②CPU 对于MySQL应用，推荐使用S.M.P.架构的多路对称CPU，例如：可以使用两颗Intel Xeon 3.6GHz的CPU，现在我较推荐用4U的服务器来专门做数据库服务器，不仅仅是针对于mysql...pv总数，(其中包括一个大项目因为初期memcached没部署,导致单台数据库每天处理 9千万的查询)。...而我的整体数据库服务器平均负载都在0.5-1左右。 MyISAM和InnoDB优化： key_buffer_size – 这对MyISAM表来说非常重要。...innodb_log_file_size 在高写入负载尤其是大数据集的情况下很重要。这个值越大则性能相对越高，但是要注意到可能会增加恢复时间。我经常设置为 64-512MB，跟据服务器大小而异。...如果应用程序中有大量的跳跃并发连接并且 Threads_Created 的值也比较大，那么我就会加大它的值。它的目的是在通常的操作中无需创建新线程。
一、数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。...所以在考虑整个系统的流程的时候，我们必须要考虑，在高并发大数据量的访问情况下，我们的系统会不会出现极端的情况。...（例如：对外统计系统在7月16日出现的数据异常的情况，并发大数据量的的访问造成，数据库的响应时间不能跟上数据刷新的速度造成。...在低并发访问的情况下，不会发生问题，但是当日期临界时的访问量相当大的时候，在做这一判断的时候，会出现多次条件成立，则数据库里会被插入多条当前日期的记录，从而造成数据错误。）...18.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。 19.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。 20. 避免使用不兼容的数据类型。
这里我把淘宝下单高并发解决方案的个人理解分享一下。我不是淘宝技术人员，本文只是写自己的理解，所以肯定是会有一些出入的。...下单是在一个数据库事务中进行的，要提高数据库的事务并发数，最有效的办法是拆分，拆分有两种，一是对库进行拆分，另一种是在同一个库中对表进行拆分。...拆分之后事务会分散到1024套表中，这必然会很大程序上增加并发的事务处理能力（这儿我说是必然，但是淘宝在使用这种方案之前是要经过压力测试，实际测试出这种方案的TPS之后，才会逐步采用这种方案的）。...以上是我个人对淘宝下单高并发设计的理解。这是肤浅的，实际做的时候肯定还需要考虑更多的问题，比如数据库的调优，磁盘IO方式，服务器稳定性；方案的可测试性，可量化等等。
一个项目刚开始的时候是为了实现基本功能，随着版本和功能的迭代，大数据和高并发成了软件设计必须考虑的问题! 本质很简单，一个是慢，一个是等。...2，使用缓存- 第一次获取数据从数据库准提取，然后保存在缓存中，以后就可以直接从缓存提取数据。不过需要有机制维持缓存和数据库的一致性。...3，使用储存过程-那些处理一次请求需要多次访问数据库的操作，可以把操作整合到储存过程，这样只要一次数据库访问就可以了。...4，批量读取 - 高并发情况下，可以把多个请求的查询合并到一次进行，以减少数据库的访问次数 5，延迟修改 - 高并发情况下，可以把多次修改请求，先保存在缓存中，然后定时将缓存中的数据保存到数据库中，风险是可能会断电丢失缓存中的数据...3， 分块 - 数据库层面的优化，对程序是透明的，查询大数据只用找到相应块就行。 分流三种: 1，集群 - 将并发请求分配到不同的服务器上，可以是业务服务器，也可以是数据库服务器。
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。...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。
而从另一个角度来看，目前很多线上业务其实对数据的强一致性要求并不严苛，数据写入成功后不要求立刻可见，只要能够在一定的时间buffer之后访问到数据即可，但是对服务的可用性要求非常高，对服务的响应时延要求非常敏感...另一方面，通过对hbase业务接入场景的了解，发现很多业务在接入hbase的时候都是先将数据写入到kafka，在通过实时流计算消费把kafka中的数据转存到hbase，以起到流量消峰的作用，而如果我们能够把业务原始数据与...基于此我们考虑将hbase的整体写链路做一下相应的调整，客户端不在直连hbase进行写入，而是先记录WAL到kafka，再通过实时流计算消费，把kafka中的WAL数据同步到hbase集群。 ?...这样不同的集群可开启不同的流计算作业去消费kafka中的WAL以便将数据同步到自己的hbase集群，而hbase的机房容灾功能也可转嫁到kafka的数据容灾处理上。...客户端双写 集群基于ActiveToActive模式部署之后，为了提升整体服务的查询效率，客户端可采用双集群并发访问的方式来优先获取执行成功的返回结果，这样即使单集群的访问出现了故障，也不会影响到最终的整体时延
