本文主要讲解了如何设计、部署、优化电商网站的缓存架构,包括缓存热点数据、高并发读、高并发写、高可用、缓存预热、缓存自动降级、缓存雪崩、缓存穿透、缓存失效等方面的内容。同时,还介绍了基于storm实时热点发现+毫秒级实时热点缓存负载均衡的缓存预热解决方案和基于随机过期时间的缓存失效解决方案。
大家好,我是小❤,一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员,曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
秒杀是电子商务应用常见的一种营销手段:将少量商品(常常只有一件)以极低的价格,在特定的时间点出售。比如,周日晚上 8 点整,开售 1 部 1 元钱的手机。 因为商品价格诱人,而且数量有限,所以用户趋之若鹜,在秒杀活动开始前涌入系统, 等到秒杀活动开始的一瞬间,点下购买按钮(在此之前购买按钮为灰色,不可以点击),抢购商品。
铁道部的12306网上购票系统着实“火”了一把,在中国境内可谓是无人不知无人不晓,曾有人在网上戏称12306为“史上最牛电商”。12306购票系统的初衷是系统通过在线购票方式以免除半夜早起,在瑟瑟寒风中排队挨冻购票的痛苦,然而种种技术短板使得12306根本无法面对“春运”期间的瞬间海量高并发,一度出现用户无法登陆、访问速度过慢以及频繁报错等现象,引起怨声一片。
一年一度的双十一购物狂欢节又要来临了,你准备好剁手了吗?我每年都要购买好几百,有时候甚至是一千多的东西。不过以前我还没有考虑过这背后的技术问题,直到最近我做了一个烂项目以及和同事谈论双十一购物效率问题时才思考了一下这个问题。
一般系统微服务接口要同时兼容:小程序版,公众号版,H5/Wap版,App版是一项复杂系统性的工作,因为每个客户端所使用的开发语言都可能不一致,
这是因为大厂需要找到最好的人才来解决这些重要问题,而高并发系统无疑是其中最为重要且复杂的一个方面。我们必须通过学习和实践来提高我们对于系统开发和优化的理解,并掌握最新最有效的技术工具和方法。
秒杀系统为什么如此经典,常常被人拿出来讲? 因为它是一个典型的读远大于写的业务场景。同样地,抢票软件也是这个逻辑,1趟火车只放2000张票,可是却有成百上千万人同时在网站上抢,看到这里你大概意识到这类业务为什么难做了。 此外任何大型网站应用,只要涉及大流量、高并发,都免不了在浏览器层、站点层、服务层、数据层这几层核心上下功夫。 因此,秒杀系统的调优策略,放在很多分布式系统中都是适用的: "请求超过了系统负载怎么办?如何保证分布式事务中的消息不丢失?什么情况下使用缓存……" 尤其赶上金三银四,很多朋友出去面
高并发解决的核心问题是在同一时间上有大量的请求过来,然后我们的系统要怎么抗住这些请求带来的压力。比如在线直播服务,同时有上百万甚至上千万人观看。比如秒杀品,同时有大量用户涌入。
在互联网应用中,HTTPS代理服务器是承担用户请求的重要角色。当网站面临高并发请求时,单一的服务器可能无法满足需求,会导致性能下降和容错能力不足。为了解决这个问题,我们可以通过双层负载均衡技术来实现高并发处理和容错能力的提升。下面,让我们一步步来了解这个高效且实用的解决方案。
最近工作上需要使用java完成高并发的服务器后台设计,因此对此作了一些研究,于是想把研究的心得,总结,经验写出来与大家分享,顺便巩固自己的认知。java通常用来开发大型网站,特别是用来开发应对高并发的后台服务器,例如淘宝就是依赖java后台来满足每天面临的海量数据请求。
大家好,欢迎来到这篇关于JUC(Java Util Concurrent)高并发编程的博客!在这个数字时代,我们的软件需求越来越庞大,而对于高并发编程的需求也日益迫切。在Java的世界里,JUC就像一位强大的武士,为我们打开了处理并发编程的大门。今天,我们将深入了解JUC,学习它的各种武器和战术,助你在并发的战场上游刃有余。
分层:分层是处理任何复杂系统最常见的手段之一,将系统横向切分成若干个层面,每个层面只承担单一的职责,然后通过下层为上层提供的基础设施和服务以及上层对下层的调用来形成一个完整的复杂的系统。计算机网络的开放系统互联参考模型(OSI/RM)和Internet的TCP/IP模型都是分层结构,大型网站的软件系统也可以使用分层的理念将其分为持久层(提供数据存储和访问服务)、业务层(处理业务逻辑,系统中最核心的部分)和表示层(系统交互、视图展示)。需要指出的是:(1)分层是逻辑上的划分,在物理上可以位于同一设备上也可以在
它由俄罗斯程序设计师Igor Sysoev开发,供俄国大型入口网站及搜索引擎Rambler使用。
例如广告扣费系统,广告主向自己的账号充钱、设置自己的广告,用户浏览或者点击广告后就需要扣费,这个扣费操作的数量是极大的。
在讲解深入学习Java并发编程的方法之前,先分析如下若干错误的观点和学习方法。
高并发问题是每个公司发展到一定程度必然会面临的一类问题,也是我们每个工程师在成长过程中需要认真面对和解决的一类问题。
