腾讯云4核8g10M轻量应用服务器支持多少人同时在线?企业型-4核8G-100G-1500G,1500GB月流量,系统盘为100GB SSD盘,10M公网带宽,下载速度峰值为1280KB/s,即1.25M/秒,假设网站内页平均大小为60KB,则支持21人同时在线。腾讯云百科来详细说下4核8g10M配置轻量应用服务器支持多少人同时在线及计算方法:
你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢? PV是什么: PV是page view的简写。PV是指页面的访问次数,每打开或刷新一次页面,就算做一个pv。 计算模型: 每台服务器每秒处理请求的数量=((80%总PV量)/(24小时60分60秒40%)) / 服务器数量 。 其中关键的参数是80%、40%。表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内。24小时的40%是9.6小时,有80%的请求发生一天的9.6个小时当中(很适合互联网的应用,白天请求多,晚上请求少)。 简单计算的结果: ((80%500万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 115.7个请求/秒 ((80%100万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 23.1个请求/秒 初步结论: 现在我们在做压力测试时,就有了标准,如果你的服务器一秒能处理115.7个请求,就可以承受500万PV/每天。如果你的服务器一秒能处理23.1个请求,就可以承受100万PV/每天。 留足余量: 以上请求数量是均匀的分布在白天的9.6个小时中,但实际情况并不会这么均匀的分布,会有高峰有低谷。为了应对高峰时段,应该留一些余地,最少也要x2倍,x3倍也不为过。 115.7个请求/秒 *2倍=231.4个请求/秒 115.7个请求/秒 *3倍=347.1个请求/秒 23.1个请求/秒 *2倍=46.2个请求/秒 23.1个请求/秒 3倍=69.3个请求/秒 最终结论: 如果你的服务器一秒能处理231.4--347.1个请求/秒,就可以应对平均500万PV/每天。 如果你的服务器一秒能处理46.2--69.3个请求,就可以应对平均100万PV/每天。 说明: 这里说明每秒N个请求,就是QPS。因为我关心的是应用程序处理业务的能力。 实际经验: 1、根据实际经验,采用两台常规配置的机架式服务器,配置是很常见的配置,例如一个4核CPU+4G内存+服务器SAS硬盘。 2、硬盘的性能很重要,由其是数据库服务器。一般的服务器都配1.5万转的SAS硬盘,高级一点的可以配SSD固态硬盘,性能会更好。最最最最重要的指标是“随机读写性能”而不是“顺序读写性能”。(本例还是配置最常见的1.5万转的SAS硬盘吧) 3、一台服务器跑Tomcat运行j2ee程序,一台服务器跑MySql数据库,程序写的中等水平(这个真的不好量化),是论坛类型的应用(总有回帖,不太容易做缓存,也无法静态化)。 4、以上软硬件情况下,是可以承受100万PV/每天的。(已留有余量应对突然的访问高峰) 注意机房的网络带宽: 有人说以上条件我都满足了,但实际性能还是达不到目标。这时请注意你对外的网络的带宽,在国内服务器便宜但带宽很贵,很可能你在机房是与大家共享一条100M的光纤,实际每个人可分到2M左右带宽。再好一点5M,再好一点双线机房10M独享,这已经很贵了(北京价格)。 一天总流量:每个页面20k字节100万个页面/1024=19531M字节=19G字节, 19531M/9.6小时=2034M/小时=578K字节/s 如果请求是均匀分布的,需要5M(640K字节)带宽(5Mb=640KB 注意大小写,b是位,B是字节,差了8倍),但所有请求不可能是均匀分布的,当有高峰时5M带宽一定不够,X2倍就是10M带宽。10M带宽基本可以满足要求。 以上是假设每个页面20k字节,基本不包含图片,要是包含图片就更大了,10M带宽也不能满足要求了。你自已计算吧。 (全文完) 附:性能测试基本概念
