一、并发量预估 作为后端的程序开发人员,经常听到高并发,但是高并发到底有多高?...其实是没有数值定义的 但是如果在面试的过程中,或者跟别人沟通的过程中,有人提到百万级并发那么可能三种情况 他在吹牛皮 他没有用对并发这个词 他真的很NB(例如:天猫双11关联项目组的) 其实截至2019.../11/11,支付宝双11订单峰值是 54.4W笔/秒,单个服务的集群的QPS破百万的恐怕也很少 要应对多少并发,我们要看一天有多少访问量/请求量,假如是一个每天有1亿请求的网站/服务 那么: 平均QPS...所以,高并发的程序,一定是要看自己要实际的用户数跟访问需求 二、服务器预估 1、应用服务器 如果接口响应耗时的99线在100ms以内,单次返回内容<=1KB,那么4C8G的通用虚拟机,通常可以承受300QPS
所谓高并发指的是: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。...常用的高并发处理的思路与手段 从服务端视角看高并发 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 高并发带来的问题 服务端的处理和响应会越来越慢,甚至会丢弃部分请求不予处理,更严重的会导致服务端崩溃。...高并发处理的基本思路 1)从客户端看 尽量减少请求数量,比如:依靠客户端自身的缓存或处理能力 尽量减少对服务端资源的不必要耗费,比如:重复使用某些资源,如连接池客户端处理的基本原则就是:能不访问服务端就不要访问...服务器,使用高性能的数据库 请求分流,比如:使用集群,分布式的系统架构 应用优化,比如:使用更高效的编程语言,优化处理业务逻辑的算法,优化访问数据库的SQL 基本原则:分而治之,并提高单个请求的处理速度 高并发处理的基本手段
本节内容,也是具体讨论如何在EF中实现这些操作 二、场景模拟,同上一章,抢券 EF 不考虑高并发的情况下,抢券代码为: string _currOwner = Console.ReadLine();//...和jerry同时先后进行抢券,模拟出一个券同时被两个用户抢到的情况 上图可用直观看出,都提示抢券成功,但是owner是晚一点点执行update的jerry,在实际生产中,无法给tom一个交代 三、解决并发问题...3.1、通过updlock,悲观并发控制 string _currOwner = Console.ReadLine();//当前用户 using var ctx = new MyDBContext()..._currOwner}抢到券{cop.Id}了"); } tx.Commit(); Console.ReadLine(); 解决:但这个是排他锁,有可能造成线程卡顿问题 3.2、通过定义鉴权字段,乐观并发控制...3.1,并发量较大的情况下使用3.2 & 3.3
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。...本文围绕高并发高流量的网站架构设计问题,主要研究讨论了以下内容: 首先在整个网络的高度讨论了使用镜像网站,CDN内容分发网络等技术对负载均衡带来的便利及各自的优缺点比较。...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。...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。
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。
无损的技术方案 应对高并发就好比应对水患: 通过分流让支流分摊压力,隔离风险。对应到软件设计就是系统隔离,分割流量; 通过建造水库存储洪水,再缓慢排出,削峰填谷。...但这种基于阈值判断的做法在应对真正的高并发时效果并不理想。...在并发场景,如果查询库存和扣减库存不具备原子性,就有可能出现超卖,而高并发场景超卖的出现概率会增高,超卖的数额也会增高。...帮助预估出大致流量,支撑编排活动调整活动组合,错位压力(也能不断保持热点),平滑流量,调整计算机资源应对高并发。设置参与门槛,阻挡非目标人群参与。...常规方案就是采用限流降级手段,这也是应对高并发必用的手段。 限流是系统自我保护的最底层手段。
2C互联网业务增长,单机多核的共享内存模式带来的排障问题、编程困难;随着多核时代和分布式系统的到来,共享模型已经不太适合并发编程,因此actor-based模型又重新受到了人们的重视。 ?...TPL Dataflow库为消息传递、CPU密集型/I-O密集型应用程序提供了编程基础, 可更明确控制数据的暂存方式、移动路线,达到高吞吐量和低延迟。...每个块我们可以配置: 暂存区的总容量,默认无上限 执行操作委托的并发度,默认情况下块按照顺序处理消息,一次一个。 将块链接在一起形成处理管道,生产者将消息推向管道。...本文作为TPL Dataflow的入门指南(代码较多建议左下角转向原文) 微软技术栈的可持续关注actor-based模型的流水线处理组件,应对单体程序中高并发,低延迟相当巴适。
