最新粉丝福利 腾讯云，1核2G，1年88元，3年268元，限量秒杀 github源码地址： https://github.com/GuoZhaoran/spikeSystem 1、大型高并发系统架构 高并发的系统架构都会采用分布式集群部署...但是这是并发架构的大忌，因为在极限并发情况下，用户可能会创建很多订单，当库存减为零的时候很多用户发现抢到的订单支付不了了，这也就是所谓的“超卖”。也不能避免并发操作数据库磁盘IO ?...为了保证扣库存和生成订单的原子性，需要采用事务处理，然后取库存判断、减库存，最后提交事务，整个流程有很多IO，对数据库的操作又是阻塞的。这种方式根本不适合高并发的秒杀系统。...我们结合下面架构图具体分析一下: ? 我们采用Redis存储统一库存，因为Redis的性能非常高，号称单机QPS能抗10W的并发。...我们实现了高并发抢票的核心逻辑，可以说系统设计的非常的巧妙，巧妙的避开了对DB数据库IO的操作，对Redis网络IO的高并发请求，几乎所有的计算都是在内存中完成的，而且有效的保证了不超卖、不少卖，还能够容忍部分机器的宕机
架构以及我理解中架构的本质 在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解，千万级规模的网站感觉数量级是非常大的，对这个数量级我们战略上 要重 视 它 ， 战术上又 要 藐 视 它...先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级？现在很流行的优步(Uber)，从媒体公布的信息看，它每天接单量平均在百万左右， 假如每天有10个小时的服务时间，平均QPS只有30左右。...一般来说，第一代架构，基本上能支撑到用户到 百万 级别，到第二代架构基本能支撑到 千万 级别都没什么问题，当业务规模到 亿级别时，需要第三代的架构。...技 术框架解决 独立于 业务 的海量高并发场景下的技术难题，由众多的技术组件共同构建而成 。...刚才我们是从业务上分析，那么技术上怎么解决高并发，高性能的问题？微博访问量很大的时候，底层存储是用MySQL数据库，当然也会有其他的。
架构以及我理解中架构的本质 在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解，千万级规模的网站感觉数量级是非常大的，对这个数量级我们战略上 要重 视 它 ， 战术上又 要 藐 视 它。...先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级？现在很流行的优步(Uber)，从媒体公布的信息看，它每天接单量平均在百万左右， 假如每天有10个小时的服务时间，平均QPS只有30左右。...一般来说，第一代架构，基本上能支撑到用户到 百万 级别，到第二代架构基本能支撑到 千万 级别都没什么问题，当业务规模到 亿级别时，需要第三代的架构。...技 术框架解决 独立于 业务 的海量高并发场景下的技术难题，由众多的技术组件共同构建而成 。...刚才我们是从业务上分析，那么技术上怎么解决高并发，高性能的问题？微博访问量很大的时候，底层存储是用MySQL数据库，当然也会有其他的。
架构以及我理解中架构的本质 在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解，千万级规模的网站感觉数量级是非常大的，对这个数量级我们战略上要重视它 ，战术上又要藐视它。...其次，刚才说的订单量，每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单，后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍，轻松就超过上亿级别了。...一般来说，第一代架构，基本上能支撑到用户到 百万 级别，到第二代架构基本能支撑到 千万 级别都没什么问题，当业务规模到 亿级别时，需要第三代的架构。...技术框架解决独立于业务的海量高并发场景下的技术难题，由众多的技术组件共同构建而成 。...刚才我们是从业务上分析，那么技术上怎么解决高并发，高性能的问题？微博访问量很大的时候，底层存储是用MySQL数据库，当然也会有其他的。
