缓存预热是指在 Spring Boot 项目启动时,预先将数据加载到缓存系统(如 Redis)中的一种机制。
Tech 导读 企业前台包含了企业业务大部分的对外前台系统,其中京东VOP平台(开放平台)适合于自建内网采购商城平台的企业客户。京东为这类客户专门开发API接口,对接到客户内网的网上商城,将产品SKU直接推送到客户内网,客户内部采购人员可以直接在内网商城进行下单采购,订单信息通过API接口传递到京东后台,由京东安排物流配送服务。VOP模式下,客户内网的数据信息京东并不抓取,从而实现内部采购架构的独立搭建及数据的保密与安全。 随着业务的不断发展过程中,VOP截至目前已经服务于上千家企业SaaS商城,其API接口的高并发、高可用、高可靠也就越发的重要。尽管上线时尽可能的降低对接口的波动,整个上线流程中无损下线是没问题(NP层冷备机器直至无流量打进来,JSF层下线JSF服务),但是(自身&服务提供方)上线的瞬时波动或多或少会引起系统的一阵报警,每一次性能或者可用率的报警都可能带来客诉。 JSF1.7.6对于预热策略动态下发特性的升级公告吸引了作者,所以本文也将从JSF1.7.6预热的实践测试报告中,真实的讲述预热给前台带来的体验和帮助,希望对读者有参考作用。
众所周知,在项目的开发中,合理使用缓存是提高服务性能的一大利器,本篇文章就来介绍一下我所在项目中如何使用缓存的一个案例。
这事情还得从两天前说起...话说迭代上了个接口,该接口横跨多个应用服务,链路如下图所示:
CDN预热即是模拟用户发起请求到CDN,如果没有缓存,则回源拉取,如果有缓存是直接命中不会刷新也不会进行回源。
云点播VOD 你问我答 第11季 本期共解答10个问题 Q1:云点播自定义域名配置? 开通云点播后,系统将为您分配一个默认域名xxx.vod2.myqcloud.com,您在云点播中的所有资源将默认使用该域名。您也可以登录 [云点播控制台](https://console.cloud.tencent.com/vod/overview) 自定义添加并解析域名。 前提条件 已成功申请云点播服务,详细请参见[购买指引](https://cloud.tencent.com/document/product
由于测试代码后端的逻辑太简单就一句,所有执行时间消耗特别快,为了测试效果需要增加每秒请求次数,设置为1000,使用Jmeter测试工具(上章节有讲到),如下:
春天,办公室外的世界总是让人神往的,小猫戴着耳机,托着腮帮,望着外面美好的春光神游着...
服务启动成功后,只是简单的服务进程启动成功,并且做一些简单的初始化,对于启动成功后到提供最优质的服务质量之间,会有一段时间把服务的状态调整到最优,那么如果对服务稳定性或者质量有特别高的诉求和要求,那么在服务启动伊始,并不能满足qps高吞吐和rt高响应,并且由于并没有完全做好初始化准备,也可能造成连锁反应,导致服务cpu飙高甚至服务无法启动。
3 预案开关推送(https://blog.csdn.net/weixin_35881820/article/details/113015410)
随着业务的发展,微服务越来越多,缓存相关的场景也比较多,通常的做法是基于缓存数据库(如redis),client来进行缓存操作。这样的问题有两个
所谓服务预热,就是在服务启动完成到对外提供服务之前,针对特定场景提供一些初始化准备操作。
随着互联网技术的不断发展,人们对于网络速度的需求也越来越高。CDN加速技术作为一种网络加速的方式,已经逐渐成为一项不可或缺的技术。本文将详细介绍什么是CDN加速技术,以及它是如何重塑网速,开启下载新时代的。
经常会遇到部分计量人员不知道如何选择时间继电器测试仪,根据多年从业经验,给大家总结了选择时间继电器测试仪应该注意的10个要点,希望对计量检测行业的朋友有帮助。SYN5606型时间继电器测试
在业务系统中,我们需要在程序启动的时候加载一些常用的数据到内存数据库中,从而减少业务数据库的压力。这就是我们常提到的缓存预热。官方一点的解释是这样的:
MQ-2型烟雾传感器属于二氧化锡半导体气敏材料,属于表面离子式N型半 导体。当处于200、300℃温度时,二氧化锡吸附空气中的氧,形成氧的负离子吸附,使半导体中的电子密度减少,从而使其电阻值增加。当与烟雾接触时,如果晶粒间界处的势垒受到该烟雾的调制而变化,就会引起表而电导率的变化。利用这一点就可以获得这种烟雾存在的信息,烟雾浓度越大,电导率越大输出电阻越低。MQ2气体传感器可以很灵敏的检测到空气中的烟雾、液化气、丁烷、丙烷、甲烷、酒精、氢气等气体。
我们都知道在做运动之前先得来几组拉伸之类的动作,给身体做个热身,让我们的身体平滑过渡到后面的剧烈运动中。流量预热也是一样的道理,对限流组件来说,流量预热就类似于一种热身运动,它可以动态调整令牌发放速度,让流量变化更加平滑。
接下来,我们是要讲解商品详情页缓存架构,缓存预热和解决方案,缓存预热可能导致整个系统崩溃的问题以及解决方案;
大型的分布式系统,业务一般会有高峰和低谷。就好比居民用电,全年峰谷时段按每日24小时分为 高峰 、 平段 、 低谷 三段各8小时。在系统架构中,设置集群的大小会有成本考虑,一般不会一直按照 高峰 时的规模运行,大多时间里集群规模都不如 高峰时段 大(规模越大,成本越高),那么当 高峰 来临时 ,就会有服务的 动态扩容 。
在请求达到后端之后,对需要进行缓存的接口,会先去 Redis 中找有无数据,没有的话会继续走正常的业务流程,然后将查询到的结果返回给客户端的同时也放在 Redis 中一份,下次相同请求进来后,就可以直接从 Redis中 拿到数据。
本系列文章主要介绍天猫团队开源的Tangram框架的使用心得和原理,由于Tangram底层基于vlayout,所以也会简单讲解,该系列将按以下大纲进行介绍:
最近一直在忙618大促的全链路压测&稳定性保障相关工作,结果618还未开始,生产环境就出了几次生产故障,且大多都是和系统稳定性、性能相关的bad case。生产全链路压测终于告一段落,抽出时间将个人收集的稳定性相关资料整理review了一遍,顺带从不同的维度,谈谈稳定性相关的“务虚”认知和思考。。。
大家都知道,高并发系统有三把斧子: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。
问:在Spring生态下,实现预热功能(比如提前加载本地缓存),需要使用哪些扩展点?为什么?
根据场景来用合适的技术,那真是再合适不过了,学了就得用么,不会咱再学,没场景实在难有用武之地,在实战中摸索异常是比demo更有效果的,与其坐学厚厚的.....怎么t里t气的(手动狗头)。
缓存通过减少对慢速数据源(如磁盘存储或远程服务)的访问来提高性能,允许快速读写访问经常使用的数据。实现高性能缓存通常包括以下关键方面:
导读|H5开屏龟速常是令开发者头疼的问题。腾讯企业微信团队对该现象进行分析优化,最终H5开屏耗时130ms,达到秒开效果!企微前端开发工程师陈智仁将分享可用可扩展的Hybird H5秒开方案。该团队使用离线包解决了资源请求耗时的问题,在这个基础上通过耗时分析找到瓶颈环节,进一步采用“预热”进行优化提速以解决了WebView初始化、数据预拉取、js执行(app初始化)耗时的问题。希望这些通用方法对你有帮助。 背景 服务端渲染(SSR)是Web主流的性能优化手段。SSR直出相比传统的SPA应用加载渲染规避了首
包括静态数据使用CDN、本地缓存、分布式缓存等,以及对缓存场景中的热点key、缓存穿透、缓存并发、数据一致性等问题的处理。
经常会遇到部分计量人员不知道如何选择时间检定仪,根据多年从业经验,给大家总结了选择时间检定仪应该注意的11个要点,希望对计量检测行业的朋友有帮助。SYN5301型时间检定仪
在今年的敏捷团队建设中,我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢?由此我的Runner探索之旅开始了!
