包括静态数据使用CDN、本地缓存、分布式缓存等,以及对缓存场景中的热点key、缓存穿透、缓存并发、数据一致性等问题的处理。
前言 当你的网站或者APP访问量日渐增多,用户体验却持续下降,服务器性能严重不足的时候,选择接入CDN是大多数情况要必须做的,当你在众多CDN厂商中好不容易选择了一家(不知怎么选择,可以闭眼选择腾讯云CDN🙂),进行配置的时候,不要简单的认为按照入门文档配置完就觉得万事大吉了。很多案例证明,接入CDN只是一小步,后面出现的各种问题,会让你抓狂。下面我们就来讲讲如何用好CDN,让它发挥出最佳效能。以下涉及到的CDN事项,将以腾讯云CDN作为案例,仅供参考。 Step1. 资源划分
前言 当你的网站或者APP访问量日渐增多,用户体验却持续下降,服务器性能严重不足的时候,选择接入CDN是大多数情况要必须做的,当你在众多CDN厂商中好不容易选择了一家(不知怎么选择,可以闭眼选择腾讯云CDN🙂),进行配置的时候,不要简单的认为按照入门文档配置完就觉得万事大吉了。很多案例证明,接入CDN只是一小步,后面出现的各种问题,会让你抓狂。下面我们就来讲讲如何用好CDN,让它发挥出最佳效能。以下涉及到的CDN事项,将以腾讯云CDN作为案例。 Step1. 资源划分
腾讯云数据仓库PostgreSql TDSQL,PingCAP的TiDB,阿里的OceanBase,华为云DWS,都是HTAP的业内常用数仓,可以一站式解决需求。
九、应用级缓存 A.缓存简介 1.先从缓存中读取数据,如果没有,再从慢速设备上读取实际数据并同步到缓存 2.经常读取的数据、频繁访问的数据、热点数据、I/O瓶颈数据、计算昂贵的数据、符合5分钟法则和局部性原理的数据都可以缓存 B.缓存命中率 1.缓存命中率=从缓存中读取次数/【总读取次数(从缓存中读取次数+从慢速设备上读取次数)】 C.缓存回收策略 1.基于空间,指缓存设置了存储空间 2.基于容量,指缓存设置了最大大小 3.基于时间
CDN 在静态资源的加速场景中是将资源缓存在距离客户端较近的CDN 节点上,客户端访问该资源可以直接获取CDN节点的缓存资源,避免再通过较长的链路回源获取。因此 CDN的缓存命中率的高低直接影响客户体验。提高命中率还可以减少回源带宽,降低源站带宽成本,减小源站压力。下面我们一起探讨 CDN 缓存命中率的概念、影响因素以及优化策略。
服务端处理请求需要耗费服务端的资源,比如能同时开启的进程数、能同时运行的线程数、网络连接数、cpu、I/O、内存等等,由于服务端资源是有限的,那么服务端能同时处理的请求也是有限的。高并发问题的本质就是:资源的有限性
作为一个后端开发人员,不只是要求开发人员需要掌握 Redis,也要求运维人员也要懂 Redis。由于 Redis 的运用广泛,我们也知道它的重要性,至此面试中经常被问到。在这 80道 Redis 面试题中,考察知识点包括基础、数据结构指令、高并发处理、持久化、集群、复制、Redis 应用等。如果你最近在准备面试或者在学习 Redis,我相信本次小编可以满足你的面试需要。也希望我花了半个月整理的这些题目,解答对你有所帮助。
秒杀系统要如何架构,在做技术方案时要注意哪些问题,搞了个秒杀专辑,专门收集秒杀系列文章。
MyBatis 是一款优秀的持久层框架,它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。
所谓服务器大流量高并发指的是:在同时或极短时间内,有大量的请求到达服务端,每个请求都需要服务端耗费资源进行处理,并做出相应的反馈。
所以从流量的费用上来计算,最理想的状态(cdn缓存住所有数据,cos数据不进行更新),每GB可以节省0.29元。 当然,这只是极特殊情况;那么看下最坏的情况,cdn侧数据完全不缓存,通过cdn分发cos侧数据流量费用为:0.21(cdn访问流量)+0.15(cdn回源cos流量)=0.36元/GB,每GB也要节省0.14元。
谈起 Serverless 计算,在技术圈热度很高 —— 所有人都在说 Serverless,大家都声称在做 Serverless,但每个 Serverless 又不一样。我们不禁想问,Serverless 是不是只是一个炒热度的空洞热门词 ? 其实不然,Serverless 作为一种更易用、低成本、免运维的通用计算服务,已经在互联网核心业务中承担重要的算力角色,适用于各种计算应用场景。也正是因为其作为通用计算支撑,场景众多,业内使用 Serverless 计算的场景覆盖广泛,随处可见。 纵观国内 Se
高并发,几乎是每个程序员都想拥有的经验。原因很简单:随着流量变大,会遇到各种各样的技术问题,比如接口响应超时、CPU load升高、GC频繁、死锁、大数据量存储等等,这些问题能推动我们在技术深度上不断精进。
一位七牛的资深架构师曾经说过这样一句话:“Nginx+业务逻辑层+数据库+缓存层+消息队列,这种模型几乎能适配绝大部分的业务场景。
作者| 阿里文娱技术专家恒磊、高级开发工程师新钱 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100)
在写这篇博客的前2天,听说某系统在25人的用户量下就宕机了,实在让人震惊,所以捋了下互联网交易系统我们可以采取哪些技术来解决互联网平台下大数据量高并发的问题。
(Response time)或者叫执行时间(Execution time)。想要提升响应时间这个性能指标,你可以理解为让计算机“跑得更快”。
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