因此我们需要一种有效的文件系统来存储这么多的日志信息，而且存储机制还需要支持快速查询，当然我们可以采用mysql等数据库存储日志，但这类数据库在查询速度上难以足够快，因此我们有必要自行设计满足需求的存储系统...处理海量数据或高并发需求的基本思路其实就是分而治之。想想我们全国14亿人，你发快递的话，顺丰这些服务商如何快速将包裹准确的发送给接收人呢。...首先我们看如何存储日志的二进制数据。日志其实是一串二进制数据，因此我们采用最简单的存储机制如下： 长度，数据内容|长度，数据内容|。。。...也就是存储日志二进制数据时，我们先存储其长度，然后写入二进制数据，然后存储第二条日志的长度，跟着第二条日志的二进制数据，其中”长度“我们用8个字节来表示，以此类推。...我们用store来表示存储数据的二进制文件，”.store”来对应存储数据的二进制文件后缀，用inex表示索引，”.index”作为索引文件的后缀，由此先看二进制文件的实现，在internal目录下创建一个文件夹名为
上一节我们完成了数据的存储和索引，本节我们看如何写入数据和进行查询。...api/v1/api/log_v1" "google.golang.org/protobuf/proto" ) type segment struct { store *store //存储数据的二进制文件...前面我们说过，假设日志服务器收到了一亿条数据，我们不可能把所有数据都存储在内存中，因此我们的做法是，当接收到的数据达到一定量时，就要把内存中的数据写入到store文件，同时创建对应的index文件以便索引...，因此Segment在接收到数据后，它要判断当前存储在内存的数据是否需要写入到磁盘以便清空内存，那么这里的逻辑我们使用log.go在新的文件里实现，在同一个目录下创建log.go，输入代码如下： package...，我们也没有涉及到什么复杂的算法或数据结构，然而工业级的消息队列kafaka，它的日志数据存储系统差不多也是这个原理，所以虽然原理简单，但却相当实用，下一节我们进入gRPC原理的研究，看看在微服务架构下
如果第一个请求该数据页的线程因为磁盘IO瓶颈，迟迟没有将物理数据页读入buffer pool, 这个时间区间拖得越长，则造成等待该数据块的用户线程就越多。对高并发的系统来说，将造成大量的等待。...高并发，大量请求的访问行为被阻塞，会造成什么后果？ 对于服务来说，大量超时会使服务器处于不可用的状态。该台机器会触发熔断。...发生这种踩踏的底层原因是对缓存这类公共资源拼抢，那么，就把公共资源加锁，消除并发拼抢。...这样，就不会发生大量并发请求同时操作底层存储的情况。...原创不易，如有感觉有所帮助，欢迎读者朋友的帮助转发分享，毕竟，汇仁牌肾宝，大家好才是真的好~ 高并发系列历史文章微信链接文档 垂直性能提升 1.1. 架构优化：集群部署，负载均衡 1.2.
本文是腾讯云高级工程师陈宏亮在「腾讯云开发者社区沙龙online」的分享整理，为大家带来应对单文件大吞吐高并发的存储架构设计方案！...腾讯云在经过反复与快手运维同学沟通、结合测试数据分析，得出该场景内的存储需求如下： （1）详细需求 吞吐需求：5 GB/s（40Gbps） 单文件大小：KB 到 十几 GB 并发客户端：最大 8 K个...选型对比 在上文的客户分析中，客户需求是在腾讯云内网使用，高吞吐（超过1GB/s），且并发访问的计算节点数量达到数千。结合上述存储产品特性表格，CFS 文件存储自然是不二的选择。 2....以分布式文件存储项目为例，对于满足高性能、高可用的分布式文件存储系统来说，市面上不管是开源，还是自研，其实大家的分法都是类似的，基本上可以分为四大部分：管控模块、元数据模块，数据模块和接口模块。...负责腾讯云云文件存储CFS的研发工作，深耕分布式存储方向多年，专注产品便利性、低延时、高吞吐、高IOPS等方面。
java高并发下数据入库 该服务利用线程池并结合缓存类来处理高并发下数据入库问题，做到实时数据存入redis和数据批量入库，使用的时候需要修改为自己的业务数据，该模块是根据下面的设置进行高并发处理。...import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; /** * * 数据批量入库服务...thread.setName("batch-worker-" + ((BatchWorker) r).batchKey); } return thread; }); } /** * 需要做高并发处理的类只需要调用该方法...deviceRealTimeDTO); } finally { updateRealTimeData(deviceRealTimeDTO); } } /** * 更新实时数据
大家都知道，高并发系统有三把斧子：缓存、熔断和限流。但还有一把斧子，经常被遗忘在角落里，郁郁不得志，那就是预热。 ? 现象举例 先说两个现象。这些现象，只能在并发高的系统中出现。...一、DB重启后，瞬间死亡 一个高并发环境下的DB，进程死亡后进行重启。由于业务处在高峰期间，上游的负载均衡策略发生了重分配。刚刚启动的DB瞬间接受了1/3的流量，然后load疯狂飙升，直至再无响应。...当服务重新加入集群时，却发生了大量高耗时的请求，在请求量高的情况下，甚至大批大批的失败。 引起的原因大概可以归结于： 1、服务启动后，jvm并未完全准备完毕，JIT未编译等。...当系统长期处于低水位的情况下，流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。...再比如某些DB，在启动之后，会执行一些非常有特点的sql，使得PageCache里加载到最需要的热数据。 状态保留 系统在死亡时做一个快照，然后在启动时，原封不动的还原回来。
