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WordPress宝塔开启Memcached,加速网站访问

但随着数据量的增大、访问的集中,就会出现RDBMS的负担加重、数据库响应恶化、 网站显示延迟等重大影响。这时就该memcached大显身手了。memcached是高性能的分布式内存缓存服务器。 ...一般的使用目的是,通过缓存数据库查询结果,减少数据库访问次数,以提高动态Web应用的速度、 提高可扩展性。...Memcached背景意义 Memcached工作原理 下面我们通过一张图来查看Memcached工作原理。...注:文章加不了文件,object-cache.php文件下载大家可以访问下面网站下载。...然后输入你的域名/memcache.php访问,账号为memcache,密码为password,自己也可以打开文件配置如下信息。 注:文件加不了文件,插件文件下载大家访问下面网站下载。

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优雅地处理重复请求并发请求

Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction 源码解析 Eureka 和 Hystrix 源码解析 Java 并发源码...= null && firstSet) {// 第一次访问         isConsiderDup = false;     } else {// redis值已存在,认为是重复了         ...但是,很多的场景下,请求并不会带这样的唯一编号!那么我们能否针对请求的参数作为一个请求的标识呢?...用户ID:接口名:请求参数 String KEY = "dedup:U="+userId + "M=" + method + "P=" + reqParam; 那么当同一个用户访问同一个接口,带着同样的...原因是这些请求参数的字段里面,是带时间字段的 ,这个字段标记用户请求的时间,服务端可以借此丢弃掉一些老的请求(例如5秒前)。

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    如何优雅处理重复请求并发请求

    利用唯一请求编号去重 你可能会想到,只要请求有唯一的请求编号,那么就能借用 Redis 做去重。只要这个唯一请求编号在 Redis 存在,证明处理过,那么就认为是重复的。...= null && firstSet) {// 第一次访问 isConsiderDup = false; } else {// redis值已存在,认为是重复了...业务参数去重 上面的方案能解决具备唯一请求编号的场景,例如每次写请求之前都是服务端返回一个唯一编号给客户端,客户端带着这个请求号做请求,服务端即可完成去重拦截。...但是,很多的场景下,请求并不会带这样的唯一编号!那么我们能否针对请求的参数作为一个请求的标识呢?...用户ID:接口名:请求参数 String KEY = "dedup:U="+userId + "M=" + method + "P=" + reqParam; 那么当同一个用户访问同一个接口,带着同样的

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    Python之并发请求

    在服务端的测试中,除了考虑服务端的业务功能和API的各个兼容性外,还需要考虑的就是服务端的稳定性以及高并发请求下服务端的承载能力。...本文章主要分享使用Python语言编写一个简单的并发请求的测试代码。 在Python的并发编程模式中,主要涉及的点是线程以及进程,还有对应的协程。...return self.result except BaseException as e: return e.args[0] 这里我们以测试百度首页作为案例,来并发请求后...,拿到并发请求后响应时间,状态码,然后依据响应时间拿到中位数以及其他的数据,具体完整案例代码如下: #!...90%Line':np.percentile(seconds,90) } return data def highConcurrent(count): ''' 对服务端发送高并发请求

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    Nginx并发访问优化

    Nginx反向代理并发能力的强弱,直接影响到系统的稳定性。安装Nginx过程,默认配置并不涉及到过多的并发参数,作为产品运行,不得不考虑这些因素。...Nginx作为产品运行,官方建议部署到Linux64位系统,基于该建议,本文中从系统线之上考虑Nginx的并发优化。...1、打开Linux系统epoll支持 epoll支持,能够大大提高系统网络IO的并发数。...2、Linux文件句柄数限制 Nginx代理过程,将业务服务器请求数据缓存到本地文件,再将文件数据转发给请求客户端。高并发的客户端请求,必然要求服务器文件句柄的并发打开限制。...使用ulimit命令,查看Linux系统文件句柄并发限制。 $ ulimit -n 1024 Linux系统默认设为1024,我们需要将该值设为65535。

