上一篇推文《百万并发「零拷贝」技术系列之初探门径》中的示例告诉我们：传统的I/O操作读取文件并通过Socket发送，需要经过4次上下文切换、2次CPU数据拷贝和2次DMA控制器数据拷贝，如下图 ?...从中也可以看得出提高性能可以从减少数据拷贝和上下文切换的次数着手，在Linux操作系统层面上有4种实现方案：内存映射mmap、sendfile、splice、tee，这些实现中或多多少的减少数据拷贝次数或减少上下文切换次数...对sendfile进行了优化，为DMA控制器引入了gather功能，就是在不拷贝数据到网络缓冲区，而是将待发送数据的内存地址和偏移量等描述信息存在网络缓冲区，DMA根据描述信息从内核的读缓冲区截取数据并发送...； CPU通知DMA控制器把文件数据拷贝到内核缓冲区； 把内核缓冲区地址和sendfile的相关参数作为数据描述信息存在网络缓冲区中； CPU通知DMA控制器，DMA根据网络缓冲区中的数据描述截取数据并发送...splice 鉴于Sendfile的缺点，在Linux2.6.17中引入了Splice，它在读缓冲区和网络操作缓冲区之间建立管道避免CPU拷贝：先将文件读入到内核缓冲区，然后再与内核网络缓冲区建立管道。
本篇文章是根据某一个公开课进行整理的，如何在服务端和客户端去实现单机百万的并发。 从客户端角度看，单机如果能发出百万并发，那我可以做出一个能发出百万并发的压测工具。...从服务端角度看，可以优化现有的服务器支持更多的并发。...服务端支撑百万并发 文件句柄设置 设置fd > 100w 预估内存 每个连接占用内存3KB ~ 10KB，100W连接占用内存：100W * 10KB = 10GB 机器配置说明...绑定多张网卡 65535 * Count(网卡数) 多张网卡接入VIP 提供APP接入VIP 单机服务端最大TCP连接数 实际受到机器资源(内存)、操作系统设置等限制 Linux
我们今天不仅要从百万并发基石上拔出这把 epoll 之剑，也就是 Netty，而且要利用这把剑大杀四方，一如当年的亚瑟王凭借此剑统一了英格兰全境一样。...epoll 模型 如果说 select 模型和 poll 模型是早期的产物，在性能上有诸多不尽人意之处，那么自 Linux 2.6 之后新增的 epoll 模型，则彻底解决了性能问题，一举使得单机承受百万并发的课题变得极为容易...现在可以这么说，只需要一些简单的设置更改，然后配合上 epoll 的性能，实现单机百万并发轻而易举。...接下来让我们来测试下性能，看看能够达到我们所说的单机百万并发吗？其实悄悄的给你说，Netty 底层的 C 语言实现，和这个是差不多的。...单机百万并发实战 在实际测试过程中，由于要实现高并发，那么肯定得使用 ET 模式了。 但是由于这块内容更多的是 Linux 配置的调整，且前人已经有了具体的文章了，所以这里就不做过多的解释了。
“ 今天给大家分享一篇万字长文《微言 Netty：百万并发基石上的 epoll 之剑》。...我们今天不仅要从百万并发基石上拔出这把 epoll 之剑，也就是 Netty，而且要利用这把剑大杀四方，一如当年的亚瑟王凭借此剑统一了英格兰全境一样。...epoll 模型 如果说 select 模型和 poll 模型是早期的产物，在性能上有诸多不尽人意之处，那么自 Linux 2.6 之后新增的 epoll 模型，则彻底解决了性能问题，一举使得单机承受百万并发的课题变得极为容易...现在可以这么说，只需要一些简单的设置更改，然后配合上 epoll 的性能，实现单机百万并发轻而易举。...单机百万并发实战 在实际测试过程中，由于要实现高并发，那么肯定得使用 ET 模式了。 但是由于这块内容更多的是 Linux 配置的调整，且前人已经有了具体的文章了，所以这里就不做过多的解释了。
“ 今天给大家分享一篇万字长文《微言 Netty：百万并发基石上的 epoll 之剑》。 ?...我们今天不仅要从百万并发基石上拔出这把 epoll 之剑，也就是 Netty，而且要利用这把剑大杀四方，一如当年的亚瑟王凭借此剑统一了英格兰全境一样。...epoll 模型 如果说 select 模型和 poll 模型是早期的产物，在性能上有诸多不尽人意之处，那么自 Linux 2.6 之后新增的 epoll 模型，则彻底解决了性能问题，一举使得单机承受百万并发的课题变得极为容易...现在可以这么说，只需要一些简单的设置更改，然后配合上 epoll 的性能，实现单机百万并发轻而易举。...单机百万并发实战 在实际测试过程中，由于要实现高并发，那么肯定得使用 ET 模式了。 但是由于这块内容更多的是 Linux 配置的调整，且前人已经有了具体的文章了，所以这里就不做过多的解释了。
import com.alibaba.excel.annotation.ExcelProperty; import com.fasterxml.jackson...
