解决方案 ❇ 高性能的实践方案 ❇ 高可用的实践方案 ❇ 高扩展的实践方案 插播一条: 对吞吐量（TPS）、QPS、并发数、响应时间（RT）几个概念做下了解 吞吐量 QPS（每秒查询率） 并发数...---- 高性能、高可用、高拓展 解决方案 以下实践方案，有些我已经试过了，有些还没体验但是知道那么一回事儿，有些则不知道啥时候能实践了。...---- ❇ 高可用的实践方案 1、对等节点的故障转移，Nginx和服务治理框架均支持一个节点失败后访问另一个节点。...高可用的方案主要从冗余、取舍、系统运维3个方向考虑，同时需要有配套的值班机制和故障处理流程，当出现线上问题时，可及时跟进处理。...---- ❇ 高扩展的实践方案 1、合理的分层架构：比如上面谈到的互联网最常见的分层架构，另外还能进一步按照数据访问层、业务逻辑层对微服务做更细粒度的分层 （但是需要评估性能，会存在网络多一跳的情况）。
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，它通常是指，系统能够同时并行处理很多的请求。...也就是说高并发指的是同一时刻不同的用户访问了同一个资源，或者是同一时刻有多个线程访问了同一个数据。 说到高并发，一般有3个技术指标：QPS、响应时间，吞吐量。...增强单机硬件性能：增加CPU核数，增加内存，更换更好的硬盘等 提升单机架构性能：使用缓存来减少IO，使用异步来增加单服务吞吐量，使用无锁数据结构来减少响应时间 但是单机性能总是有极限的，因此互联网分布式架构设计的高并发终极解决方案还是水平扩展...下面分享一个高并发的企业整体架构，如下图： ? 下面对这个架构做个介绍： 1、用户访问系统之前要经过防火墙的隔离，它主要的功能是把企业内外网络进行物理隔离，通过预先制定的安全策略控制用户的访问。...在这个架构里，高并发体现在负载均衡和数据库2个地方。 负载均衡：无论使用LVS+keepalived还是使用nginx，都要考虑做负载的集群，考虑主备机制。 数据库高并发： 1、读写分离： ?
客户端访问的服务器并不真正提供服务，从别的服务器获取资源。 做转发请求，负载均衡，
2.高并发的挑战：一定要“快” 我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS（Query Per Second，每秒处理请求数），解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。...在高并发的实际场景下，机器都处于高负载的状态，在这个时候平均响应时间会被大大增加。...虽然上述的方案的确解决了线程安全的问题，但是，别忘记，我们的场景是“高并发”。也就是说，会很多这样的修改请求，每个请求都需要等待“锁”，某些线程可能永远都没有机会抢到这个“锁”，这种请求就会死在那里。...四、小结 互联网正在高速发展，使用互联网服务的用户越多，高并发的场景也变得越来越多。电商秒杀和抢购，是两个比较典型的互联网高并发场景。...虽然我们解决问题的具体技术方案可能千差万别，但是遇到的挑战却是相似的，因此解决问题的思路也异曲同工。 个人整理并发解决方案。
热点账户高并发记账方案 热点账户高并发记账带来的问题？ 记账处理过程主要包括两部分，一是记录记账凭证，二是更新账户的余额。...随着账务处理业务量的增大，账务数据库中的账户常常会在瞬间产生多个并发操作，但所有对应的并发线程中只有一个线程能够持有当前账户的资源锁，其他线程必须等待该锁被释放后再逐一进行记账处理，这样该账户将会被频繁加锁释锁...解决方案1：并发控制 通过控制上游支付交易的请求数据的并发请求数来实现。 ? 优点 实现简单，代码都不怎么改。...解决方案4：子账户拆分 具体来讲，就是将一个热点账户对应多个影子账户， 将账户余额分散到各个影子账户，这样就没有热点账户问题。...这里需要考虑主动汇总发生额和定时任务处理的并发情况，在该定时任务执行时设置redis锁，防止并发，主动汇总时会去判断这个redis锁是否存在，如存在证明定时任务正在执行，无需主动汇总，可能是真的余额不足
摘要: 高并发一直是然个人头疼的问题；然而，其解决方式则是一套组合策略，由整体入手，逐步分析，逐步解决部分问题，进而解决所有问题；就像一支庞大的输水管道，不断的做分支导流，每层的分支可以导出部分的流量，...总体思路：优化代码，分离业务逻辑，数据库,最后加服务器等； 逐步解决方案，具体操作如下： (1).页面的动静分离： 页面生成了静态的缓存，页面中的图片、JS等静态资源推CDN; 动态数据，能做缓存的做缓存
先来熟悉几个关于高并发的关键参数！ QPS:每秒处理的请求数量！ 响应时间:处理一个请求需要的时间！ 吞吐量:单位时间内的处理请求数量！ 最大并发数:同一时间能支持的最大请求数！...速度相当之快，使用八库1024表，可以满足数据库一秒数百万的并发！同时可以开启缓存，写入存储过程等加快访问时间！