github源码地址： https://github.com/GuoZhaoran/spikeSystem 1、大型高并发系统架构 高并发的系统架构都会采用分布式集群部署，服务上层有着层层负载均衡，并提供各种容灾手段...但是这是并发架构的大忌，因为在极限并发情况下，用户可能会创建很多订单，当库存减为零的时候很多用户发现抢到的订单支付不了了，这也就是所谓的“超卖”。也不能避免并发操作数据库磁盘IO ?...为了保证扣库存和生成订单的原子性，需要采用事务处理，然后取库存判断、减库存，最后提交事务，整个流程有很多IO，对数据库的操作又是阻塞的。这种方式根本不适合高并发的秒杀系统。...我们结合下面架构图具体分析一下: ? 我们采用Redis存储统一库存，因为Redis的性能非常高，号称单机QPS能抗10W的并发。...我们实现了高并发抢票的核心逻辑，可以说系统设计的非常的巧妙，巧妙的避开了对DB数据库IO的操作，对Redis网络IO的高并发请求，几乎所有的计算都是在内存中完成的，而且有效的保证了不超卖、不少卖，还能够容忍部分机器的宕机
本文从设计及服务可用性方面，详细解析了微博短视频高可用、高并发架构设计中的问题与解决方案。...今天与大家分享的是微博短视频业务的高并发架构，具体内容分为如下三个方面： 团队介绍 微博视频业务场景 “微博故事”业务场景架构设计 团队介绍 ? 我们是隶属于微博研发部视频平台研发部门的技术团队。...有人曾问到：微博短视频业务的高并发有多高？假设我关注了 500 名好友，如果有好友发布一个视频就会在“微博故事”头像列表上显示一个彩圈用以提示我去观看。...除此之外我们还需要确定视频是否过期、视频发送顺序等，实际的资源层读取量将远远高于五千万。 方案比较 ?...只有扩容的速度越快，流量峰值来临时可承受的数据量越大，才能确保整体服务的高可用，因而我们也在努力优化扩容的速度。
先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级？现在的优步(Uber)，从媒体公布的信息看，它每天接单量平均在百万左右，假如每天有10个小时的服务时间，平均QPS只有30左右。...其次，刚才说的订单量，每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单，后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍，轻松就超过上亿级别了。...一般来说，第一代架构，基本上能支撑到用户到 百万 级别，到第二代架构基本能支撑到 千万 级别都没什么问题，当业务规模到 亿级别时，需要第三代的架构。...技术框架解决独立于业务的海量高并发场景下的技术难题，由众多的技术组件共同构建而成 。...如何正确的创建和销毁Java对象 刚才我们是从业务上分析，那么技术上怎么解决高并发，高性能的问题？微博访问量很大的时候，底层存储是用MySQL数据库，当然也会有其他的。
今天，我们就一起解密高并发业务场景下典型的秒杀系统的架构，结合高并发专题下的其他文章，学以致用。关于爬虫和大数据技术，下一篇继续给大家分享。...我们可以将电商系统的架构简化成下图所示。 由图所示，我们可以简单的将电商系统的核心层分为：负载均衡层、应用层和持久层。接下来，我们就预估下每一层的并发量。...假设持久层的缓存使用的是Redis，数据库使用的是MySQL，MySQL的最大并发度可以预估为1000左右，以千为单位。Redis的最大并发度可以预估为5W左右，以万为单位。...（1）瞬时并发量非常高 大量用户会在同一时间抢购商品；瞬间并发峰值非常高。 （2）读多写少 系统中商品页的访问量巨大；商品的可购买数量非常少；库存的查询访问数量远远大于商品的购买数量。...由于应用层能够承载的并发量比缓存的并发量少很多。所以，在高并发系统中，我们可以直接使用OpenResty由负载均衡层访问缓存，避免了调用应用层的性能损耗。
Mysql 大数据量高并发的数据库优化 一、数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。...所 以在考虑整个系统的流程的时候，我们必须要考虑，在高并发大数据量的访问情况下，我们的系统会不会出现极端的情况。...（例如：对外统计系统在7月16日出现 的数据异常的情况，并发大数据量的的访问造成，数据库的响应时间不能跟上数据刷新的速度造成。...在低并发访问的情况下，不会发生问题，但是当日期临界时的访问量相当大的时候，在做这一判断的时 候，会出现多次条件成立，则数据库里会被插入多条当前日期的记录，从而造成数据错误。）...18.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。 19.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。 20. 避免使用不兼容的数据类型。
