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
首先是因为大家都知道MySQL是世界上，尤其是互联网这个领域用的最多的一款数据库产品。所以基于MySQL来提供腾讯云上面的数据库服务能满足最为广泛的用户需求。...事实上，大家知道，线程池是为了避免在高并发情况下线程频繁切换，资源争抢等问题导致系统的性能急剧下降的问题。 大家看到右边的图，随着并发的不停增加，没有线程池的曲线是往下走的。...而有了线程池之后，用户连接，它都是固定数量的后台线程在系统里面运行，来提供服务，这样的话就会减少很多并发产生的压力。...在数据库的商品库存表里面，大量的用户去并发的做update库存的数量，这时候性能就会急剧的下降。大家看到这个性能曲线，512个链接上来的时候，TPS基本上降到1千以下了。...Q: 基于目前CDB的内核架构是否能完全去满足我们云上用户的一些业务场景,是不是有一些无法去解决现在云上用户的一些痛点？
超大规模的突发流量 集中的时间段内、上百万用户的并发的流量，对整个实时音视频系统设计提出非常高的要求。...下面这张图是我们2月10日、2月11日的并发的业务曲线，非常的平滑的承载了复工突发的需求，并且业务还在持续的增长。...腾讯实时音视频TRTC作为PaaS服务稳定承载了百万级用户并发、数以亿计的用户的实时音视频互动业务，帮助在线教育、远程会议等场景抗住了核心音视频系统流量洪峰。...比如，如果平台在高峰期需要支持500W用户同时在线时，那么系统从架构设计上要有能力支撑5000W。...并且依托于整个腾讯云的基础设施，十天内扩容超过10万台云主机,共涉及超百万核的计算资源投入，这要求从供应链、底层基础设施、上层服务非常强大的能力和反应速度，在整个云计算也是史无前例的。
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。...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。...这里我们主要是利用 VMware 虚拟机一主三从，参数调优，来实现百万并发。 此块内容由于比较复杂，先暂时放一放，后续将会搭建环境并对此手写 server 进行压测。
“ 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。...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。...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。
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。...wrk的设计哲学是简单至上，它提供了一个简洁的命令行界面，用户可以通过-c参数指定并发线程数、-d指定请求持续时间、-t指定使用线程数等，快速启动测试，并在SSL测试中自动忽略不合法证书（相当于curl...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...这种方法简单易行，因为它直接减少了每个连接在用户态进程中分配的内存空间。这不仅有助于减少总体的内存消耗，而且可以使得更多的连接能够在有限的内存资源下被建立，从而提升了并发连接的数量。...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。
然而大部分在这里讨论的原理可以应用到除了AWS以外更通用的地方 我们将问题约束到如下范围 用户发送读或写请求 服务处理，存储用户数据然后返回结果 服务需要从少量用户发展到数百万用户 在我们升级架构来处理大量用户请求时...，讨论通用的扩展模式 服务需要高可用 约束和假设 状态假设 流量分布不均 需要关系型数据 从单个用户扩展到千万级用户 用户数+ 用户数++ 用户数+++ … 用户增加的标识： 一千万用户 每月10亿次写入...上的服务器 存储用户数据 MySQL数据库 使用垂直扩展: 选择更好性能的机器 密切关注监控指标以确定如何扩大规模 使用基本监控来确定瓶颈：CPU，内存，IO，网络等 CloudWatch, top,...我们的基准/负载测试和瓶颈指向了MySQL数据库占用更多内存和CPU资源，同时用户内容正在填满磁盘空间 到目前为止我们可以通过水平扩展解决问题。...S3 用户文件 JS CSS 图片 视频 移动MySQL数据库到独立的服务 考虑使用RDS服务管理MySQL数据库 扩展和管理简单 多个可用区 静态加密 保护系统 在传输和静止时加密数据 使用虚拟私有网络
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
美拍直播弹幕系统从 2015 年 11 月到现在，经过了三个阶段的演进，目前能支撑百万用户同时在线 本文诠释了根据项目的发展阶段，直播弹幕系统进行平衡演进的过程。...快速上线 消息模型 美拍直播弹幕系统在设计初期的核心要求是：快速上线，并能支撑百万用户同时在线。 基于这两点，我们的策略是前中期使用 HTTP 轮询方案，中后期替换为长连接方案。...不过这里有一个隐藏的并发问题：用户可能丢消息。...解决办法： 直播结束后，数据备份到 MySQL。 增加一组回放的 Redis。 前端机增加回放的 local cache。...解释：回放时，读取数据顺序是: local cache -> Redis -> mysql。
原文链接：https://planetscale.com/media/one-million-queries-per-second-with-mysql?...page=%2Fresources&widget=64945af4c489034721fd283c 译者： 明明如月 本文主要介绍 PlanetScale 是如何通过 MySQL 的水平分片支撑每秒一百万个查询...尽管我们有能力无限地增加分片数量，但我们设定了一个目标，那就是实现每秒一百万次查询的能力。...实现每秒一百万次查询 需要强调的是，虽然我们更偏向选择 2 的幂作为分片数量，但这并非硬性规定，我们完全可以采用其他数量的分片。...当我们启动该数据库并使用并行的 sysbench 客户端对其进行测试时，结果如我们所期待一样：在运行 5 分钟的时间内，每秒查询量超过了一百万次。
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 ?...内存映射(mmap)是指用户空间和内核空间的虚拟内存地址同时映射到同一块物理内存，用户态进程可以直接操作物理内存，避免用户空间和内核空间之间的数据拷贝。 ? 它的具体执行流程是这样的 ?...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，DMA根据网络缓冲区中的数据描述截取数据并发送； sendfile系统调用结束并返回，进程由内核态进入用户态，发生第2次上下文切换； 总结 需要硬件支持，如DMA； 整个过程...用户进程系统调用splice，由用户态进入内核态，发生第1次上下文切换； CPU通知DMA控制器把文件数据拷贝到内核缓冲区； 建立内核缓冲区和网络缓冲区的管道； CPU通知DMA控制器，DMA从管道读取数据并发送
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....借用 cpu 的三级缓存概念, L1对于商品预见性预热到 local cache, L2 对于真实用户热点数据刷到本地. L3 一般为 redis、memcache 缓存使用.
