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  • 一组数据如果有特别大的或特别小的时,一般用 一组数据比较多(20个以上),范围比较集中,一般用众数 其余情况一般还是平均比较精确 一、联系与区别:  1、平均是通过计算得到的,因此它会因...

    原文链接:http://www.360doc.com/content/18/0717/09/57858800_771067787.shtml

    个人理解,说简单点:
    一组数据中如果有特别大的数或特别小的数时,一般用中位数
    一组数据比较多(20个以上),范围比较集中,一般用众数
    其余情况一般还是平均数比较精确

    一、联系与区别:

      1、平均数是通过计算得到的,因此它会因每一个数据的变化而变化。

      2、中位数是通过排序得到的,它不受最大、最小两个极端数值的影响.中位数在一定程度上综合了平均数和中位数的优点,具有比较好的代表性。部分数据的变动对中位数没有影响,当一组数据中的个别数据变动较大时,常用它来描述这组数据的集中趋势。另外,因中位数在一组数据的数值排序中处中间的位置,

      3、众数也是数据的一种代表数,反映了一组数据的集中程度.日常生活中诸如“最佳”、“最受欢迎”、“最满意”等,都与众数有关系,它反映了一种最普遍的倾向.

    二、平均数、中位数和众数它们都有各自的的优缺点.

    平均数:
    (1)需要全组所有数据来计算;
    (2)易受数据中极端数值的影响.

    中位数:
    (1)仅需把数据按顺序排列后即可确定;
    (2)不易受数据中极端数值的影响.

    众数:
    (1)通过计数得到;
    (2)不易受数据中极端数值的影响

    关于“中位数、众数、平均数”这三个知识点的理解,我简单谈谈自己的认识和理解。
    ⒈众数。
    一组数据中出现次数最多的那个数据,叫做这组数据的众数。
    ⒉众数的特点。
    ①众数在一组数据中出现的次数最多;②众数反映了一组数据的集中趋势,当众数出现的次数越多,它就越能代表这组数据的整体状况,并且它能比较直观地了解到一组数据的大致情况。但是,当一组数据大小不同,差异又很大时,就很难判断众数的准确值了。此外,当一组数据的那个众数出现的次数不具明显优势时,用它来反映一组数据的典型水平是不大可靠的。
    3.众数与平均数的区别。
    众数表示一组数据中出现次数最多的那个数据;平均数是一组数据中表示平均每份的数量。
    4.中位数的概念。
    一组数据按大小顺序排列,位于最中间的一个数据(当有偶数个数据时,为最中间两个数据的平均数)叫做这组数据的中位数。
    5.众数、中位数及平均数的求法。
    ①众数由所给数据可直接求出;②求中位数时,首先要先排序(从小到大或从大到小),然后根据数据的个数,当数据为奇数个时,最中间的一个数就是中位数;当数据为偶数个时,最中间两个数的平均数就是中位数。③求平均数时,就用各数据的总和除以数据的个数,得数就是这组数据的平均数。
    6.中位数与众数的特点。
    ⑴中位数是一组数据中唯一的,可能是这组数据中的数据,也可能不是这组数据中的数据;
    ⑵求中位数时,先将数据有小到大顺序排列,若这组数据是奇数个,则中间的数据是中位数;若这组数据是偶数个时,则中间的两个数据的平均数是中位数;
    ⑶中位数的单位与数据的单位相同;
    ⑷众数考察的是一组数据中出现的频数;
    ⑸众数的大小只与这组数的个别数据有关,它一定是一组数据中的某个数据,其单位与数据的单位相同;
    (6)众数可能是一个或多个甚至没有;
    (7)平均数、众数和中位数都是描述一组数据集中趋势的量。
    7.平均数、中位数与众数的异同:
    ⑴平均数、众数和中位数都是描述一组数据集中趋势的量;
    ⑵平均数、众数和中位数都有单位;
    ⑶平均数反映一组数据的平均水平,与这组数据中的每个数都有关系,所以最为重要,应用最广;
    ⑷中位数不受个别偏大或偏小数据的影响;
    ⑸众数与各组数据出现的频数有关,不受个别数据的影响,有时是我们最为关心的数据。
    8.统计量。
    平均数、众数和中位数都叫统计量,它们在统计中,有着广泛的应用。
    9.举手表决法。
    在生活中,往往会有由多数人来从众多答案中选择一个的情形,一般都利用“举手表决”方式来解决问题。即在统计出所有提议及相应票数的情况下,看各票数的众数是否超过总票数的一半,如果众数超过了总票数的一半,选择的最终答案就是这个众数。如果出现了双众数(两个众数),可对这两个众数采用抓阄、抽签或投掷硬币等办法选出最终的答案。
    10.平均数、众数和中位数三种统计数据在生活中的意义。
    平均数说明的是整体的平均水平;众数说明的是生活中的多数情况;中位数说明的是生活中的中等水平。
    11.如何通过平均数、众数和中位数对表面现象到背景材料进行客观分析。
    在个别的数据过大或过小的情况下,“平均数”代表数据整体水平是有局限性的,也就是说个别极端数据是会对平均数产生较大的影响的,而对众数和中位数的影响则不那么明显。所以,这时要用众数活中位数来代表整体数据更合适。即:如果在一组相差较大的数据中,用中位数或众数作为表示这组数据特征的统计量往往更有意义。

