并发的情况下写好 CRUD 并不容易 并发是什么?...**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。...并发设计真的就只是 synchronized、lock 这些吗?...经常也看见很多内容标题是《并发 xxx》,然后点进去一看,就是讲 synchronized、volatile 等等,其实个人觉得这些点只能算并发编程设计等,不能算到并发设计里。...明确几点,并发系统比较关注的点 可用性,系统在并发情况下不能被流量打挂, 稳定性,系统肯定不能出现一会好用,一会不好用的情况 高性能,比如 淘宝的双 11 活动,如果你 0.00 下单一直卡在哪里,

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没有预热,不叫并发,叫并发

大家都知道,并发系统有三把斧子:缓存、熔断和限流。但还有一把斧子,经常被遗忘在角落里,郁郁不得志,那就是预热。 ? 现象举例 先说两个现象。这些现象,只能在并发的系统中出现。...一、DB重启后,瞬间死亡 一个并发环境下的DB,进程死亡后进行重启。由于业务处在高峰期间,上游的负载均衡策略发生了重分配。刚刚启动的DB瞬间接受了1/3的流量,然后load疯狂飙升,直至再无响应。...当服务重新加入集群时,却发生了大量耗时的请求,在请求量的情况下,甚至大批大批的失败。 引起的原因大概可以归结于: 1、服务启动后,jvm并未完全准备完毕,JIT未编译等。...当系统长期处于低水位的情况下,流量突然增加时,直接把系统拉升到水位可能瞬间把系统压垮。

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redis并发可用

redis 实现并发主要依靠主从架构,一主多从. 对于性能来说,单主用来写入数据,单机几万QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒 10w 的 QPS。...如果想要在实现并发的同时,容纳大量的数据,那么就需要 redis 集群, 使用 redis cluster 模式,可以提供每秒几十万的读写并发。...这样也可以很轻松实现水平扩容,支撑读并发。 Redis虽然读取写入的速度都特别快,但是也会产生读压力特别大的情况,所以为了缓解读的压力,所以进行读写分类,并对读进行扩展。...哨兵用于实现 redis 集群的可用,本身也是分布式的,作为一个哨兵集群去运行,互相协同工作。...==怎么保证redis是并发以及可用的==? sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机,就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了,那么就是主观宕机。

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大话-并发

简单理解下并发: 并发是指在同一个时间点,有很多用户同时的访问URL地址,比如:淘宝的双11,双12,就会产生并发,如贴吧的爆吧,就是恶意的并发请求, 也就是DDOS攻击,再屌丝点的说法就像玩撸啊撸被...并发的数据处理: 通过表设计或者SQL语句来防止包并发下的数据错乱问题 通过程序代码防止包并发下的数据错乱问题 ---- 如例子:通过表设计防止并发导致数据错乱 需求点 【签到功能】 一天一个用户只能签到一次..., 签到成功后用户获取到一个积分 已知表 用户表,包含积分字段 并发意淫分析(属于开发前的猜测): 在并发的情况下,会导致,一个用户签到记录会有多条,或者用户签到后不止加一积分...0的时候无法进行抽奖 已知表: 用户表,包含积分字段 奖品表,包含奖品剩余数量字段 并发意淫分析(属于开发前的猜测): 在并发的情况下,会导致用户参与抽奖的时候积分被扣除,而奖品实际上已经被抽完了...在并发接口的设计中可以使用具有并发能力的编程语言去开发,如:nodejs 做web接口 服务器部署,图片服务器分离,静态文件走CDN 并发测试神器推荐 Apache JMeter Microsoft

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并发技术

而大数据也带来的并发的问题. 解决并发问题是大数据时代的永恒主题....我们假设已经解决并发的问题, 我们可以通过对数以亿计的数据做日志分析 , 从中分析用户行为 ,分析在哪个渠道的用户最具购买力 , 哪个渠道最容易接纳我们的产品....即: 并发>日志>分析行为>画像>推荐>服务 这便是大数据时代下企业发展之路 ,因此 ,解决并发问题便是关键. 通过相应技术, 解决并发问题 ,为企业节省更多资金 ,有益企业良性发展....形式的日志以及日志抽样; 支持按指定关键字(域名,url等)收集Tengine运行状态; 组合多个CSS、JavaScript文件的访问请求变成一个请求; 自动去除空白字符和注释从而减小页面的体积 常用并发模型设计...,而apache 则是阻塞型的,在并发下nginx 能保持低资源低消耗 高性能, 高度模块化的设计,编写模块相对简单 社区活跃,各种高性能模块出品迅速 apache 相对于nginx 的优点

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并发(一)

---- 文章目录 取经的地方 曾经,我眼中的并发 如何理解并发 并发系统的设计目标是什么? 宏观目标 微观目标 并发的实践方案有哪些?...3、理解片面,把并发设计等同于性能优化:大谈并发编程、多级缓存、异步化、水平扩容,却忽视可用设计、服务治理和运维保障。...---- 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。那到底多大并发才算高并发呢? 1、**不能只看数据,要看具体的场景。...上面这种图是互联网最常见的分层架构,当然真实的并发系统架构会在此基础上进一步完善。...❇ 扩展的实践方案 1、合理的分层架构:比如上面谈到的互联网最常见的分层架构,另外还能进一步按照数据访问层、业务逻辑层对微服务做更细粒度的分层 (但是需要评估性能,会存在网络多一跳的情况)。

