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  • 一、什么是并发并发(High Concurrency)互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。 高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time...

    一、什么是高并发

    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。

     

    高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time),吞吐量(Throughput),每秒查询率QPS(Query Per Second),并发用户数等。

     

    响应时间:系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms,这个200ms就是系统的响应时间。

    吞吐量:单位时间内处理的请求数量。

    QPS:每秒响应请求数。在互联网领域,这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。

    并发用户数:同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统,同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。

     

    二、如何提升系统的并发能力

    互联网分布式架构设计,提高系统并发能力的方式,方法论上主要有两种:垂直扩展(Scale Up)与水平扩展(Scale Out)。

    垂直扩展:提升单机处理能力。垂直扩展的方式又有两种:

    (1)增强单机硬件性能,例如:增加CPU核数如32核,升级更好的网卡如万兆,升级更好的硬盘如SSD,扩充硬盘容量如2T,扩充系统内存如128G;

    (2)提升单机架构性能,例如:使用Cache来减少IO次数,使用异步来增加单服务吞吐量,使用无锁数据结构来减少响应时间;

     

    在互联网业务发展非常迅猛的早期,如果预算不是问题,强烈建议使用“增强单机硬件性能”的方式提升系统并发能力,因为这个阶段,公司的战略往往是发展业务抢时间,而“增强单机硬件性能”往往是最快的方法。

     

    不管是提升单机硬件性能,还是提升单机架构性能,都有一个致命的不足:单机性能总是有极限的。所以互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是水平扩展。

     

    水平扩展:只要增加服务器数量,就能线性扩充系统性能。水平扩展对系统架构设计是有要求的,如何在架构各层进行可水平扩展的设计,以及互联网公司架构各层常见的水平扩展实践,是本文重点讨论的内容。

     

    三、常见的互联网分层架构


    常见互联网分布式架构如上,分为:

    (1)客户端层:典型调用方是浏览器browser或者手机应用APP

    (2)反向代理层:系统入口,反向代理

    (3)站点应用层:实现核心应用逻辑,返回html或者json

    (4)服务层:如果实现了服务化,就有这一层

    (5)数据-缓存层:缓存加速访问存储

    (6)数据-数据库层:数据库固化数据存储

    整个系统各层次的水平扩展,又分别是如何实施的呢?

     

    四、分层水平扩展架构实践

    反向代理层的水平扩展


    反向代理层的水平扩展,是通过“DNS轮询”实现的:dns-server对于一个域名配置了多个解析ip,每次DNS解析请求来访问dns-server,会轮询返回这些ip。

    当nginx成为瓶颈的时候,只要增加服务器数量,新增nginx服务的部署,增加一个外网ip,就能扩展反向代理层的性能,做到理论上的无限高并发。

     

    站点层的水平扩展


    站点层的水平扩展,是通过“nginx”实现的。通过修改nginx.conf,可以设置多个web后端。

    当web后端成为瓶颈的时候,只要增加服务器数量,新增web服务的部署,在nginx配置中配置上新的web后端,就能扩展站点层的性能,做到理论上的无限高并发。

     

    服务层的水平扩展


    服务层的水平扩展,是通过“服务连接池”实现的。

    站点层通过RPC-client调用下游的服务层RPC-server时,RPC-client中的连接池会建立与下游服务多个连接,当服务成为瓶颈的时候,只要增加服务器数量,新增服务部署,在RPC-client处建立新的下游服务连接,就能扩展服务层性能,做到理论上的无限高并发。如果需要优雅的进行服务层自动扩容,这里可能需要配置中心里服务自动发现功能的支持。

     

    数据层的水平扩展

    在数据量很大的情况下,数据层(缓存,数据库)涉及数据的水平扩展,将原本存储在一台服务器上的数据(缓存,数据库)水平拆分到不同服务器上去,以达到扩充系统性能的目的。

     

    互联网数据层常见的水平拆分方式有这么几种,以数据库为例:

    按照范围水平拆分


    每一个数据服务,存储一定范围的数据,上图为例:

    user0库,存储uid范围1-1kw

    user1库,存储uid范围1kw-2kw

    这个方案的好处是:

    (1)规则简单,service只需判断一下uid范围就能路由到对应的存储服务;

