有一定开发经验的研发人员都知道，缓存是高并发场景解决方案中的大杀器，应用中引入了缓存可以将大部分查询流量引入到缓存上，从而降低DB的qps来保护有限的底层存储资源。
从读者的描述，可以看出高并发处理的经验，在面试中占据着举足轻重的地位，关于高并发相关的面试题，一直都是面试热题，因为这类面试题能够更加直观地体现候选人的技术水平与深度。如何解决高并发场景下的问题，永远都不会过时。
在租用美国服务器时，很多朋友都会首选美国加州机房，这主要是因为加州位于美国西海岸，距离我国相对较近，所以访问起来速度比较快。知名的RAKsmart美国服务器就是位于加州机房，备受国内站长青睐。
腾讯云服务器计费标准其中一项就是宽带计费，计费模式有按带宽计费与使用流量两种，那么这两种计费模式有什么区别？在购买时应该如何选择是很多新手用户都想了解的问题，下面腾讯云优惠网来详细解读一下按带宽计费与使用流量计费。
Nginx是优秀的HTTP和反向代理服务器，京东各部门都在广泛使用，但普遍都面临着一些问题：
来源>https://www.infoq.cn/article/JD-Nignx-JEN
应用微服务化场景下，随着服务个数的增加，服务之间的相互调用变得更加复杂，服务治理需求愈加突出，其中服务流量控制是服务治理中的重要一环。
作为一个视频行业很多年的从业者，我结识了很多这个行业的一些大牛和小白，由于我自己是搭建视频流媒体服务器的，我发现这段时间越来越多的人问我关于视频流媒体服务器搭建的问题，当然了我也很乐意为大家解答。
购买了一个美国主机，想要在同一个空间上绑定多个域名，建立多个网站，这是很正常不过的事情。但是如果你购买了一个便宜货的美国空间，那么想要在同一个空间上绑定多个域名支持多站点就难了。
购买了一个美国主机，想要在同一个空间上绑定多个域名，建立多个网站，这是很正常不过的事情。但是如果你购买了一个便宜货的美国空间，那么想要在同一个空间上绑定多个域名支持多站点就难了。 这样说可能还是有人不太明白。最近有人问我如果在Godaddy上绑定多个域名建立多个网站，按理说应该是直接在后台绑定多个域名，然后主机就会自动建立多个目录，这样不同的目录对应不同的域名访问了。 但是那个朋友说自己在Godaddy后台绑定了多个域名，然后访问的却是同一个网站，不能够支持多个站点。我查看了这个朋友的主机，原来是购买了我在
秒杀系统的设计是高级职位面试中非常高频的一道题目，它可以较好地考察候选人的知识体系情况。对于我们来说，学习秒杀系统的设计，能够让我们学以致用，设计系统的时候考虑得更加全面。今天就让树哥带你一起来看看怎么设计一个秒杀系统！
秒杀是电子商务应用常见的一种营销手段：将少量商品（常常只有一件）以极低的价格，在特定的时间点出售。比如，周日晚上 8 点整，开售 1 部 1 元钱的手机。 因为商品价格诱人，而且数量有限，所以用户趋之若鹜，在秒杀活动开始前涌入系统， 等到秒杀活动开始的一瞬间，点下购买按钮（在此之前购买按钮为灰色，不可以点击），抢购商品。
首先是指用户请求的数据能少就少。请求的数据包括上传给系统的数据和系统返回给用户的数据（通常就是网页）。
如果你第一次学习使用，请不要急着买服务器，因为买回来大概率要吃灰。你可以在看完学习完一些教程以后再选择一款便宜的服务器上手。服务器选购的坑非常多，如果你啥都不懂就去百度搜索《适合小白的服务器》一定是一堆高佣金的 Aff 在等着你。所以购买服务器之前，你务必先了解一下服务器的配置。
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：
Jtti：幻兽帕鲁游戏服务器，4C 16G/50G SSD/10M CN2，$27.89/月，多人畅玩低延迟不卡顿
使用场景 最近，报告查询系统负载均衡集群相关配置已经完成，两种实现方式分别是基于Ehcache和Redis的session管理策略。 大家都知道服务器资源有限的，但是客户端来的请求是无限的(不排除恶意攻击)， 为了保证大部分的请求能够正常响应，不得不放弃一些客户端来的请求，所以我们会采用Nginx的限流操作， 这种操作可以很大程度上缓解服务器的压力， 使其他正常的请求能够得到正常响应。 如何使用Nginx实现基本的限流，比如单个IP限制每秒访问50次。通过Nginx限流模块，我们可以设置一旦并发连接数超过我
近期服务器经常被暴力扫描、攻击, 故周末花时间打理下服务器, 将一些可能存在的风险处理掉. 笔者根据实践总结出一份简单的防范措施列表, 希望能对你有帮助.
