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TPL Dataflow组件,低延迟要求

2C互联网业务增长,单机多核的共享内存模式带来的排障问题、编程困难;随着多核时代和分布式系统的到来,共享模型已经不太适合编程,因此actor-based模型又重新受到了人们的重视。? TPL Dataflow是微软前几年给出的数据处理库, 内置常见的处理块,可将这些块组装成一个处理管道,块处理管道中的阶段任务,可类比AspNetCore 中Middleware和Pipeline。 TPL Dataflow库为消息传递、CPU密集型I-O密集型用程序提供了编程基础, 可更明确控制数据的暂存方式、移动路线,达到吞吐量和低延迟。 每个块我们可以配置:暂存区的总容量,默认无上限 执行操作委托的度,默认情况下块按照顺序处理消息,一次一个。将块链接在一起形成处理管道,生产者将消息推向管道。 本文作为TPL Dataflow的入门指南(代码较多建议左下角转向原文)微软技术栈的可持续关注actor-based模型的流水线处理组件,单体程序中,低延迟相当巴适。

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Nginx构建可用集群,实现负载均衡

6)数据服务器接受请求处理请求7)数据服务器响请求给Nginx8)Nginx响请求给用户---- 接下来的一些说明,A-主分器,B-备分器,CD-数据服务器,4台服务器均为格式化原配置 # uname 基于开语言分。主要用于网站的开语言比较混杂的情况,例如php,html等。 5.如何构建可用集群?在上面的例子中,我们已经解决了业务服务器的问题,但是还有一个问题,就是主备分器的切换没有解决,如果主分生故障,自动切换到备分器,那就很可用了。 百度百科其描述如下:Keepalived的作用是检测服务器的状态,如果有一台web服务器宕机,或工作出现故障,Keepalived将检测到,将有故障的服务器从系统中剔除,同时使用其他服务器代替该服务器的工作 --20210124补充说明 多分器的实现,依赖于虚拟IP的多播提醒,目前国内的云服务器商似乎不支持浮动IP,其中,阿里云和腾讯云推出的havip(可用虚拟 IP),均在内测中,“灰度优化中,切换的时延在

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    是否能场景?

    当然它还具备着性能的基本特点,它拥有着超的iops,可以构建全SSD。另外它采用的是主从框架,在整体安全性方面上同样得到了相的保证。 是否能场景? 云数据库确实可以各种场景,如果人们需要一次性提取大量的数据,而此时手中又有其他的工作,也可以轻松一件扩容的功能确实吸引了不少人,于存储功能,只要人们提出了较的要求,那么都可以选择云数据库 以上就是云数据库有什么用的相关介绍,专业的数据库可以帮助人们更好的进行信息存储,充分落实这一项工作,而且在整个存储的过程当中一气呵成,不需要运数据储存困难的麻烦。 如果选择了适合自己的云数据库,那么方甚至可以提供终身免费业务,在专业人员的帮助之下,所有的存储工作都可以得到相的提升。

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    互金账户系统如何、热点账户等问题

    互金账户系统的特点是量大、响快、交易金额大,热点账户问题突出。一个合格的账户系统既要解决上述问题,又必须绝保证资金安全。 2.1.1 记账处理 记账处理是账户系统的核心功能,该功能性能的要求比较下热点账户问题比较突出,资金的正确性也必须保证,且根据业务不同,记账的分录也是五花八门,宜信支付结算账户系统如何这些问题 记账时,所有涉及的账户余额都要做update更新,情况下,当出现上述类型的热点账户时,由于数据库的行级锁,同一账户的更新余额操作由行变成串行,单个请求的响时间变长,从而拖垮整个记账服务。 加钱时,准实时更新余额,先将子账户金额变动插入临时表中,由定时任务按一定频率汇总生额,将汇总的生额更新进的子账户,删除金额变动记录;减钱按照之前减频账户的逻辑执行。 2.1.3 记账死锁问题 情况下,当多个账户之前互相转账时,可能会出现死锁问题。

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    程序员过关斩将--系统有没有通用的解决方案呢?