redis 实现高并发主要依靠主从架构，一主多从. 对于性能来说，单主用来写入数据，单机几万QPS，多从用来查询数据，多个从实例可以提供每秒 10w 的 QPS。...如果想要在实现高并发的同时，容纳大量的数据，那么就需要 redis 集群， 使用 redis cluster 模式，可以提供每秒几十万的读写并发。...这样也可以很轻松实现水平扩容，支撑读高并发。 Redis虽然读取写入的速度都特别快，但是也会产生读压力特别大的情况，所以为了缓解读的压力，所以进行读写分类，并对读进行扩展。...一个Redis实例具备了“数据存储”和“路由重定向”，完全去中心化的设计。这带来的好处是部署非常简单，直接部署Redis就行，不像Codis有那么多的组件和依赖。...==怎么保证redis是高并发以及高可用的==？ sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机，就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了，那么就是主观宕机。
直接上代码： 大部分互联网公司实现分布式锁原理 /** * 分布式锁底层实现原理 * @return */ @Ge...
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...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
简单理解下高并发: 高并发是指在同一个时间点，有很多用户同时的访问URL地址，比如：淘宝的双11，双12，就会产生高并发,如贴吧的爆吧，就是恶意的高并发请求， 也就是DDOS攻击，再屌丝点的说法就像玩撸啊撸被...高并发会来带的后果 服务端： 导致站点服务器/DB服务器资源被占满崩溃，数据的存储和更新结果和理想的设计是不一样的，比如：出现重复的数据记录，多次添加了用户积分等。...高并发的数据处理： 通过表设计或者SQL语句来防止包并发下的数据错乱问题 通过程序代码防止包并发下的数据错乱问题 ---- 如例子：通过表设计防止并发导致数据错乱 需求点 【签到功能】 一天一个用户只能签到一次...这个脚本会一直运行，当redis没有数据需要同步 到数据库中的时候，sleep，让在进行数据同步操作 ---- 高并发的下的服务器压力均衡，合理站点架设，DB部署 以下我所知道的： 服务器代理nginx...在高并发接口的设计中可以使用具有高并发能力的编程语言去开发，如：nodejs 做web接口 服务器部署，图片服务器分离，静态文件走CDN 并发测试神器推荐 Apache JMeter Microsoft
第一章 预备知识 一 理解大数据 我国是人口大国同时也是数据大国, 由数据的量(数以亿计)变产生了质变 , 我们步入了大数据时代. 而大数据也带来的高并发的问题....解决高并发问题是大数据时代的永恒主题....我们假设已经解决高并发的问题, 我们可以通过对数以亿计的数据做日志分析 , 从中分析用户行为 ,分析在哪个渠道的用户最具购买力 , 哪个渠道最容易接纳我们的产品....即: 高并发>日志>分析行为>画像>推荐>服务 这便是大数据时代下企业发展之路 ,因此 ,解决高并发问题便是关键. 通过相应技术, 解决高并发问题 ,为企业节省更多资金 ,有益企业良性发展....，而apache 则是阻塞型的，在高并发下nginx 能保持低资源低消耗 高性能, 高度模块化的设计，编写模块相对简单 社区活跃，各种高性能模块出品迅速 apache 相对于nginx 的优点
以前的认知大概在以下几类： 1、 对数据化的指标没有概念：不清楚选择什么样的指标来衡量高并发系统？...---- 如何理解高并发 高并发意味着大流量，需要运用技术手段抵抗流量的冲击。那到底多大并发才算高并发呢？ 1、**不能只看数据，要看具体的场景。...像MySQL这种有状态的存储服务通常是扩展的技术难点，如果架构上没提前做好规划（垂直和水平拆分），就会涉及到大量数据的迁移。...业务集群通常能设计成无状态的，而数据库和缓存往往是有状态的，因此需要设计分区键做好存储分片，当然也可以通过主从同步、读写分离的方案提升读性能。...2、存储层的拆分：按照业务维度做垂直拆分、按照数据特征维度进一步做水平拆分（分库分表）。
QtConcurrent是一个命名空间，提供了用于编写并发软件的更高层次的类和算法。该命名空间中有一个重要的类，QThreadPool，这是一个管理线程池的类。...线程安全和QObject 可重入（reentrant）函数就是一个可以由多个线程同时调用的函数，其中任意的两次调用都不会试图访问相同的数据。...线程安全的方法在任何时间都可以同时由多个线程调用，因为任何共享数据都会在某种程度上（例如，通过QMuex）避免被同时访问。...如果在不同的线程中对某一共享数据同时调用两个线程安全的函数，那么结果将总是可以确定的。...通常情况下，任何没有被全局引用或者被其他共享数据引用的C++类都认为是可重入的。