    算数平均数、中位数与众数——统计量背后的故事

    现代经济社会的数字化程度越来越高,我们会发现在我们生活的这个世界里充斥着各种各样的数字。人们在描述事物或过程时,人们也已经习惯性的偏好于接受数字信息以及对于各种数字的整理和分析。因此,社会经济统计越发的重要。统计学一定是基于现实经济社会发展的需要牵引而不断发展的。在运用统计方法、观察统计数字时不能仅仅看到数字,更要看到数字背后的故事。其实统计学作为一门工具能够帮助我们更为深刻的理解抽象的社会经济现象。当我们仔细发掘其中涵义就会发现,其实自然科学与社会科学并不是相隔千里,它们有着很多地方可以相互的对应,存在普遍而深刻的联系。
    笔者曾在为一些本科学生讲授统计学而准备教案时,产生了一些似乎有些勉强,但的确可以训练思维的想法。下面以对于如何理解“算数平均数、中位数与众数”之间的关系为例说一说统计量背后的故事。这三个统计量都是用来描述样本集中趋势的,但三者描述的机制和所表达出来的内涵有不小的区别。算数平均数这样一个统计量反映了样本内所有个体的信息,尽管反映的程度因个体在整体中所占比重不同而不同。在政治过程中,算数平均数与完全的平均主义、严格的每人一票、“全民公投”等相对应。中位数指的在是从小到大排序之后的样本序列中,位于中间的数值,它并不能反映所有样本个体的信息,仅仅考虑的是在相对位置上中间的样本的信息。在一个社会中,按照财富和社会地位进行排序位于中间位置的是中产阶级。中产阶级的意见受到重视的社会是一个较为稳定的社会,是一个有了较高发展程度的社会。众数指的则是在样本中出现次数做多的个体。很明显,在政治过程中这是与“少数服从多数”相对应的。出现次数最多的个体信息被表达出来,其他个体的所有信息完全被忽视。那个个体票数最多,它的利益得以实现,而少数人的利益则不能够得到保证。这恰恰证明了所谓民主的局限之一,即“多数人对少数人的暴政”。
    在一个社会里,完全的平均主义会使人们失去进取的动力,“全民公投”的成本极高并且也不能保证个体表达出其真实意愿,因此这并不是理想的政治过程。在改革开放之前实行的计划经济体制最终走下了历史舞台也正是因为我们清楚地认识到了这样的问题;我们反对台湾当局针对台湾是否独立实行“全民公投”也正是基于这一点。那么美国式的民主,即“少数服从多数”是否理想呢?民主是有局限性的,如此的政治过程不能够保护少数人的利益,正是其重要的缺陷之一。况且如果需要政府来保障那些不能通过政治过程实现自身利益的个体,成本极高。相对而言,使中产阶级的利益得以表达,将会形成一个稳定的社会结构,市较为理想的政治过程。人们会有不断进取的心态使自己成为中产阶级,同时最富裕的阶层也受到了一定限制,从而不会凭借其财富垄断社会的公共资源,为整个社会提供了一套阶层之间相互流动的渠道和机制。当然,如此的政治过程仍然是具有一定局限性的。比如仍然会有部分弱势群体的利益得不到保护。但是,相对于“少数服从多数”的政治过程,政府出面保护弱势群体的成本将低得多了。那么我们能不能为社会提供一个最为理想的政治过程呢,哪怕那仅仅是一种理想呢?或许可以。在统计学中,最理想的情况是反映集中趋势的三个统计量相互重合,即算数平均数、中位数和众数相等。这种情况下的社会结构分布可以被看作为正态分布。中产阶级的在数量上占整体的多数,即为富裕与极贫困者皆为少数;中产阶级通过民主的政治过程表达出自身的利益取向;平均看来整个社会在一个较高的发展水平上运行。

