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系统中的并发用户

是指在同一时间段内同时访问系统的用户数量。并发用户的数量对系统的性能和稳定性有重要影响,因此在设计和开发系统时需要考虑并发用户的需求。

分类:

  1. 同步并发用户:指多个用户同时执行同一操作或访问同一资源,需要系统提供合适的同步机制来保证数据的一致性和正确性。
  2. 异步并发用户:指多个用户同时执行不同的操作或访问不同的资源,系统可以并行处理这些请求,提高系统的吞吐量和响应速度。

优势:

  1. 提高系统性能:通过并发处理用户请求,系统可以同时处理多个请求,提高系统的吞吐量和响应速度。
  2. 提升用户体验:并发用户可以同时访问系统,减少用户等待时间,提升用户体验和满意度。
  3. 节约资源成本:通过合理的并发用户管理,可以充分利用系统资源,提高资源利用率,降低资源成本。

应用场景:

  1. 电商平台:在双11等促销活动期间,大量用户同时访问电商平台,需要系统支持高并发用户访问,以保证用户的购物体验。
  2. 社交网络:社交网络平台需要支持大量用户同时发布动态、评论、点赞等操作,要求系统能够处理高并发的用户请求。
  3. 在线游戏:在线游戏需要支持大量玩家同时进行游戏,要求系统能够处理高并发的用户请求,并保证游戏的流畅性和稳定性。

推荐的腾讯云相关产品:

腾讯云提供了一系列适用于高并发场景的产品和解决方案,包括:

  1. 负载均衡(https://cloud.tencent.com/product/clb):通过将用户请求分发到多个后端服务器,实现请求的负载均衡,提高系统的并发处理能力。
  2. 弹性伸缩(https://cloud.tencent.com/product/as):根据系统负载情况自动调整服务器数量,实现系统的弹性扩缩容,以应对高并发用户的访问需求。
  3. 云原生容器服务(https://cloud.tencent.com/product/tke):提供容器化的部署方式,可以快速创建和管理容器集群,提供高并发用户访问的弹性扩展能力。
  4. CDN加速(https://cloud.tencent.com/product/cdn):通过将静态资源缓存到离用户更近的节点,提高用户访问的响应速度和并发处理能力。

以上是对系统中的并发用户的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品的介绍。

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    第一个问题:如何理解“服务端的并发能力”这一描述? 首先我们从数据视角来理解,可以把服务端程序用一个模型来看待,即由「网络 API 请求」所驱动的。 服务端的领域特征是大规模的用户请求,以及 24 小时不间断的服务。但某种意义上来说更重要的原则是:坚决不能丢失用户的数据,即他认为已经完成的业务状态。服务端必须保证其业务状态的可靠性,这时业务状态才持久化写入到外存。所以对于服务端来说,存储至关重要。它不只是极大地解放了处理效率,也是服务端的性能瓶颈所在。几乎所有服务端程序扛不住压力,往往都是因为存储没有扛住压力。 在衡量服务端的性能,我们还是要服务端视角来看,主要以 TPS 为主来衡量系统的吞吐量,如果有必要用并发用户数来衡量的话,需要一个前提,即响应时间(RT),因为在系统压力不高的情况下,将思考时间(等待时间)加到场景链路中,并发用户数基本还可以增加一倍,因此用并发用户数来衡量系统的性能没太大的意义,也不专业。 第二个问题:我为什么不提倡使用“绝对并发”和“相对并发”的概念呢? 我觉得一切的前提是业务价值需要。如果没有足够的价值,那么可读性才是第一,对这种难懂的概念很反感,要知道的其会加重内部沟通的难度,得不偿失。如果没那个价值,简单才是王道。 第三个问题:我们为什么不推荐用 CPU 来计算并发数? 比如单核CPU情况,实际上是只有一个的,在一个特定时刻也只可能有一个程序跑在一个CPU上(因为寄存器只有一组),但是我们在上层观察到的却是系统上好像同时运行着那么多的程序,这实际上是操作系统用进程这个概念对CPU做的抽象。 同时如果你了解「阿姆达尔定律」,就知道多处理器并行加速,总体程序受限于程序所需的串行时间百分比,超过一定的并行度后,就很难进行进一步的速度提升了。并不符合线性关系,也无法估算的。 再说服务端程序性能依赖不仅仅是底层的硬件,其依赖的基础软件还包括:操作系统、编程语言、负载均衡、中间件、数据库或其他形式的存储等。在第一个问题中提到了几乎所有服务端程序扛不住压力,往往都是因为存储没有扛住压力。 最后,还是需要回到第一个问题,即由「网络 API 请求」所驱动的模型上来。

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