    (2)数据均衡性较好;

    (3)比较容易扩展,可以随时加一个uid[2kw,3kw]的数据服务;

    不足是:

    (1)      请求的负载不一定均衡,一般来说,新注册的用户会比老用户更活跃,大range的服务请求压力会更大;

     

    按照哈希水平拆分


    每一个数据库,存储某个key值hash后的部分数据,上图为例:

    user0库,存储偶数uid数据

    user1库,存储奇数uid数据

    这个方案的好处是:

    (1)规则简单,service只需对uid进行hash能路由到对应的存储服务;

    (2)数据均衡性较好;

    (3)请求均匀性较好;

    不足是:

    (1)不容易扩展,扩展一个数据服务,hash方法改变时候,可能需要进行数据迁移;

     

    这里需要注意的是,通过水平拆分来扩充系统性能,与主从同步读写分离来扩充数据库性能的方式有本质的不同。

    通过水平拆分扩展数据库性能:

    (1)每个服务器上存储的数据量是总量的1/n,所以单机的性能也会有提升;

    (2)n个服务器上的数据没有交集,那个服务器上数据的并集是数据的全集;

    (3)数据水平拆分到了n个服务器上,理论上读性能扩充了n倍,写性能也扩充了n倍(其实远不止n倍,因为单机的数据量变为了原来的1/n);

    通过主从同步读写分离扩展数据库性能:

    (1)每个服务器上存储的数据量是和总量相同;

    (2)n个服务器上的数据都一样,都是全集;

    (3)理论上读性能扩充了n倍,写仍然是单点,写性能不变;

     

    缓存层的水平拆分和数据库层的水平拆分类似,也是以范围拆分和哈希拆分的方式居多,就不再展开。

     

    五、总结

    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。

    提高系统并发能力的方式,方法论上主要有两种:垂直扩展(Scale Up)与水平扩展(Scale Out)。前者垂直扩展可以通过提升单机硬件性能,或者提升单机架构性能,来提高并发性,但单机性能总是有极限的,互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是后者:水平扩展。

    互联网分层架构中,各层次水平扩展的实践又有所不同:

    (1)反向代理层可以通过“DNS轮询”的方式来进行水平扩展;

    (2)站点层可以通过nginx来进行水平扩展;

    (3)服务层可以通过服务连接池来进行水平扩展;

    (4)数据库可以按照数据范围,或者数据哈希的方式来进行水平扩展;

    各层实施水平扩展后,能够通过增加服务器数量的方式来提升系统的性能,做到理论上的性能无限。

     

    末了,希望文章的思路是清晰的,希望大家对高并发的概念和实践有个系统的认识,结合上一篇《究竟啥才是互联网架构“高可用”》的分享互联网分布式架构是不是逐步的不再神秘啦?

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  • 什么是并发 ,详细讲解 一、什么是并发并发(High Concurrency)互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。 高并发相关常用的一些指标有...

    什么是高并发 ,详细讲解

    一、什么是高并发

    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。

    高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time),吞吐量(Throughput),每秒查询率QPS(Query Per Second),并发用户数等。

    响应时间:系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms,这个200ms就是系统的响应时间。

    吞吐量:单位时间内处理的请求数量。

    QPS:每秒响应请求数。在互联网领域,这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。

    并发用户数:同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统,同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。

     

    二、如何提升系统的并发能力

    互联网分布式架构设计,提高系统并发能力的方式,方法论上主要有两种:垂直扩展(Scale Up)与水平扩展(Scale Out)。

    垂直扩展:提升单机处理能力。垂直扩展的方式又有两种:

    (1)增强单机硬件性能,例如:增加CPU核数如32核,升级更好的网卡如万兆,升级更好的硬盘如SSD,扩充硬盘容量如2T,扩充系统内存如128G;

    (2)提升单机架构性能,例如:使用Cache来减少IO次数,使用异步来增加单服务吞吐量,使用无锁数据结构来减少响应时间;

     

    在互联网业务发展非常迅猛的早期,如果预算不是问题,强烈建议使用“增强单机硬件性能”的方式提升系统并发能力,因为这个阶段,公司的战略往往是发展业务抢时间,而“增强单机硬件性能”往往是最快的方法。