你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢? PV是什么: PV是page view的简写。PV是指页面的访问次数,每打开或刷新一次页面,就算做一个pv。 计算模型: 每台服务器每秒处理请求的数量=((80%总PV量)/(24小时60分60秒40%)) / 服务器数量 。 其中关键的参数是80%、40%。表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内。24小时的40%是9.6小时,有80%的请求发生一天的9.6个小时当中(很适合互联网的应用,白天请求多,晚上请求少)。 简单计算的结果: ((80%500万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 115.7个请求/秒 ((80%100万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 23.1个请求/秒 初步结论: 现在我们在做压力测试时,就有了标准,如果你的服务器一秒能处理115.7个请求,就可以承受500万PV/每天。如果你的服务器一秒能处理23.1个请求,就可以承受100万PV/每天。 留足余量: 以上请求数量是均匀的分布在白天的9.6个小时中,但实际情况并不会这么均匀的分布,会有高峰有低谷。为了应对高峰时段,应该留一些余地,最少也要x2倍,x3倍也不为过。 115.7个请求/秒 *2倍=231.4个请求/秒 115.7个请求/秒 *3倍=347.1个请求/秒 23.1个请求/秒 *2倍=46.2个请求/秒 23.1个请求/秒 3倍=69.3个请求/秒 最终结论: 如果你的服务器一秒能处理231.4--347.1个请求/秒,就可以应对平均500万PV/每天。 如果你的服务器一秒能处理46.2--69.3个请求,就可以应对平均100万PV/每天。 说明: 这里说明每秒N个请求,就是QPS。因为我关心的是应用程序处理业务的能力。 实际经验:
当我们需要配置 Web 服务器,或是购买云服务器时,通常带宽选择上会带来一定的困惑,一般的云服务器基础配置都是 1Mbps 起步的带宽,根据实际需求最多可以加到 200Mbps 甚至更高,同时对于云服务器费用来说,最贵的也是带宽费用,所以合理的选择带宽是节约服务器成本的重要且必要的一环。
对于一般的文字站来说1M带宽承受1000IP大致上还是可以的,如果同一时间访问过多也会不够用。
nginx轻巧功能强大,能承受几百并发量,ddos攻击几乎没有影响到nginx自身的工作,但是,太多的请求就开始影响后端服务了。所以必须要在nginx做相应的限制,让攻击没有到后端的服务器。这里阐述的是能在单位时间内限制请求数的ngx_http_limit_req_module模块和nginx限制连接数的ngx_http_limit_conn_module模块。安装模块这些简单的步骤这里就不介绍了,就介绍一下配置的参数,希望对大家有用。
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缓存比较好理解,在大型高并发系统中,如果没有缓存数据库将分分钟被爆,系统也会瞬间瘫痪。使用缓存不单单能够提升系统访问速度、提高并发访问量,也是保护数据库、保护系统的有效方式。大型网站一般主要是“读”,缓存的使用很容易被想到。在大型“写”系统中,缓存也常常扮演者非常重要的角色。比如累积一些数据批量写入,内存里面的缓存队列(生产消费),以及HBase写数据的机制等等也都是通过缓存提升系统的吞吐量或者实现系统的保护措施。甚至消息中间件,你也可以认为是一种分布式的数据缓存。
在当今流量徒增的互联网时代,很多业务场景都会涉及到高并发。这个时候接口进行限流是非常有必要的,而限流是Nginx最有用的特性之一,而且也是最容易被错误配置的特性之一。本篇文章主要讲讲Nginx如何对接口进行限流。
高并发的抢购、秒杀功能是一个 web 系统面临的很大的一个挑战。 由于销售平台的促销活动,销售系统的 web 后台接口将承受平常几倍甚至几十倍的压力,这样,服务器的 CPU、内存等是否会成为保证服务质量的瓶颈,如何顺利度过抢购、秒杀的高峰期,怎么让有限的资源承受突如其来的压力就成了服务端工程师不得不考虑的一个问题了。 在此前的文章中,我们介绍了 web 服务需要考虑的六大因素。 其中,我们介绍了如何构建稳定、可持久的 web 服务,应对高并发、高请求量的实际访问压力,然而,秒杀环节中,仅仅为了流量的巨大、临时性增长,而去扩容一套可以应对相应流量的系统,显然是十分浪费而又不现实的,因此,这就需要我们在选择去拒绝一部分访问流量,从而降低后台服务器的压力,提高服务的可用性。 那么如何选择需要拒绝的那部分流量呢?