测试机器为腾讯云服务器1核1G内存,swap分区2G,停用除SSH外的所有服务,仅保留nginx,优化思路主要包括两个层面:系统层面+nginx层面。
2)对于一个大型网站(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。...下面从低成本、高性能和高扩张性的角度梳理下解决高负载高并发网站的措施: 1)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的html页面,所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现...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终极解决办法。...软件四层交换我们可以使用Linux上常用的LVS来解决,LVS就是Linux Virtual Server,他提供了基于心跳线heartbeat的实时灾难应对解决方案,提高系统的鲁棒性,同时可供了灵活的虚拟...结果影响了一半的用户访问不到网站了。经过此次事故,我不得不修改架构,尽量避免单点,于是在 WEB 前端设置了负载均衡器,并且做了高可用。
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。...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。 ...软件四层交换我们可以使用Linux上常用的LVS来解决,LVS就是Linux Virtual Server,他提供了基于心跳线heartbeat的实时灾难应对解决方案,提高系统的强壮性,同时可供了灵活的虚拟...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...,实现了网站的动态脚本实时同步,对动态网站有 一个更加明显的加速效果。
一个大型的网站网站应该由如下6个子系统组成 负载均衡系统 反向代理系统 Web服务器系统 分布式存储系统 底层服务系统 数据库集群系统 为什么要做高并发系统设计?...目前的门户网站动辄几千万的访问量,所以,高并发的系统架构在所难免。 整体架构 真实中的网站架构也许并不如此也可以实现高性能。但是高性能的网站莫不过如此。如下图所示。 ?...硬件负载均衡效率高,但是价格贵,比如F5等。 软件负载均衡系统价格较低或者免费,效率较硬件负载均衡系统低,不过对于流量一般或稍大些网站来讲也足够使用,比如lvs。
高并发视频网站的优化技术是很多网站程序员的重中之重,如何完善用户体验,如何节省带宽等,这里说到高并发视频网站的优化就不得不提p2p技术的应用。 ...视频已成为网络资源的主流趋势,高并发视频网站播放视频实现边下边播完善用户体验,是一件十分重要的事情!...小编用自己的产品证实过(从PC到安卓和iOS手机都可以)了,分享一下p2p功能实现: 点量p2p视频播放技术追求的是更好的用户体验,可以实现如下性能: 1、高并发下节省服务器带宽,降低成本
# 关注并星标腾讯云开发者 # 每周3 | 谈谈我在腾讯的架构设计经验 # 第2期 | 赵威:QQ音乐评论系统如何实现高可用? QQ 音乐自诞生以来,已有多个版本的评论业务系统。...如果直接读 mongo,需要用非常高的存储成本来抗住读压力。对于高并发热 key,常规使用缓存方案,在缓存使用中注意做好防穿透以及限流策略,防止存储高负载雪崩。...通过上面两种设计,能在正常情况下很好满足日常评论的吞吐量,那是否真正做到高可用呢?...我们通过如下方式来处理挑战: ▶︎ 增加写消费效率:增加 mongo 存储的存储核数,并增加消费并发度; ▶︎ 读服务平行扩容,并拆分缓存到更多的 key(uin%10等),防止热 key 太集中,增加读服务吞吐量...你亲历过哪些考验项目高并发/高可用的场景?你有什么可以分享的高并发/高可用经验吗?欢迎留言。我们将挑选一则最有趣的答案,为其留言者送出腾讯定制毛毯。8月16日中午12点开奖。
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。...网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。这里先讲述最基本的两种缓存。高级和分布式的缓存在后面讲述。 ...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。 ...软件四层交换我们可以使用Linux上常用的LVS来解决,LVS就是Linux Virtual Server,他提供了基于心跳线heartbeat的实时灾难应对解决方案,提高系统的强壮性,同时可供了灵活的虚拟...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