    “灵魂拷问:系统有没有一些通用的解决方案呢?这些方案解决了什么问题呢?这些方案有那些优势和劣势呢? 像最初的淘宝,也仅仅是一个外包做出来的产品,随着业务的不断展,淘宝的量指数级增加,同时系统提出了严峻的挑战,这才逐步造就了现在淘宝这样可以支撑数千万人同时在线的系统。 提起,每个人都或多或少可以说出几种解决方案,系统的设计魅力在于我们能够凭借程序员的聪明才智设计巧妙的方案,从而巨大流量的冲击。 ,线程的利用率大幅度降低,线程于系统来说,是很昂贵的资源,创建大量的线程去是不明智的,不仅仅浪费了内存,而且会加大线程上下文cpu切换的成本。 但是于一个系统来说,异步带来的益处还是值得的,前提是你正确用了异步。

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    如何大流量、??

    所谓指的是: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,做出相的反馈。 常用的处理的思路与手段从服务端视角看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、IO、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 问题的本质就是:资源的有限性带来的问题服务端的处理和响会越来越慢,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。 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 ,进行配置优化Web服务器进行配置优化,比如:调整内存数量、线程数量等提供多个能提供相同服务的Web服务器,以实现负载均衡仔细规划Web服务器上部署的用规模Web服务器进行集群4)Web用层面

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    的常见方案

    一、关于我们说的是什么?在互联网时代,,通常是指,在某个时间点,有很多个访问同时到来。,通常关心的系统指标与业务指标? QPS:每秒钟查询量,广义的,通常指指每秒请求数响时间:从请求出到收到响花费的时间,例如:系统处理一个HTTP请求需要100ms,这个100ms就是系统的响时间带宽:计算带宽大小需关注两个指标, ,即页面浏览量或者点击量,通常关注在24小时内访问的页面数量,即“日PV”UV:独立访问(UniQue Visitor),即去重后的访问用户数,通常关注在24小时内访问的用户,即“日UV”二、关于三种的常见优化方案 缓存数据是为了让客户端很少甚至不访问数据库,减少磁盘IO,提量,提用数据的响速度。【CDN加速】什么是CDN? 首先将请求都分给权重的机器,直到该机器的权值降到了比其他机器低,才开始将请求分给下一个权重的机器,即体现了加权权重,又体现了轮询。

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    Nginx配置思路(轻松1万量)

    = 0使用:sysctl -p 生效sysctl -p二、nginx层面修改nginx配置文件,nginx.conf增加work_rlimit_nofile和worker_connections数量,禁用

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    网站服务常规方案和思路

    一、量预估作为后端的程序开人员,经常听到,但是到底有多? 其实是没有数值定义的但是如果在面试的过程中,或者跟别人沟通的过程中,有人提到百万级那么可能三种情况他在吹牛皮他没有用这个词他真的很NB(例如:天猫双11关联项目组的) 其实截至20191111 ,支付宝双11订单峰值是 54.4W笔秒,单个服务的集群的QPS破百万的恐怕也很少要多少,我们要看一天有多少访问量请求量,假如是一个每天有1亿请求的网站服务那么:平均QPS=100000000 所以,的程序,一定是要看自己要实际的用户数跟访问需求二、服务器预估1、用服务器如果接口响耗时的99线在100ms以内,单次返回内容

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    Java编程与之安全

    1、安全象的布与逃逸。  象,使一个象能够被当前范围之外的代码所使用。  象逸出,一种错误的布,当一个象还没有构造完成时,就使它被其他线程所见。   如果不正确的布了可变象,会造成两种错误,首先是布线程以外的任何线程都可以看到被象的过期的值。 其次呢,线程看到的被象的引用是最新的,然而呢,被象的状态却是过期的,如果一个象是可变象,那么它就要被安全布才可以。2、安全象的四种方式。   }40 return singletonExample3;41 }42 43 }2.4、懒汉模式,【双重同步锁单例模式 】,单例实例在第一次使用时进行创建,此实现是,线程不安全的,JVM和cpu优化,生了指令重排 2、ctorInstance() 初始化象25 3、instance = memory 设置instance指向刚分配的内存26 27 JVM和cpu优化,生了指令重排28 29 1、memory