DDOS攻击全称分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service)攻击指借助于客户/服务器技术,将多个计算机联合起来作为攻击平台,对一个或多个目标发动DDoS攻击,从而成倍地提高拒绝服务攻击的威力。
ps:–prefix=path 定义一个目录,存放服务器上的文件 ,也就是nginx的安装目录,默认使用 /usr/local/nginx
http://mpvideo.qpic.cn/0bc3viafaaaaziahw3c7l5rvbkwdkcvaauaa.f10002.mp4?dis_k=e54fb0f33e4a99b17e5545d
在实际的多人音视频通讯场景中,1 对 1 通讯只是诸多场景的一种。而在教育或者会议的场景中,更多是 1 对多或者是多对多通讯。综合目前多方通信方案来看,基本都是以下三种架构方案:Mesh 架构、MCU 架构、SFU 架构。 一、Mesh 架构 如上图所示:5 个浏览器,两两建立 p2p 连接,每个浏览器与其它 4 个建立连接,总共需要 10 个连接,整个传输形成一个网格拓扑结构。如果每条连接占用 1m 带宽,则每个端上行需要 4m,下行带宽也要 4m,总共带宽消耗 20m。他们通过 STUN 服务进行穿
nginx可以通过ngx_http_limit_conn_module和ngx_http_limit_req_module配置来限制ip在同一时间段的访问次数.
在空间老是听到什么10m带宽玩不了游戏,除了电信都玩不了游戏各种误解,我也是很无奈.
ngx_http_limit_conn_module模块用于限制每个定义密钥的连接数,特别是来自单个IP地址的连接数。而ngx_http_core_module则可以限制下载速度,这两个均是Nginx内置模块,不需要额外安装。
其中limit_req_conn模块可以根据源IP限制单用户并发访问的连接数或连接到该服务的总并发连接数
DDoS 攻击,全称是 Distributed Denial of Service,翻译成中文就是分布式拒绝服务。
burst=4,若同时有4个请求到达,Nginx 会处理第一个请求,剩余3个请求将放入队列,然后每隔500ms从队列中获取一个请求进行处理。若请求数大于4,将拒绝处理多余的请求,直接返回503.