我们的互联网客户经常用“秒杀”营销技巧吸引客户的观注,比如秒杀购房优惠券、秒杀汽车使用权等活动。正是巨大的优惠,让很多平常没有需求的客户也集中在一个时间点关注这个营销活动网页,对后台的IT支撑能力带来巨大的挑战。今天我们用实际案例看一看上云后,如何承接秒杀业务。
分层架构是逻辑上的,在物理部署上,三层架构可以部署在同一个物理机器上,但是随着网站业务的发展,必然需要对已经分层的模块分离部署,即三层结构分别部署在不同的服务器上,是网站拥有更多的计算资源以应对越来越多的用户访问。
在很多项目中都有使用到SQLite数据库作为数据存储的工具,其中包括一些桌面图形界面程序和线上的Web应用程序。
秒杀是电商常见的一种营销手段:将少量的商品,以极低的价格,在特定的时间点开始出售,网站通过这种营销手段,制造某种轰动效应,从而达到网站推广的目的,秒杀虽然对网站推广有很多好处,但是对网站技术却是极大的挑战:网站是为正常运营设计的,而秒杀活动带来的并发访问用户却是平时的数百倍甚至上千倍,网站如果为秒杀时的最大并发访问量去设计部署,就需要比正常运营多很多服务器,而这些服务器在大多数时候都是用不上的,对于成本而言就比较浪费了,所以秒杀业务不能使用正常的网站业务流程,也不能和正常的网站交易业务公用一台服务器,必须设计部署专门的秒杀系统,进行专门应对。
在提高爬虫效率的过程中,合理配置库池数量是一个重要的秘诀。通过增加或减少库池的数量,可以有效提升爬虫系统的效率和稳定性。本文将介绍如何合理配置库池数量,以及配置不同数量库池的优缺点,帮助您提高爬虫效率,顺利进行数据采集。
根据大型网站的特点,该架构能够解决大多数的技术问题。下面我们将这个架构图进行简单的分解。
鱼皮最新原创项目教程,欢迎学习 大家好,我是鱼皮。 今天给大家分享一道场景设计题目:如何设计一个高并发系统。并给大家整理了高并发系统设计的 15 个锦囊,相信大家看完会有帮助的。 如何理解高并发系统 所谓设计高并发系统,就是设计一个系统,保证它整体可用的同时,能够处理很高的并发用户请求,能够承受很大的流量冲击。 我们要设计高并发的系统,那就需要处理好一些常见的系统瓶颈问题,如内存不足、磁盘空间不足,连接数不够,网络宽带不够等等,以应对突发的流量洪峰。 1. 分而治之,横向扩展 如果你只部署一个应用,只
记得很久之前,去面试过字节跳动。被三面的面试官问了一道场景设计题目:如何设计一个高并发系统。当时我回答得比较粗糙,最近回想起来,所以整理了设计高并发系统的15个锦囊,相信大家看完会有帮助的。
秒杀系统为什么如此经典,常常被人拿出来讲? 因为它是一个典型的读远大于写的业务场景。同样地,抢票软件也是这个逻辑,1趟火车只放2000张票,可是却有成百上千万人同时在网站上抢,看到这里你大概意识到这类业务为什么难做了。 此外任何大型网站应用,只要涉及大流量、高并发,都免不了在浏览器层、站点层、服务层、数据层这几层核心上下功夫。 因此,秒杀系统的调优策略,放在很多分布式系统中都是适用的: "请求超过了系统负载怎么办?如何保证分布式事务中的消息不丢失?什么情况下使用 Redis 缓存……" 尤其金三银四就在眼
在今天的数字化世界中,高并发是许多应用程序不可避免的挑战之一。无论是社交媒体、电子商务还是金融系统,都需要处理大量的数据并提供快速响应。然而,高并发环境下如何保证数据的修改安全性却是一个复杂而关键的问题。在本文中,我们将探讨高并发下的数据修改安全策略,并提供一个示例代码演示,帮助您应对这一挑战。
上篇文章讲了一些高并发相关的知识,相信大家对高并发有些简单的认识。说到高并发,往往离不开分布式系统。人们经常将两者拿来一起讨论,因为高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。可以这么说,目前应用商城上很多社交应用,网络游戏的后台服务都是分布式服务。那具体什么催生出今天的分布式系统呢?文章的主要内容是讲讲大型网站的服务架构演变。
DNS解析春季焕新特惠来啦 DNS解析骨折价跌破1折! D妹还为大家首次争取到续费福利! 限时活动,走过路过不要错过咯~ DNSPod向全网域名 提供快速、稳定、高可用的解析服务, 支持智能解析、流量调度、安全防护, 帮你轻松应对站点加载速度慢、钓鱼网站、大量用户访问导致高并发等场景 ↓ 海报扫码直达特惠专场 ↓
近些年互联网电商从线上+线下的全渠道模式去转型业务,在新零售电商全渠道转型方面也带来了实质性的进展,新零售平台模式愈发成熟的过程中,实力强大的电商企业更注重如何提高用户在消费过程的无缝化购物体验,如何解决消费者需求响应滞后,如何解决供应链环节带来的成本、仓储、物流等问题。
在现代数据管理领域,选择合适的数据库系统是任何项目成功的关键。SQL 和 NoSQL 数据库各有千秋,了解它们之间的区别有助于开发者和企业做出明智的决策。本文旨在概述 SQL 和 NoSQL 数据库的主要差异,并探讨在何种情况下 NoSQL 数据库更胜一筹。