,因此在大 型网站应对高负载和并发的解决方案上有一些积累和经验,可以和大家一起探讨一下。...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。...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。...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终极解决办法。...软 件四层交换我们可以使用Linux上常用的LVS来解决,LVS就是Linux Virtual Server,他提供了基于心跳线heartbeat的实时灾难应对解决方案,提高系统的鲁棒性,同时可供了灵活的虚拟
结合此前的高并发场景相关的工作经验,从以下五点进行了考虑和总结: 数据查询 加锁优化 jvm 参数优化 业务复杂度 容灾 2. 数据查询 2.1....但是,抢购系统毕竟是一个数据量低、访问频次高、可丢失请求的一种特殊的业务场景,对于数据量大、访问频次高、不可丢失请求的业务场景来说,上文中所涉及的缓存系统就显得有所不足了。...通过历史数据的分析与机器学习算法的模型预估,很容易对即将到来的业务高峰、用户行为做出合理评估和预测,从而做出相应对策。 5.4....在高并发的环境下,如何尽量减少未知问题造成的影响是必须要考虑的。 保证每次上线先后的兼容是开发人员要考虑的基本问题,也是杜绝上线一刻出现问题的基本保障。...压测与流量回放 上述很多方案都必须建立在实际的业务场景下,需要对业务流量进行评估,此时压测就显得十分重要了,只有充分压测才能对系统做到心里有数,机器可以创建多少线程,单机最大能够应对多大QPS,高并发场景下哪些环节会成为瓶颈
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的html页面,所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现,这个最简单的方法其实也是...四:高并发高负载网站的系统架构之图片服务器分离 大家知道,对于Web 服务器来说,不管是Apache、IIS还是其他容器,图片是最消耗资源的,于是我们有必要将图片与页面进行分离,这是基本上大型网站都会采用的策略...五:高并发高负载网站的系统架构之数据库集群和库表散列 大型网站都有复杂的应用,这些应用必须使用数据库,那么在面对大量访问的时候,数据库的瓶颈很快就能显现出来,这时一台数据库将很快无法满足应用,...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
系统在正式上线后必将会面对大量用户访问,面对各种层级的高并发请求,因此我们会采用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、高性能的Web容器等。...但是这几个方面,还无法从根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。因此我们必须对此做出相应的策略和技术解决方案。 1. 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终极解决办法。...(1)单个重负载的运算分担到多台节点设备上做并行处理,每个节点设备处理结束后,将结果汇总,返回给用户,系统处理能力得到大幅度提高. (2)大量的并发访问或数据流量分担到多台节点设备上分别处理,减少用户等待响应的时间...数据库镜像还可以用于并发操作。即当一个用户对数据库加排他锁修改数据时,其他用户可以读镜像数据库,而不必等待该用户释放锁。...其是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构,将网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”,使用户可以就近取得所需的内容,提高用户访问网站的响应速度。
首先,普遍的优化思路是基础,我们先来看看在普遍的优化思路下,基本的前端高并发策略是怎么样的? 二 分析本质痛点 高并发场景,与普通场景的核心区别是并行的访问量激增。...而在高并发场景下,若不进行任何的高并发策略应对,原访问流图会变成这样(前端到后台红色部分的请求会被后台拒掉甚至可能会击垮后台): ? 图中可以很明显地看出高并发的痛点:数据流动过程两端失衡了。...虽然用户并发量很大,但在前端高并发策略下,两端失衡这一痛点得到了解决。那这些高并发策略都有哪些呢?我们来一个个地寻找。...从前两步中——分析本质痛点、寻找可行技术方案,我们了解到高并发应对在前端技术层面可以从合并、压缩、缓存三方面着手。一个很浅显的道理是,这些策略做得越彻底,前端层面能挡掉的并发量就越多。...而在高并发场景下,数据的反向逻辑段往往也会作为逻辑中非常关键的一环。没考虑数据流反向逻辑段的高并发策略,优化数据再好也只能说完成了一半。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云