如果你打算做C10K数万并发连接这个量级的测试，wrk是合适的（相比ab/jmeter等工具），然而，如果你想尝试进行数百万级别的高并发测试时，官方wrk就无能为力了。...本文主要关注容量测试中的并发连接/会话测试，即如何达到预定的并发连接数，并不会考虑同一时间的吞吐量、每秒新建连接数等指标。...然而，端口号是一个short类型的2字节变量，其取值范围有限，即使我们放宽操作系统的端口范围限制（在Linux中可通过sysctl调整net.ipv4.ip_local_port_range），端口的数量最多也只能达到...6万多个，这远远不能满足百万级并发连接的需求。...这些改动配合Linux系统内核的TCP连接内存优化，使得单机wrk测试能够达到C10M，即百万并发级别的性能测试，这为评估高性能系统在极端负载下的并发度提供了一种有效的手段。
它最初由LMAX公司开发的，已经成为了业界广泛使用的高性能并发框架。...Disruptor框架的特点和优势包括： 高性能：Disruptor框架能够通过无锁的方式提供非常高的并发性能和吞吐量，比如在大规模消息发布订阅场景下，能够每秒处理数百万个消息。...Disruptor主要解决的是高性能应用中的并发问题，主要涉及数据缓存和线程通信这两个方面。...Disruptor采用了无锁（Lock-Free）的并发编程技术，将数据存储在一个环形缓冲区中，并通过CAS操作等方式实现数据的并发读写和线程间的通信。...所以这个框架总体性能单体百万是不考虑具体业务逻辑的，当然我的电脑是M1，上面还跑了大量的软件，仅达到了33万/s,可能因为配置所限~，有兴趣同学可以自行测试~ Disruptor的核心设计原理 Disruptor
开篇 最近看了一个技术分享的视频《百万级并发商品服务架构解密》, 演讲者来自 网易考拉的丁鸣亮, 感觉讲的还不错, 根据内容简单整理如下(商品详情案例): 业务概念划分 1.
下面列出扩展系统以支持百万量级用户的几个技术要点，作为本章的总结： —让网络层无状态。 —每一层都要有冗余。 —尽量多缓存数据。 —支持多个数据中心。 —用CDN来承载静态资源。
零拷贝（Zero-copy）是指在计算机执行操作时，CPU 不需要将数据从一块内存拷贝到另一块内存，减少拷贝次数可以提高性能。
在上一篇推文中讲解了零拷贝思想在Linux系统中的实现，主要有mmap、sendfile、splice、tee等，但在Java中目前主要实现了mmap和sendfile。...Linux的time命令 time是linux shell内置的命令，它用于统计/测量系统的资源使用情况，如CPU、内存、I/O等，用法如下 time [ -apqvV ] [ -f FORMAT ]...写在最后 虽然JDK没有实现所有的Linux零拷贝模式，但如果能把mmap和sendfile发挥到极致在性能上也能具有非常可观的提升，比如kafka、netty都是以零拷贝而业界瞩目。
你有百万级并发经验吗 做Java开发，只要你面试，面试官最常问的一个问题就是“有高并发经验吗？” 无论你是高级工程师还是架构师，只要你不在BAT这样的一线大厂工作，你绝对没有接触过百万级别的高并发。...小公司接触不到百万级并发项目，没有实战经验就进不了大厂，能进大厂的人，都是其他大厂出来的人。 这就成了一个死循环：小公司的工程师进不了大厂，大厂相互挖人，行业人才供求不成正比。 ?...百万级并发项目才是你的最大依靠 在百度、微软、阿里巴巴、滴滴以及创新工场等一线大厂的共同助力下，后厂理工学院正式成立。 ?...5.具备解决百万级并发核心技术能力。 ▶ 工程师梦寐以求的大厂百万级并发项目体验，你只需要4 个月就能获得8大技术领域突破： ? 最终具备行业资深架构师技术水准与薪酬回报 ?...HouchangX工程院部分专家 02.百万级实战环境，打造一线大厂真实项目平台，为学员提供大厂的真实工作体验。
Go协程并发之百万级并发「让我们一起Golang」 前面我们介绍了关于Golang的协程并发的一些理论知识，接下来我们上代码，通过代码带大家了解一下Go的协程并发，体验Go的百万级并发。...，这就是协程并发。...("面包人"+strconv.Itoa(i)) } 改为 for i:=0;i<1000000;i++{ go doSomething("面包人"+strconv.Itoa(i)) } 这就是百万级并发了...事实证明，执行协程只需要消耗极少的内存和CPU资源，所以我们可以创建一百万条协程。...16G内存的电脑，用JAVA,C来做并发，差不多也就千级并发，而用GO语言，通过管道可以让并发能力得到很大提升，我们这里实现了百万级并发。