其实，当时我们的架构是完全支撑不了千万级流量的瞬时冲击的，但是双方老板已经达成协议就要快速干起来，而且给了一个基本无法完成的时间期限。...2）并发量 针对5000万用户平均每人访问2次，则并发量为每秒16.7万左右（5000w*2/10*60）,在预留一部分，可以预估到每秒25万左右（也可以进行double下）。...接下来，就来看看每一层级是怎么控制流量的，如下图所示。 03. 高可用 要想在整个“秒杀”活动持续期间内，依然能对用户提供良好的体验，则秒杀系统架构在设计时不能设计成单节点的架构。...由于篇幅原因，高可用此处就不再赘述，大家可以查看《高并发系统实战派》一书里面针对高并发系统的真实设计案例，毫无保留的分享出了企业级高并发系统实战。 03....4 搭建千万级流量“秒杀”系统需要哪些技术 前面介绍了千万级流量“秒杀”系统的基本架构、“秒杀”系统的设计原则、如何做动静分离方案和流量控制，以及扣减库存方面内容。
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。
在Apache, PHP, mysql的体系架构中，MySQL对于性能的影响最大，也是关键的核心部分。对于Discuz!论坛程序也是如此，MySQL的设置是否合理优化，直接 影响到论坛的速度和承载量！...MySQL每秒钟都在进行大量、复杂的查询操作，对磁盘的读写量可想而知。所以，通常认为磁盘I/O是制约MySQL性能的最大因素之一，对于日均访问量 在100万PV以上的Discuz!...②CPU 对于MySQL应用，推荐使用S.M.P.架构的多路对称CPU，例如：可以使用两颗Intel Xeon 3.6GHz的CPU，现在我较推荐用4U的服务器来专门做数据库服务器，不仅仅是针对于mysql...PS:可能有人会说你myisam无法抗太多写操作，但是我可以通过架构来弥补，说个我现有用的数据库平台容量：主从数据总量在几百T以上，每天十多亿 pv的动态页面，还有几个大项目是通过数据接口方式调用未算进...pv总数，(其中包括一个大项目因为初期memcached没部署,导致单台数据库每天处理 9千万的查询)。
， 使用LVS，haproxy这样的代理方式 非共享架构，同样的数据分布在多台服务器上 增强了数据安全性 利用备库的备份来减少主库负载 复制并不能代替备份 实现数据库高可用和故障切换 实现数据在线升级...sql语句决定 mysql二进制日志格式对复制的影响 基于sql语句的复制（SBR） 优点 生成的日志量少，节约网络传输i/o 并不强制要求主从数据库的表定义完全相同 相比于基于行的复制方式更为灵活 缺点...版本 复制架构及主从切换的方式 所使用的高可用管理组件 对应用的支持程度 mysql复制拓扑 ?...mysql5.7之前，一个从库只能有一个主库 mysql5.7之后，支持一从多主架构 一主多从的复制拓扑 ?...复制无法解决的问题 分担数据库的写负载 自动进行故障转移及主从切换 提供读写分离功能 高可用框架 什么是高可用 高可用H.A(High Avalilability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作（计划
Go语言在高并发、通信交互复杂、重业务逻辑的分布式系统中非常适用，具有开发体验好、一定量级下服务稳定、性能满足需要等优势。 2、Go语言在基础服务开发领域的优势 ?...Room Service在未做业务和架构拆解之前逻辑非常重，基本要与后面所有的服务进行递进，而它本身还要承载上百万的长连接业务。...所以，宁可使用Go语言通过优化之后性能降低一点，拆解架构让机制减少，也不能为了用C语言而写特别重的逻辑。 4、实践中遇到的挑战 遭遇的挑战： ? 遇到的问题： ?...线上处理就是看一下协程在F上是否有协程疏漏、高阻塞。因为有时看不到，所以他们对线上的实例监控做了一个统一的管理和可视化操作。Go语言提供配套的组合工具做一些更方便开发调试的机制。...另外，通讯可视化，长连接调用基本是RPC调用，RPC库、Redis的库、MySQL库给力，整个系统就可控。所以要对RPC库、Redis的库做各种代码内嵌，要统计它的QPS、网络带宽占用、各种出错情况。
