一、什么是高并发 高并发（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，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。...高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数，Java并发编程学习笔记等。...所以互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是水平扩展。 水平扩展：只要增加服务器数量，就能线性扩充系统性能。...五、总结 高并发（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，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。...前者垂直扩展可以通过提升单机硬件性能，或者提升单机架构性能，来提高并发性，但单机性能总是有极限的，互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是后者：水平扩展。
4.异步非阻塞:异步非阻塞这也是现在高并发编程的一个核心，也是今天主要讲的一个核心。好比你去商店买衣服，衣服没了，你只需要给老板说这是我的电话，衣服到了就打。...这里推荐自己封装或者使用网上开源的，这里我们公司有个开源的 https://github.com/ainilife/zebra-dao/blob/master/README_ZH.md 能很好的支持异步化 6.最后 异步化并不是高并发的银弹
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
引言 这是高并发系统三大利器的最后一篇文章了，前面两篇如果没看的话可以先去看下前面的文章《高并发系统三大利器之限流》《高并发系统三大利器之缓存》。...我们先看下服务降级的定义： ❝服务降级是当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级，以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行。 ❞ 来源于百度百科。...雪崩效应产生的几种场景 「突增流量」：比如一大波爬虫，或者黑客攻击等。 「程序bug」：代码死循环，或者资源未释放等。 「硬件原因」：机器宕机、机房断电、光纤被挖断等。
每个节点都需要一份一样的缓存，对服务器内存造成一种浪费。本地缓存机器重启、或者宕机都会丢失。...分布式缓存的应用在高并发的环境下，比如春节抢票大战，一到放票的时间节点，分分钟大量用户以及黄牛的各种抢票软件流量进入12306，这时候如果每个用户的访问都去数据库实时查询票的库存，大量读的请求涌入到数据库...解决这个问题可以从以下方面入手： 保证缓存的高可用。使用redis的集群模式，即使个别redis节点下线，缓存还是可以用。一般稍微大点的公司还可能会在多个机房部署Redis。...针对于这一个key有大量并发请求过来然后都会同时去数据库请求数据，瞬间对数据库造成巨大的压力。 这个的话可以用缓存雪崩的几种解决方法来避免： 缓存永不过期。...展示的话是可以允许实时性要求没那么高。总的来说需要开具体的业务，没有通用的方案。看你的业务需求的容忍度，毕竟脱离了业务来谈技术都是耍流氓，是业务驱动技术。
引言 这是高并发系统三大利器的最后一篇文章了，前面两篇如果没看的话可以先去看下前面的文章《高并发系统三大利器之限流》《高并发系统三大利器之缓存》。说到服务降级，大多数人可能会认为熔断和降级是一样的。...我们先看下服务降级的定义： 服务降级是当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级，以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行。 来源于百度百科。...[在这里插入图片描述] 雪崩效应产生的几种场景 **突增流量**：比如一大波爬虫，或者黑客攻击等。 **程序bug**：代码死循环，或者资源未释放等。
毕竟地铁站就那么大，可容纳的人数也就那么多。如果大家一股脑全部挤进地铁站是不是又会发生踩踏事件什么的。这是生活中的限流。还有我们去景区玩，景区的门票是不是也是固定的，每天就卖那么多张，卖完即止。...本人就曾经被这个所坑过，有一次把爬虫开关拦截的开关给关掉了，突然有一大波的爬虫流量进入系统中，我们也没有把这些爬虫请求进行拦截，然后一股脑的全部给转发到下游系统里面去了。
