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关键词

再问,用这篇去“怼”面试官,就够了!

结算阶段: 完成后的工作,比如的一致性问题,异常情况,商品的回仓等。 因为我们将用户的请求放在了消息队列中,消息队列中堆积的是用户的请求,我们可以根当前消息队列中存在的待的请求量来判断是否需要对用户的请求进行。 所以,使用流后,我们可以更快的用户的请求和释放连接的资源。(3)发送MQ用户的请求通过前面的验证后,我们就可以将用户的请求参等信息发送到MQ中进行异步,同,向用户响应结果信息。 优化接字缓冲区如果服务器的网络接字缓冲区太小,就会导致应用程序读写多次才能将完,这会影响我们程序的性能。如果网络接字缓冲区设置的足够,从一定程度上能够提升我们程序的性能。 假如平均每个文包为 512KB,每个接字读写缓冲区最小可以各容纳 2 个包,默认可以各容纳 4 个包,最可以各容纳 10 个包,那我们可以算出 tcp_rmem 和 tcp_wmem

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系统中的扣减库存和流量削峰

所以我们要单独部署一系统集群,单独业务,从而不影响正常业务的性能。而且单独的系统集群也更容易做一些特殊的架构优化,说到这里,架构图如下:? 第一步操作就是扣减库存,因为家知道,参与活动的商品都是有制的,所以量用户抢购成功后的第一步操作就是扣减库存。那么如何进行扣减库存的操作呢? 小伙伴们可能会回答,可以在系统集群中调用库存系统接口,连接库,更新库存量。但这样一来不就又面临着库压力过的问题了吗? 其实我们可以在活动开始前,把要的商品库存存放到Redis集群中,然后扣减库存的候只操作Redis集群,就可以降低库压力了。 其实总结起来,系统的架构优化核心就是:单独部署抗下高并发的服务器集群,阻止高并发请求访问库。因为库是整个系统架构中的性能瓶颈,不可能无扩展库服务器的量来抗下高并发请求。

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    SpringBoot开发案例从0到1构建分布式系统

    俗话说,脱离案例讲架构都是耍流氓,最终使用SpringBoot模拟实现了部分场景,同家分享交流一下。场景场景无非就是多个用户在同抢购一或者多商品,专用词汇就是所谓的高并发。 后端业务逻辑,基于Redis 或者 Zookeeper 分布式锁,Kafka 或者 Redis 做消息队列,DRDS库中间实现的读写分离。 流、流、流,毕竟商品有,防刷的前提下没有绝对的公平,根每个服务的负载能力,设定流量极。缓存、缓存、缓存、尽量不要让量请求穿透到DB层,活动开始前商品信息可以推送至分布式缓存。 异步、异步、异步,分析并识别出可以异步的逻辑,比如日志,缩短系统响应间。主备、主备、主备,如果有条做好主备容灾方案也是非常有必要的(参考某年锤子的活动被攻击)。 最后,为了支撑更高的并发,追求更好的性能,可以对服务器的部署模型进行优化,部分请求走正常的流程,部分请求直接返回失败,缺点是开发部署需要维护两逻辑。

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    SpringBoot开发案例从0到1构建分布式系统

    俗话说,脱离案例讲架构都是耍流氓,最终使用SpringBoot模拟实现了部分场景,同家分享交流一下。场景场景无非就是多个用户在同抢购一或者多商品,专用词汇就是所谓的高并发。 后端业务逻辑,基于Redis 或者 Zookeeper 分布式锁,Kafka 或者 Redis 做消息队列,DRDS库中间实现的读写分离。 流、流、流,毕竟商品有,防刷的前提下没有绝对的公平,根每个服务的负载能力,设定流量极。缓存、缓存、缓存、尽量不要让量请求穿透到DB层,活动开始前商品信息可以推送至分布式缓存。 异步、异步、异步,分析并识别出可以异步的逻辑,比如日志,缩短系统响应间。主备、主备、主备,如果有条做好主备容灾方案也是非常有必要的(参考某年锤子的活动被攻击)。 最后,为了支撑更高的并发,追求更好的性能,可以对服务器的部署模型进行优化,部分请求走正常的流程,部分请求直接返回失败,缺点是开发部署需要维护两逻辑。

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    SpringBoot开发案例从0到1构建分布式系统