特定版本的Nginx Nginx for Windows下载地址:http://nginx-win.ecsds.eu/download/
--without-http_limit_conn_module disable ngx_http_limit_conn_module
在生产环境中,为了保护WEB服务器的安全,我们都会对用户的访问做出一些限制,保证服务器的安全及资源的合理分配。
具体连接请参考 http://tengine.taobao.org/document_cn/http_limit_req_cn.html
最近网站经常出现假死的状态,重启nginx可恢复,但是短时间后又出现,经过排查日志发现,有一个 IP 存在过度频繁请求的情况,十分钟左右的时间请求了12000次左右,导致了服务器资源无法释放,所以产生了假死现象。
令牌以固定的速率产生并放入令牌桶中,当令牌桶放满后,多余的令牌会被抛弃;请求会消耗等比例的令牌。当令牌不够用的时候,请求过来后没有拿到令牌,这个请求就会被拒绝服务;
CC 攻击和采集都是同个IP发起大量访问请求,这个会造成大量请求拥堵,导致服务器资源耗尽,CC攻击主要针对特定服务接口,属于实现 DoS 攻击的一种方式。
当你需要配置Nginx服务器来托管网站或应用程序时,以下是一些基本步骤和示例配置,以帮助你入门。请注意,Nginx的配置可以非常灵活,可以根据你的具体需求进行自定义。以下示例假设你已经在服务器上安装了Nginx。
1. Nginx 缓存简介 ---- nginx 的 http_proxy 模块,可实现类似于 Squid 的缓存功能。 Nginx 对客户已经访问过的内容在 Nginx 服务器本地建立副本,这样在一段时间内再次访问该数据,就不需要通过 Nginx 服务器再次向后端服务器发出请求,所以能够减少 Nginx 服务器与后端服务器之间的网络流量,减轻网络拥塞,同时还能较小数据传输延迟,提高用户访问速度。 同时,后端服务器宕机时,Nginx 服务器上的副本资源还能够回应相关的用户请求,这样能够提高后端
前几天公司的统计出现了问题:大致是我们自己统计模块的数据和第三方的数据出现了比较大的偏差——公司的统计量级异常的大。我们怀疑有人直接拿上报接口去刷量,如果服务器性能撑的过去的话数据不准了还好,但万一刷量过大,击垮了服务器,这就是典型的ddos啊。于是我们把这个问题排上了日程。
DDoS攻击是Distributed Denial of Service的缩写,翻译成中文就是分布式拒绝服务。即不法黑客组织通过控制服务器等资源,发动对包括国家骨干网络、重要网络设施、政企或个人网站在内的互联网上任一目标的攻击,致使目标服务器断网,最终停止提供服务。
Nginx是一款常用的网站管理程序,在Windows系统服务器和Linux系统服务器中都可以安装。在Nginx使用过程中,为了避免一些网站占用过多资源,出现分配不均的现象,就需要限制访问频率、下载速率和并发连接数。下面是具体教程:
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这种情况就要先了解网络的组成,一般是由,光猫、无线路由、接入端设备(电脑、手机等)组成。也有直接就一个光猫,没有接入路由器的。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
前几天介绍了CC攻击及其防护方法,其中有一个方法是限制同一个IP的并发请求数量,以防止来自同一IP的大量高并发攻击 我的服务器一直没有配置这个限制,今天实验了一下,下面是配置过程 配置 示例 li
网络适配器是计算机用来联网的一种设备,也就是网卡。一般这种设备就在主板的插槽中插着,它的工作原理就是通过网络介质来传输一些数据,并转为其他的格式,使这种格式能够被其他的设备所识别。网络适配器的技术参数有很多,例如带宽、电气接口方式等。
限流是一个后台服务的重要组成部分,尤其是在应对大量并发请求时,将流量限制到系统能够承受的范围内,才能保证系统安全高效运行。 本文从nginx配置入手,先列举限流的几种场景和nginx限流配置的用法,结合实验验证,再详细分析nginx中的漏桶算法原理。
Java之IO流常见面试题 📷 Java中有几种类型的流? 字节流和字符流 📷 字节流继承inputStream和OutputStream 字符流继承InputStreamReader和
现在企业上云以及个人上云已经成为越来越热门的话题了,云计算做为现在一大热门科技,为企业数字化经营管理和个人网站的高速发展都提供了低成本、高效率的解决方案。阿里巴巴、腾讯、华为等科技巨头相继进入这一领域,提供着安全稳定的云计算产品,这也是广大企业用户和个人用户的福音。
云服务器的配置选择,和网站或应用的类型、访问量、数据量大小、程序质量等因素有关,建议和您的网站或应用的开发技术人员沟通,选择最适合您的配置。
这个算法的核心是:缓存请求、匀速处理、多余的请求直接丢弃。 相比漏桶算法,令牌桶算法不同之处在于它不但有一只“桶”,还有个队列,这个桶是用来存放令牌的,队列才是用来存放请求的。
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