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志玲姐姐宣布结婚的一刹那,对一个单身程序员的冲击究竟有多大。

你很6? 做为一个程序员,我不关心这位大哥你多6,我担心的是9,什么是9,是新浪服务器请求成功率还剩几个9,是99.9999,还是已经挺不住了? 为什么会担心这个呢?...如淘宝11,京东618,电商促销秒杀活动,微博爆炸性新闻等,一个话题或一件商品,在短时间内被大量读写,这些数据都有可能成为热点数据,一般解决热点数据,而这些热点数据往往存储在分布式缓存里,如Redis..., 由于商品物美价廉,志玲姐姐太过漂亮,用户收到消息后会进入活动页面疯狂点击,请求量巨大,最终导致页面异常,服务器报警。...建议业务对热点key降级方案 单集群Key个数 < 1亿: Key个数过多会消耗大量的额外内存 主动更新缓存: 被动更新可能会给DB带来压力。...推荐可以通过订阅数据库的变更或者其他方式来更新缓存中的key 关注集群内存: 内存在满载情况会对业务明显的性能影响。建议在集群内存占用较高的时候一是尝试优化),二是联系DBA进行扩容操作。

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看完这个“秒杀”设计方案!我有点慌了

首先想到的是扩容,但这是不现实的,因为扩容需要很多很多机器,TPS 增加一万倍对物理服务器的性能要求远远不止一万倍。...另外对于一个商家来说,为了这一次促销活动购置服务器是不划算的,平时势必有众多的机器处于闲置状态。...一般会建立 Nginx 集群,然后再通过网关集群,即使这样还是要增加一些限流措施。 如果到这一步还是很多请求压到数据库势必撑不住,那么可以采取服务限流、服务降级等措施,进行削峰处理。...也可以像方案二那样逐层过滤请求,这种业务场景和双十一相同?如果像 11 那样,想尽可能多地卖出商品,那么就不像秒杀了。...为了保证一致性,还要能够扛得住像 11 这样的大规模并发访问,那么,应该怎么做呢? 使用秒杀这样的解决方案基本上不太科学了。这个时候就需要认认真真地做高并发的架构和测试了。

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大厂面试系列(六):Redis及nosql应用

如何保证数据库与缓存写的一致性。 redis缓存过期策略,准备同步,哨兵机制和集群的区别 遇到的问题就是“缓存穿透”和“缓存击穿”,“缓存雪崩”,写不一致等。如何解决上述遇到的问题?...redis的高可用,redis的集群方案,一致性哈希和哈希槽模式下缓存服务器宕机,数据如何迁移 你知道redis为什么读写速度那么快么?redis数据装在内存中,那么数据可以持久化?...redis数据持久化的方式哪些呢?这两种持久化方式的区别在哪里呢?你知道redis的内存淘汰机制?redis的cluster集群原理能简单说一下?...redis 内存淘汰机制(MySQL里2000w数据,Redis中只存20w的数据,如何保证Redis中的数据都是热点数据?) Redis主要消耗什么物理资源?...做个微信商城,其中有各种活动,限时优惠,和秒杀,问我并发的时候怎么做处理的。

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亿级流量架构之秒杀设计

3 秒杀解决思路 了上面的情景以及引出来的问题, 来看看秒杀方案的设计思路, 我们服务器如何应对这一百万的TPS呢?...首先想到的是扩容, 详情可以参考服务器扩容思路及问题分析 , 但这是不现实的, 因为扩容需要很多很多机器, TPS增加一万倍对物理服务器的性能要求远远不止一万倍, 另外对于一个商家来说, 为了这一次促销活动购置服务器是不划算的...当鉴权确定是真实有效的用户之后, 通过负载均衡(详情可以参考LVS负载均衡理论以及算法概要)也就是LVS+Keepalived 将请求分配到不同的Nginx上,一般会建立Nginx集群, 然后再通过网关集群...也可以像方案二那样逐层过滤请求, 这种业务场景和双十一相同? 如果像 11 那样,想尽可能多地卖出商品, 那么就不像秒杀了。...为了保证一致性,还要能够扛得住像 11 这样的大规模并发访问,那么,应该怎么做呢? 使用秒杀这样的解决方案基本上不太科学了。