    俗话说,脱离案例讲架构都是耍流氓,最终使用SpringBoot模拟实现了部分场景,同家分享交流一下。场景场景无非就是多个用户在同抢购一或者多商品,专用词汇就是所谓的高并发。 后端业务逻辑,基于Redis 或者 Zookeeper 分布式锁,Kafka 或者 Redis 做消息队列,DRDS库中间实现的读写分离。 流、流、流,毕竟商品有,防刷的前提下没有绝对的公平,根每个服务的负载能力,设定流量极。缓存、缓存、缓存、尽量不要让量请求穿透到DB层,活动开始前商品信息可以推送至分布式缓存。 异步、异步、异步,分析并识别出可以异步的逻辑,比如日志,缩短系统响应间。主备、主备、主备,如果有条做好主备容灾方案也是非常有必要的(参考某年锤子的活动被攻击)。 最后,为了支撑更高的并发,追求更好的性能,可以对服务器的部署模型进行优化,部分请求走正常的流程,部分请求直接返回失败,缺点是开发部署需要维护两逻辑。

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    实战 Spring Cloud 微服务架构下的“”(含代码)

    我们都知道,正常去实现一个WEB端的系统,前端的和后端的一样重要;前端一般会做CDN,后端一般会做分布式部署,流,性能优化等等一系列的操作,并完成一些网络的优化,比如IDC多线路(电信、联通 UEditor定任务 xxl-job配置中心 apollo2、关于的场景特点分析系统的场景特点量用户会在同一间同进行抢购,网站瞬访问流量激增;一般是访问请求量远远于库存量 ,只有少部分用户能够成功;业务流程比较简单,一般就是下订单操作;架构设计流:鉴于只有少部分用户能够成功,所以要部分流量,只允许少部分流量进入服务后端(暂未);削峰:对于系统瞬量用户涌入 实现削峰的常用方法有利用缓存或者消息中间等技术;异步:对于高并发系统,采用异步模式可以极地提高系统并发量,异步就是削峰的一种实现方式;内存缓存:系统最的瓶颈最终都可能会是库的读写 、购、下单状态等全放redis;3、当有请求进来,首先通过redis原子自增的方式记录当前请求,当请求超过一定量,比如说库存的10倍之后,后面进入的请求则直接返回活动太火爆的响应;而能进入抢购的请求

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    掌握分布式场景下的架构与实践

    我们都知道,正常去实现一个WEB端的系统,前端的和后端的一样重要;前端一般会做CDN,后端一般会做分布式部署,流,性能优化等等一系列的操作,并完成一些网络的优化,比如IDC多线路(电信、联通 私有云盘富文本组 UEditor定任务 xxl-job配置中心 apollo关于的场景特点分析系统的场景特点1、量用户会在同一间同进行抢购,网站瞬访问流量激增; 2、一般是访问请求量远远于库存量 ,只有少部分用户能够成功; 3、业务流程比较简单,一般就是下订单操作;架构的设计流:鉴于只有少部分用户能够成功,所以要部分流量,只允许少部分流量进入服务后端(暂未);削峰 实现削峰的常用方法有利用缓存或者消息中间等技术;异步:对于高并发系统,采用异步模式可以极地提高系统并发量,异步就是削峰的一种实现方式;内存缓存:系统最的瓶颈最终都可能会是库的读写 ,上文中提到的很多的组并没有全部集成进来,只保留了核心的业务逻辑;如有需要,再将一整的框架开源出来了(包含了微服务后端和分离了的VUE+elementUI+AdminLTE的后台管框架);git

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    使用SpringCloud搭建“”架构(github源码)

    我们都知道,正常去实现一个WEB端的系统,前端的和后端的一样重要;前端一般会做CDN,后端一般会做分布式部署,流,性能优化等等一系列的操作,并完成一些网络的优化,比如IDC多线路(电信、联通 私有云盘富文本组 UEditor定任务 xxl-job配置中心 apollo关于的场景特点分析系统的场景特点1、量用户会在同一间同进行抢购,网站瞬访问流量激增;2、一般是访问请求量远远于库存量 ,只有少部分用户能够成功;3、业务流程比较简单,一般就是下订单操作;架构的设计流:鉴于只有少部分用户能够成功,所以要部分流量,只允许少部分流量进入服务后端(暂未);削峰: 实现削峰的常用方法有利用缓存或者消息中间等技术;异步:对于高并发系统,采用异步模式可以极地提高系统并发量,异步就是削峰的一种实现方式;内存缓存:系统最的瓶颈最终都可能会是库的读写 的状态;9、整个流程会将所有到后端的请求拦截的在redis的缓存层面,除了最终能下订单的库存制订单会与库存在交互外,基本上无其他的交互,将库IO压力降到了最低;关于流SpringCloud

