业务逻辑->缓存服务器->调度器->网络容器->中间件->NOSQL->SQL->存储->网络->硬件->操作系统->内核。往往在业务层、和缓存策略、网络容器、中间件的优化效果最是明显。...通用内核优化参数# 指示进程（例如工作进程）可同时打开的最大句柄数，直接限制并发连接的最大数量。...将其调低一点以更快地删除无用的连接# 默认值：net.ipv4.tcp_keepalive_time = 7200net.ipv4.tcp_keepalive_time = 1200# 当服务器主动关闭链接时...默认值为8192，太多的TIME-WAIT套接字会减慢Web服务器的速度# 默认值：net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 8192net.ipv4.tcp_max_tw_buckets
一提到高并发，就没有办法绕开I/O复用，再具体到特定的平台linux, 就没办法绕开epoll. epoll为啥高效的原理就不讲了，感兴趣的同学可以自行搜索研究一下。 php怎么玩epoll？...HTTP服务器举个例子，HTTP协议本身就很复杂，要实现起来细节上有很多考究，我们也不会完全实现HTTP协议。...撸完收工，用 ab 测一下并发，加 -k 参数复用连接，i5+8G，3W的并发没啥问题，当然我们这儿没有磁盘I/O，实际情况要从磁盘读取文件，读文件要通过linux的系统调用，而且有几次的文件拷贝操作，...花销比较大，常用的解决思路是sendfile，零拷贝直接从一个FD到另一个FD，效率比较高，缺点就是PHP没有现成的已经实现sendfile的扩展，得自己动手，开发成本有点高。...这就是PHP实现高并发服务器的思路了，只要是用EPOLL解决的，思路都一样，都是三步曲，放到Reactor下监听FD事件。
一、测试环境 测试环境：服务器是2核2G带宽3M的云服务器，客户端是也是服务端（同一个云服务器），在同一个云服务器上既测试服务器，又运行客户端 二、不同测试方向及结果 1.长连接测试...，服务器将文件保存下来，观察处理结果，上传的文件，和服务器保存的文件一致 代码如下： #include ".....cli_sock.Close(); return 0; } 结果如下： 我们可以看到，客户端传输大文件数据到服务端上，通过MD5值可以清晰的知道两个文件的内容是一模一样的（这里由于云服务器内存资源较小...，所以传输文件的数据大小不是特别大） ---- 5.性能压力测试 测试环境： 首先任何测试都是基于环境的，所以在这里继续强调环境： 测试环境：服务器是2核2G带宽3M的云服务器... 客户端是也是服务端（同一个云服务器），在同一个云服务器上既测试服务器，又运行客户端 测试手段： 测试结果： 得到的结果是：QPS：892 pages/s 每秒同时处理892个请求
高防服务器实际上应该称为高防IP。...因为起防护作用的是高防IP，无论你的业务是否在腾讯云，都可以使用腾讯云的高防IP 腾讯云高防详情点击查看 简介 BGP 高防 IP 是针对游戏、互联网及金融等业务遭受大流量 DDoS 攻击导致用户服务不可用的情况而推出的付费防护服务...用户通过配置高防 IP，将攻击流量引流到高防 IP 进行清洗，确保源站业务的稳定可用。...支持的地域 BGP 高防 IP 可防护任何公网服务器，包括但不限于IDC 机房、腾讯云、其他的云。...BGP 高防 IP 在不同地域提供的高防能力请参考如下表格： 地区 保底防护 弹性防护 最大防护能力 广州 20Gbps - 50Gbps 30Gbps - 100Gbps 100Gbps 北京 20Gbps
在如今的网络环境下，高并发的场景无处不在，特别在面试如何解决高并发是一个躲不过的问题，即使生产环境达不到那么高的qps但是也应该给自己留条后路来应对日后可能发生的高并发场景，不用匆忙的加班加点的进行重构...在应对日常高并发场景常常会有这么几个方法： 集群&负载均衡SLB 读写分离&分库分表 缓存 异步队列（RabbitMQ） 分布式系统、微服务 接下来就由浅入深分别来介绍下这几个方法是怎么应用到服务器并且解决高并发的...图1 如图1所示在一台服务器上承载了数据库、文件系统、应用程序的所有功能，这就导致即使低qps的情况下服务器的内存或者cpu占比都非常高，用过sqlserver的同僚们都知道为了达到最高效快速的数据查询...，当然最高效也是最便捷的方式是升级硬件(cpu、内存、硬盘)，这也是最容易达到瓶颈的毕竟一台服务的硬件也是有瓶颈的而且费用也是相当相当高昂的，一般情况下我们会选择我们最开始提到解决高并发方法中分布式来升级我们图...，我们很自然的就会想到利用缓存，这也是高并发场景下最常用也是最有效最简单的方案，利用好缓存能让你的系统的承载能力提示几倍甚至十几倍几十倍。