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并发可用实战

大型网站系统应有的特点 并发,大流量 并发,大流量:需要面对并发用户,大流量访问。...可用 可用:相对于并发来说,可用并不是一个比较有规律的参数,7*24 是每个网站的梦想,但是你并不知道,在某一刻,他就没理由的宕机了。...并发设计原则 系统设计不仅需要考虑实现业务功能,还要保证系统并发可用、可靠等。...并发化 改串行为并行。 可用设计原则 通过负载均衡和反向代理实现分流。 通过限流保护服务免受雪崩之灾。 通过降级实现部分可用、有损服务。 通过隔离实现故障隔离。...4.业务降级:当并发流量来袭,在电商系统大促设计时保障用户能下单、能支付是核心要求,并保障数据最终一致性即可。

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什么是并发并发以及实现并发需要考虑的因素

2.什么是并发 并发(Hight Concurrnet),从字面上来理解就是让单位时间同时处理任务的能力尽可能的。...实际上,从另外一个角度考虑,我们所说的并发,并行已经是其一个子集。...为了更好的对系统的并发性进行评价,需要对如下指标进行了解: 响应时间:系统对请求做出响应的时间,既然是并发系统,这个响应时间就不可能太长,需要尽可能的短。...上述指标内容,主要是反映了并发系统在高性能上的要求。做为并发系统,需要实现的目标为: 高性能:这体现了系统的并行处理能力,在有限资源的情况下,提升性能能节省成本。...此外,DNS也是一个重要的因素,DNS 是互联网中最基础的一项服务,提供了域名和 IP 地址间映射关系的查询服务。

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并发流量网站架构

但Web2.0以用户为导向的理念,使得新生的网站有了新的特点——并发流量,数据量大,逻辑复杂等,对网站建设也提出了新的要求。...而且对于较复杂的服务,服务器往往要维护用户会话的信息,例如一个互联网网站如果每天有 100 万次用户会话,每次 20分钟的话,那平均同时就会有约 14000 个并发会话。 可用性。...因此,关键互联网应用的可用性要求非常。...7 总结及展望 7.1 总结 图6 典型并发流量网站的架构 对于一个并发流量的网站来说,任何一个环节的瓶颈都会造成网站性能的下降,影响用户体验,进而造成巨大的经济损失。...,公司以及研究机构来关注并发流量的网站架构问题。

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redis 的并发可用

redis 实现并发主要依靠主从架构,一主多从. 对于性能来说,单主用来写入数据,单机几万QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒 10w 的 QPS。...如果想要在实现并发的同时,容纳大量的数据,那么就需要 redis 集群, 使用 redis cluster 模式,可以提供每秒几十万的读写并发。...这样也可以很轻松实现水平扩容,支撑读并发。 Redis虽然读取写入的速度都特别快,但是也会产生读压力特别大的情况,所以为了缓解读的压力,所以进行读写分类,并对读进行扩展。...哨兵用于实现 redis 集群的可用,本身也是分布式的,作为一个哨兵集群去运行,互相协同工作。...怎么保证redis是并发以及可用的? sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机,就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了,那么就是主观宕机。

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慕课网并发实战(一)-并发并发基本概念

课程网址 并发: 同时拥有两个或者多个线程,如果程序在单核处理器上运行,多个线程交替得换入或者换出内存,这些线程是同时“存在”的,每个线程都处于执行过程中的某个状态,如果运行在多核处理器上,...此时,程序中的每个线程都将分配到一个处理器核上,因此可以同时运行 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,他通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求...对比: - 谈并发时:多个线程操作相同的资源,保证线程安全,合理利用资源 - 谈并发时:服务能同时处理很多请求(如12306的抢票,天猫双十一的秒杀活动,这会导致系统在短时间内执行大量的操作,...如对资源的请求,数据库的访问),提高程序性能(如果并发处理不好,不光会导致用户体验不好,还可能会使服务器宕机,出现OOM等) ?

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Java 并发综合

当时混混沌沌的面试,记下来了一些并发的面试问题,很多还没有回答。到现在也学习了不少并发的知识,回过头来看这些问题和当时整理的答案,漏洞百出又十分可笑。...曾经,我在面试Java研发实习生时最常听到的一句话就是: 搞Java怎么能不学并发呢? 没错,真的是经过了面试官的无数鄙视,我才知道Java并发编程在Java语言中的重要性。...并发模型 悲观锁和乐观锁的理解及如何实现,有哪些实现方式?...部分乐观锁削弱了一致性,但中低并发程度下的效率大大提高。...手动使用Lock实现基于锁的并发控制 7. 手动使用Condition或AQS实现基于条件队列的并发控制 8. 使用CAS和SPIN等实现非阻塞的并发控制 使用不变类 9.

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