高并发：高并发（High Cuncurrency）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 同时并发处理 很多请求。...其实当我们讨论并发时主要关注的是以下几点： 多线程操作相同的资源 保证线程安全 合理分配和使用资源 而在讨论高并发是关注的是以下几点： 服务器能同时处理很多个请求 提高程序性能 比如在12306抢票，淘宝双...11等都需要考虑高并发 cup多级缓存 在单核时代处理器做出的乱序优化不会导致执行结果远离预期目标，但在多核环境下却并非如此。...在C/C++语言中直接使用物理硬件和操作系统内存模型，导致不同平台下并发访问出错。...，走另外一个桥，但重复相遇导致谁也过不去 饥饿与公平：高优先级的线程吞噬所有cpu时间片,导致其他线程被永远堵塞在一个等待队列同步块的状态 等待的线程永远不会被唤醒也会引发饥饿问题 如何避免饥饿问题出现
高并发架构解决方案总结 .img_desc{ font-size:8px; position: absolute; left: 50%; transform: translate...顺利做完了这次活动，我把从这次高并发活动中学习到的经验，以及之前分布式爬虫项目及aws集群海外部署经历中涉及到的高并发的经验总结一下。...对于我们线上正运行的这款用户体量特别大的游戏，搞这样一次活动，在活动公告推出的瞬间肯定会造成高并发的场景出现，要解决问题，抵得住抢红包的游戏中瞬间激增的并发压力，下面这些事是非做不可的。...这里要再强调一遍分库分表提前规划的重要性，这对高并发状态下的及时有效响应至关重要。...前面已经讲过了，过滤掉无效的请求，可能你所谓的高并发已经不再是高并发了，可能单机就帮你解决了。 熔断降级，容灾不能少。断路器（前面有提过的Vert.x）这应该是个电路学的概念，现在被用在it行业内了。
一、关于并发 我们说的高并发是什么？ 在互联网时代，高并发，通常是指，在某个时间点，有很多个访问同时到来。 高并发，通常关心的系统指标与业务指标？...即页面浏览量或者点击量，通常关注在24小时内访问的页面数量，即“日PV” UV：独立访问(UniQue Visitor)，即去重后的访问用户数，通常关注在24小时内访问的用户，即“日UV” 二、关于三种应对大并发的常见优化方案...缓存数据是为了让客户端很少甚至不访问数据库，减少磁盘IO，提高并发量，提高应用数据的响应速度。 【CDN加速】 什么是CDN？...首先将请求都分给高权重的机器，直到该机器的权值降到了比其他机器低，才开始将请求分给下一个高权重的机器，即体现了加权权重，又体现了轮询。
大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。...在数据库集群方面，很多数据库都有自己的解决方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案，常用的MySQL提供的Master/Slave也是类似的方案，您使用了什么样的DB，就参考相应的解决方案来实施即可...6、负载均衡 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的高端解决办法。 ...(2)、软件四层交换 大家知道了硬件四层交换机的原理后，基于OSI模型来实现的软件四层交换也就应运而生，这样的解决方案实现的原理一致，不过性能稍差。...为VIP型虚拟主机而特加的V**高速压缩通道，使用高速压缩的电信网通、电信国际（HK）、网通国际（HK）等跨网专线通道，智能多线，自动获取最快路径，极速的动态实时并发响应速度，实现了网站的动态脚本实时同步
这里推荐 gevent, gevent 是一个基于 Greenlet 库，利用 python 协程来实现，这样你的 web 服务才能实现并发的功能！
大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。...在数据库集群方面，很多数据库都有自己的解决方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案，常用的MySQL提供的Master/Slave也是类似的方案，您使用了什么样的DB，就参考相应的解决方案来实施即可...6、负载均衡 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的高端解决办法。 ...(2)、软件四层交换 大家知道了硬件四层交换机的原理后，基于OSI模型来实现的软件四层交换也就应运而生，这样的解决方案实现的原理一致，不过性能稍差。...为VIP型虚拟主机而特加的V**高速压缩通道，使用高速压缩的电信网通、电信国际（HK）、网通& lt;==>国际（HK）等跨网专线通道，智能多线，自动获取最快路径，极速的动态实时并发响应速度
