背景 在微服务架构下，我们习惯使用多机器、分布式存储、缓存去支持一个高并发的请求模型，而忽略了单机高并发模型是如何工作的。...这篇文章通过解构客户端与服务端的建立连接和数据传输过程，阐述下如何进行单机高并发模型设计。...经典C10K问题 如何在一台物理机上同时服务10K用户，及10000个用户，对于java程序员来说，这不是什么难事，使用netty就能构建出支持并发超过10000的服务端程序。...应用程序进行decode,业务逻辑处理,最后encode，再发送出去，返回给客户端 因为是一个线程处理一个连接数据，对应的线程模型是这样 多路复用 阻塞vs非阻塞 因为一个连接传输，一个线程，需要的线程数太多...以上就是大名鼎鼎的reactor高并发模型。
同步和异步通常用来形容一次方法调用，同步方法，调用者必须等到方法调用返回后，才能继续后续的行为，异步方法调用会立即返回，调用者就可以继续后续的操作 [img5a03f5e9a3f6f.jpg] 二、并发和并行...并发和并行都可以表示两个或多个任务一起执行，但偏重点点不同，并发偏重于多个任务交替执行，而多个任务之间有可能还是串行的。
软件开发通常会提到一个名词 “三高”，即高并发、高性能、高可用。具体的指标定义，如：高并发方面要求QPS 大于10万；高性能方面要求请求延迟小于 100 ms；高可用方面要高于 99.99%。...高并发高并发（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，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。...然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，不也可以扛高并发么。...es 是分布式的，可以随便扩容，分布式天然就可以支撑高并发，因为动不动就可以扩容加机器来扛更高的并发。...参考文章理解透彻高并发关于负载均衡的一切高并发架构设计的16招并发常用指标
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。
高并发原则 无状态：应用无状态，配置文件有状态 拆分：系统维度、功能维度、读写维度、AOP维度、模块维度 服务化：进程内服务->单机远程服务->集群手动注册服务->自动注册和发现服务->服务分组/隔离/...在应用所在机器上部署一组Redis，直接本机读取数据，多机之间主从同步数据）6、分布式缓存（数据量太多，单机存储不了，用分片机制分散流量到多台要，或用分布式缓存实现，常见的分片规则：一致性哈希算法） 并发化...高可用原则 降级：开关集中化管理，推送机制把开关推送到各个应用；可降级的多级读服务；开关前置化；业务降级，高并发流量来袭，保障核心业务，保证数据最终一致性即可，可同步改异步，优先处理高优先级数据 限流...对于穿透到后端的流量考虑Nginx的limit模块；对恶意IP可用Nginx deny屏蔽 切流量：可用Nginx切换故障的应用层 可回滚：版本化（事务回滚、代码库回滚、部署版本回滚、数据版本回滚、静态资源版本回滚） 业务设计原则...防重设计：防重key、防重表、记录重复日志后续处理 幂等设计：业务系统重复消息消费幂等处理；第三方支付异步回调幂等处理 流程可定义 状态与状态机：状态设计有状态轨迹·，方便追溯；并发状态修改问题；状态变更有序问题
这个后端接口，必须能够支持高并发请求，同时，非常重要的一点，必须尽可能“快”，在最短的时间里返回用户的请求结果。为了实现尽可能快这一点，接口的后端存储使用内存级别的操作会更好一点。...02 高并发下的数据安全 我们知道在多线程写入同一个文件的时候，会存现“线程安全”的问题（多个线程同时运行同一段代码，如果每次运行结果和单线程运行的结果是一样的，结果和预期相同，就是线程安全的）。...在上面的这个图中，就导致了并发用户B也“抢购成功”，多让一个人获得了商品。这种场景，在高并发的情况下非常容易出现。 悲观锁思路 解决线程安全的思路很多，可以从“悲观锁”的方向开始讨论。...那么新的问题来了，高并发的场景下，因为请求很多，很可能一瞬间将队列内存“撑爆”，然后系统又陷入到了异常状态。...或者设计一个极大的内存队列，也是一种方案，但是，系统处理完一个队列内请求的速度根本无法和疯狂涌入队列中的数目相比。
这个后端接口，必须能够支持高并发请求，同时，非常重要的一点，必须尽可能“快”，在最短的时间里返回用户的请求结果。为了实现尽可能快这一点，接口的后端存储使用内存级别的操作会更好一点。...高并发下的数据安全 我们知道在多线程写入同一个文件的时候，会存现“线程安全”的问题（多个线程同时运行同一段代码，如果每次运行结果和单线程运行的结果是一样的，结果和预期相同，就是线程安全的）。...在上面的这个图中，就导致了并发用户B也“抢购成功”，多让一个人获得了商品。这种场景，在高并发的情况下非常容易出现。 2. 悲观锁思路 解决线程安全的思路很多，可以从“悲观锁”的方向开始讨论。...那么新的问题来了，高并发的场景下，因为请求很多，很可能一瞬间将队列内存“撑爆”，然后系统又陷入到了异常状态。...或者设计一个极大的内存队列，也是一种方案，但是，系统处理完一个队列内请求的速度根本无法和疯狂涌入队列中的数目相比。
在系统设计时，如果能预先看到一些问题，并在设计层面提前解决，就会给后期的开发带来很大的便捷。相反，有缺陷的架构设计可能会导致后期的开发工作十分艰难，甚至会造成“推倒重来”的情形。...因此，高并发系统面临的最大性能瓶颈就是数据库。我们之前设计的各种缓存的目的，就是为了尽可能的减少对数据库的访问。...1.搭建高可用Redis集群，并通过主从同步进行数据备份、通过读写分离降低并发写操作的冲突、通过哨兵模式在Master挂掉之后选举新的Master； 2.搭建双Master的MySQL集群，并通过主从同步做数据备份...缓存穿透与缓存雪崩问题 缓存可以在一定程度上缓解高并发造成的性能问题，但在一些特定场景下缓存自身也会带来一些问题，比较典型的就是缓存穿透与缓存雪崩问题。...图7 缓存穿透 前面介绍过，单机MySQL最大能够承受的并发连接数只有一千左右，因此无论是设计失误（例如，某个高频访问的缓存对象过期）、恶意攻击（例如，频繁查询某个不存在的数据），还是偶然事件（例如，由于社会新闻导致某个热点的搜索量大增