在业务迭代开发过程中,系统的稳定性和可靠性变得越来越重要,其中,限流算法是一种非常重要的技术手段之一。
JMH is a Java harness for building, running, and analysing nano/micro/milli/macro benchmarks written in Java and other languages targetting the JVM. JMH是一种Java工具,用于构建、运行和分析用Java和其他针对JVM的语言编写的nano/micro/mili/macro基准测试。
经常听到 Java 性能不如 C/C++ 的言论,也经常听说 Java 程序需要预热,那么其中主要原因是啥呢?
本文介绍了微服务优雅上下线的实践方法及原理,包括适用于 Spring 应用的优雅上下线逻辑和服务预热,以及使用 Docker 实现无损下线的 Demo。同时,本文还总结了优雅上下线的价值和挑战。
Redis是高性能的分布式内存数据库,对于内存数据库经常会出现下面几种情况,也经常会出现在Redis面试题中:缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、缓存预热、缓存更新、缓存降级。本篇分别介绍这些概念以及对应的解决方案。
本文收集了一些 Redis 使用中经常遇到的一些问题,和与之相对应的解决方案,这些内容不但会出现在实际工作中,也是面试的高频问题,接下来一起来看。
缓存雪崩指数据未预热加载到缓存中,或者缓存在同一时间大量过期,或者分布式缓存服务例如Redis宕机,导致所有请求都查询数据库,从而导致数据库CPU和内存负载过高,甚至数据库宕机,会引起一系列连锁反应,造成整个系统崩溃。
CDN 在静态资源的加速场景中是将静态资源缓存在距离客户端较近的CDN 节点上,然后客户端访问该资源即可通过较短的链路直接从缓存中获取资源,而避免再通过较长的链路回源获取静态资源。因此 CDN的缓存命中率的高低直接影响客户体验,而保证较高的命中率也成为了站长的核心命题。在本文中我们就一起探讨 CDN 缓存命中率的概念、影响因素以及优化策略。
GooseFS 是腾讯云对象存储团队近期面向下一代云原生数据湖场景推出的存储加速利器,提供与 HDFS 对标的 Hadoop Compatible FileSystem 接口实现,可为云上的大数据计算任务提供:
在现今的信息时代,微服务技术已成为一种重要的解决方案,微服务技术可以使系统的规模和功能变的更加灵活,从而获得更高的可扩展性和可用性。然而,微服务调用中出现的超时问题,却也成为系统可用性的一大隐患。超时会导致客户端的性能下降,甚至可能无法正常工作。本文针对超时问题,提出相关的优化手段,降低微服务调用超时的风险。
笔者一直在使用微信的微信公众号平台去管理公众号中的技术文章,但是今天多刷了几下,居然就被限流了,没错就连这样的纯碎面向B端(就像我们这些公众号主)的后台管理系统都用到了限流技术,那么我们面向C端的业务产品凭什么还不用呢?
官网:https://github.com/alibaba/Sentinel、https://sentinelguard.io/zh-cn/
JMH,即(Java Microbenchmark Harness) 用于代码微基准测试的工具套件,主要是基于方法层面的基准测试,精度可以达到纳秒级。 基准测试:是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统,实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。
今天给大家介绍一个非常有意思类库,基于java实现的简繁体转换,适用于后端、android等开发领域
第一次看到这个问题的时候,我很快的就划过去了,完全就没有关注这个问题。但是就是看了那么一眼,这个问题就偶尔不经意间在脑海中浮现出来。
前面的几篇文章介绍了全链路压测准备阶段的很多事项,包括核心链路梳理、构建压测模型、容量评估和容量规划,大多都是研发和运维同学负责的事情。
故事要从好久之前说起,线上某服务从零到上线都是我撸的, 架构主要是.NET Core API + EF, 从最早的日活一千到现在日活几万.
首先,我们需要明确一下这几个名词出现的场景:分布式高并发环境。如果你的产品卖相不好,没人鸟它,那它就用不着这几个属性。不需要任何加成,低并发系统就能工作的很好。
阈值一般是一个微服务能承担的最大QPS,但是一个服务刚刚启动时,一切资源尚未初始化(冷启
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