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——高并发，高流量，数据量大，逻辑复杂等，对网站建设也提出了新的要求。...更为重要的是， 互联网受众的广泛性，使得成功的互联网服务的访问量增长潜力和速度非常大，因此服务系统必须具有非常好的可扩展性，以应付将来可能的服务增长。 支持高度并发的访问。...此类网站可以说是Web2.0概念下的代表网站，具有Web2.0网站所有典型特征：高并发，高流量，数据量大，逻辑复杂，用户分散等等。...7 总结及展望 7.1 总结 图6 典型高并发高流量网站的架构 对于一个高并发高流量的网站来说，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高并发高流量的网站架构问题。
所谓高并发指的是：在同时或极短时间内，有大量的请求到达服务端，每个请求都需要服务端耗费资源进行处理，并做出相应的反馈。...常用的高并发处理的思路与手段 从服务端视角看高并发 服务端处理请求需要耗费服务端的资源，比如能同时开启的进程数、能同时运行的线程数、网络连接数、cpu、I/O、内存等等，由于服务端资源是有限的，那么服务端能同时处理的请求也是有限的...高并发问题的本质就是：资源的有限性 高并发带来的问题 服务端的处理和响应会越来越慢，甚至会丢弃部分请求不予处理，更严重的会导致服务端崩溃。...高并发处理的基本思路 1）从客户端看 尽量减少请求数量，比如：依靠客户端自身的缓存或处理能力 尽量减少对服务端资源的不必要耗费，比如：重复使用某些资源，如连接池客户端处理的基本原则就是：能不访问服务端就不要访问...1）客户端发出请求层面，常见的手段有： 尽量利用浏览器的缓存功能，减少访问服务端，比如：js、css、图片等 可以考虑使用压缩传输的功能，减少网络流量，也会提高传输速度 考虑使用异步请求，分批获取数据
增加服务器，提升服务器性能； nginx负载均衡； php、html静态化； 优化mysql，优化索引，mysql查询缓存； 引入redis、memcache；...
精确计算CDN的并发流量需要考虑多个因素，包括用户的访问模式、内容类型、网络带宽和CDN配置等。以下是一些关键步骤和方法：1. 理解并发流量并发流量是指在同一时刻通过CDN传输的请求数或数据量。...收集数据要计算并发流量，需要收集以下数据：用户访问数据：用户的地理位置每个用户的平均访问频率活跃用户数内容类型：静态内容（如图片、样式表）和动态内容（如API请求）的比例内容大小（例如，平均图片大小、视频流的比特率等...计算公式可以使用以下公式进行基本的并发流量计算：1....实时监控为了获得更精确的并发流量数据，可以使用CDN提供的监控工具，实时跟踪以下指标：实时流量监控：监控每个节点的流量情况，识别高峰时段。请求数：跟踪每秒的请求数变化，帮助识别流量模式。...结论精确计算CDN的并发流量需要结合用户行为分析、内容特性和实时监控工具。通过负载测试和数据分析，可以获得更准确的流量预测。这有助于优化CDN配置，确保在高流量情况下仍能保持良好的性能。
并发三大特性 原子性、可见性、有序性 1. 原子性 含义 一个或多个操作，要么全部执行且在执行过程中不被任何因素打断，要么全部不执行。
前言 RPC 服务中，每个服务的容量都是有限的，即资源有限，只能承受住给定的网络请求，所以，在设计 RPC 框架的时候，一定要考虑流量控制这个问题。...而 Java 中，实现流量控制有很多中方式，今天说 2 种。 Semaphore 实现流控 代码： ? 代码中，我们模拟了 100 个线程，每个线程无限调用 RPC。...这个小程序实现了每秒钟限制 100 个请求的 RPC 的流量控制。 ---- AtomicInteger 实现流控 代码： ?...如果直接使用 decrementAndGet 方法，则会使用 CAS，100 个线程并发使用 CAS ，将会导致定时任务的 CAS 操作不够及时。
本篇主要讲述了利用tc工具对 Linux 进行高级流量控制.TC流量控制工具 , 从 Linux2.2 版开始已并入内核而且功能非常强大。...一、Linux 流量控制过程分二种： 1、队列控制 即 QOS, 瓶颈处的发送队列的规则控制，常见的有 SFQ PRIO 2、流量控制 即带宽控制 , 队列的排队整形， 一般为 TBF HTB 二、Linux...流量控制算法分二种： 1、无类算法 用于树叶级无分支的队列，例如：SFQ 2、分类算法 用于多分支的队列，例如：PRIO TBF HTB 三、具体实现： 1....WEB 服务器的流量控制为 5Mbps,SMTP 流量控制在 3Mbps 上 .
