目前网站架构一般分成网页缓存层、负载均衡层、 WEB 层和数据库层,我其实一般还会多加一层,即文件服务器层,这样我们在后面的讨论过程中,我们可以依次用这五层对网站架构来进行讨论;这里为了更具有说服力,我将用三个并发较大的生产环境来说明下,一个是我现在维护的电子商务网站(并发最大峰值 2900,日 PV500 万左右)、我目前维护的电子广告网站(并发最大峰值 1500,日 PV150 万左右)、以前维护的大型 CDN 门户广告网站(并发最大峰值 5000,日 PV5000 万左右)。 网页缓存层 首先
常见的负载均衡算法,大概有 7 种。它们分别是:完全随机算法、加权随机算法、完全轮询算法、加权轮询算法、平滑加权轮询算法、哈希算法、最小压力算法。本文结合我个人的理解,给大家从头来写出 6 种负载均衡算法。
昨天有位小伙伴被面试官问到这样一个问题,说生产环境秒杀接口并发量井喷剧增,负载过高,快扛不住了,你该怎么办?你的第一反应会采取什么方案来解决?理由又是什么?
不知道大家打开本文,有没有留意文章所在的分类节点:云计算。其实我的本意,是要将微服务跟云架构归类在一起。因为他们都有着一个相同的存在目的:方便扩容!
是啊,打游戏是为了快乐,但如果一直掉线,误杀率又高,整得人崩溃,那我还玩游戏干啥?
大多数人面试的时候经常会被问到:你简历上有高负载高并发的经验,那到底你的系统是怎样设计的?
这时候,我们就要用到apache的压力测试工具了,apache bench简称ab。
在诞生之初始,应用与数据库是部署在同一台机器上,这时的用户量、数据量规模都比较小,这样的架构既简单实用、便于维护,成本又低,成为了这个时代的主流架构方式。随着用户量的增大,访问量急剧增加;于是到了下一步;
高并发系统各不相同。比如每秒百万并发的中间件系统、每日百亿请求的网关系统、瞬时每秒几十万请求的秒杀大促系统。
首先,稳定的大厦始于坚固的基础。一个可扩展的架构设计能让你的网站在用户激增时,像添砖加瓦一样,轻松增加服务器资源。微服务的思想也正是如此,它允许我们将不同的服务拆分,独立管理,这样一来,就算是流量洪峰,也只是小波浪而已。 总结一下:
晚上我登陆网站时发现后台输入账号密码后一直现在在登陆中,我以为是账号密码不对,重新输入后还是同样的问题,网站可以正常的浏览,可后台就是无法登陆,一直显示登陆中,我以为是插件问题造成的,登陆服务器进行查看发现网站负载率一直是在80-100%之间,网站卡的很,至此问题找出来了,具体什么是负载率,咱接着往下看。
服务器负载过高该怎么办? 服务器负载过高该怎么办?不管是网站服务器,应用程序还是游戏服务器有时候都会面临超出服务器配置的访问,当大量流量访问中国香港服务器时就会导致香港服务器负载过高,遇见这种情况我们
我经常听师兄们争论‘无状态’, 说‘无状态’在软件编程中是好事情, 可是到底什么是状态? 什么是无状态?