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。...哨兵用于实现 redis 集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。...==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。
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
那么，为什么高性能的图数据库系统一定是支持高并发的呢？原因很简单，因为高并发是最直接的实现对底层硬件资源并发处理能力的释放，实现高效数据处理的不二法门。...高并发的系统实现有三大维度： 一是，高并发架构； 二是，高并发数据结构； 三是，高并发的查询与算法实现。 以上三者，缺一不可。...实际上，很多naively-designed的图数据库系统只能做到多用户访问的并发，但是根本没有做到支持单个查询的高并发实现——其所反映出来的是一种系统架构设计与工程实现能力的不足。...在15亿点、边规模的图数据集上，各家图数据库的性能对比（32核X86-CPU、256GB内存、1TB HDD硬盘） 或许有读者对于高性能、高并发的数据结构与算法心存疑惑，甚至会质疑其意义何在？...因此，如果我们把所有的图数据库上的操作进行分门别类地剖析，我们可以分为如下几类来分而治之（找到最优、可能且合理的并发加速方式）： 元数据处理：数据加载（导入）、更新、删除； 高维图查询操作：K邻、模板路径
而大数据也带来的高并发的问题. 解决高并发问题是大数据时代的永恒主题....我们假设已经解决高并发的问题, 我们可以通过对数以亿计的数据做日志分析 , 从中分析用户行为 ,分析在哪个渠道的用户最具购买力 , 哪个渠道最容易接纳我们的产品....即: 高并发>日志>分析行为>画像>推荐>服务 这便是大数据时代下企业发展之路 ,因此 ,解决高并发问题便是关键. 通过相应技术, 解决高并发问题 ,为企业节省更多资金 ,有益企业良性发展....形式的日志以及日志抽样； 支持按指定关键字(域名，url等)收集Tengine运行状态； 组合多个CSS、JavaScript文件的访问请求变成一个请求； 自动去除空白字符和注释从而减小页面的体积 常用高并发模型设计...，而apache 则是阻塞型的，在高并发下nginx 能保持低资源低消耗 高性能, 高度模块化的设计，编写模块相对简单 社区活跃，各种高性能模块出品迅速 apache 相对于nginx 的优点
简单理解下高并发: 高并发是指在同一个时间点，有很多用户同时的访问URL地址，比如：淘宝的双11，双12，就会产生高并发,如贴吧的爆吧，就是恶意的高并发请求， 也就是DDOS攻击，再屌丝点的说法就像玩撸啊撸被...， 签到成功后用户获取到一个积分 已知表 用户表，包含积分字段 高并发意淫分析(属于开发前的猜测)： 在高并发的情况下，会导致，一个用户签到记录会有多条，或者用户签到后不止加一积分...(因为这个sql查询很耗服务器性能，所以导致在10点的时候，突然间数据库 服务器压力暴增) 解决问题： C#通过 （锁）lock，在从数据读取到缓存的那段代码前面加上锁，这样在并发的情况下只会有一个请求是从数据库里获取数据...这个脚本会一直运行，当redis没有数据需要同步 到数据库中的时候，sleep，让在进行数据同步操作 ---- 高并发的下的服务器压力均衡，合理站点架设，DB部署 以下我所知道的： 服务器代理nginx...在高并发接口的设计中可以使用具有高并发能力的编程语言去开发，如：nodejs 做web接口 服务器部署，图片服务器分离，静态文件走CDN 并发测试神器推荐 Apache JMeter Microsoft
---- 文章目录 取经的地方 曾经，我眼中的高并发 如何理解高并发 高并发系统的设计目标是什么？ 宏观目标 微观目标 高并发的实践方案有哪些？...---- 如何理解高并发 高并发意味着大流量，需要运用技术手段抵抗流量的冲击。那到底多大并发才算高并发呢？ 1、**不能只看数据，要看具体的场景。...但是从高并发系统的整体架构角度来看，扩展的目标不仅仅是把服务设计成无状态就行了，因为当流量增加10倍，业务服务可以快速扩容10倍，但是数据库可能就成为了新的瓶颈。...因此，高扩展性需要考虑：服务集群、数据库、缓存和消息队列等中间件、负载均衡、带宽、依赖的第三方等，当并发达到某一个量级后，上述每个因素都可能成为扩展的瓶颈点。 ---- 高并发的实践方案有哪些？...4、考虑NoSQL数据库的使用，比如HBase、TiDB等，但是团队必须熟悉这些组件，且有较强的运维能力。 5、异步化，将次要流程通过多线程、MQ、甚至延时任务进行异步处理。
QtConcurrent是一个命名空间，提供了用于编写并发软件的更高层次的类和算法。该命名空间中有一个重要的类，QThreadPool，这是一个管理线程池的类。