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双十一之秒杀设计

- 秒杀解决思路 - 了上面的情景以及引出来的问题, 来看看秒杀方案的设计思路, 我们服务器如何应对这一百万的TPS呢?...首先想到的是扩容, 详情可以参考服务器扩容思路及问题分析 , 但这是不现实的, 因为扩容需要很多很多机器, TPS增加一万倍对物理服务器的性能要求远远不止一万倍, 另外对于一个商家来说, 为了这一次促销活动购置服务器是不划算的...当鉴权确定是真实有效的用户之后, 通过负载均衡(详情可以参考LVS负载均衡理论以及算法概要)也就是LVS+Keepalived 将请求分配到不同的Nginx上,一般会建立Nginx集群, 然后再通过网关集群...也可以像方案二那样逐层过滤请求, 这种业务场景和双十一相同? 如果像 11 那样,想尽可能多地卖出商品,那么就不像秒杀了。...为了保证一致性,还要能够扛得住像 11 这样的大规模并发访问,那么,应该怎么做呢? 使用秒杀这样的解决方案基本上不太科学了。

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亿级流量架构实战之秒杀设计

第三是如何确保后端服务器可以支撑住这巨大的流量。 ...... 秒杀解决思路 了上面的情景以及引出来的问题, 来看看秒杀方案的设计思路, 我们服务器如何应对这一百万的TPS呢?...首先想到的是扩容, 详情可以参考服务器扩容思路及问题分析 , 但这是不现实的, 因为扩容需要很多很多机器, TPS增加一万倍对物理服务器的性能要求远远不止一万倍, 另外对于一个商家来说, 为了这一次促销活动购置服务器是不划算的...当鉴权确定是真实有效的用户之后, 通过负载均衡(详情可以参考LVS负载均衡理论以及算法概要)也就是LVS+Keepalived 将请求分配到不同的Nginx上,一般会建立Nginx集群, 然后再通过网关集群...也可以像方案二那样逐层过滤请求, 这种业务场景和双十一相同? 如果像 11 那样,想尽可能多地卖出商品, 那么就不像秒杀了。...为了保证一致性,还要能够扛得住像 11 这样的大规模并发访问,那么,应该怎么做呢? 使用秒杀这样的解决方案基本上不太科学了。

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架构师眼中的高并发架构

服务器架构图: 说明: 场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的,除了活动日(618,11,等),这些业务的用户量都不会高聚集,同时这些业务相关的表都是大数据表,业务多是查询操作,所以我们需要减少用户直接命中...,分布式数据库,nosql主从集群,如:用户服务、订单服务; 消息队列 秒杀、秒抢等活动业务,用户在瞬间涌入产生高并发请求 场景:定时领取红包,等 ?...数据层:关系数据库,nosql数据库 等,提供数据存储查询服务 分层架构是逻辑上的,在物理部署上可以部署在同一台物理机器上,但是随着网站业务的发展,必然需要对已经分层的模块分离部署,分别部署在不同的服务器上...核心业务基本上需要搭建集群,即多台服务器部署相同的应用构成一个集群,通过负载均衡设备共同对外提供服务, 服务器集群能够为相同的服务提供更多的并发支持,因此当更多的用户访问时,只需要向集群中加入新的机器即可...如: 自动弹窗签到,11跨0点的时候并发请求签到接口 11抢红包活动 11订单入库 等 设计考虑: 逆向思维,压力在数据库,那业务接口就不进行数据库操作不就没压力了 数据持久化是否允许延迟?