什么是并发三大特性 在并发编程中，去解决线程安全的问题，一般可以从两大核心和三大特性作为切入点来思考怎么去解决，两大核心就是JMM内存模型和happens-before规则，三大特性主要是原子性、可见性和有序性...并发关键字synchronized和volatile都涉及到了三大特性，说明了三大特性的重要性。从这两个关键字分析这三大特性。
并发编程中有三个重要的特性： 原子性（Atomicity）： 定义： 原子性是指一个操作是不可分割的，要么全部执行成功，要么全部不执行，不存在中间状态。...在并发环境中，原子性保证了多个线程对共享变量的操作是互不干扰的。 实现： 原子操作通常是通过锁机制来实现的，或者使用原子类型（比如AtomicInteger）。...这三个特性是并发编程中需要重点关注的问题，合理地处理原子性、可见性和有序性可以避免很多并发引发的问题。 并发编程是计算机科学中的一个重要领域，它涉及到多个任务同时执行的问题。...在并发编程中，有三个重要的特性，它们是线程安全性、活锁和饥饿。 线程安全性 线程安全性是并发编程中最重要的问题之一。当多个线程同时访问和修改共享数据时，就可能出现数据竞争的问题。...总之，并发编程中存在许多问题需要解决，其中最基本的问题是线程安全性、活锁和饥饿。为了实现高效的并发编程，需要对这些问题进行深入理解并采取适当的措施来解决它们。
因此并发大师Doug Lea提供了java.util.concurrent包，提供高效的并发容器。并且为了保持与普通的容器的接口一致性，仍然使用util包的接口，从而易于使用、易于理解。...采用分段锁实现高效并发。 ConcurrentSkipListMap：线程安全的有序Map。使用跳表实现高效并发。 Queue ? ConcurrentLinkedQueue：线程安全的无界队列。...而ConcurrentHashMap采用了分段锁机制实现高效的并发访问。 分段锁原理 ConcurrentHashMap由多个Segment构成，每个Segment都包含一张哈希表。...LinkedBlockingQueue分别采用读取锁和插入锁控制读取/删除 和 插入过程的并发访问，并采用notEmpty和notFull两个Condition实现队满队空的阻塞与唤醒。...特性 head、tail、next、item均使用volatile修饰，保证其内存可见性，并未使用锁，从而提高并发效率。 PS：它究竟是怎样在不使用锁的情况下实现线程安全的？
后来，这些【精通高并发系列】的专栏文章被整理成《深入理解高并发编程》开源小册。...并发编程的基础知识包含：并发编程的基本概念、并发编程的风险和并发编程中的锁等。 核心原理篇：以大量图解的方式详细介绍了并发编程中各项技术的核心原理。...涵盖并发编程的三大核心问题、并发编程的本质问题、原子性的核心原理、可见性与有序性的核心原理、synchronized核心原理、AQS核心原理、Lock锁核心原理、CAS核心原理、死锁核心原理、锁优化、线程池核心原理和...系统架构篇：以高并发、大流量场景下典型的分布式锁架构和秒杀系统架构为例，深入剖析了分布式锁和秒杀系统的架构细节，使读者能够站在更高的架构层面来理解高并发编程。...书中的每个解决方案都经过高并发大流量的生产环境的考验，可以直接拿来解决生产环境实际产生的高并发问题。
这样一来，就会导致一个特别高的流量峰值，它对资源的消耗是瞬时的 但是对秒杀这个场景来说，最终能够抢到商品的人数是固定的，也就是说100人和10000人发起请求的结果都是一样的，并发度越高，无效请求也越多...这个时间的分片对服务端处理并发非常重要，会大大减轻压力。...其实不一定，你可以放一些请求过去，然后在真正减的时候再做强一致性保证，这样既过滤一些请求又解决了强一致性读的瓶颈 不过，在削峰的处理方式上除了采用技术手段，其实还可以采用业务手段来达到一定效果，例如在零点开启大促的时候由于流量太大导致支付系统阻塞...当然不仅仅是部署在一台机器上，还要在同一个Tomcat容器中，且不能走本机的Socket，这样才能避免序列化的产生 3、Java极致优化 Java和通用的Web服务器（如Nginx或Apache服务器）相比，在处理大并发的...虽然单台缓存机器也能支撑30w/s的请求，但还是远不足以应对像“大秒”这种级别的热点商品。那么，该如何彻底解决单点的瓶颈呢？
阅读本文需要5分钟 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...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