业务系统上云后，得益于丰富的云产品，让高并发的系统架构成为可以，如支持海量的用户访问、解决跨运营商的互联问题等以前私有云难以解决的问题。我们今天介绍一下简单的高并发系统设计案例。...二 常用的高可用业务系统架构设计 ? 1、CDN解决地域远、带宽突发的问题。首先采购CDN服务，四川的电信用户访问北京联通的源站点，通过CDN后，直接访问四川电信侧的CDN近端服务器。...3、负载均衡实现多台web服务器的业务均衡。根据不同的用户ip来源、web服务器的真实压力，将请问分发到不同的web服务器中。...弹性伸缩服务能根据web服务器的cpu、内存、带宽等平均值、最大值灵活增加、减少web服务器。 4、web服务器的本地缓存再次减少后端负荷的压力。web服务器可以实现本地静态资源的存储。...并不是所有数据都要放到redis中，而是将访问频率高、对数据更新频率不高的数据。 6、数据库读写分离。利用云上的数据库读写分离特性，将写数据库引流至主数据库，而将大量的读数据库的请求引流至从数据库中。
1、减少内存分配和释放 服务器在运行过程中，需要大量的内存容量来支撑，内存的分配和释放就尤为关键。用户在使用服务器的时候，可以通过改善数据结构以及算法制度来减少中间临时变量的内存分配和数据复制时间。...针对网络I/O和磁盘I/O, 它们的速度要慢很多，可以选择采用高带宽网络适配器可以提高网络I/O速度。 以上的I/O操作时需要CPU来调度的，这就需要CPU空出时间来等待I/O操作。...如果在CPU调度上使用时间较少，也就能节约出CPU的处理时间，从这一点上来说也是提升高服务器并发处理能力的方式。...4、改进服务器并发数策略 服务器高并发策略的调整，是为了让I/O操作和CPU计算尽量重叠进行。一方面使CPU在I/O操作时等待时间内不要空闲，另一方面也是为了最大限度缩短等待时间。
防止别人通过一些技术手段绕过本站的资源展示页，盗用本站资源，让绕开本站资源展示页面的资源链接失效 大大减轻服务器压力 1、Referer (易伪造referer,安全性低) 2、加密签名 （安全性高...浏览器缓存 高并发下只能通过提高服务器负载来解决？ NO,流量、前端、服务器、数据库 缓存只能是数据库缓存吗？...解决高并发，减轻Web服务器和数据库服务器压力 静态化实现方式有几种？....使用swoole扩展 2.使用消息队列 3.接口的并发请求 curl_multi_init() 数据缓存 什么是数据缓存？...传统关系型数据库都是把数据存储到硬盘中，在高并发情况下，对数据库服务器会造成巨大压力（巨大IO操作），为了解决此问题，数据缓存由此而生！
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。 ? 现象举例 先说两个现象。这些现象，只能在并发高的系统中出现。...一、DB重启后，瞬间死亡 一个高并发环境下的DB，进程死亡后进行重启。由于业务处在高峰期间，上游的负载均衡策略发生了重分配。刚刚启动的DB瞬间接受了1/3的流量，然后load疯狂飙升，直至再无响应。...二、服务重启后，访问异常 另外一个常见的问题是：我的一台服务器发生了问题，由于负载均衡的作用，剩下的机器立马承载了这些请求，运行的很好。...当服务重新加入集群时，却发生了大量高耗时的请求，在请求量高的情况下，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并未完全准备完毕，JIT未编译等。...当系统长期处于低水位的情况下，流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。
在仅持续几秒的短时连接时，比如快速事务处理，如果每秒要处理1,000个事务，那么大约有1,000个并发连接到服务器。...选择合适的语言 go语言这种天生为并发而生的语言，完美的发挥了服务器多核优势，很多可以并发处理的任务都可以使用并发来解决，比如go处理http请求时每个请求都会在一个goroutine中执行，C和C++...语言当然也可以实现高并发系统，总之:怎样合理的压榨CPU,让其发挥出应有的价值，是优化一直需要探索学习的方向。...所以，在一些高并发的项目中，我们经常用fasthttp来代替net/http。...https://gitee.com/mirrors/oatpp Undertow，jetty，Tomcat等： java语言的高并发框架。
简单谈一谈高并发服务器框架设计的基本思路 基本的服务器框架都是C/S结构的，请求和相应流程是这样的： [gao1.png] 这样的框架存在一个很严重的问题，当客户端高并发请求到来，服务器需要进行大量的数据库操作...这种做法有效的降低了服务器的压力，但是没有提高处理速度， 仅仅保证了请求被缓存，处理效率仍受限于数据库的并发数。...将缓存 部署在单独服务器上，各个应用服务器都能访问该缓存服务器。...可单独设计一个任务服务器监控各个应用服务器的负载情况，合理的分配任务给各个应用服务器。...高并发服务器框架设计方案用到的腾讯云产品： 腾讯云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm 腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product
一些业务要求大量且高速查询的，数据库必然会成为瓶颈，虽然可以通过横向扩容的方式优化，但这不是最优方案，其实服务器优化没有一个放之四海而皆准的最优方案，业务不同，最优方案也不同。...如果一个用户频繁的登录，注销，服务器是不是总要重复这个周期呢，当然不用，第二，三步取了的数据完全可以放在内存中，周期变成这样： ? 可以看到当第5步再次请求后，系统已经没有了查询数据库的过程。
