1、PV（Page View）： 页面访问量，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次
我最近运维了一个网上的实时接口服务，最近经常出现Address already in use (Bind failed)的问题。很明显是一个端口绑定冲突的问题，于是大概排查了一下当前系统的网络连接情况和端口使用情况，发现是有大量time_wait的连接一直占用着端口没释放，导致端口被占满（最高的时候6w+个），因此HttpClient建立连接的时候会出现申请端口冲突的情况。具体情况如下:
我在凤巢团队独立搭建和运维的一个高流量的推广实况系统，是通过HttpClient 调用大搜的实况服务。最近经常出现Address already in use (Bind failed)的问题。很明显是一个端口绑定冲突的问题，于是大概排查了一下当前系统的网络连接情况和端口使用情况，发现是有大量time_wait的连接一直占用着端口没释放，导致端口被占满（最高的时候6w+个），因此HttpClient建立连接的时候会出现申请端口冲突的情况。
作者：zxcodestudy 原文：https://blog.csdn.net/qq_16681169/article/details/94592472
我最近运维了一个网上的实时接口服务，最近经常出现Address already in use (Bind failed)的问题。
作者 | zxcodestudy 来源 | https://blog.csdn.net/qq_16681169/article/details/94592472 一. 事件背景 我最近运维了一个网上的实时接口服务，最近经常出现Address already in use (Bind failed)的问题。 很明显是一个端口绑定冲突的问题，于是大概排查了一下当前系统的网络连接情况和端口使用情况，发现是有大量time_wait的连接一直占用着端口没释放，导致端口被占满（最高的时候6w+个），因此HttpCli
单位每年都会举行运动会，有一个2000m长跑的项目，大约每年报名人员为男选手40人，女选手20人，只有一条橡胶跑道。一次比赛10人齐跑，所以至少需要6场比赛。
何为热点？热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的 Top K 数据，并对其访问进行限制。比如： ♞ 商品 ID 为参数，统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限制 ♞ 用户 ID 为参数，针对一段时间内频繁访问的用户 ID 进行限制 热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效。Sentinel 利用 LRU 策略统计最近最常访问的热点参数，结合令牌桶算法来进行参数级别的流控。热点参数限流支持集群模式。
Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
Apache性能监控支持以下指标： Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标： Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计，包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标： Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计，包括读取请
1、由运维/开发抓取一段时间内的流量高峰，然后由此确定接口的起始流量以及各个接口的所占压测流量比例。
分别用两台独立IP的机器对LVS做大量的长连接访问，如下为 LVS 的连接分布情况.
高并发场景下，爆炸性大量的对数据库的请求操作不仅会占用十分高比例的网络带宽，导致其他应用对数据库的请求受阻，还会导致从库与主库的延迟大大增加，降低了从库数据的不准确率，也降低了缓存的命中率。 如下图：
在上一篇文章中(分布式高可靠之负载均衡，今天看了你肯定会)，我带你学习了分布式高可靠中的负载均衡。负载均衡的核心在于，将用户请求均匀分配到多个处理服务器处理，以解决单个服务器的单点瓶颈问题。但，如果用户请求数非常多的话，即便实现了负载均衡，服务器能力达到上限，还是无法处理所有的用户请求。
大家所熟悉的性能测试工具有Loadrunner、JMeter，以及其他小众一些的工具，如Locust、Ngrinder、Gatling等等，那么你们知道这些工具有什么不同吗？为什么有的工具能模拟数千上几万的并发，有的工具单机只能模拟一两千的并发，这其中的原因是什么呢？那么这节课我就来告诉大家，你所不了解性能测试工具的一面：并发模式。
随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 是面向分布式、多语言异构化服务架构的流量治理组件，主要以流量为切入点，从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护、热点流量防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。
具体的指标定义，如：高并发方面要求QPS 大于10万；高性能方面要求请求延迟小于 100 ms；高可用方面要高于 99.99%。
在当今流量徒增的互联网时代，很多业务场景都会涉及到高并发。这个时候接口进行限流是非常有必要的，而限流是Nginx最有用的特性之一，而且也是最容易被错误配置的特性之一。本篇文章主要讲讲Nginx如何对接口进行限流。
在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。本文结合作者的一些经验介绍限流的相关概念、算法和常规的实现方式。