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架构师眼中的高并发架构

服务架构图 说明: 场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的,除了活动日(618、11等),这些业务的用户量都不会高聚集,同时这些业务相关的表都是大数据表,业务多是查询操作,所以我们需要减少用户直接命中...,具体时间根据业务场景设定,目的是当高并发请求的时候可以让数据的获取命中到一级缓存,而不用连接缓存NoSQL数据服务器,减少NoSQL数据服务器的压力。...数据层:关系数据库、NoSQL数据库等,提供数据存储查询服务 分层架构是逻辑上的,在物理部署上可以部署在同一台物理机器上,但是随着网站业务的发展,必然需要对已经分层的模块分离部署,分别部署在不同的服务器上...核心业务基本上需要搭建集群,即多台服务器部署相同的应用构成一个集群,通过负载均衡设备共同对外提供服务,服务器集群能够为相同的服务提供更多的并发支持,因此当更多的用户访问时,只需要向集群中加入新的机器即可...如: 自动弹窗签到,11跨0点的时候并发请求签到接口 11抢红包活动 11订单入库等 设计考虑: 逆向思维,压力在数据库,那业务接口就不进行数据库操作不就没压力了 数据持久化是否允许延迟?

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11最惊险一幕刚刚曝光

这次11前的突袭攻击,就出现在范禹闲庭信步走出“光明顶”时——11核心作战室内没人察觉异常。 内部工程师把这种偷袭演练与马斯克SpaceX那次知名的“事故逃逸”演习类比。...你听过混沌工程? Chaos Engineering,混沌工程。...阿里集团CTO程立就回忆说,2009年第一次11,因为是淘宝商城临时决定搞的活动,技术侧还不太有感觉。...但2010年,11流量一下子涨了好几倍,服务器根本不够用……当时在支付宝的程立,亲身经历了把支付宝系统一再瘦身,只留下核心的支付链路,才总算扛过了那次交易洪峰。...今年,在去年11核心系统100%上云后,程立透露——阿里把全副身家性命放到云上,飞天云操作系统、神龙服务器集群、中台等数字新基建还在不断升级,技术的沟沟坎坎几近解决,应对峰值不再是最大技术挑战。

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架构师眼中的高并发架构

说明: 场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的,除了活动日(618,11,等),这些业务的用户量都不会高聚集,同时这些业务相关的表都是大数据表,业务多是查询操作,所以我们需要减少用户直接命中...,分布式数据库,nosql主从集群,如:用户服务、订单服务; 消息队列 秒杀、秒抢等活动业务,用户在瞬间涌入产生高并发请求 场景:定时领取红包,等 服务器架构图: ?...数据层:关系数据库,nosql数据库 等,提供数据存储查询服务 分层架构是逻辑上的,在物理部署上可以部署在同一台物理机器上,但是随着网站业务的发展,必然需要对已经分层的模块分离部署,分别部署在不同的服务器上...核心业务基本上需要搭建集群,即多台服务器部署相同的应用构成一个集群,通过负载均衡设备共同对外提供服务, 服务器集群能够为相同的服务提供更多的并发支持,因此当更多的用户访问时,只需要向集群中加入新的机器即可...如: 自动弹窗签到,11跨0点的时候并发请求签到接口 11抢红包活动 11订单入库 等 设计考虑: 逆向思维,压力在数据库,那业务接口就不进行数据库操作不就没压力了 数据持久化是否允许延迟?

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支付宝架构师眼中的高并发架构

说明: 场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的,除了活动日(618,11,等),这些业务的用户量都不会高聚集,同时这些业务相关的表都是大数据表,业务多是查询操作,所以我们需要减少用户直接命中...,分布式数据库,nosql主从集群,如:用户服务、订单服务; 消息队列 秒杀、秒抢等活动业务,用户在瞬间涌入产生高并发请求 场景:定时领取红包,等 服务器架构图: ?...数据层:关系数据库,nosql数据库 等,提供数据存储查询服务 分层架构是逻辑上的,在物理部署上可以部署在同一台物理机器上,但是随着网站业务的发展,必然需要对已经分层的模块分离部署,分别部署在不同的服务器上...核心业务基本上需要搭建集群,即多台服务器部署相同的应用构成一个集群,通过负载均衡设备共同对外提供服务, 服务器集群能够为相同的服务提供更多的并发支持,因此当更多的用户访问时,只需要向集群中加入新的机器即可...如: 自动弹窗签到,11跨0点的时候并发请求签到接口 11抢红包活动 11订单入库 等 设计考虑: 逆向思维,压力在数据库,那业务接口就不进行数据库操作不就没压力了 数据持久化是否允许延迟?

