晚上我登陆网站时发现后台输入账号密码后一直现在在登陆中,我以为是账号密码不对,重新输入后还是同样的问题,网站可以正常的浏览,可后台就是无法登陆,一直显示登陆中,我以为是插件问题造成的,登陆服务器进行查看发现网站负载率一直是在80-100%之间,网站卡的很,至此问题找出来了,具体什么是负载率,咱接着往下看。
系统过载处理不当会造成服务器雪崩: 系统过载时,CPU、内存等资源达到瓶颈,系统响应会变慢。这时可能会发生大量的请求重试或系统内部重试,进一步加剧系统负载,产生恶性循环,导致系\
分析一下问题出现在哪儿呢? 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。
Redis大key问题是指在Redis中出现了一个或多个非常大的key,这些key的大小超过了Redis所能处理的最大值,从而导致Redis性能下降甚至宕机的现象。通常情况下,Redis的key大小应该尽量保持在较小的范围内,因为Redis是一个基于内存的数据结构存储系统,大key会占用大量内存资源,导致Redis的性能受到严重影响。
模拟用户在同一时间对服务器发送大量请求,以此查看服务器性能指标,尤其关注大业务量情况下运行系统性能的变化(反应变慢、是否会内存泄漏导致系统逐渐崩溃、是否能恢复),测试系统的限制和故障恢复能力,找系统瓶颈
当数据库的数据量过大,大到一定的程度,我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则,什么方法进行拆分,这就是本篇所要讲的。
① 从连接数来看,根据官方文档,5.1.17以上版本,单台mysql数据库的连接数默认是151,上限为10w,虽然可以在上限范围内人为的设置最大连接数,或者建立连接池进行一定程度优化,但单台数据库的性能总是有瓶颈的,当请求量过大的时候,若连接数不够,则会处于阻塞状态
上周五同事跟我提一个需求,大概描述是酱紫:“我们现在终端都在访问同一台服务器,如果流量过大造成服务器down掉,做一个转发到其他服务器正常使用…”.我想了想应了下来,决定下周开始研究下,周末和朋友吃饭的时候聊了聊,一个朋友和我说现在很多框架都自带分布式例如tp啊,我理解分布式架构是一个大型项目分布多个模块,放在不同逻辑服务器上(若有不准确望能指正)和我现在想完成的需求不太一样,后来想在nginx在做些处理。前文交代完毕,下面进入正题把这两天的理解写下来。
用户多,不代表你服务器访问量大,访问量大不一定你服务器压力大!我们换成专业点的问题,高并发下怎么优化能避免服务器压力过大?
MySQL的数据量到达一定的限度之后,它的查询性能会下降,这不是调整几个参数就可以解决的,如果我们想要自己的数据库继续保证一个比较高的性能,那么分库分表在所难免。
摘要: 高并发一直是然个人头疼的问题;然而,其解决方式则是一套组合策略,由整体入手,逐步分析,逐步解决部分问题,进而解决所有问题;就像一支庞大的输水管道,不断的做分支导流,每层的分支可以导出部分的流量,继而顺利导出所有的流量。 总体思路:优化代码,分离业务逻辑,数据库,最后加服务器等; 逐步解决方案,具体操作如下: (1).页面的动静分离: 页面生成了静态的缓存,页面中的图片、JS等静态资源推CDN; 动态数据,能做缓存的做缓存(redis,memache);不能做缓存的,开始从代码层面下着手; (2).