目前评论作为用户社交重要场景以及艺粉互动（明星空降）重要场地，经常会有突发流量。为了更好地保障空降场景评论体验，我们对评论系统进行充分的设计。...对于高并发热 key，常规使用缓存方案，在缓存使用中注意做好防穿透以及限流策略，防止存储高负载雪崩。...粉丝参与热情高涨，读写流量节节高升，空降活动导致评论系统挑战越来越大，需要系统优化保障服务质量。...我们通过如下方式来处理挑战： ▶︎ 增加写消费效率：增加 mongo 存储的存储核数，并增加消费并发度； ▶︎ 读服务平行扩容，并拆分缓存到更多的 key（uin%10等），防止热 key 太集中，增加读服务吞吐量...你亲历过哪些考验项目高并发/高可用的场景？你有什么可以分享的高并发/高可用经验吗？欢迎留言。我们将挑选一则最有趣的答案，为其留言者送出腾讯定制毛毯。8月16日中午12点开奖。
一、原子性 1.1 什么是并发编程的原子性 JMM（Java Memory Model）。不同的硬件和不同的操作系统在内存上的操作有一定差异的。...让Java的并发编程可以做到跨平台。JMM规定所有变量都会存储在主内存中，在操作的时候，需要从主内存中复制一份到线程内存（CPU内存），在线程内部做计算。然后再写回主内存中（不一定！）。...并发编程的原子性用代码阐述： package cn.pottercoding.juc; /** * * 原子性 * * * @author potter * @since...1.2 保证并发编程的原子性 1.2.1 synchronized 因为++操作可以从指令中查看到 可以在方法上追加synchronized关键字或者采用同步代码块的形式来保证原子性 synchronized...compare and swap也就是比较并交换，它是一条CPU的并发原语。 它在替换内存的某个位置的值时，首先查看内存中的值与预期值是否一致，如果一致，执行替换操作。这个操作是一个原子性操作。
关键词：读/写分离、数据缓存、缓存更新、CQRS、数据分片、异步写 本文节选自电子工业出版社博文视点刚刚出版的《亿级流量系统架构设计与实战》一书。...高并发架构设计的要点 高并发意味着系统要应对海量请求。...为了可以清晰地评判一个系统的设计是否满足高并发架构，在正式给出通用的高并发架构设计方案前，我们先要厘清形成高并发系统的必要条件、高并发系统的衡量指标和高并发场景分类。...可扩展性指标 面对到来的突发流量，我们明显来不及对系统做架构改造，而更快捷、有效的做法是增加系统集群中的节点来水平扩展系统的服务能力。可扩展性=吞吐量提升比例/集群节点增加比例。...将高并发场景划分为高并发读场景和高并发写场景，是因为在这两种场景中往往有不同的高并发解决方案。
主库写入二进制日志的时间 解决方法：控制主库的事务大小，分割大事务 二进制日志传输时间 解决方法：使用mixed日志格式或设置set binlog_row_image=minimal 默认情况下从库只有一个sql线程，主上并发的修改在从上变成了串行
二、本章诉求 一般一套成熟并且稳定、经得起实际大促场景考验的秒杀系统，都是经过不断迭代、优化和演化而来的。...对于秒杀系统的接口来说，在设计上一定要与其他的接口进行分离，不要让秒杀系统的接口与其他业务的接口互相关联引用，避免秒杀系统的瞬时高并发流量对其他接口造成影响。...4.5 系统分离 秒杀系统与其他系统不同，秒杀系统需要承接瞬时高并发流量，而其他大部分系统的流量则比较平缓。...，就会将瞬时的大并发流量分散到一小段时间内。...对于参与用户来说，提前预约，可以提前识别流量和系统的并发数，根据具体情况评估是否需要扩容、是否需要降级或者调整限流策略。
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。...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
前言 在实际项目中，曾经遭遇过线上5W+QPS的峰值，也在压测状态下经历过10W+QPS的大流量请求，本篇博客的话题主要就是自己对高并发流量控制的一点思考。...应对大流量的一些思路 首先，我们来说一下什么是大流量？ 大流量，我们很可能会冒出：TPS（每秒事务量），QPS（每秒请求量），1W+，5W+，10W+，100W+...。...其实并没有一个绝对的数字，如果这个量造成了系统的压力，影响了系统的性能，那么这个量就可以称之为大流量了。 其次，应对大流量的一些常见手段是什么？...（有一点生产令牌，消费令牌的意味） 不论是对于令牌桶拿不到令牌被拒绝，还是漏桶的水满了溢出，都是为了保证大部分流量的正常使用，而牺牲掉了少部分流量，这是合理的，如果因为极少部分流量需要保证的话，那么就可能导致系统达到极限而挂掉...一句话，让系统的流量，先到队列中排队、限流，不要让流量直接打到系统上。 如果觉得我的分享不错，欢迎大家随手点赞、转发。
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