对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。...从上面的例子可以看出，乐观锁机制避免了长事务中的数据库加锁开销（操作员 A 和操作员 B 操作过程中，都没有对数据库数据加锁），大大提升了大并发量下的系 统整体性能表现。...假定我们采用了同步机制或者数据库物理锁机制，如何保证1w个人还能同时看到有票，显然会牺牲性能，在高并发网站中是不可取的。...4、常见的提高高并发下访问的效率的手段 首先要了解高并发的的瓶颈在哪里？ 1、可能是服务器网络带宽不够 2.可能web线程连接数不够 3.可能数据库连接查询上不去。...负载均衡，前置代理服务器nginx、apache等等 数据库查询优化，读写分离，分表等等 最后复制一些在高并发下面需要常常需要处理的内容: 尽量使用缓存，包括用户缓存，信息缓存等，多花点内存来做缓存，可以大量减少与数据库的交互
GridFS结合自动分片及自动复制技术，可以实现高性能的分布式数据库集群架构，从而进行海量数据存储，如下图2所示。...图2 高性能的分布式数据库集群架构 MongoDB Sharding Cluster需要三种角色： （1）Shard Server：即存储实际数据的分片，每个Shard可以是一个mongod实例，也可以是一组...个相同文件时Shard2才产生分片数据，并且添加三四百兆的单个文件，只需11秒多就完成了操作，而即使通过文件拷贝方式这么大的文件也至少需要二三十秒才能完成，可见MongoDB在大容量文件存储方面拥有非常高的性能...图5 GridFS大容量文件测试结果 图6 GridFS大容量文件分片信息 4 结论 随着企业和个人数据的不断扩大，随着云计算的高速发展，越来越多的应用需要存储海量数据，并且对高并发和处理海量数据提出了更高的要求...，传统的关系型数据库对于这些应用场景难以满足应用需求，而作为NoSQL数据库之一的MongoDB数据库能够完全满足和解决在海量数据存储方面的应用，越来越多的大网站和企业选择MongoDB代替Mysql进行存储
概述 本文以淘宝作为例子，介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知，文章最后汇总了一些架构设计的原则。...反向代理使应用服务器可支持的并发量大大增加，但并发量的增长也意味着更多请求穿透到数据库，单机的数据库最终成为瓶颈 3.5 第四次演进：数据库读写分离 ?...由于LVS也是单机的，随着并发数增长到几十万时，LVS服务器最终会达到瓶颈，此时用户数达到千万甚至上亿级别，用户分布在不同的地区，与服务器机房距离不同，导致了访问的延迟会明显不同。...此方式能实现机房间的负载均衡，至此，系统可做到机房级别的水平扩展，千万级到亿级的并发量都可通过增加机房来解决，系统入口处的请求并发量不再是问题。...如在政府类的并发量可能不大，但业务可能很丰富的场景，高并发就不是重点解决的问题，此时优先需要的可能会是丰富需求的解决方案。 对于将要实施的系统，架构应该设计到什么程度？
概述 本文以淘宝作为例子，介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知，文章最后汇总了一些架构设计的原则。...反向代理使应用服务器可支持的并发量大大增加，但并发量的增长也意味着更多请求穿透到数据库，单机的数据库最终成为瓶颈 3.5 第四次演进：数据库读写分离 把数据库划分为读库和写库，读库可以有多个，通过同步机制把写库的数据同步到读库...由于LVS也是单机的，随着并发数增长到几十万时，LVS服务器最终会达到瓶颈，此时用户数达到千万甚至上亿级别，用户分布在不同的地区，与服务器机房距离不同，导致了访问的延迟会明显不同。...此方式能实现机房间的负载均衡，至此，系统可做到机房级别的水平扩展，千万级到亿级的并发量都可通过增加机房来解决，系统入口处的请求并发量不再是问题。...如在政府类的并发量可能不大，但业务可能很丰富的场景，高并发就不是重点解决的问题，此时优先需要的可能会是丰富需求的解决方案。 对于将要实施的系统，架构应该设计到什么程度？
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