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    Web处理方案

    先来熟悉几个关于的关键参数!QPS:每秒处理的请求数量!响时间:处理一个请求需要的时间!吞吐量:单位时间内的处理请求数量!最大数:同一时间能支持的最大请求数! 3,优化代码:尽量避免多层循环,避免多次访问数据库,使用多线程提cpu使用率和执行速度,使用java8的流式处理和行处理提速度! 速度相当之快,使用八库1024表,可以满足数据库一秒数百万的!同时可以开启缓存,写入存储过程等加快访问时间! 6,负载均衡:使用nginx等负载均衡中间件,将请求分布到不同的机器上,避免单个用持续的处理引起血崩! 3、缓存技术缓存主要是适用于读操作,且缓存的读操作的效率要远远于从数据库以及硬盘读取数据的效率。

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    】在环境下该如何构建用级缓存?

    作者个人研的在场景下,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。 但是,立志成为资深架构师的你,是否能够在环境下合理效的构建用级缓存呢?缓存命中率缓存命中率是从缓存中读取数据的次数与总读取次数的比率,命中率越越好。 软引用适合用来做缓存,从而当JVM堆内存不足时,可以回收这些象腾出一些空间供强引用象使用,从而避免OOM。弱引用:当垃圾回收器回收内存时,如果现弱引用,则将它立即回收。 实际用中基于LRU的缓存居多。缓存类型堆内存: 使用Java堆内存来存储象。使用堆缓存的好处是没有序列化反序列化,是最快的缓存。 写在最后如果觉得文章你有点帮助,请微信搜索关注「 冰河技术 」微信公众号,跟冰河学习编程技术。最后,附上编程需要掌握的核心技能知识图,祝大家在学习编程时,少走弯路。?

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    峰值响冲击,解决的三大策略

    当前在互联网+的大潮下,众所周知淘宝、京东这些交易系统每天产生的数据量都是海量的,每天的交易也是惊人的,尤其是“双11”、“6.18”这些活动,系统的峰值响提出了非常的要求,所以系统架构也就有了很要的要求 在写这篇博客的前2天,听说某系统在25人的用户量下就宕机了,实在让人震惊,所以捋了下互联网交易系统我们可以采取哪些技术来解决互联网平台下大数据量的问题。 所以随着分布式的展,微服务架构就变得越来越流行,它的主要作用是将功能分解到离散的各个服务当中,从而降低系统的耦合性,提供更加灵活的服务支持,围绕业务领域组件来创建用,这些用可独立地进行开、管理和迭代 现在随着容器(Docker)的展让分布式、微服务变得更加灵活和容易,也让现在支持大数据量提供了很好的基础设施。 四、数据访问、文件访问、内部网络访问层1、读写分离因为在大数据量情况下,读的操作频率远远超过写操作,所以通过读写分离来提读的速度,其思路是让主数据库(master)处理事务性增、改、删操作(INSERT

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    2019-11-21 下System.currentTimeMillis()问题以及优化

    前言在场景下System.currentTimeMillis()问题严重,甚至比创建一个普通象要耗时的多;在系统中有时候不可避免要打印一些时间戳,但怎么做才更好呢。 java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;import java.util.concurrent.TimeUnit;import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; ** * 场景下 TimeUnit.MILLISECONDS); } public long now() { return now.get(); }}调用示例 Long start = SystemClock.millisClock().now()测试

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    (一)

    ----文章目录 取经的地方曾经,我眼中的如何理解系统的设计目标是什么? 宏观目标微观目标的实践方案有哪些? ----曾经,我眼中的真的,我知道我自己写的算不上,很久了。 确实,十万上下的量真·算不上。 以前的认知大概在以下几类:1、 数据化的指标没有概念:不清楚选择什么样的指标来衡量系统?分不清量和QPS,甚至不知道自己系统的总用户量、活跃用户量,平峰和峰时的QPS和TPS等关键数据。 通常,设定性能目标时会兼顾吞吐量和响时间,比如这样表述:在每秒1万次请求下,AVG控制在50ms以下,TP99控制在100ms以下。系统,AVG和TP分位值必须同时要考虑。 因此,于一个健康的系统,TP99该控制在200毫秒以内,TP999或者TP9999该控制在1秒以内。