随着帕鲁游戏服务器的火热,越来越多的玩家选择通过自己搭建服务器,来实现帕鲁游戏体验。那么,如何选择这款帕鲁游戏服务器配置呢?下面我们将从CPU、内存、硬盘和带宽这四个服务器参数,为大家详细解答这个问题。
上一篇,笔者概括介绍了一下对于流量治理的三板斧操作;本篇文章笔者主要来介绍下流量的常见特点,所谓知己知彼百战百胜,我们只有了解了流量的特点,特别是他们存在的挑战,我们才能更好的治理流量。
缓存雪崩,缓存穿透,缓存预热,缓存热备是在做缓存设计或者缓存应用时经常遇到的概念,也是缓存应用过程中必须熟知及知道 的东西。 缓存雪崩 当缓存处于单点情况下,一旦缓存服务器崩溃,所有的请求就会落到数据库层,此时,如果由于访问量过大则会导致数据库宕机,进而导致整个网站或服务不可用,这种缓存故障就是俗称的缓存雪崩。 解决方案:解决缓存雪崩故障,就得解决单点问题,提高缓存高可用性,建立分布式的高可用缓存系统,一台缓存服务器挂了,另外的一台起来继续工作,更不能影响其他的缓存系统。 缓存穿透 如果某个key对应的
三、API的生命周期:Design(设计)、Build(构建)、Test(测试)、Document(文档)、Share(发布)、run(运行)、DownLine(下线)。
前段时间第一次接触大流量并发,而那时候我还没有相关经验,所以代码写的很渣,导致服务器死了又死
有没有想过,你在某一天打开招聘网站,准备挑选一个好工作的时候,突然发现网站崩溃了!就在昨天上午,国内某招聘网站突然就崩了,是失业人数太多,把招聘软件都挤爆了吗?失业人数我们先不讨论。今天我主要为大家分享下几个预防招聘网站崩溃的技术妙招。
ab命令原理 Apache的ab命令模拟多线程并发请求,测试服务器负载压力,也可以测试nginx、lighthttp、IIS等其它Web服务器的压力。 ab命令对发出负载的计算机要求很低,既不会占用很多CPU,也不会占用太多的内存,但却会给目标服务器造成巨大的负载,因此是某些DDOS攻击之必备良药,老少皆宜。自己使用也须谨慎。否则一次上太多的负载,造成目标服务器直接因内存耗光死机,而不得不硬重启,得不偿失。
2017年,全世界都经历了加密电子货币的爆发式增长,整个生态圈的市值从200亿美元激增至6,000亿美元。
这时候,我们就要用到apache的压力测试工具了,apache bench简称ab。
在报警群里看到 XXX 服务所在的服务器负载很高, 4 核 16G 的配置,CPU 使用率 >90%
Apache的ab命令模拟多线程并发请求,测试服务器负载压力,也可以测试nginx、lighthttp、IIS等其它Web服务器的压力。 ab命令对发出负载的计算机要求很低,既不会占用很多CPU,也不会占用太多的内存,但却会给目标服务器造成巨大的负载,因此是某些DDOS攻击之必备良药,老少皆宜。自己使用也须谨慎。否则一次上太多的负载,造成目标服务器直接因内存耗光死机,而不得不硬重启,得不偿失。
目前网站架构一般分成网页缓存层、负载均衡层、 WEB 层和数据库层,我其实一般还会多加一层,即文件服务器层,这样我们在后面的讨论过程中,我们可以依次用这五层对网站架构来进行讨论;这里为了更具有说服力,我将用三个并发较大的生产环境来说明下,一个是我现在维护的电子商务网站(并发最大峰值 2900,日 PV500 万左右)、我目前维护的电子广告网站(并发最大峰值 1500,日 PV150 万左右)、以前维护的大型 CDN 门户广告网站(并发最大峰值 5000,日 PV5000 万左右)。 网页缓存层 首先
Apache Bench 是 Apache 服务器自带的一个web压力测试工具,简称 ab 。
小明是一家初创电商平台的开发人员,他负责卖家模块的功能开发,其中涉及了店铺、商品的相关业务,设计如下数据库 :
htTPS://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html
数据再平衡是Ceph存储集群中的一个关键过程,它确保数据在不同的硬盘、服务器之间均匀分布,以提高性能、可靠性和容错性。
之前有不少刚入坑 Java 的粉丝留言,想系统的学习一下分库分表相关技术,可我一直没下定决心搞,眼下赶上公司项目在使用 sharding-jdbc 对现有 MySQL 架构做分库分表的改造,所以借此机会出一系分库分表落地实践的文章,也算是自己对架构学习的一个总结。
之前有不少刚入坑 Java 的粉丝留言,想系统的学习一下分库分表相关技术,可我一直没下定决心搞,眼下赶上公司项目在使用 sharing-jdbc 对现有 MySQL 架构做分库分表的改造,所以借此机会出一系分库分表落地实践的文章,也算是自己对架构学习的一个总结。
对于数据库,大多数表可以根据用户ID进行水平划分。切分不同用户的相关数据并存储在不同的数据库中。例如,通过2取模将所有用户ID存储在两个不同的数据库中。每一个与用户ID相关的表都可以这样切分。这样,基本上每个用户的相关数据都在同一个数据库中,即使需要关联,也可以很简单的关联。