    教参上说了他们三者的联系

    “重视理解平均数、中位数与众数的联系与区别。
    描述一组数据的集中趋势,可以用平均数、中位数和众数,它们有各自不同的特点。
    平均数应用最为广泛,用它作为一组数据的代表,比较可靠和稳定,它与这组数据中的每一个数据都有关系,能够最为充分地反映这组数据所包含的信息,在进行统计推断时有重要的作用;但容易受到极端数据的影响。
    中位数在一组数据的数值排序中处于中间的位置,故其在统计学分析中也常常扮演着“分水岭”的角色,人们由中位数可以对事物的大体趋势进行判断和掌控。
    众数着眼于对各数据出现的频数的考察,其大小仅与一组数据中的部分数据有关,当一组数据中有不少数据多次重复出现时,它的众数往往是我们关心的一种统计量。
    在这部分知识的教学中,要注意讲清上述三个量的联系与区别。使学生知道它们都是描述一组数据集中趋势的统计量,但描述的角度和适用范围有所不同,在具体的问题中究竟采用哪种统计量来描述一组数据的集中趋势,要根据数据的特点及我们所关心的问题来确定。”

    有个顺口溜 分析数据平中众,比较接近选平均,相差较大看中位,频数较大用众数;
       所有数据定平均,个数去除数据和,即可得到平均数;大小排列知中位;
       整理数据顺次排,单个数据取中问,双个数据两平均;频数最大是众数

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  • linux 句柄的排查方法

    万次阅读 2018-07-12 08:18:43
    背景:做linux系统上的后端代码开发,偶尔会碰到后台报错:too many file open XXXX ,紧跟着是socket open timeout 。...所以linux操作系统容易出现句柄不够用的情况。但是1024的句柄在大部分情况下...

    背景:做linux系统上的后端代码开发,偶尔会碰到后台报错:too many file open  XXXX  ,紧跟着是socket open timeout  。这种情况大部分是因为linux 文件句柄数满掉引起的。排查方法如下:


    1、linux操作系统默认的句柄数为1024,windows默认的句柄数为6万。所以linux操作系统更容易出现句柄数不够用的情况。但是1024的句柄数在大部分情况下也是够用的,除非这台linux是类似:日志服务器、监控服务器等提供服务,并且被大量IP链接的才需要扩大句柄数(改linux系统参数+重启linux)。

    2、当出现linux句柄数满的时候,使用如下命令查询句柄数说被哪个进程占了。如下:

    lsof -n|awk '{print $2}'|sort|uniq -c|sort -nr|more

    image.png


    然后运行:ps -ef|grep 12281     (其中12281换为上一个步骤查询到的pid)


    image.png


    如果是java系统的,则可以使用jdk自带的线程导出工具,把全部的线程导出:

    jstack -l 12281 >> /usr/local/Client/log20180116.log     (其中12281换为实际的pid)