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    实战 SpringCloud 微服务“”架构(含代码)

    我们都知道,正常去实现一个WEB端的系统,前端的和后端的一样重要;前端一般会做CDN,后端一般会做分布式部署,流,性能优化等等一系列的操作,并完成一些网络的优化,比如IDC多线路(电信、联通 私有云盘富文本组 UEditor定任务 xxl-job配置中心 apollo关于的场景特点分析系统的场景特点1、量用户会在同一间同进行抢购,网站瞬访问流量激增;2、一般是访问请求量远远于库存量 ,只有少部分用户能够成功;3、业务流程比较简单,一般就是下订单操作;架构的设计流:鉴于只有少部分用户能够成功,所以要部分流量,只允许少部分流量进入服务后端(暂未);削峰: 对于系统瞬量用户涌入,所以在抢购开始会有很高的瞬峰值。 实现削峰的常用方法有利用缓存或者消息中间等技术;异步:对于高并发系统,采用异步模式可以极地提高系统并发量,异步就是削峰的一种实现方式;内存缓存:系统最的瓶颈最终都可能会是库的读写

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    如何设计一个高性能的系统

    特征1、活动一般都是整点开始,一瞬间会有量的用户流量涌入,流量可能是平的几十倍,系统QPS非常高,因此对系统的性能要求非常高2、虽然流量非常高,但是与常规业务不同,不是每个用户请求都是要对其负责并 因为首先这些在网络上传输需要间,其次不管是请求还是返回都需要服务器做,而服务器在写网络通常都要做压缩和字符编码,这些都非常消耗 CPU,所以减少传输的量可以显著减少 CPU 的使用 用户请求预模块:判断商品是不是还有剩余来决定是不是要该请求。用户请求模块:把通过预的请求封装成事务提交给库,并返回是否成功。 库接口模块:该模块是库的唯一接口,负责与库交互,提供RPC接口供查询是否结束、剩余量等信息。库设计分片解决的是“量太”的问题,也就是通常说的“水平切分”。 目前市面上有专门卖代服务的公司,提供代IP,尽量模拟真实用户请求,这个候,通常只能通过设置业务门槛高来制这种请求了,或者通过账号行为的”挖掘“来提前清掉它们。

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    泥瓦匠:架构设计实践思路(一)

    上一篇:每个 Java 开发都应该知道的 10 个基本工具本文内容业务难点架构论业务设计 & 总结摘录:生命轮回。事业、家庭乃至做的每事都会有生命周期。 与其想着何 Ending,不如脚踏实地,思考未来,活在当下。From 小弟泥瓦匠思考录一、前言一提到,都会想到高性能、高并发、高可用、流量...。在电商体系中,交易系统占了环节中的半壁江山。 二、业务难点业务难点,总结为两点并发多读并发少写这不同于一些场景,优惠营销系统,只会是一个用户读多个,但也会流量的读操作。但没有啥写操作。并发多读,多用户并发读一个。 考虑服务隔离、流、超、重试、补偿等2、缓存层层考虑。常见的考虑三层:用户层、应用层、层等。 四、业务设计 & 总结业务涉及也得考虑以下几点(重要的):幂等防重一致性动静分离请求削峰备份这篇思路整,起个头。也就是致几个方向:请求尽量少,网络 IO 越少越好。

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    Java岗厂面试百日冲刺【Day49】— 十个面试九个1 (日积月累,每日三题)

    2、尽量将请求拦截在系统上游  传统系统之所以挂,请求都压倒了后端层,读写锁冲突严重,并发高响应慢,几乎所有请求都超中虽然流量很,但实际下单的有效流量却很小。 这种账号,使用在和抢购里,也是同一个道。黄牛呗,现在可不能这么叫了,应该叫专业刷单人才。   魔高一尺,道高一丈。应对方式除了反爬虫那一,还有通过弹验证码、答题校验等方式的。 用户请求模块:把通过预的请求(有效下单请求)封装成事务提交给库,并返回是否成功。 服务端流,好是可以根服务端的性能设置合的阈值,缺点是被制的请求都是无效的请求,这些无效请求本身也会消耗服务器资源。   ----面试题3:你根解给我画一下的流程图吧流程图同上: 流程简述:在前和结束后,用户请求到CDN的静态缓存,返回同一静态页面开始后用户请求第一批打到Nginx上,通过负载均衡分发到分布式服务中