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11腾讯云大使推广赚钱攻略💰

2、在控制台复制的推广链接也能参与开团活动?不能,推广大使需在双十一开团活动点击【立即参与】获取专属链接(同时含cps_key和_hash_key),才可按照返佣和开团规则分别计算佣金和开团奖励。...1)老用户四款白名单返佣产品:老用户产品首购/复购/续费仅限GPU云服务器、CBS云硬盘、网站建设、对象存储COS,按10%返佣,其他产品均不参与。...点击查看返佣产品明细2)推广个人新老用户均可参与开团活动奖励:开团活动规则详见11主会场4、如何查看自己的活动邀请进度?...非新会员和1星会员的推广者不能抽奖?...开团活动规则详见11主会场图片参与方式:11主会场->开发者·开团有礼->点击立即参与->复制专属链接图片注意:这里复制的专属链接同时含cps_key和_hash_key,即可同时参与返佣和开团活动

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支付宝架构师眼中的高并发架构

: 说明: 场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的,除了活动日(618,11,等),这些业务的用户量都不会高聚集,同时这些业务相关的表都是大数据表,业务多是查询操作,所以我们需要减少用户直接命中...,分布式数据库,nosql主从集群,如:用户服务、订单服务; 消息队列 秒杀、秒抢等活动业务,用户在瞬间涌入产生高并发请求 场景:定时领取红包,等 服务器架构图: 说明: 场景中的定时领取是一个高并发的业务...数据层:关系数据库,nosql数据库 等,提供数据存储查询服务 分层架构是逻辑上的,在物理部署上可以部署在同一台物理机器上,但是随着网站业务的发展,必然需要对已经分层的模块分离部署,分别部署在不同的服务器上...核心业务基本上需要搭建集群,即多台服务器部署相同的应用构成一个集群,通过负载均衡设备共同对外提供服务, 服务器集群能够为相同的服务提供更多的并发支持,因此当更多的用户访问时,只需要向集群中加入新的机器即可...如: 自动弹窗签到,11跨0点的时候并发请求签到接口 11抢红包活动 11订单入库 等 设计考虑: 逆向思维,压力在数据库,那业务接口就不进行数据库操作不就没压力了 数据持久化是否允许延迟?

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架构师眼中的高并发架构

说明: 场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的,除了活动日(618,11,等),这些业务的用户量都不会高聚集,同时这些业务相关的表都是大数据表,业务多是查询操作,所以我们需要减少用户直接命中...,分布式数据库,nosql主从集群,如:用户服务、订单服务; 消息队列 秒杀、秒抢等活动业务,用户在瞬间涌入产生高并发请求 场景:定时领取红包,等 服务器架构图: ?...数据层:关系数据库,nosql数据库 等,提供数据存储查询服务 分层架构是逻辑上的,在物理部署上可以部署在同一台物理机器上,但是随着网站业务的发展,必然需要对已经分层的模块分离部署,分别部署在不同的服务器上...核心业务基本上需要搭建集群,即多台服务器部署相同的应用构成一个集群,通过负载均衡设备共同对外提供服务, 服务器集群能够为相同的服务提供更多的并发支持,因此当更多的用户访问时,只需要向集群中加入新的机器即可...如: 自动弹窗签到,11跨0点的时候并发请求签到接口 11抢红包活动 11订单入库 等 设计考虑: 逆向思维,压力在数据库,那业务接口就不进行数据库操作不就没压力了 数据持久化是否允许延迟?

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11最惊险一幕刚刚曝光

这次11前的突袭攻击,就出现在范禹闲庭信步走出“光明顶”时——11核心作战室内没人察觉异常。 内部工程师把这种偷袭演练与马斯克SpaceX那次知名的“事故逃逸”演习类比。...你听过混沌工程? Chaos Engineering,混沌工程。...阿里集团CTO程立就回忆说,2009年第一次11,因为是淘宝商城临时决定搞的活动,技术侧还不太有感觉。...但2010年,11流量一下子涨了好几倍,服务器根本不够用……当时在支付宝的程立,亲身经历了把支付宝系统一再瘦身,只留下核心的支付链路,才总算扛过了那次交易洪峰。...今年,在去年11核心系统100%上云后,程立透露——阿里把全副身家性命放到云上,飞天云操作系统、神龙服务器集群、中台等数字新基建还在不断升级,技术的沟沟坎坎几近解决,应对峰值不再是最大技术挑战。