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    下如何缩短响时间

    时间不能直接反映网站性能的低,但是在一定程度上反了网站系统的处理能力,也是给用户最直观上的感受。 另外http请求的合也可以减少服务端的请求次数,在一定程度上可以缩短请求的响时间。 直到的所有请求的响时间都在可控范围之内。数据库的情况类似,一个数据库扛不住压力,就加到N个数据库分散压力。 缓存当的请求到达一定程度,瓶颈大部分情况下生在DB层面,甚至DB无论怎么优化总有上限。为了避免频繁查询数据库产生瓶颈,诞生了缓存。 写在最后程序异步化其实不能缩短响时间,但是吞吐量有很大作用。

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    没有预热,不叫,叫

    大家都知道,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,只能在的系统中出现。好吧,它已经引起了多个故障。 一、DB重启后,瞬间死亡一个环境下的DB,进程死亡后进行重启。由于业务处在峰期间,上游的负载均衡策略生了重分配。刚刚启动的DB瞬间接受了13的流量,然后load疯狂飙升,直至再无响。 当服务重新加入集群时,却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未完全准备完毕,JIT未编译等。 2、用程序使用的各种资源未准备就绪。3、负载均衡生了rebalance。----这两个问题,都是没有做好预热Warm Up,即冷启动预热的方式。 走马观花顾名思义,意思就是把所有的接口都提前访问一遍,让系统资源进行提前准备。比如,遍历所有的http连接,然后送请求。这种方法是部分有效的,一些懒加载的资源会在这个阶段陆续加载进来,但不是全部。

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    如何访问量激增?前端策略深层思考

    而在场景下,若不进行任何的策略,原访问流图会变成这样(前端到后台红色部分的请求会被后台拒掉甚至可能会击垮后台): ? 图中可以很明显地看出的痛点:数据流动过程两端失衡了。 从前两步中——分析本质痛点、寻找可行技术方案,我们了解到在前端技术层面可以从合、压缩、缓存三方面着手。一个很浅显的道理是,这些策略做得越彻底,前端层面能挡掉的量就越多。 但如果不缓存,在场景下势必头像服务器造成极大的压力。这时,就需要这一更新不可控资源做进一步差异化分解。 针具体场景,差异化地采用相最优的缓存策略,优化效果也将会再进一步地提升。 五 更多“维”的优化 在差异化思维的指导下,优化策略得到了更进一步的完善。 在数据流的反向逻辑段中,前端在这层逻辑中的角色变成了数据接受方,而接受的数据可能存在多种状态,前端需要这些状态都做好相的处理。在下,若后台过载了,那就会有部分数据返回异常。

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    慕课网实战(一)-基本概念

    课程网址 : 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 (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行处理很多请求 比: - 谈时: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, 如资源的请求,数据库的访问),提程序性能(如果处理不好

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    慕课网实战(五)- 安全

    象:使一个象能够被当前范围之外的代码所使用象溢出:一种错误的布,当一个象还没有构造完成时,就使它被其他线程所见不正确的布可变象导致的两种错误: 1.布线程意外的所有线程都可以看到被象的过期的值 2.线程看到的被象的引用是最新的,然而被象的状态却是过期的 不安全的布 import com.gwf.concurrency.annoations.NotThreadSafe;import ** * 象溢出 * 在象构造完成之前,不可以将其布 * @author gaowenfeng * @date *@Slf4j@NotThreadSafe@NotRecommendpublic ,这样在象没有被正确构造完成之前就会被布,由此导致不安全的因素在里面 * 1.导致this引用在构造期间溢出的错误,他是在构造函数构造过程中启动了一个线程,造成this引用的溢出 * 新线程只是在象构造完毕之前就已经看到他了 ,所以如果要在构造函数中创建线程,那么不要启动它, * 而是该才用一个专有的start,或是其他的方式统一启动线程 * 使用工厂方法和私有构造函数来完成象创建和监听器的注册来避免不正确的布 * private

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