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    系统每上万次下单请求,我们该怎么去设计

    其实它就是一个暂存放的容器,同是一个平衡高速系统和低速系统任务间差的工具,在系统设计中也是个比较常见的组,比如,Java线程池会使用一个队列来存提交的任务,RPC 框架中,会将请求写到队列里 我们在后台可以开启 n 个队列程序,不断的消费消息队列中的任务,然后校验库存接着下单等操作,现在由于我们是有的队列线程在执行,所以最终落到库上的并发请求也是有的。 因此,我们在使用消息队列应对流量高峰,需要对队列的间,前段写入流量的小以及能力都要做好评估,最后根不同量级来决定该部署多少台程序。 例如,我们现在有 1000 个商品参与,单次购买请求的概在 500ms ,那么总共间就是 500s ,此,如果我们部署 10 台队列程序,则请求间也就在 50s ,也就是说 削峰填谷可以削掉到达系统的峰值流量,让业务逻辑更加缓和自然;异步可以简化整个业务流程的步骤从而提升系统性能;解耦合可以将系统和系统解耦开,这样彼此间的任何变更都不会影响到对方。

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    腾讯云优惠来袭 最后只剩1天结束 首购1核1G 99元年

    redirect=1040&cps_key=431fc56be57d892cc2d064e86028022b&from=console优惠介绍1,爆品:每日五场8点开枪2,云产品特惠:新购年付三折起 3,代金卷礼包:一键领取910元代金卷4,分享礼包:分享领2760元代金卷image.png爆品提醒每日5场,分别于 8:00 11:00 14:00 16:00 19:00 开抢规则注 、高并发等场景需求完成企业认证,挑选精选云服务器购买链接直达image.png云库云库 MySQL相对自建具备更丰富的生态提供、备份、监控、迁移等全解决方案弹性缓存 Redis适用高并发业务场景 ,弹性扩展,最可支持4T支持双机热备,持久化高性能库 MongoDB适用于海量存储场景支持三副本、集群,兼容 DynamoDB 协议云库 SQL Server具有正版 SQL Server 许可授权对基于 Windows 架构的应用程序具有完美的支持云库 PostgreSQL被业界誉为“最先进的开源库”支持空间地信息能力、复杂SQL、NoSQL类型库购买链接直达短信国内短信验证级触达

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    架构设计实践思路

    本文内容业务难点架构论业务设计 & 总结摘录:生命轮回。事业、家庭乃至做的每事都会有生命周期。与其想着何 Ending,不如脚踏实地,思考未来,活在当下。 二、业务难点 业务难点,总结为两点并发多读并发少写这不同于一些场景,优惠营销系统,只会是一个用户读多个,但也会流量的读操作。但没有啥写操作。并发多读,多用户并发读一个的一些架构论(我认为的):高并发原则高可用原则一致性设计a、高并发原则1、服务化服务化老生常谈,选型也有 Spring Cloud 、阿里开源的 Dubbo 等一整服务化解决方案。 考虑服务隔离、流、超、重试、补偿等2、缓存层层考虑。常见的考虑三层:用户层、应用层、层等。 四、业务设计 & 总结业务涉及也得考虑以下几点(重要的):幂等防重一致性动静分离请求削峰备份这篇思路整,起个头。也就是致几个方向:请求尽量少,网络 IO 越少越好。

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    架构设计实践思路

    本文内容业务难点架构论业务设计 & 总结摘录:生命轮回。事业、家庭乃至做的每事都会有生命周期。与其想着何 Ending,不如脚踏实地,思考未来,活在当下。 二、业务难点 业务难点,总结为两点并发多读并发少写这不同于一些场景,优惠营销系统,只会是一个用户读多个,但也会流量的读操作。但没有啥写操作。并发多读,多用户并发读一个的一些架构论(我认为的):高并发原则高可用原则一致性设计a、高并发原则1、服务化服务化老生常谈,选型也有 Spring Cloud 、阿里开源的 Dubbo 等一整服务化解决方案。 考虑服务隔离、流、超、重试、补偿等2、缓存层层考虑。常见的考虑三层:用户层、应用层、层等。 四、业务设计 & 总结业务涉及也得考虑以下几点(重要的):幂等防重一致性动静分离请求削峰备份这篇思路整,起个头。也就是致几个方向:请求尽量少,网络 IO 越少越好。

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    这是我读过写得最好的【系统架构】分析与实战!