在互联网时代，并发，高并发通常是指并发访问。也就是在某个时间点，有多少个访问同时到来。
鱼皮最新原创项目教程，欢迎学习 大家好，我是鱼皮。 今天给大家分享一道场景设计题目：如何设计一个高并发系统。并给大家整理了高并发系统设计的 15 个锦囊，相信大家看完会有帮助的。 如何理解高并发系统 所谓设计高并发系统，就是设计一个系统，保证它整体可用的同时，能够处理很高的并发用户请求，能够承受很大的流量冲击。 我们要设计高并发的系统，那就需要处理好一些常见的系统瓶颈问题，如内存不足、磁盘空间不足，连接数不够，网络宽带不够等等，以应对突发的流量洪峰。 1. 分而治之，横向扩展 如果你只部署一个应用，只
熟悉pg的人对pgxc都不陌生，pgxc最初由stromdb公司开发，应用于商业，后来被TransLattice收购并将其开源，也就是现在的pgxl。Pgxc是基于pg的非常成熟的分布式架构，是一款混合负载的htap数据库。国内也有很多基于pgxc来做的分布式数据库，例如华为GaussDB-A，腾讯Tbase，亚信antdb等或多或少都借鉴了pgxc的架构理念。pgxc的总体架构大家都很清晰了，不再赘述。
本文讲述基于 Redis 的限流系统的设计，主要会谈及限流系统中限流策略这个功能的设计；在实现方面，算法使用的是令牌桶算法来，访问 Redis 使用 lua 脚本。
前面我们讲过虚拟主机、VPS、独立服务器的区别，站长们在确定购买哪种网站空间以后，就需要根据具体参数来选择网站空间了。今天赵一八笔记给大家聊聊那些买空间必须要看懂的虚拟主机参数。
由于线程的创建和销毁对操作系统来说都是比较重量级的操作，所以线程的池化在各种语言内都有实践，当然在 Java 语言中线程池是也非常重要的一部分，有 Doug Lea 大神对线程池的封装，我们使用的时候是非常方便，但也可能会因为不了解其具体实现，对线程池的配置参数存在误解。
记得很久之前，去面试过字节跳动。被三面的面试官问了一道场景设计题目：如何设计一个高并发系统。当时我回答得比较粗糙，最近回想起来，所以整理了设计高并发系统的15个锦囊，相信大家看完会有帮助的。
概要 在大数据量高并发访问时，经常会出现服务或接口面对暴涨的请求而不可用的情况，甚至引发连锁反映导致整个系统崩溃。此时你需要使用的技术手段之一就是限流，当请求达到一定的并发数或速率，就进行等待、排队、
如果把深圳交通当做一个应用系统，从软件研发的角度来看，洪水就是意外攻击，深圳水库泄洪事件其实就是维持系统稳定进行批量数据删除。
Sentinel流量控制(flow control)的原理是监控应用流量的QPS或并发线程数等指标，当达到指定的阈值时对流量进行控制，以避免被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用的高可用性。
业务价值->承载高并发->性能优化。 一切的前提是业务价值需要。如果没有足够价值，那可读性才是第一，性能在需要的地方是no.1，但不需要的地方可能就是倒数第一。当下技术框架出来的软件差不到哪去，没有这种及时响应诉求的地方，削峰下慢慢跑就是了。（但工作中常需要在缺少价值的地方着手性能优化。异步，并发编程，逻辑缓存，算法真的会加剧系统的复杂度，得不偿失。如果没那个价值，简单才是王道）。
今天，抽空，我给大家介绍一下限流。目前关于限流的框架和工具都比较多，比如 Redis、阿里的 Sentinel、Nginx、OpenResty 等。今天我先给大家介绍一个简单的限流，单机限流方法。
PS：下面是性能测试的主要概念和计算公式，记录下： 一．系统吞度量要素： 一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。 单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。 系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间 QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量 并发数： 系统同时处理的request/事务数 响应时间： 一般取平均响应时间 （很多人经常会把并发数和TPS理解混淆） 理
TPS（每秒事务数）：每秒钟可以处理的事务（请求响应），大概的计算公式为：并发数/每秒响应时间=TPS
之前有了解到z哥的一部分读者们没有充分搞清楚「限流」和「熔断」的关系。我们先来思考一个问题，生活中也有限流，为什么国庆春节长假热门景点要限流？而不是一早先开几小时，如果人多了就关几小时，人少了就再开呢？其实这就是限流和熔断表象上的一个区别。
一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。
系统自适应目的在于在保证系统稳定的同时尽可能提高吞吐量，是一种从整体维度综合考虑的一种限流方法。包括：系统Load、CPU使用率、整体入口QPS、总的并发线程数、平均RT。
热点参数限流通过对请求的第几个参数以及参数值的流量进行统计，超过阈值触发流控的一种方式，例如：售卖的热销产品的抢购场景。
受飞凡电商技术负责人刘兵先生的独家授权，在csdn博客我原创发表《NRedis-Proxy 高性能Redis 中间件服务》的架构原理，以及项目开源介绍。 一、 NRedis-Proxy 介绍
一般开发高并发系统常见的限流有：限制总并发数、限制瞬时并发数、限制时间窗口内的平均速率、限制远程接口的调用速率、限制MQ的消费速率，或根据网络连接数、网络流量、CPU或内存负载等来限流。 本文主要就分布式限流方法，对Spring Cloud Gateway的限流原理进行分析。 分布式限流最关键的是要将限流服务做成原子化，常见的限流算法有：令牌桶、漏桶等，Spring Cloud Gateway使用Redis+Lua技术实现高并发和高性能的限流方案。
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