什么是CPU时间片?我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”,就是说他们可以“同时”运行多个程序,比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
Redis大key问题是指在Redis中出现了一个或多个非常大的key,这些key的大小超过了Redis所能处理的最大值,从而导致Redis性能下降甚至宕机的现象。通常情况下,Redis的key大小应该尽量保持在较小的范围内,因为Redis是一个基于内存的数据结构存储系统,大key会占用大量内存资源,导致Redis的性能受到严重影响。
进程是一个非常重要的概念,我们都知道,操作系统合理地组织、调度计算机的工作与资源。而在引入线程前,进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。所以,探究Linux进程以及与进程有关的检测与控制是非常有意义的。这次内容如下。
系统过载处理不当会造成服务器雪崩: 系统过载时,CPU、内存等资源达到瓶颈,系统响应会变慢。这时可能会发生大量的请求重试或系统内部重试,进一步加剧系统负载,产生恶性循环,导致系\
负载均衡是任何一个有一定规模的互联网企业都会考虑的问题,负载方式很多,有依靠硬件实现的,也有依靠软件实现负载的。
如果并发访问系统的用户非常多,每次用户访问页面的时候,都通过服务器动态渲染,会导致服务端承受过大的压力,而导致页面无法正常加载的情况发生。
Linux 是免费可自由传播的类 Unix 操作系统,是一个基于 POSIX 和 Unix 的多用户、多任务、支持多线程和多 CPU 的操作系统。
1. 什么是linux服务器load average? Load是用来度量服务器工作量的大小,即计算机cpu任务执行队列的长度,值越大,表明包括正在运行和待运行的进程数越多。 参考资料:http://en.wikipedia.org/wiki/Load_average
用户多,不代表你服务器访问量大,访问量大不一定你服务器压力大!我们换成专业点的问题,高并发下怎么优化能避免服务器压力过大?
Redis默认使用的是“惰性删除”(Lazy deletion)策略,即当一个键过期时,不会立即从内存中删除,而是在下次访问该键时检查是否过期,如果过期则删除。这种策略可以避免因为删除过期键造成的额外开销,提高性能。但是,如果过期键一直没有被访问,那么就会一直占用内存,造成内存浪费。为了避免这种情况,Redis也提供了主动删除过期键的策略。可以通过在配置文件中设置maxmemory-policy选项来选择删除策略。
整个服务器的结构由前端负载服务器(图中的4个小圈圈代表4台前端负载服务器,用于分流)和后端的服务器(图中的三个小方块,m0、m1、m2代表三台后端服务器,用于存放数据)组成。
最后总结归纳一套设计思想,也是万能模板,这样面试官问任何高并发系统,只需从这几个方向去考虑就可以了。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看
前面聊完的2个章节「数据一致性」和「高可用」其实本质是一个通过提升复杂度让整体更完善的方式。
小明的公司有3个系统: 系统A、系统B和系统C ,这三个系统所做的业务不同,被部署在3个独立的机器上运行, 他们之间互相调用(当然是跨域网络的), 通力合作完成公司的业务流程。
本文主要内容如下(让读者朋友们深入浅出地理解 Nginx,有代码有示例有图): 1.Nginx 是什么? 2.Nginx 具有哪些功能? 3.Nginx 的应用场景有哪些? 4.Nginx 的衍生生态有哪些? 5.Nginx 开源相关资料有哪些? 6.Nginx 怎么样安装? 7.Nginx 常用的配置包含哪些?以及是怎么配置的? 8.Nginx 的安全策略需要从哪些方面考虑? 9.Nginx 架构是怎样的? 10.总结 一、Nginx 是什么? Nginx 是一款免费开源的高性能 HTTP 服务器及反向代
当服务器遭到DDoS攻击怎么办?很多人在遇到DDoS攻击的时候会束手无策,虽然网站也做过一些安全防护措施,以为可以高枕无忧,但是互联网每天都会遭受到DDoS大流量攻击,很多企业遇到真正的大流量DDoS
对于电商平台而言,随着业务的不断发展壮大,网站访问量和数据量也随之急剧增长,该情况的产生给服务器带来了一定的负担。从用户体验层面而言,由于服务器端数据处理带来的时延,往往导致页面的响应速度过慢、操作流畅性受阻等问题。这在某种程度上甚至会潜在影响平台的成交量。提供高效率,高质量的服务成为亟待解决的问题。负载均衡策略的出现和发展成为缓解上述问题的有效途径。本文将带你了解基于 Nginx 实现的负载均衡。
下面我们看一个标准的服务器安全应急影响应该怎么做,也算是笔者从事安全事件应急近5年以来的一些经验之谈,借此抛砖引玉,希望大神们不吝赐教。