     

    不管是提升单机硬件性能,还是提升单机架构性能,都有一个致命的不足:单机性能总是有极限的。所以互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是水平扩展。

     

    水平扩展:只要增加服务器数量,就能线性扩充系统性能。水平扩展对系统架构设计是有要求的,如何在架构各层进行可水平扩展的设计,以及互联网公司架构各层常见的水平扩展实践,是本文重点讨论的内容。

     

    三、常见的互联网分层架构


    常见互联网分布式架构如上,分为:

    (1)客户端层:典型调用方是浏览器browser或者手机应用APP

    (2)反向代理层:系统入口,反向代理

    (3)站点应用层:实现核心应用逻辑,返回html或者json

    (4)服务层:如果实现了服务化,就有这一层

    (5)数据-缓存层:缓存加速访问存储

    (6)数据-数据库层:数据库固化数据存储

    整个系统各层次的水平扩展,又分别是如何实施的呢?

     

    四、分层水平扩展架构实践

    反向代理层的水平扩展


    反向代理层的水平扩展,是通过“DNS轮询”实现的:dns-server对于一个域名配置了多个解析ip,每次DNS解析请求来访问dns-server,会轮询返回这些ip。

    当nginx成为瓶颈的时候,只要增加服务器数量,新增nginx服务的部署,增加一个外网ip,就能扩展反向代理层的性能,做到理论上的无限高并发。

     

    站点层的水平扩展


    站点层的水平扩展,是通过“nginx”实现的。通过修改nginx.conf,可以设置多个web后端。

    当web后端成为瓶颈的时候,只要增加服务器数量,新增web服务的部署,在nginx配置中配置上新的web后端,就能扩展站点层的性能,做到理论上的无限高并发。

     

    服务层的水平扩展


    服务层的水平扩展,是通过“服务连接池”实现的。

    站点层通过RPC-client调用下游的服务层RPC-server时,RPC-client中的连接池会建立与下游服务多个连接,当服务成为瓶颈的时候,只要增加服务器数量,新增服务部署,在RPC-client处建立新的下游服务连接,就能扩展服务层性能,做到理论上的无限高并发。如果需要优雅的进行服务层自动扩容,这里可能需要配置中心里服务自动发现功能的支持。

     

    数据层的水平扩展

    在数据量很大的情况下,数据层(缓存,数据库)涉及数据的水平扩展,将原本存储在一台服务器上的数据(缓存,数据库)水平拆分到不同服务器上去,以达到扩充系统性能的目的。

     

    互联网数据层常见的水平拆分方式有这么几种,以数据库为例:

    按照范围水平拆分


    每一个数据服务,存储一定范围的数据,上图为例:

    user0库,存储uid范围1-1kw

    user1库,存储uid范围1kw-2kw

    这个方案的好处是:

    (1)规则简单,service只需判断一下uid范围就能路由到对应的存储服务;

    (2)数据均衡性较好;

    (3)比较容易扩展,可以随时加一个uid[2kw,3kw]的数据服务;

    不足是:

    (1)      请求的负载不一定均衡,一般来说,新注册的用户会比老用户更活跃,大range的服务请求压力会更大;

     

    按照哈希水平拆分


    每一个数据库,存储某个key值hash后的部分数据,上图为例:

    user0库,存储偶数uid数据

    user1库,存储奇数uid数据

    这个方案的好处是:

    (1)规则简单,service只需对uid进行hash能路由到对应的存储服务;

    (2)数据均衡性较好;

    (3)请求均匀性较好;

    不足是:

    (1)不容易扩展,扩展一个数据服务,hash方法改变时候,可能需要进行数据迁移;

     

    这里需要注意的是,通过水平拆分来扩充系统性能,与主从同步读写分离来扩充数据库性能的方式有本质的不同。

    通过水平拆分扩展数据库性能:

    (1)每个服务器上存储的数据量是总量的1/n,所以单机的性能也会有提升;

    (2)n个服务器上的数据没有交集,那个服务器上数据的并集是数据的全集;

    (3)数据水平拆分到了n个服务器上,理论上读性能扩充了n倍,写性能也扩充了n倍(其实远不止n倍,因为单机的数据量变为了原来的1/n);