什么是服务器并发处理能力 一台服务器在单位时间里能处理的请求越多，服务器的能力越高，也就是服务器并发处理能力越强。 有什么方法衡量服务器并发处理能力 1....吞吐率 吞吐率，单位时间里服务器处理的最大请求数，单位req/s。 从服务器角度，实际并发用户数可以理解为服务器当前维护的代表不同用户的文件描述符总数，也就是并发连接数。...这里再深入一下，对于服务器来说，服务器希望支持高吞吐率，对于用户来说，用户只希望等待最少的时间，显然，双方不能满足，所以双方利益的平衡点，就是我们希望的最大并发用户数。 2....，单个用户的服务质量；而服务器平均请求处理时间就是吞吐率的倒数，一般来说，用户平均请求等待时间 = 服务器平均请求处理时间 * 并发用户数 怎么提高服务器的并发处理能力 1....改进服务器并发策略 服务器并发策略的目的，是让I/O操作和CPU计算尽量重叠进行，一方面让CPU在I/O等待时不要空闲，另一方面让CPU在I/O调度上尽量花最少的时间。
简单谈一谈高并发服务器框架设计的基本思路 基本的服务器框架都是C/S结构的，请求和相应流程是这样的： 这样的框架存在一个很严重的问题，当客户端高并发请求到来，服务器需要进行大量的数据库操作，假设数据库最大连接数为...这种做法有效的降低了服务器的压力，但是没有提高处理速度， 仅仅保证了请求被缓存，处理效率仍受限于数据库的并发数。...我推荐将缓存服务器部署在 单独机器上，假设有两台应用服务器，如果将缓存部署在不同的应用服务器上，那么不同的应用服务器很难访问彼此的缓存，非常不方便。...将缓存 部署在单独服务器上，各个应用服务器都能访问该缓存服务器。...同样的道理，应用服务器也可以实现负载均衡，架设多个应用服务器，不同的请求分配给不同的应用服务器。 可单独设计一个任务服务器监控各个应用服务器的负载情况，合理的分配任务给各个应用服务器。
前言 每一种该语言在某些极限情况下的表现一般都不太一样，那么我常用的Java语言，在达到100万个并发连接情况下，会怎么样呢，有些好奇，更有些期盼。...测试服务器配置 如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。...服务器程序 这次也是很简单呐，没有业务功能，客户端HTTP请求，服务端输出chunked编码内容。...每次服务器端达到一百万个并发持久连接之后，然后关掉测试端程序，断开所有的连接，等到服务器端日志输出在线用户为0时，再次重复以上步骤。...这是在虚拟机中得到结果，可能真实服务器会更好一些。 因为不是CPU密集型应用，CPU不是问题，无须多加关注。
redis 实现高并发主要依靠主从架构，一主多从. 对于性能来说，单主用来写入数据，单机几万QPS，多从用来查询数据，多个从实例可以提供每秒 10w 的 QPS。...如果想要在实现高并发的同时，容纳大量的数据，那么就需要 redis 集群， 使用 redis cluster 模式，可以提供每秒几十万的读写并发。...这样也可以很轻松实现水平扩容，支撑读高并发。 Redis虽然读取写入的速度都特别快，但是也会产生读压力特别大的情况，所以为了缓解读的压力，所以进行读写分类，并对读进行扩展。...优点： 1、==解决数据备份问题== 2、做到读写分离，提高服务器性能 缺点： 1、每个客户端连接redis实例的时候都是指定了ip和端口号的，如果所连接的redis实例因为故障下线了，而主从模式也没有提供一定的手段通知客户端另外可连接的客户端地址...==怎么保证redis是高并发以及高可用的==？ sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机，就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了，那么就是主观宕机。
最近沉迷饥荒游戏，想搭建一个永不下线的房间，我不在的时候小伙伴也能玩，就买了一个服务器，上海1g 50g内存 1mbps，完了之后我自己链接房间也很卡顿（加速器也没用），想知道怎么解决，麻烦大佬给指点指点...首先应该可以排除我电脑配置的问题（7700 16g 120g 1050ti），游戏给我的感觉就是延迟高。
今天无意中看见了这位兄弟的文章 通过请求队列的方式来缓解高并发抢购（初探） 但文章最后说并发超过500 就会出现超发，看了下代码，的确有这个问题 抽空简单完善了下，经压力测试后发现暂无超发现象， 下面为我的代码...欢迎指正 由于是在windows下测试，并发高了就报错 java.net.BindException: Address already in use 这个初看上去很像端口被占用，其实是因为已经完成请求的...提示系统正常处理中，同时隔一定时间去后台确认是否处理完成以及状态 当获取到的状态为完成且成功时，跳转到下一步如付款操作界面，现在很多秒杀系统都是这么处理的 我的博客即将搬运同步至腾讯云+
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