你知道为什么我们的网络需要路由器、交换机或防火墙吗?一个可用的网络需要部署多少个网络设备?在本文中,我们将简单讨论网络硬件的发展。
如何连接 PC?在发明网络之前,个人计算机之间是独立工作的,没有网卡、网线或协议栈,主要使用磁盘、CD 和其他东西来传输数据。
无论是我们在学校刚开始学编程,还是在刚参加工作开始处理实际问题,写出来的程序都是很简单的。因为面对的问题很简单。以处理数据为例,可能只是把一个几十K的文件解析下,然后生成一个词频分析的报告。很简单的程序,十几行甚至几行就搞定了。
Tech 导读 本文主要讲解了一致性哈希算法的原理以及其存在的数据倾斜的问题,然后引出解决数据倾斜问题的方法,最后分析一致性哈希算法在Dubbo中的使用。通过这篇文章,可以了解到一致性哈希算法的原理以及这种算法存在的问题和解决方案。 01负载均衡 在这里引用dubbo官网的一段话—— LoadBalance 中文意思为负载均衡,它的职责是将网络请求,或者其他形式的负载“均摊”到不同的机器上。避免集群中部分服务器压力过大,而另一些服务器比较空闲的情况。通过负载均衡,可以让每台
备注: 这一我在去年国庆节期间,整理的整个19年,学员的面试遇到的问题,整理出来之后发给后期的学员,让他们做参考和学习,看看公司会面试哪些问题。
伴随着网络带宽的提升和移动终端的普及,现代的web应用平台几乎时时刻刻都在处理着来自用户成千上万的访问请求。在某些特定的场景下(如电商抢购、春运抢火车票等),这些web平台要承受瞬间暴涨的用户访问量。如何在高并发请求的情况下做到服务不瘫痪并且给与用户良好的使用体验,是所有web平台都要面临的挑战。构筑具备高可靠的web平台,是企业避免用户流失的重要手段,是增强自身竞争力的必要环节,具有十分重要的意义。
最简单的索引策略就是:将key值的offset存入在内存,使用hash表进行管理,在搜索时,会先根据key值找到offset,进而由offset找到对应的value值。不过看起来很简单,问题在于hash表需要保存在内存。一旦重启,索引就需要重新载入。
这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中,这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程(进程状态为D)的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观的了解。
二面是真的难 都不问你基础知识 大三暑期实习 中午11点视频面试 没让写代码(30min) 下面的回答是当时的回答,不是准确答案哈~
ab命令原理 Apache的ab命令模拟多线程并发请求,测试服务器负载压力,也可以测试nginx、lighthttp、IIS等其它Web服务器的压力。 ab命令对发出负载的计算机要求很低,既不会占用很多CPU,也不会占用太多的内存,但却会给目标服务器造成巨大的负载,因此是某些DDOS攻击之必备良药,老少皆宜。自己使用也须谨慎。否则一次上太多的负载,造成目标服务器直接因内存耗光死机,而不得不硬重启,得不偿失。
欢迎关注专栏:Java架构技术进阶。里面有大量batj面试题集锦,还有各种技术分享,如有好文章也欢迎投稿哦。
GSLB 是 Global Server Load Balance 的缩写,即全局负载均衡。本文首先介绍了什么是负载均衡 SLB ,以及为什么要使用 SLB 。接着引出全局负载均衡 GSLB 的概念和作用。为此介绍了其基于 DNS进行解析和分配负载的实现,包括 DNS 的原理简介、应用部署中的基本概念、分配负载的决策条件等内容。以外,本文还简单介绍了通过 HTTP 和 IP 实现 GSLB 的方式,并对三者的优缺点进行了简单对比。最后是本文的参考文献。
有一个商家正在举行一个活动,凡是参与者都会获得奖品,但是参与者在获得奖品以后用另一个身份继续参与活动,从而造成了商家资源的流失,超过了最大预期峰值,这样就会使活动无法继续进行。
系统负载:在Linux系统中表示,一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数,以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值(具体load值的计算方式,有兴趣可以自行深究,这里不深究)。说白了就是,系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关,这两个状态的进程越多,负载越高。
如果用户登录的时候负载到01服务器上,当用户在操作其他的时候,如果被负载到02机器上。这个时候02机器上面就没有当前用户的session。用户就会被转跳到登陆页面。
网络的官方解释是指计算机或类似计算机的网络设备的集合,它们之间通过各种传输介质进行连接。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云