Nginx 是一款轻量级的 Web 务器,特点是高性能、高并发。它由俄罗斯程序设计师伊戈尔·赛索耶夫开发,供俄国大型入口网站及搜索引擎 Rambler使用。Nginx 在 BSD-like 协议下发行,是一款高性能 Web 服务器,目前在 Web 服务器中排名第二。虽然 Apache 还是全球 Web 服务器的“老大”,但是 Nginx 已经占到了 Web 服务器市场 22% 以上的份额, 是成长最快的 Web 服务器 。Nginx 使用了大量的高并发和低内存占用技术,井使用了高可靠性技术,拥有高过 Apache 一个数量级以上的接入能力。因为并发能力强的特点, Nginx 在中国的互联网公司中得到了大量应用,中国的大型互联网公司无一不使用了 Nginx ,以应对中国众多的网民,以及各种抢购热潮 (如“双十 ”)、世界杯等热点事件。Nginx 在这种大量的流量涌入、需要分流、导流、反向代理的场合下得到大量应用。
在开发高并发系统时用三把利器——缓存、降级和限流来保护系统。缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统能处理的容量,可谓是抗高并发流量的银弹;降级是当服务出现问题或者影响到核心流程的性能时需要暂时屏蔽掉服务请求,待高峰或者问题解决后再打开;
秒杀活动只是网站营销的一个附加活动,特点是:时间短、并发访问量大,如果和网站原有应用部署在一起,必然会对现有业务造成冲击。
永不停机总归是不现实的。那么,在可操作性的范围内,怎样把影响降到最小,而影响又该怎么衡量呢?
抛开互联网圈子,这几年和公众相关的app最出名的应该算是12306,从一用就崩到顺滑的支持每次节假日出行订票洪峰,逆袭的非常成功。当前它的成功也离不开四方支援,据我了解,起码前端的交互优化应该有蚂蚁同学的影子。
压测之前要有压测方案(如压测接口、并发量、压测策略(突发、逐步加压、并发量)、压测指标(机器负载、QPS/TPS、响应时间)),之后要产出压测报告(压测方案、机器负载、QPS/TPS、响应时间(平均、最小、最大)、成功率、相关参数 等),最后根据压测报告分析的结果进行系统优化和容灾。
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:
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 难题与方案 1、亿级流量电商网站的商品详情页系统架构 面临难题:对于每天上亿流量,拥有上亿页面的大型电商网站来说,能够支撑高并发访问,同时能够秒级让最
本文是「大型网站技术架构 - 核心原理与案例分析」 第 12 章的学习笔记,感兴趣的朋友可以去购买
在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下,优化的思路和方法啊。
牛年跳槽季,惨遭开门黑,谨以此文纪念笔者的首次腾讯面试经历。经老师,微软MVP大佬推荐,有幸拿到了腾讯.NET Core高开面试机会,二面却挂在一个最常见的问题上,“你上家公司电商平台的TPS、QPS是多少,怎么应对增长的?”,一是当时脑子短路,几个词都混淆了,二是日常项目的几个数据确实没有关心,一问就傻了。这不回来了就去整理了一波相关知识,这会儿也给大家分享下!
服务器软件项目的瓶颈的一般由于海量用户和高并发引起,其中罪魁祸首是关系型数据库。原因是关系型数据库存在以下的缺点:
作者:13 GitHub:https://github.com/ZHENFENG13 版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载。 此篇已收录至《大型网站技术架构:核心原理与案例分析》读书笔记系列,点击访问该目录获取完整内容。 前言 所谓架构,一种通俗的说法就是“最高层次的规划,难以改变的决定”,这些规划和决定奠定了事物未来发展的方向和最终的蓝图。 而软件架构即“有关软件整体结构与组件的抽象描述,用于指导大型软件系统各方面的设计”。 一般来说软件架构需要关注性能、可用性、伸缩性、扩展性和安全性这
秒杀系统为什么如此经典,常常被人拿出来讲? 因为它是一个典型的读远大于写的业务场景。同样地,抢票软件也是这个逻辑,1 趟火车只放 2000 张票,可是却有成百上千万人同时在网站上抢,看到这里你大概意识到这类业务为什么难做了。 此外任何大型网站应用,只要涉及大流量、高并发,都免不了在浏览器层、站点层、服务层、数据层这几层核心上下功夫。 因此,秒杀系统的调优策略,放在很多分布式系统中都是适用的: "请求超过了系统负载怎么办?如何保证分布式事务中的消息不丢失?什么情况下使用 Redis 缓存……" 尤其金三银四
电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西。然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验。当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要。这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因?
在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下,优化的思路和方法哈。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云