究竟什么样的系统算是高并发系统？今天，我们就一起解密高并发业务场景下典型的秒杀系统的架构，结合高并发专题下的其他文章，学以致用。关于爬虫和大数据技术，下一篇继续给大家分享。欢迎对大数据和爬虫和大数据技术感兴趣朋友多交流，我QQ：1742396457
做业务的同学都知道，在现实情况中，往往会出现流量暴增的情况。这些流量可能来自于黑客的爬虫，也可能来自于节日大促，或者其他一些渠道。当然业界都有对策，比如反爬、熔断、降级、限流等等不一而足。
订单定时取消是一个非常常见的需求,尤其是上面说到的下单减库存模式,因为我们有时候会比较担心用户下单了,但是不支付,这时候又锁住了库存,那其他用户就一直没法购买了,所以我们其实就需要进行订单的自动取消功能,避免长期锁住库存让其他人无法购买;
DDOS攻击全称分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service)攻击指借助于客户/服务器技术，将多个计算机联合起来作为攻击平台，对一个或多个目标发动DDoS攻击，从而成倍地提高拒绝服务攻击的威力。
随着互联网的发展，各项软件的客户量日益增多，当客户量达到一定峰值时，当数以万计的流量来临时，程序的顺利运行以及即时响应则显得尤为重要，就像双11那天的淘宝一样。那么，如何设计架构才能够抗住这千万级的流量。
导语 微服务产品团队为了广大开发者朋友们可以更好的使用腾讯云微服务产品，将持续为大家提供微服务上云快速入门的指引性文档，内容通俗易懂易上手，本篇为本系列的第二篇，为开发者朋友们详解高并发场景下限流的解决方案，欢迎大家收看。 作者简介 刘远 腾讯云泛互联网首席解决方案架构师 本篇文章将从以下四个方面为大家详解高并发场景限流解决方案： 秒杀场景架构概述 限流实现原理及方案选型 限流配置实践 云书城沙盒环境演示 秒杀场景架构概述 场景特点 在电商行业里，商家经常会做商品促销的活动，来进行品牌推广或
高可用描述的是一个系统在大部分时间都是可用的，可以为我们提供服务的。高可用代表系统即使在发生硬件故障或者系统升级的时候，服务仍然是可用的。
上面两个维度结合起来看，限流就是在某个时间窗口对资源访问做限制，比如设定每秒最多100个访问请求。但在真正的场景里，我们不止设置一种限流规则，而是会设置多个限流规则共同作用，主要的几种限流规则如下：
做为一个数据上报系统，随着接入量越来越大，由于 API 接口无法控制调用方的行为，因此当遇到瞬时请求量激增时，会导致接口占用过多服务器资源，使得其他请求响应速度降低或是超时，更有甚者可能导致服务器宕机。
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。
秒杀这个话题到现在来说已经是一个老生常谈的话题了，不过因为又临近一年一度的双11，而且发现前段时间无论是阿里还是腾讯一些大厂其实还是在频繁的问到这个场景题，所以还是准备拿出来说说。
最后总结归纳一套设计思想，也是万能模板，这样面试官问任何高并发系统，只需从这几个方向去考虑就可以了。
大家对下面这个排队的场景应该非常熟悉，这个是小米手机抢购的用户排队交互图，大家看到这些排队的兔子时，说明也有很多用户在同一时间向小米抢购系统提交了购买请求。
对于秒杀系统来说，在大流量的迅猛冲击下，都曾经或多或少发生过宕机的情况。当一个系统面临持续的大流量时，它其实很难单靠自身调整来恢复状态，你必须等待流量自然下降或者人为地把流量切走才行，这无疑会严重影响用户的购物体验
一般的业务服务系统大体上就是通过网络远程对DB进行读写。如果流量突然飙大，总有一个资源会遇到瓶颈。按照经验大概出问题地方是DB磁盘io、CPU、带宽、连接数、内存其中的一个或几个。不同的业务，不同的系统设计，出问题的地方会有所不同。如果流量增大数倍，势必某个资源会在瞬间被榨干，然后所有的服务都会“开小差”，引起用户的抱怨。而解决问题的关键，是在问题发生时，尽量减少出问题的资源被访问。 对于这个问题，我这里给出两个回答，一个是应付面试的，一个面向实际的。大家各取所需。 面试中怎么回答 面试官其实就想听到几个术