    通过主从同步读写分离扩展数据库性能:

    (1)每个服务器上存储的数据量是和总量相同;

    (2)n个服务器上的数据都一样,都是全集;

    (3)理论上读性能扩充了n倍,写仍然是单点,写性能不变;

     

    缓存层的水平拆分和数据库层的水平拆分类似,也是以范围拆分和哈希拆分的方式居多,就不再展开。

     

    五、总结

    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。

    提高系统并发能力的方式,方法论上主要有两种:垂直扩展(Scale Up)与水平扩展(Scale Out)。前者垂直扩展可以通过提升单机硬件性能,或者提升单机架构性能,来提高并发性,但单机性能总是有极限的,互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是后者:水平扩展。

    互联网分层架构中,各层次水平扩展的实践又有所不同:

    (1)反向代理层可以通过“DNS轮询”的方式来进行水平扩展;

    (2)站点层可以通过nginx来进行水平扩展;

    (3)服务层可以通过服务连接池来进行水平扩展;

    (4)数据库可以按照数据范围,或者数据哈希的方式来进行水平扩展;

    各层实施水平扩展后,能够通过增加服务器数量的方式来提升系统的性能,做到理论上的性能无限。

     

    末了,希望文章的思路是清晰的,希望大家对高并发的概念和实践有个系统的认识,结合上一篇《究竟啥才是互联网架构“高可用”》的分享互联网分布式架构是不是逐步的不再神秘啦?

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  • 什么是并发? 高并发(High Concurrency)互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。 高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time),吞吐...

    什么是高并发以及部分处理方案

    什么是高并发?

    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。

    高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time),吞吐量(Throughput),每秒查询率QPS(Query Per Second),并发用户数等。

    响应时间:系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms,这个200ms就是系统的响应时间。

    吞吐量:单位时间内处理的请求数量。

    QPS:每秒响应请求数。在互联网领域,这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。

    并发用户数:同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统,同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。

    高并发经典案例

    1、淘宝双十一以及618的时候

    在这里插入图片描述

    这是一张淘宝在2019年双十一的时候的交易峰值,在一瞬间达到了544000笔/秒的交易量,可以想象这个并发量有多大

    2、12306春运抢票的时候

    这个比第一种情况要严重的多,商品你可以看也可以晚点买,但是火车票机票这种东西,如果被抢走了,这一趟车就没你的位子了,所以在一定程度上12306抢票会比淘宝双十一的并发量要高

    如何提升系统的并发能力或者说处理并发的能力

    硬件优化

    首先从硬件方面做文章。现在大家的电脑配置大部分都已经很高了,而且随着硬件的发展,计算机的性能也越来越高,如果一个人的电脑或者一个公司的服务器有更好的硬件就可以更快得处理系统的事务,所以最基本的就是从硬件下手,买更好的cpu、内存、万兆网卡、把硬盘换成固态的都是可以提高系统的处理速度

    流量优化:防盗链处理

    前端优化:减少HTTP请求,合并css或js,添加异步请求,启用浏览器缓存和文件压缩,CDN加速,建立独立图片服务器,

    服务端优化:页面静态化

    数据库优化:数据库缓存,分库分表,分区操作,读写分离,负载均衡

    web服务器优化:负载均衡,nginx反向代理,7,4层LVS软件

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  • 1. 概念 线程不安全就是不提供数据访问保护,有可能出现多个线程先后更改数据造成所得到的数据脏数据。<br/> 2. 举个栗子 ... public static int threadTotal = 200; public static int count

    目录

    并发笔记一:什么是线程不安全?
    并发笔记二:线程中断机制
    并发笔记三:线程的生命周期
    并发笔记四:锁机制(一)
    并发笔记四:锁机制(二)

    1. 概念

    线程不安全就是不提供数据访问保护,有可能出现多个线程先后更改数据造成所得到的数据是脏数据。<br/>
    

    2. 举个栗子

    话不多说,直接上代码
    
    public class ConcurrencyTest {
        //请求总数
        private static int clientTotal = 10000;
        //同时并发执行的线程数
        public static int threadTotal = 200;
    
        public static int count = 0;
    