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    事务与并发访问

    Transaction:事务 Atomic:原子性 Consistency:一致性 Isolation:隔离性 Durability:持久性 DBMS的数据库管理功能:并发控制...(A):组成事务的多个数据库操作是一个不可分割的单元 (强调整体性,哪怕是最后一步错了,前面的步骤都要撤销) 一致性(C):事务完成时,必须是相关的数据库任然保持一致状态 隔离性(I):多个事务并发执行时...,彼此互不干扰 持久性(D):事务完成后数据库的所有修改永久性有效(即使系统出现故障,也可以恢复) 数据库的并发访问:多个事务同时访问数据库,而且同时操作同一张表,甚至同一条记录,同一条数据项。...锁级别:粒度 锁的粒度小 并发性高 但系统开销大 锁的粒度大 并发性低 但系统开销小

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    如何优雅地处理重复请求并发请求

    利用唯一请求编号去重 你可能会想到的是,只要请求有唯一的请求编号,那么就能借用Redis做这个去重——只要这个唯一请求编号在redis存在,证明处理过,那么就认为是重复的 代码大概如下: String...= null && firstSet) {// 第一次访问 isConsiderDup = false; } else {// redis值已存在,认为是重复了...但是,很多的场景下,请求并不会带这样的唯一编号!那么我们能否针对请求的参数作为一个请求的标识呢?...用户ID:接口名:请求参数 String KEY = "dedup:U="+userId + "M=" + method + "P=" + reqParam; 那么当同一个用户访问同一个接口,带着同样的...原因是这些请求参数的字段里面,是带时间字段的,这个字段标记用户请求的时间,服务端可以借此丢弃掉一些老的请求(例如5秒前)。

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    如何优雅地处理重复请求并发请求

    利用唯一请求编号去重 可能会想到的是,只要请求有唯一的请求编号,那么就能借用Redis做这个去重——只要这个唯一请求编号在redis存在,证明处理过,那么就认为是重复的 代码大概如下:     String...= null && firstSet) {// 第一次访问         isConsiderDup = false;     } else {// redis值已存在,认为是重复了         ...但是,很多的场景下,请求并不会带这样的唯一编号!那么我们能否针对请求的参数作为一个请求的标识呢?...用户ID:接口名:请求参数 String KEY = "dedup:U="+userId + "M=" + method + "P=" + reqParam; 那么当同一个用户访问同一个接口,带着同样的...原因是这些请求参数的字段里面,是带时间字段的,这个字段标记用户请求的时间,服务端可以借此丢弃掉一些老的请求(例如5秒前)。

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    Python之并发请求(下)

    在Python之并发请求(上)中详细了介绍了使用多线程的方式来编写一个测试服务端程序的高并发请求的性能测试工具。...在这个测试的工具中,依据高并发请求之后,我们得到很全面的响应时间,吞吐量,错误率,以及其他的相关信息。...当然,这只是一种思想,在服务端的测试中,我们需要更多考虑的是服务在高并发下以及连续请求的前提下,是否会出现OOM以及SockedTimeOut以及TimeOut等其他的程序信息,如MQ的消息积压,服务的崩溃以及其他的异常情况...下面我们对具体的被测试的API进行封装,这里就以测试淘宝首页为案例,我们的目的是我们在PostMan的测试工具中,我只需要输入并发数以及被测试的地址(这里是淘宝),点击发送请求后,就可以得到响应时间等其他的性能测试数据...:param count: 并发数 :param requestData:请求参数 :param requestUrl: 请求地址 :return: ''' startTime

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    前端异步请求并发限流

    一道前端经典面试题,前端异步请求并发限流,主要需求是:一次最多有 max 个请求发出,如果有超出的请求待有请求响应完成后再开始继续请求,始终保持仅有 max 个,假设 max=10个,代码如下: 主要原理为...:令牌桶原理 // 原理,使用令牌桶 // 指 一次允许同时发出 max 个请求,这max个请求按执行时间返回具体结果,这 max 个有一个返回结果后,再开始执行一个 // 创建一个异步执行任务 function...// 获取任务列表中的第一个任务,并将第一个任务从列表中删除 const task = this.taskList.shift(); // 以下为异步请求...// 释放一个任务空间,所以可执行的总任务数要加一 this.max++; // 一个请求执行结束

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    宝塔面板如何安装Memcached插件来加速wordpress访问