关系型数据库通常也叫作关系型数据库管理系统（RDBMS）或者SQL数据库，其中最流行的有MySQL、Oracle、PostgreSQL等。关系型数据库通过表和行来表示和存储数据。...在我们前面的设计中，用户是直接连接到Web服务器的。一旦服务器离线，用户就无法访问网站了。...如果将请求发给其他服务器，比如服务器2，由于服务器2上没有用户A的会话数据，因此身份验证就会失败。同理，用户B的所有HTTP请求必须发给服务器2；用户C的所有请求必须发给服务器3。...根据用户ID，用户数据被分配到其中一个数据库服务器上。每次要访问数据时，就会用一个哈希函数来找对应的Shard。在我们的例子中，以user_id（用户ID）对4求余作为哈希函数。...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。
今天分享的信息泄露漏洞涉及两家大公司的网站，出于隐私保密原因就不具体标明公司名称，漏洞导致将近百万用户的个人医疗数据PII和公司合作方信息存在泄露风险。两个漏洞最终获得了共$3,250美金的奖励。...一、AWS S3存储桶的错误配置致使数百万个人信息（PII）可被获取 起初我在测试目标网站的时候，未发现任何高风险漏洞，经过近一个小时的探测分析，我发现存在一些无关紧要的IDOR和XSS漏洞，没有高危漏洞...，我惊讶地发现，除了这些图片文件之外，其中还存储了一些敏感的个人数据信息，如： 语音聊天内容、音频通话内容、短信内容和其它用户隐私文件。...由于该公司的不同域名对应不同的AWS存储桶，因此我转向去发现其它域名的公共图片存储，果不其然，它对应的每个存储桶中都存储有成千的个人数据信息，当时我没做具体核算，后期经了解该公司客户达数百万。
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。
基于封技术、基于时戳技术、基于有效性检查、MVCC 等技术是并发控制技术 mysql> create table z ( -> a int not null, -> b int null...unique key (b), -> unique key (d), -> unique key (c)); Query OK, 0 rows affected (0.09 sec) mysql...into z select 1,2,3,4; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql...into z select 5,6,7,8; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql...into z select 9,10,11,12; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql
设计一个支持百万用户的系统是具有挑战性的，这是一段需要不断改进和不断提升的旅程。在本章中，我们将构建一个支持单个用户的系统，并逐渐扩展以服务于数百万用户。...最流行的有MySQL、Oracle数据库、PostgreSQL等。关系型数据库使用表和行来表示和存储数据。您可以使用SQL在不同的数据库表之间执行联接操作。 非关系型数据库也被称为NoSQL数据库。...图片 超过数百万用户的规模 系统的扩展是一个迭代的过程。根据本章学到的知识进行迭代可能会使我们走得更远。为了超越数百万用户，需要更多的优化和新策略。...为了总结本章，我们提供了如何扩展我们的系统以支持数百万用户的摘要： 保持 Web 层无状态 在每个层面上构建冗余性 尽可能地缓存数据 支持多个数据中心 在 CDN 中托管静态资源 通过分片扩展数据层 将层级拆分为独立的服务.../doc/refman/5.7/en/mysql-cluster-replication-multi-master.html 6 缓存策略及如何选择合适的策略: https://codeahoy.com
当用户程序正在执行，系统处于用户态，当用户程序需要调用内核功能，它必须通过系统调用的形式转换为内核态执行。...系统通过引导程序，装入内核处于内核态，紧接着开始执行用户进程进入用户态(模式位为1)，一旦遇到中断或系统调用，则又从用户态进入内核态(模式位为0)，内核处理完后返回用户进程进入用户态(模式位为1)，如上图...进程是操作系统资源分配的最小单元，进程在执行上有用户态和内核态，那么虚拟内存也分为了用户空间和内核空间，供用户态和内核态的进程使用。...由于用户进程无法直接操作硬件，因此用户进程首先需要通过系统调用(System Call)来调用内核接口，此时的事件流如下 用户进程通过系统调用读取文件内容，由用户态进入内核态； 内核通过直接内存(DMA...)的方式获取文件内容，并返回用户进程，由内核态转换用户态； 用户进程对数据进行处理后，通过系统调用Socket发送数据，由用户态进入内核态； 内核通过直接内存(DMA)的方式发送数据，并返回用户态； 由上图流程可知会经历
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