做电商等项目，免不了要接触并发问题，项目优化和瓶颈也是一个头疼的问题。那么到底应该怎么去做呢，从哪些方面着手呢？...本人自己梳理了一些方案，仅限软件调优，至于硬件调优和代码调优，需要各位看官自己去补充了，话不多说，看图
由于Nginx 超越 Apache 的高性能和稳定性，使得国内使用 Nginx 作为 Web 服务器的网站也越来越多，其中包括新浪博客、新浪播客、网易新闻、腾讯网、搜狐博客等门户网站频道等，在3w以上的高并发环境下...1.4、HAProxy —— HAProxy提供高可用性、负载均衡以及基于TCP和HTTP应用的代理，支持虚拟主机，它是免费、快速并且可靠的一种解决方案。...HAProxy运行在当前的硬件上，完全可以支持数以万计的并发连接。...web服务器不被暴露到网络上. 1.5、keepalived —— 这里说的keepalived不是apache或者tomcat等某个组件上的属性字段，它也是一个组件，可以实现web服务器的高可用...支持数据的持久化、session的复制以及高可用(HA)。详细参考：http://topmanopensource.iteye.com/blog/1911679
在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。...但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。...一：高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。...二：高并发高负载网站的系统架构之HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化 http://www.ablanxue.com/shtml/201207/776.shtml的html页面...在很长一段时间里，甲骨文都以其实时应用集群技术(Real Application Cluster，RAC)统治着集群数据库市场 六：高并发高负载网站的系统架构之缓存 缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存
小结 网站架构的整个演变过程主要是围绕大数据和高并发这两个问题展开的，解决方案主要分为使用缓存和多资源两种类型。...海量数据和高并发经常被连在一块说事儿，虽然他们完全是两回事儿。海量数据纯指的是数据库的海量数据，而并发指的却包括数据库和服务器的高访问量。 那么问题来了，既然是数据库的数据量大，那怎么办呢？...索引优化，sql优化等等） 4 分离数据库中活跃的数据 5 读写分离 6 批量读取和延迟修改； 7 使用搜索引擎搜索数据库中的数据； 8 使用NoSQL和Hadoop等技术； 9 进行业务的拆分； 高并发的解决方案...其实这个问题必须结合上面的海量数据来讨论，什么情况下会出现高并发呢？...海量数据的解决方案 1 使用缓存 好多事情都是相辅相成的，相比来说使用缓存更多是用来解决高并发问题的，因为海量数据导致了访问的缓慢，容易造成高并发问题的严重性，又因为数据库一般是web访问的瓶颈，所以我们在业务逻辑允许的情况下尽量先避免操作数据库
解决方案：异步多级缓存架构+nginx本地化缓存+动态模板渲染的架构 2、redis企业级集群架构 面临难题：如何让redis集群支撑几十万QPS高并发+99.99%高可用+TB级海量数据+企业级数据备份与恢复...解决方案：双层nginx部署架构+lua脚本实现一致性hash流量分发策略 7、缓存并发重建冲突解决方案 面临难题：如何解决高并发场景下，缓存重建时的分布式并发重建的冲突问题?...解决方案：基于zookeeper分布式锁的缓存并发重建冲突解决方案 8、缓存预热解决方案 面临难题：如何解决高并发场景下，缓存冷启动导致MySQL负载过高，甚至瞬间被打死的问题?...解决方案：全网独家的事前+事中+事后三层次完美缓存雪崩解决方案 13、缓存穿透解决方案 面临难题：如何解决高并发场景下的缓存穿透问题?避免给MySQL带来过大的压力?...解决方案：缓存穿透解决方案 14、缓存失效解决方案 面临难题：如何解决高并发场景下的缓存失效问题?避免给redis集群带来过大的压力?
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！
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