    创建订单;(3)扣减库存;(4)更新订单;(5)付款;(6)卖家发货;业务的特性(1)低廉价格;(2)幅推广;(3)瞬售空;(4)一般是定上架;(5)间短、瞬并发量高;2 技术挑战假设某网站活动只推出一商品 用户请求预模块:判断商品是不是还有剩余来决定是不是要该请求。用户请求模块:把通过预的请求封装成事务提交给库,并返回是否成功。 原来分2库服务+库是一(省去了缓存),库采用“双主”的模式。 我们的系统似乎很强,1钟可以完10万的请求,5ws的似乎是“纸老虎”哈。实际情况,当然没有这么想。在高并发的实际场景下,机器都于高负载的状态,在这个候平均响应间会被增加。 再做进一步的制很容易“误伤“真实用户,这个候,通常只能通过设置业务门槛高来制这种请求了,或者通过账号行为的”挖掘“来提前清掉它们。

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    深入分析:拼多多的系统架构是如何实现的?

    (4)一般是定上架; (5)间短、瞬并发量高;2 技术挑战假设某网站活动只推出一商品,预计会吸引1万人参加活动,也就说最并发请求是10000,系统需要面对的技术挑战有:对现有网站业务造成冲击活动只是网站营销的一个附加活动 3 架构原则尽量将请求拦截在系统上游传统系统之所以挂,请求都压倒了后端层,读写锁冲突严重,并发高响应慢,几乎所有请求都超,流量虽,下单成功的有效流量甚小【一趟火车其实只有2000张票 用户请求预模块 :判断商品是不是还有剩余来决定是不是要该请求。用户请求模块 :把通过预的请求封装成事务提交给库,并返回是否成功。 我们的系统似乎很强,1钟可以完10万的请求,5ws的似乎是“纸老虎”哈。实际情况,当然没有这么想。在高并发的实际场景下,机器都于高负载的状态,在这个候平均响应间会被增加 。 再做进一步的制很容易“误伤“真实用户,这个候,通常只能通过设置业务门槛高来制这种请求了,或者通过账号行为的”挖掘“来提前清掉它们 。

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    系统 架构分析 与 实战

    1)低廉价格;(2)幅推广;(3)瞬售空;(4)一般是定上架;(5)间短、瞬并发量高;2、技术挑战假设某网站活动只推出一商品,预计会吸引1万人参加活动,也就说最并发请求是10000 用户请求预模块:判断商品是不是还有剩余来决定是不是要该请求。用户请求模块:把通过预的请求封装成事务提交给库,并返回是否成功。 服务+库是一(省去了缓存),库采用“双主”的模式。 我们的系统似乎很强,1钟可以完10万的请求,5ws的似乎是“纸老虎”哈。实际情况,当然没有这么想。在高并发的实际场景下,机器都于高负载的状态,在这个候平均响应间会被增加。 再做进一步的制很容易“误伤“真实用户,这个候,通常只能通过设置业务门槛高来制这种请求了,或者通过账号行为的”挖掘“来提前清掉它们。

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    高频面试题:场景设计

    从形式来说还可以分为单和多。但是在这个场景里,我们一般就是指的单。?设计要面对的压力和难度有几点:怎么保证超高的流量和并发下系统的稳定性? 流量过滤本质上,参与的用户很多,但是商品的量是有的,真正能抢到的用户并不多,那么第一步就是要过滤掉部分无效的流量。 流,假设10000商品,我们有10台服务器,单机的QPS在1000,那么论上1就可以抢完,针对微服务就可以做流配置,避免后续无效的流量打到库造成不必要的压力。 页面静态化,参与活动的商品一般都是已知的,可以针对活动页面做静态化,缓存到CDN。假设我们一个页面300K小,1千万用户的流量是多少? 前端埋点盘,通过后台服务的打点配合监控系统可以通过盘直观的看到一些活动的监控和离线分析,事后活动的可以同步到离线仓做进一步的分析统计 总结 总的来说,面对巨量的流量我们的方式就是首先通过各种条先筛选掉无效流量

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