        /**
         *
         * @param args
         * @throws InterruptedException
         */
        public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
            ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();//创建连接池
            /**
             * Semaphore 是 synchronized 的加强版,作用是控制线程的并发数量
             */
            final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);//同步关键类,构造方法传入的数字是多少,则同一个时刻,只运行多少个进程同时运行制定代码
            /**
             *  countDownLatch这个类使一个线程等待其他线程各自执行完毕后再执行。
             * 通过一个计数器来实现的,计数器的初始值是线程的数量。每当一个线程执行完毕后,计数器的值就-1
             * 当计数器的值为0时,表示所有线程都执行完毕,然后在闭锁上等待的线程就可以恢复工作了。
             */
            final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);//计数器闭锁
    
            for (int i = 0; i<clientTotal; i++){
                executorService.execute(() ->{
                    try {
                        /**
                         * 在 semaphore.acquire() 和 semaphore.release()之间的代码,同一时刻只允许制定个数的线程进入,
                         * 因为semaphore的构造方法是1,则同一时刻只允许一个线程进入,其他线程只能等待。
                         * */
                        semaphore.acquire();
                        addOne();
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    } finally {
                        semaphore.release();
                    }
                    countDownLatch.countDown();//调用这个方法会使计数器减一,当计数器的值为0时,因调用await()方法被阻塞的线程会被唤醒,继续执行。
                });
            }
            countDownLatch.await();//调用这个方法的线程会被阻塞
            executorService.shutdown();
            System.out.printf("count:" + count);
    
    
    
        }
    
        private static void addOne(){
            count ++;
        }
    
    }
    

      这段代码用线程池创建了10000个线程,200个并发同时执行,同时对’i’执行+1操作,基本的注释我都加上去了,应该很容易看懂。

      复制到自己的编译器中执行,会发现最终结果并不等于10000,甚至每次的执行结果都不相同,这是为什么呢?

    3. 剥栗子

      ava内存模型的抽象概念图(关于java内存模型,想了解更多的话,去看看此大神的深入理解java内存模型
    在这里插入图片描述
      针对上面的例子,当主内存中有一个共享变量‘i=0’的时候,如果线程A、B同时执行,线程A将共享变量’i’取出来放到自己的本地内存A中,对’i’执行 +1 的操作,此时的i仍然在本地内存A中,并未刷新到主内存中,所以线程B从主内存中读取仍为’i=0’(线程A和线程B同时拿到了共享变量‘i’的私有拷贝),并且在本地内存B中进行+1操作,这个时候本地内存A、B中的i都为1,刷新到主内存后的’i’自然为1。
      这就是一个典型的线程不安全的例子,线程之间没有通信,数据互不可见,造成脏数据。

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    2020-12-08 15:00:45
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    2021-03-12 19:31:02
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    千次阅读 2018-03-27 13:57:36
    一、什么是并发并发(High Concurrency)互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time),...
  • 一、什么是并发并发(High Concurrency)互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time),...
  • · 什么是并发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,它通常指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。 高并发相关常用的一些指标有响应时间、吞吐量、每秒查询率QPS、并发用户数...
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  • 一、什么是并发并发(High Concurrency)互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time),...
  • 本文来自于cnblogs,介绍了什么是并发,如何提升系统的并发能力,常见的互联网分层架构,分层水平扩展架构实践等知识。高并发(HighConcurrency)互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常指,...
  • 并发的概念

    千次阅读 2018-06-28 08:57:43
    一、什么是并发并发(High Concurrency)互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time),...
  • 互联网架构高并发

    2018-03-01 20:16:31
    一、什么并发 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,它通常指,通过设计能够保证系统同时能处理很多请求。 高并发相关指标有:响应时间、吞吐量、查询率(QPS)、并发用户数等。 响应...
  • 分布式,避免高并发

    2018-10-17 21:35:12
    ——什么是并发你如何避免高并发? 通常:高并发相关常用的一些指标有响应时间,吞吐量,每秒查询率QPS,并发用户数等。   响应时间:系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms,这个200...
  • 并发的处理方案

    2020-09-22 17:33:12
    一、什么是并发并发(High Concurrency)互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。 高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time...

空空如也

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并发200是什么