我们需要对主流微服务开发框架熟悉，需要有构建一个技术能力平台，还需要对业务、系统设计的领域模型、用户行为等要素有足够的理解。 其二、没有分布式的保护机制，盲目实现。...这个不是微服务的锅，而是规划和架构设计不到位的锅。《百万年薪架构师必备能力—亿级企业高可用高并发高可靠微服务架构设计与实践》。
2 并发编程的三大问题 原子性问题：不可中断的一系列动作，不会被线程调度机制打断，也不会被CPU响应中断打断。...也就是说Java内存模型对内存的划分对硬件内存没有任何影响，因为JMM只是一种抽象，是一组规则，并不实际存在，对硬件来说都会存储到主存、寄存器或者高速缓存中。...图片 本质上，这些规则是解决各种场景在并发时的可见性问题： 程序顺序规则：一个线程中的每个操作都应该happens-before该线程任何后续操作。即线程内每个操作的结果对该线程所有后续操作都可见。
高并发线程池设计 并发基本概念 所谓并发编程指的是在同一台计算机上"同时"处理多个任务。 并发是在同一实体上的多个事件。 ---- 处理事件过程出现阻塞 漫长的CPU密集型处理。
为了解决这个扩展问题,他们的团队构建了一个高写入量的库存平台,它将能够跟上平台上的所有更改。...2.4 高可观察性 流水线应具有大量验证和防护栏。 3 功能架构 从他们的库存摄入管道的高级体系结构开始。...下图显示他们库存摄入流水线的顶层设计，一个异步系统，从多个不同来源摄入库存，对其进行处理并传递给下游系统，在那里为面向客户的实体提供视图。...无库存预测分类 —— 预测模型，通过学习历史订单和 INF(商品未找到)数据，对商品是否可以在店内提供进行分类。...它们可保存为商品级别或商店级，这完全取决于确定服务的读写模式 尽可能设计批量 API 和 DB。大多情况下，更新库存时，我们会更新一整个商店或地理位置的库存。
这样就大大提高了Nginx的并发处理能力。...整体架构图大致如下所示：图片注意：所提供的架构图仅供参考，实现方法多种多样，无需局限于特定的架构设计。这个系统能够实现的技术前提是「时间差」！。...本篇文章，我们讨论了高并发系统设计中缓存的重要性。适当使用缓存可以显著提高系统性能，并且可以抵消由于大量请求造成的负载。...在设计高并发系统时，我们还需要考虑数据库优化、负载均衡、分布式系统设计等其他方面。通过全方位地理解和应用这些原则，我们才能创建出稳定、可扩展和高效的高并发系统。...希望这篇文章能为你在处理高并发系统设计问题时提供有价值的参考和启示。当然，每个项目和场景都有其特定的需求和挑战，所以请持续学习和实践，不断改进你的设计策略。
系统在设计之初就会有一个预估容量，长时间超过系统能承受的TPS/QPS阈值，系统可能会被压垮，最终导致整个服务不够用。为了避免这种情况，我们就需要对接口请求进行限流。...限流的目的是通过对并发访问请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求数量进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待。...常见的限流模式有控制并发和控制速率，一个是限制并发的数量，一个是限制并发访问的速率，另外还可以限制单位时间窗口内的请求数量。...控制并发数量 属于一种较常见的限流手段，在实际应用中可以通过信号量机制（如Java中的Semaphore）来实现。...Semaphore(10)表示允许10个线程获取许可证，也就是最大并发数是10。
这种方式可以防止系统在初始阶段就被大流量冲垮，允许系统有一定的缓冲期来适应高流量。...SmoothWarmingUp最大令牌数的计算方法则要复杂的多：图片他们的主要区别在于如何处理初始的高流量请求。...然而，如果突然出现瞬间高并发（例如一秒内突然来了30个请求），那么多出的29个请求不会立刻被丢弃或者返回错误，而是会暂存到一个队列中。...acquiredCould not acquire semaphoreCould not acquire semaphoreCould not acquire semaphore总结在这篇文章中，我们探讨了高并发系统限流的各种算法和实现...总之，虽然面对高并发系统限流的问题可能会让人觉得有些头疼，但只要我们深入理解业务需求，准确选择适当的工具和策略，就一定可以战胜它。记住，最好的解决方案总是那些能够随着时间的推移持续改进和优化的方案。
单例 单例是最常见的一种设计模式, 一般用于全局对象管理, 比如xml配置读写之类的. 一般分为懒汉式, 饿汉式....至于为什么要volatile关键字, 主要涉及到jdk指令重排, 详见之前的博文: Java内存模型与指令重排 懒汉式: 使用静态内部类 1 public class Singleton { 2...unit) 11 throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException; 生产消费者模式 生产者-消费者模式是一个经典的多线程设计模式...PCData为我们需要处理的元数据模型, 生产者构建PCData, 并放入缓冲队列. 消费者从缓冲队列中获取数据, 并执行计算....一般使用BlockingQueue作为数据缓冲队列, 他是通过锁和阻塞来实现数据之间的同步, 如果对缓冲队列有性能要求, 则可以使用基于CAS无锁设计的ConcurrentLinkedQueue.