海量数据存储解决方案:Hbase数据库解析 HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统...就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。...HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。...HBase的应用场景及特点 交通 金融 电商 移动（电话信息）等 Hbase表结构与架构详解 介绍：基于HDFS,面向列，nosql 基于HDFS: HDFS:hadoop distributed...Hbase数据库的操作 shell命令行： list:列出所欲表 create “表名”，“列族”，“多个列族” put “表名”，“行键”，“列族：列”,“值” get “表名”，“行键”
问题导读： 1.HBase高可用原理是什么？ 2.HBase的实践？...答案当然是肯定的，几乎所有的数据库(无论是关系型还是分布式的)，都采用WAL的方式来保障服务异常时候的数据恢复，HBase同样也是通过WAL来保障数据不丢失。...高可用部署是否有必要，这个需要根据服务的重要性来定，这里先简单介绍下没有高可用的HBase服务会出现哪些问题： 1.数据库管理人员失误，进行了不可逆的DDL操作 不管是什么数据库，DDL操作在执行的时候都需要慎之又慎...3.不可预计的另外一些情况 比如核心交换机故障，机房停电等等情况都会造成HBase服务中断 对于上述的那些问题，可以通过配置HBase的高可用来解决： 1.不可逆DDL问题 HBase的高可用不支持...原理 HBase高可用保证在出现异常时，快速进行故障转移。下面让我们先来看看HBase高可用的实现，首先看下官方的一张图： ?
进入后语言是英文的可以选择Options—Choose Language—Chinese(Simplified) 选择左侧TestPlan—添加—线程(用户)—线程组 线程组介绍： 线程数，即为并发请求数量...为0表示并发执行 ramp-Up时间，即为几秒内开启全部线程，可修改 循环次数为1表示所有线程只执行一次。
缓存 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。...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。
大型网站系统应有的特点 高并发，大流量 高并发，大流量：需要面对高并发用户，大流量访问。...高可用 高可用：相对于高并发来说，高可用并不是一个比较有规律的参数，7*24 是每个网站的梦想，但是你并不知道，在某一刻，他就没理由的宕机了。...高并发设计原则 系统设计不仅需要考虑实现业务功能，还要保证系统高并发、高可用、高可靠等。...并发化 改串行为并行。 高可用设计原则 通过负载均衡和反向代理实现分流。 通过限流保护服务免受雪崩之灾。 通过降级实现部分可用、有损服务。 通过隔离实现故障隔离。...4.业务降级：当高并发流量来袭，在电商系统大促设计时保障用户能下单、能支付是核心要求，并保障数据最终一致性即可。
2.什么是高并发 高并发（Hight Concurrnet）,从字面上来理解就是让单位时间同时处理任务的能力尽可能的高。...实际上，从另外一个角度考虑，我们所说的高并发，并行已经是其一个子集。...为了更好的对系统的高并发性进行评价，需要对如下指标进行了解： 响应时间：系统对请求做出响应的时间，既然是高并发系统，这个响应时间就不可能太长，需要尽可能的短。...上述指标内容，主要是反映了高并发系统在高性能上的要求。做为高并发系统，需要实现的目标为： 高性能：这体现了系统的并行处理能力，在有限资源的情况下，提升性能能节省成本。...，kafka或者pulsa等以及各类MQ 6.高可用的非关系数据库集群 Redis 或者 Elasticsearch、Hbase等 7.分布式高可用的持久化数据库层，TiDB 或者通过ShardingSphere
但Web2.0以用户为导向的理念，使得新生的网站有了新的特点——高并发，高流量，数据量大，逻辑复杂等，对网站建设也提出了新的要求。...此类网站可以说是Web2.0概念下的代表网站，具有Web2.0网站所有典型特征：高并发，高流量，数据量大，逻辑复杂，用户分散等等。...但是它的强大有时候却显得笨重，配置文件复杂得让人望而生畏，高并发情况下效率不太高。...7 总结及展望 7.1 总结 图6 典型高并发高流量网站的架构 对于一个高并发高流量的网站来说，任何一个环节的瓶颈都会造成网站性能的下降，影响用户体验，进而造成巨大的经济损失。...，公司以及研究机构来关注高并发高流量的网站架构问题。
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