“ 这篇文章，我们来聊一下对于一个支撑日活百万用户的高并系统，他的数据库架构应该如何设计？ 看到这个题目，很多人第一反应就是：分库分表啊！...通过这个步骤，就可以让每个表里的数据量非常小，每年 1 亿数据增长，但是到每个表里才 10 万条数据增长，这个系统运行 10 年，每个表里可能才百万级的数据量。...缺点就是单库生成自增 id，要是高并发的话，就会有瓶颈的，因为 auto_id 库要是承载个每秒几万并发，肯定是不现实的了。...但是问题是，并发很高的时候，比如一秒并发几千，会有重复的情况，这个肯定是不合适的。...高并发下的数据库架构设计总结 从大的一个简化的角度来说，高并发的场景下，数据库层面的架构肯定是需要经过精心的设计的。
本文是鱼皮在腾讯实习期间，从零开始一周紧急上线百万高并发系统的相关经验、思路及感悟，分享给大家。 花 5 分钟阅读本文，你将收获： 1. 加深对实际工作环境、工作状态的了解 2....查询系统是一个高扇入服务，被其他各业务侧调用，会存在三个问题： 高并发：将各业务侧请求量聚集，经评估，会产生百万量级的高并发请求。 兼容性：如何设计一套 API，满足各业务侧需求的同时容易被理解。...高并发 提到高并发，大家首先想到的是缓存和负载均衡，缺一不可。 负载均衡说白了就是 “砸钱，加机器！”，但是为公司省机器、节约成本是每位后端工程师的信仰，这就要靠技术选型和架构设计来实现了。...目标是尽可能利用每台机器的资源，抗住最大的并发请求。...Grizzly 缓存：腾讯自研海量分布式存储系统 CKV+（支持Redis协议，有数据监控平台） 数据库分库分表：选用公司自研的基础设施，不细说了 负载均衡：轻量级反向代理服务器 Nginx 和 L5 负载均衡，百万并发需要增加十余台机器
下面我们来聊一下对于一个支撑日活百万用户的高并系统，其数据库架构应该如何设计？ 看到这个题目，很多人第一反应就是：分库分表啊！...通过这个步骤，就可以让每个表里的数据量非常小，每年 1 亿数据增长，但是到每个表里才 10 万条数据增长，这个系统运行 10 年，每个表里可能才百万级的数据量。...缺点就是单库生成自增 ID，要是高并发的话，就会有瓶颈的，因为 auto_id 库要是承载个每秒几万并发，肯定是不现实的了。...但是问题是，并发很高的时候，比如一秒并发几千，会有重复的情况，这个肯定是不合适的。...高并发下的数据库架构设计总结 从大的一个简化的角度来说，高并发的场景下，数据库层面的架构肯定是需要经过精心的设计的。
那么百万并发的数据库架构如何设计呢？多数都是分库分表加主从吧？ 分库分表：说白了就是大量分表来保证海量数据下的查询性能。...通过这个步骤，就可以让每个表里的数据量非常小，每年 1 亿数据增长，但是到每个表里才 10 万条数据增长，这个系统运行 10 年，每个表里可能才百万级的数据量。...缺点就是单库生成自增 id，要是高并发的话，就会有瓶颈的，因为 auto_id 库要是承载个每秒几万并发，肯定是不现实的了。...但是问题是，并发很高的时候，比如一秒并发几千，会有重复的情况，这个肯定是不合适的。
pooledBuf.release(); } long pooledTime=System.currentTimeMillis()-startTime; System.out.println("3百万次池化...unPooledBuf.release(); } long unPooledTime=System.currentTimeMillis()-startTime; System.out.println("3百万次池化...(unPooledTime-pooledTime)/(double)unPooledTime))*100 +"%"); 执行后从输出可见，池化后的buffer性能提升20%左右，非常可观 3百万次池化...buffer消耗的时间:766 3百万次池化buffer消耗的时间:989 池化buffer性能提升：23.0% 写在最后 Netty在Java界经之所以久不衰自有它的优势，虽然Netty5夭折了，但...零拷贝系列以计算机组成及操作系统入手，以零拷贝思想在Linux和Java中的实现为传承，最终以Netty作为经典案例分析收尾，希望能对您有所启发，感谢关注。
Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。...作者：中华石杉 来源：石杉的架构笔记订阅号（ID：shishan100） 原文:Kafka如何实现每秒上百万的高并发写入？
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