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小白科普:分布式和集群

没办法,只好把负载均衡也搞成一个集群, 不过和系统A的集群两点不同: 1....4弹性 如果这3个系统A的实例还是满足不了大量的请求,那就再加服务器11来了,用户量是平时的10倍, 小明向领导申请费用又买了几十台服务器,一下子把系统A部署了几十份。...可是11过后, 流量一下子降下来了,那几十个服务器用不上了,也变成了摆设!...11来了就创建虚拟服务器,等到11过去了就把不用的关掉, 省得浪费钱。 于是小明的系统具备了一定的弹性。...可是问题来了,在服务器1.2,1.3上有用户的购物车? 如果没有, 用户就会抱怨,我刚创建的购物车哪里去了?

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腾讯云服务器 标准型S4配置性能及如何选择

image.png 腾讯云独享型服务器再出新活动。每年11腾讯云都会提前半个月推出预热活动,这也是比友商提前了好处。可以吸引更多新用户关注。...让老魏带你去看看腾讯云在11期间推出的高性价比服务器。 一、标准型 S4详情 1、是次新一代的标准型实例,提供了平衡的计算、内存和网络资源,是很多应用程序的最佳选择。...2、标准型 S4 实例可应用于以下场景: 各种类型和规模的企业级应用,中小型数据库系统、缓存、搜索集群,计算集群、依赖内存的数据处理, 高网络包收发场景,如视频弹幕、直播、游戏等。...更多参阅标准型实例文档 二、活动特点 腾讯云服务器都是独享型服务器,可以独自享用百分百系统资源,无CPU限制。这点是比友商好的地方。而且这次活动的机型,1核2G才88元,真的是性价比很高的。...三、爆款提前享 1核2G带宽1M云服务器 标准型S4 北京 适用于个人建站及小程序需求 50G高性能云硬盘 点我直达 2核4G带宽5M 云服务器 标准型S2/S4 上海/北京 适用于企业建站、小程序及轻量级

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3306π武汉站嘉宾专访-斗鱼网络资深DBA赵飞祥

集群的节点几种类型: 集群一: 2虚拟机+4物理机,虚拟机为master管理节点,每个服务器上一个pg实例,物理机为segment数据节点,每个服务器上8个pg实例,一共有34个节点实例,存储量90...TB左右; 集群二:2 物理机+6物理机,2个master物理机各有一个mater管理pg实例,每个segment物理20个segment实例(10个primary实例和10个mirror实例),...共有122个节点实例,存储容量300TB左右; 集群三:2 物理机+10物理机,2个master物理机各有一个master管理pg实例,每个segment物理20个segmnet实例,共有202个节点实例...6、3306π社区:嘉宾原来是北京工作,今年回到武汉工作,让我们也比较羡慕,嘉宾,对于想从一线城市回家家乡或是其它城市工作的朋友什么建议?...所以这次3306π社区准备举办武汉站的活动,对于武汉社区的推动,是很有意义,非常好的。我也非常乐于参与这样的活动

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059. Memcached 分布式算法

常用缓存中间件 Memcached Redis 高并发问题 互联网公司的分布式高并发系统什么特点? 高并发 海量数据 高并发问题如何处理?(应用集群) ?...单机缓存能扛起高并发? 不能 Redis、Memcached 的并发能力有多强? 很强:10w 并发 如果并发量达 30w 怎么办?(主从集群) ? 海量数据对缓存有什么影响?...示例:3 个节点的集群,数据 zp:888 假设:hash(zp) = 200 则数据放到服务器 2 上 200 % 3 = 2 搞促销活动,临时增加一台服务器来提高集群性能,方便扩展集群?...hash(zp) = 200;200 % 4 = 0 增加一个节点后,多大比例的数据缓存命不中? 3 -> 4,3/4 99 -> 100,99% 对系统会有什么影响?...集群的节点一定会均衡分布在环上? ? 不一定,hash 是散列值。 节点 0、2、3 处于“打酱油”状态。

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