    宝塔面板如何安装Memcached插件来加速wordpress访问 至于wordpress使用Redis还是Memcached,这里咱们不做探讨哦,本篇只讲解memcached的安装。...宝塔面板如何安装Memcached插件来加速wordpress访问 接着从软件商店里的已安装环境中,选择你网站目前在用的php版本,打开设置,在安装扩展里安装 “memcached” 。...宝塔面板如何安装Memcached插件来加速wordpress访问 点击php环境管理下面的“phpinfo”,查看安装是否完成。...宝塔面板如何安装Memcached插件来加速wordpress访问 注:memcached和memcache仅一字只差,别装错了,另外装了memcached就无法安装memcache WordPress...者:图图网,如若转载请注明出处:宝塔面板如何安装Memcached插件来加速wordpress访问

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    Nginx HttpMemcModule和直接访问Memcached效率对比测试

    ab发起并发测试; 并发线程从64开始,直到2048,分别是64的N倍; 每种并发模式都进行5轮测试,最后取平均值; 存储在memcached中的key长度96个字符,value长度400字符,总是随机生成...; 测试结果: image.png image.png image.png image.png 结论及建议: Php程序通过HttpMemcMC访问memcache和直接访问memcached的效率并没有太多损失...; 采用php直接访问memcached,失败的次数相比通过HttpMemcMC有较大增加,应该是HttpMemcMC在keepalive方面更有优势; 后续会在进行一次测试,调整nginx、php及内核相关参数...,再做对比; 本次测试没有和正常的http请求混在一起对比,测试结果不具备绝对参考价值; 单从本次测试结果来看,HttpMemcMC值得拥有 结果结果更新: 调整上述几个内核参数: net.ipv4....tcp_timestamps = 1 通过调整内核参数,调整tcp连接复用性提高tcp效率,新的测试结果如下: image.png image.png image.png image.png 备注:由于2次测试案例中,每并发线程请求数不一样

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    【高并发】秒杀系统高并发请求排队处理

    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...,但是效率会降低很多,毕竟每个请求都要去上锁开锁     如果这里不要锁,进入请求队列的请求会超过我们设定的个数,但不会多太多; 其实这里应该不用锁,应该快速的响应大多数不能进入请求队列用户的请求,已经进入请求队列的请求在后续处理的时候还会进行业务判断的...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...,但是你写了请求队列中请求数会超过预期值,那我怎么做下一步的操作呢?...感谢你的提问 说下处理逻辑:1.进入了请求队列,就有可能被请求到,而且这里是异步,就是说请求收到ok了,但后台逻辑完全可能还没处理         所以,在接收到OK后,前端应该发起一个类似倒计时页面,

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    Nginx 限制并发连接和并发请求数配置

    rate 平均请求处理速率,单位为r/s,即每秒请求数,也可以按分钟:r/m,即每分钟请求数 例....平均请求处理速率不能超过2个请求/秒,即每秒请求数不能超过2个。 注意,对于IPv4来说,$binary_remote_addr变量大小总是4个字节, 而对IPv6来说则是16字节。...如果请求速率超过为某个zone设置的rate,超过限制的请求将被延迟处理,以保持预先定义的请求处理速率。注意,在未达到burst最大值之前,超出的请求将被延迟处理,否则将按出错的方式中断。...当且仅当其某个请求被服务器处理,且读取了整个请求头,才会统计其所在的连接。 例....zone=addr:10m; server { location /download/ { limit_conn addr 1; } 例中设置针对同一个ip,同时仅允许一个并发连接

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    Dubbo Provider服务的并发请求

    通过限制Dubbo Provider服务的并发请求上限实现控制引言在分布式系统中,使用Dubbo作为服务框架的提供者(Provider)通常面临一个重要的问题:如何控制并发请求的数量,以避免系统过载和资源竞争导致的性能问题...当Consumer向Provider发起并发请求时,Provider需要控制并发请求数量,以保证系统的稳定性和可用性。...解决方案为了限制Dubbo Provider服务的并发请求上限,我们可以通过以下步骤进行操作:1. 配置Dubbo线程池Dubbo提供了一个线程池配置项,用于控制并发请求的数量。...queueSize:工作队列大小,当并发请求数超过线程池容量时,超出的请求会被放入工作队列中等待执行。...在invoke方法中,我们使用semaphore.acquire()来获取一个许可证,如果当前并发请求数已达到上限,请求将会阻塞在此处,直到有可用许可证为止。

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