大型网站系统应有的特点 高并发，大流量 高并发，大流量：需要面对高并发用户，大流量访问。...海量数据 海量数据：存储，管理海量的数据，需要使用大量的服务器。FaceBook每周上传的照片接近10亿，没有一个大型的存储服务器的支撑，相信用户量不会一直飙升。...2.在SOA中服务可能共享数据存储，而微服务中每个服务都具有独立的数据存储。...高并发设计原则 系统设计不仅需要考虑实现业务功能，还要保证系统高并发、高可用、高可靠等。...4.业务降级：当高并发流量来袭，在电商系统大促设计时保障用户能下单、能支付是核心要求，并保障数据最终一致性即可。
缓存 缓存比较好理解，在大型高并发系统中，如果没有缓存数据库将分分钟被爆，系统也会瞬间瘫痪。使用缓存不单单能够提升系统访问速度、提高并发访问量，也是保护数据库、保护系统的有效方式。...比如累积一些数据批量写入，内存里面的缓存队列（生产消费），以及HBase写数据的机制等等也都是通过缓存提升系统的吞吐量或者实现系统的保护措施。甚至消息中间件，你也可以认为是一种分布式的数据缓存。...当一个n个字节大小的数据包到达，将从桶中删除n个令牌，接着数据包被发送到网络上。 如果桶中的令牌不足n个，则不会删除令牌，且该数据包将被限流（要么丢弃，要么缓冲区等待）。 ?...漏桶和令牌桶的比较 令牌桶可以在运行时控制和调整数据处理的速率，处理某时的突发流量。...放令牌的频率增加可以提升整体数据处理的速度，而通过每次获取令牌的个数增加或者放慢令牌的发放速度和降低整体数据处理速度。而漏桶不行，因为它的流出速率是固定的，程序处理速度也是固定的。
2.什么是高并发 高并发（Hight Concurrnet）,从字面上来理解就是让单位时间同时处理任务的能力尽可能的高。...缓冲区是对原始磁盘块的临时存储，用来缓存将要写入磁盘的数据。 其次是进程内存使用情况，比如进程的虚拟内存、常驻内存、共享内存以及 Swap 内存等。...，kafka或者pulsa等以及各类MQ 6.高可用的非关系数据库集群 Redis 或者 Elasticsearch、Hbase等 7.分布式高可用的持久化数据库层，TiDB 或者通过ShardingSphere...、MyCat等实现的高可用分库分表 8.数仓 hadoop 或者其他技术栈 以及Flink等处理流式数据 或者spark批处理数据 通过常用的高可用冗余设计来实现系统的高扩展性。...从而应对系统的高并发。让系统具备弹性。可以根据业务需要来扩容或者缩容。 3.4 安全性 最后需要考虑的是系统的安全性问题，如https协议。系统关键数据的加密算法，关键功能的双因素认证等。
进入后语言是英文的可以选择Options—Choose Language—Chinese(Simplified) 选择左侧TestPlan—添加—线程(用户)—线程组 线程组介绍： 线程数，即为并发请求数量...为0表示并发执行 ramp-Up时间，即为几秒内开启全部线程，可修改 循环次数为1表示所有线程只执行一次。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
Sequenced接口：实现此接口类，可以理解为，实现一个有序的存储结构，也就是RingBuffer的一个特性。...其中一个比较重要的设计是关于**GatingSequence的设计： 之后我们会提到，RingBuffer的头由一个名字为Cursor的Sequence对象维护，用来协调生产者向RingBuffer中填充数据
redis 实现高并发主要依靠主从架构，一主多从. 对于性能来说，单主用来写入数据，单机几万QPS，多从用来查询数据，多个从实例可以提供每秒 10w 的 QPS。...如果想要在实现高并发的同时，容纳大量的数据，那么就需要 redis 集群， 使用 redis cluster 模式，可以提供每秒几十万的读写并发。...这样也可以很轻松实现水平扩容，支撑读高并发。 Redis虽然读取写入的速度都特别快，但是也会产生读压力特别大的情况，所以为了缓解读的压力，所以进行读写分类，并对读进行扩展。...一个Redis实例具备了“数据存储”和“路由重定向”，完全去中心化的设计。这带来的好处是部署非常简单，直接部署Redis就行，不像Codis有那么多的组件和依赖。...怎么保证redis是高并发以及高可用的？ sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机，就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了，那么就是主观宕机。
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。...支持高度并发的访问。高度并发的访问对服务的存储与并发能力提出了很高的要求，当前主流的超标量和超流水线处理器能处理的并发请求数是有限的，因为随着并发数的上升，进程调度的开销会很快上升。...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。
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