每个节点都需要一份一样的缓存，对服务器内存造成一种浪费。本地缓存机器重启、或者宕机都会丢失。...分布式缓存的应用 在高并发的环境下，比如春节抢票大战，一到放票的时间节点，分分钟大量用户以及黄牛的各种抢票软件流量进入12306，这时候如果每个用户的访问都去数据库实时查询票的库存，大量读的请求涌入到数据库...解决这个问题可以从以下方面入手： 保证缓存的高可用。使用redis的集群模式，即使个别redis节点下线，缓存还是可以用。一般稍微大点的公司还可能会在多个机房部署Redis。...针对于这一个key有大量并发请求过来然后都会同时去数据库请求数据，瞬间对数据库造成巨大的压力。这个的话可以用缓存雪崩的几种解决方法来避免： 缓存永不过期。...展示的话是可以允许实时性要求没那么高。总的来说需要开具体的业务，没有通用的方案。看你的业务需求的容忍度，毕竟脱离了业务来谈技术都是耍流氓，是业务驱动技术。
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。...不同运营商之间的带宽拥塞、时延大的问题近几年来随着省内带宽互联已有一定解决，但如果业务跨域运营商，体验仍不如服务器、用户在同一张网好。该问题可以通过BGP多线进行解决。...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。...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。...7、分布式的文件服务器。对于图像、视频等大存储量的数据，一般会放到NAS、OSS等分布式文件系统中，便于横向扩展。 8、消息队列服务器将同步方式转异步方式处理。
本章，就详细阐述对秒杀系统存在挑战的应对之道，最终构建出兼具高并发、高性能和高可用的秒杀系统。...二、本章诉求 一般一套成熟并且稳定、经得起实际大促场景考验的秒杀系统，都是经过不断迭代、优化和演化而来的。...在秒杀系统中，将前端资源分离出来，部署时可以直接推送到CDN服务器，CDN服务器全国各地都有，用户在访问系统时，可以从就近的CDN服务器上拉取对应的资源，能够极大的增强系统的性能。...4.5 系统分离 秒杀系统与其他系统不同，秒杀系统需要承接瞬时高并发流量，而其他大部分系统的流量则比较平缓。...最后，可以在评论区写下你学完本章节的收获，祝大家都能学有所成，我们一起搞定高并发秒杀系统。
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！
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。
拼多多平台成交单量高达8.2亿笔 …… 买买买的剁手剁爽了 各大电商店家的客服小哥哥小姐姐们 经历了1个晚上的奋战 接待了万计的客户 回答了几千次的重复问题 遭遇了数不清的灵魂拷问 深刻认识到了 618大促的强劲消费动力
3.应用中的并行 一说起让你的服务高性能的手段，那么异步化，并行化这些肯定会第一时间在你脑海中显现出来，在之前的文章：《异步化，你的高并发大杀器》中已经介绍过了异步化的优化手段，有兴趣的朋友可以看看。...这里简单介绍一下CountDownLatch，可以将其看成是一个计数器，await()方法可以阻塞至超时或者计数器减至0，其他线程当完成自己目标的时候可以减少1，利用这个机制我们可以将其用来做并发。...System.out.println("主线程："+ Thread.currentThread().getName()); } } 建立一个线程池(具体配置根据具体业务，具体机器配置)，进行并发的执行我们的任务...我们将每个任务的计算完成的结果都用CompletableFuture来表示，利用CompletableFuture.allOf汇聚成一个大的CompletableFuture，那么利用get()方法就可以阻塞...integer); }); System.out.println(sum); } } parallelStream中底层使用的那一套也是Fork/Join的那一套，默认的并发程度是可用
Replication能解决读的扩展性问题和HA（高可用），但是无法解决读和容量的扩展性。而Sharding可以解决读写和容量的扩展性。一般NoSQL解决方案都是将二者组合起来。...虚拟节点相当于在数据分片和托管服务器之间建立了一层虚拟映射的关系。 目前，大家主要根据数据模型和访问方式进行NoSQL分类。 ? 个推常用的几种NoSQL解决方案 个推Redis系统规模如下图。...在MySQL无法解决高QPS、TPS的情况下，我们自研了Redis分片方案。...后来我们对它进行功能性补充，便没有遇到大的问题。 下图是个推运维平台。 ? 第一个是IT硬件资源平台，主要维护主机维度的物理信息。...Redis3主从重置的概率比Redis2大大减少，Redis4支持节点重启以后也能增量同步，这是Redis本身进行了很多改进。 ? 我们现在主要使用的是2.8.20,属于比较容易能产生主从重置。
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