其实这个腾讯云的轻量应用服务器，它的优点或者说它的优势还是很多的，比如说它的价格便宜，性价比高，对于我们这些入门级的用户，个人用户，个人开发者，或者说学生多学习开发等等，这些用途的需求的话，其实完全是可以满足的。
支付宝2015年发生了大规模的宕机事件，原因是杭州市萧山区某地光纤被挖断导致，为确保异地容灾、多活，后面专门进行了全链路单元化改造，整个交易链路都进行了单元化改造，并且经常在大促前夕进行单机房演练；
这里我以我做的一个最有意思的营销活动，给大家介绍一下，不涉及技术,后面出案例会以此为案例而已，看技术可以跳过，我这个活动叫做《周期循环购》，这个活动可以设置好参与的商品，然后支持设置活动总的有效时间之外呢，我们还支持让你选择周一到周日哪几天是开团天，每个开团日再进行设置哪几个时间段为开团时段，然后还支持设置商品在每个时段的库存是多少，那么其实在这里看，团购对于我来说就是一个产品的概念（SPU），而我的营销活动限制的才是真正的库存（SKU）,另外这个又涉及到周期性库存的概念,每天每个事件段都有一个自己的独立库存,这比单一的商品库存要复杂许多许多。
针对于秒杀场景来说，流量往往在一个特定时间点有个高度集中的流量洪峰，这个瞬时对于资源的消耗是很大的，这时往往对于服务的稳定性带来了极大的挑战，如果按照流量洪峰预估系统资源，则可能存在极大的资源浪费。
—1— 文章目录 一、接口幂等性 1、Update操作的幂等性 1）根据唯一业务号去更新数据 2、使用Token机制，保证update、insert操作的幂等性 1）没有唯一业务号的update与insert操作 二、分布式限流 1、分布式限流的几种维度 1）QPS和连接数控制 2）传输速率 3）黑白名单 4）分布式环境 2、限流方案常用算法讲解
近日，某培训机构的 IT 前来求助，归纳起来就两个问题：1、一人下载，全网都卡，学员和老师都是怨声载道；2、老师直播的时候，网速得不到保障，面临线上学员的投诉，培训机构压力山大。
高并发系统总是那么令人着迷，比如说双十一的抢购，比如说12306的抢票，都是非常经典的高并发的例子，也是非常大的挑战。对于开发这样系统的人来说，最怕的就是突发的流量，就好比河流突发大水而引发洪涝灾害一样，突发的流量也会引起服务器奔溃。
刘如梦，腾竞体育研发工程师，擅长高并发、微服务治理、DevOps，主要负责电竞服务平台架构设计和基础设施建设。 詹雪娇，腾讯云弹性容器服务EKS产品经理，主要负责 EKS 虚拟节点、容器实例相关的产品策划。 业务介绍 自 2019 年，腾竞整个电竞赛事数据服务完全由腾讯云 TKE 容器服务承载。腾竞赛事数据开放平台目前主要提供职业赛事数据的授权与查询，随着斗鱼、虎牙、企鹅、掌盟、微信直播、微博等平台的相继接入，平台整体流量有了爆发式的增长。 此前 2021英雄联盟全球总决赛（以下简称 S11） 期间更是创
秒杀读多写少。无需每次实时校验库存。库存预热，放到Redis，信号量控制进来秒杀的请求。
近几年，为了促进消费，政府会发放一些消费券。有的会通过类似支付宝这样的合作商发放，也有直接使用政府APP发放。 发消费券是开心的事情，只不过没抢到的话就略有遗憾了。特别是碰到某些服务器不给力的情况，有的人就会觉得系统不太靠谱了。
前阵子，入手了一号双鸡两台3o，无限流量，1T的硬盘空间，所以想着折腾一下一直听说，但是又似乎很神奇的PT下载（正好租户给了我几个邀请码）。
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