单例 单例是最常见的一种设计模式, 一般用于全局对象管理, 比如xml配置读写之类的. 一般分为懒汉式, 饿汉式....至于为什么要volatile关键字, 主要涉及到jdk指令重排, 详见之前的博文: Java内存模型与指令重排 懒汉式: 使用静态内部类 1 public class Singleton { 2...throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException; 生产消费者模式 生产者-消费者模式是一个经典的多线程设计模式...PCData为我们需要处理的元数据模型, 生产者构建PCData, 并放入缓冲队列. 消费者从缓冲队列中获取数据, 并执行计算....一般使用BlockingQueue作为数据缓冲队列, 他是通过锁和阻塞来实现数据之间的同步, 如果对缓冲队列有性能要求, 则可以使用基于CAS无锁设计的ConcurrentLinkedQueue.
单例 单例是最常见的一种设计模式, 一般用于全局对象管理, 比如xml配置读写之类的. 一般分为懒汉式, 饿汉式....至于为什么要volatile关键字, 主要涉及到jdk指令重排, 详见之前的博文: Java内存模型与指令重排 懒汉式: 使用静态内部类 1 public class Singleton { 2...throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException; 生产消费者模式 生产者-消费者模式是一个经典的多线程设计模式...生产者和消费者之间则通过共享内存缓冲区进行通信, 其结构图如下 PCData为我们需要处理的元数据模型, 生产者构建PCData, 并放入缓冲队列. 消费者从缓冲队列中获取数据, 并执行计算....一般使用BlockingQueue作为数据缓冲队列, 他是通过锁和阻塞来实现数据之间的同步, 如果对缓冲队列有性能要求, 则可以使用基于CAS无锁设计的ConcurrentLinkedQueue.
高并发内存池设计 高并发下传统方式的弊端 在传统C语言中，我们使用malloc、calloc、realloc、free来进行内存的申请分配与释放，函数原型如下。...void free(void *ptr); ---- 弊端 弊端1：高并发时较小内存块的使用，导致系统调用频繁，降低了系统的执行效率。...高并发时系统调用频繁，降低了系统的执行效率。 内存池提前预先分配大块内存，统一释放，极大的减少了malloc和free等函数的调用。...---- 高并发时内存池如何实现? 高并发——是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。...高并发的特点: 响应时间短 吞吐量大 每秒响应请求数QPS 并发用户数高 内存池设计考虑 设计逻辑应该尽量简单，避免不同请求之间相互影响，尽量降低不同模块之间的耦合。
高并发（一）：灵魂拷问 ---- 处理办法简介 我们再面对高并发大流量时采取的办法，总结起来有以下三种： 1、Scale-out（横向拓展）：采用分布式部署的方式把流量分开，让每个服务器都承担一部分并发和流量...Scale-out，通过多个低性能的机器组成一个分布式集群来对抗高并发的流量。 如何做选择呢？这两种方法各有千秋吧。一般来说，系统设计初期的时候，考虑使用Scale-up的方式，因为这种方案足够简单。...但是当系统的并发超过了单机处理的极限时，这个方法就行不通了。 而Scale-out可以突破单机的限制，但也会引入一些复杂的问题，碧如说：设计困难、环境搭建困难、节点的安全性、数据的同步等。...异步调用在大规模高并发系统中被大量使用，比如我们熟知的 12306 网站。当我们订票时，页面会显示系统正在排队，这个提示就代表着系统在异步处理我们的订票请求。...处理逻辑后移到异步处理程序中，Web 服务的压力小了，资源占用的少了，自然就能接收更多的用户订票请求，系统承受高并发的能力也就提升了。 ---- 真实场景：这些方法都要用上吗？
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