刘如梦,腾竞体育研发工程师,擅长高并发、微服务治理、DevOps,主要负责电竞服务平台架构设计和基础设施建设。 詹雪娇,腾讯云弹性容器服务EKS产品经理,主要负责 EKS 虚拟节点、容器实例相关的产品策划。 业务介绍 自 2019 年,腾竞整个电竞赛事数据服务完全由腾讯云 TKE 容器服务承载。腾竞赛事数据开放平台目前主要提供职业赛事数据的授权与查询,随着斗鱼、虎牙、企鹅、掌盟、微信直播、微博等平台的相继接入,平台整体流量有了爆发式的增长。 此前 2021英雄联盟全球总决赛(以下简称 S11) 期间更是创
查询缓存是一种数据库性能优化技术,它允许数据库系统缓存已经执行过的查询结果,以便在后续相同的查询请求中直接返回缓存的结果,而不必再次执行相同的查询。
这是由于基体没有形成熔池,粉末与基体没有冶金结合,可能的原因有:功率过低;粉量过大;线速度过快;工件表面有油污或电镀层等。
网络负载平衡 (NLB) 服务增强了 Web、FTP、防火墙、代理、VPN 和其他关键任务服务器之类的 Internet 服务器应用程序的可用性和可伸缩性。运行 Windows 的单个计算机可提供有限的服务器可靠性和可伸缩的性能。但是,通过将两个或多个运行一种 Windows Server 2003 家族产品的计算机资源组合为单个群集,网络负载平衡可以提供 Web 服务器和其他关键任务服务器所需的性能和可靠性。 网络负载平衡(NLB)是将网络连接客户与服务器应用分布在同一个NLB群集内的多
这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中,这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程(进程状态为D)的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观的了解。
在《SpringCloud Alibaba实战》专栏前面的文章中,我们实现了用户微服务、商品微服务和订单微服务之间的远程调用,并且实现了服务调用的负载均衡。但是,现在系统中存在着一个很明显的问题,那就是如果系统的并发量上来后,系统并没有容错的能力,这可能会导致系统不可用或者直接宕机,所以,我们的系统需要支持容错的能力。
vivo 互联网领域的部分业务在微服务的实践过程当中基于很多综合因素的考虑选择了TARS微服务框架。
ddos打到cdn上会发生什么?当DDoS攻击打到CDN上时,肯定会影响网站的可用性和用户体验。具体DDoS攻击打到CDN上时,会发生以下情况: CDN节点负载增加:DDoS攻击会导致大量的无效流量
一个小伙伴找到我,说新做的创业项目刚有点起色,每天断断续续有了收入。这几天,莫名其妙的就没法访问了,要不就卡得要死。也不知道什么原因?让我帮忙看看。
昨天的大瓜,B站蹦了,大伙都跳起来分析了一波异常原因,着实给大伙的秋招准备了一波热乎乎的素材!在大家都在关注 B站的时候, 我大A站终于要站起来了!!!经过多方网友的极力引流,我A站也蹦了~
欢迎回到我们的系列。在第一部分中,我们谈到了微服务和容器的最近兴起。我们介绍了这种类型的体系结构引起的日志记录问题以及可能的解决方案 - 聚合。既然之前我们已经介绍了这些,现在让我们来看看服务架构中的
欢迎回到我们的系列。在第一部分中,我们谈到了微服务和容器的最近兴起。我们介绍了这种类型的体系结构引起的日志记录问题以及可能的解决方案 - 聚合。现在我们已经完成了需求,让我们来看看服务架构中的一些不同
在说redis中的哈希(准确来说是一致性哈希)问题之前,先来看一个问题:为什么在分布式集群中一致性哈希会得到大量应用?
在数据库管理中,"慢SQL"是指那些执行时间过长,影响了数据库整体性能的SQL指令。这些SQL指令可能是由于各种原因造成的,例如数据量过大,查询语句编写不合理,索引使用不当等。
open_tables表示打开表的数量 opened_tables表示打开过的表数量 我们可以用如下命令查看其具体情况: mysql>show global status like 'open%tab
【推荐】Redis key命名需具有可读性以及可管理性,不该使用含义不清的key以及特别长的key名;
在系统初期,整体的并发了相对较小,因此一般都是将所有的数据信息存储在单库中进行读/写操作。但是随着用户规模不断提升,单库逐渐力不从心,TPS/QPS越来越低。因此到了这个时候,dba会将数据库设置为读写分离状态(生产环境一般会采用一主一从或者一主多从),Master负责写操作,Slave作为备库,不开放写操作,但是允许读操作,主从之间保持数据同步即可。 读写分离之后,可以大大提升单库无法支撑的负载压力 需要注意的是:如果Master存在TPS存在较高的情况,Master之前最好将同一份数据落到缓存中,以避免高并发情况下,从Slave中获取不到指定数据的情况发生 [MySQL 主从同步延迟的原因及解决办法(https://blog.csdn.net/soar_away/article/details/72615012)
在Prometheus中,存储时间序列数据的是它自带的时间序列数据库,也被称为Prometheus存储引擎(Prometheus Storage Engine)。Prometheus存储引擎具有以下特点:
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