    然后用记事本打开这个文件,看看哪个线程数最高+结合实际业务情况判断是哪段代码出问题了 




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  • Web开发什么级别才算是并发

    万次阅读 2017-08-25 10:19:06
    大家心里仔细想想,当你们听到并发网站时,心里对这个网站是个什么概念?首先想到的是淘宝吗?带着问题,我们一起思考技术 写这个话题是因为我对搜索引擎给我的答案很不满意,然后决定把思考的一些东西分享出来...

    这并不是一个回答的问题的文章,而是由此引发的一个思考。

    大家心里仔细想想,当你们听到高并发网站时,心里对这个网站是个什么概念?首先想到的是淘宝吗?带着问题,我们一起思考技术

    写这个话题是因为我对搜索引擎给我的答案很不满意,然后决定把思考的一些东西分享出来,希望可以大家彼此讨论下。

    我们经常在面试的时候,被问到有没有高并发的经验?先不说哪些考高并发的装逼公司。我思考的是什么才算是高并发?你一天几个pv肯定高不了。首先在网上查找一下,并未找到明确的标准定义。那么什么是并发呢?

    并发,在操作系统中,是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间,且这几个程序都是在同一个处理机上运行,但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。

    摘自百度百科

    我们说的高并发是什么?

    上面的定义明显不是我们通常所言的并发,在互联网时代,所讲的并发、高并发,通常是指并发访问。也就是在某个时间点,有多少个访问同时到来。

    我看到有人给高并发下了类似的定义:

    高并发通常是指我们提供的系统服务能够同时并行处理很多请求。

    来看看这个定义,这里首先把并发给混淆到并行了。关于并发并行的区别看这里,我就不多说,继续探讨并发。

    然后定义又说很多请求?什么叫很多请求?做为中国人,这个词让我想象力一发不可收拾……好了,拉回来,继续本文。

    那么从上面的分析,可以看出来高并发在网络上业界也没有明确的定义。但根据我搜索情况,一般都是pv在千万级别以上的公司才会涉及到这个概念。所以我得出一个自定义概念:如果某个系统的日pv在千万级别以上,他就可能是一个高并发的系统。

    为什么说是可能?那是因为有的公司完全不走技术路线,全靠机器堆,这不在我们的讨论范围。

    高并发的问题,我们具体该关心什么?

    讲真话,高并发是个比较抽象的概念。很难有一个统一的可衡量的标准。哪么有一些其它维度的标准指标来衡量系统的性能吗?搬出以前计算机课程里边的一些指标来跟大家聊聊。

    先声明几个概念,别打瞌睡。
    * QPS(TPS):每秒钟 request/事务 数量,在互联网领域,指每秒响应请求数(指http请求);
    * 吞吐量:单位时间内处理的请求数量(通常由QPS与并发数决定);
    * 响应时间:系统对一个请求做出响应的平均时间。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(我认为这里应该仅包含处理时间,网络传输时间忽略)。

    这里一定要注意呃,QPS ≠ 并发数

    并发是指,某个时刻有多少个访问同时到来。QPS是指秒钟响应的请求数量。那么这里就肯容易推算出一个公式:

    QPS = 并发数 / 平均响应时间

    后面我们的分析都是围绕这个公示来进行展开,没明白的再回味一下。

    现在我们来假设一个场景:既然QPS是每秒钟处理的http请求数量。那么1s = 1000ms。假设我们当前一个http请求服务器处理完成需要100ms(即那么 平均响应时间 = 100ms )。那么它1s钟可以处理10个请求。也就是说 qps = 10。推算出 并发数 = 10

    常常我们被问到高并发的问题,其实从某种程度上来说是怎么提高现有程序的性能。现在我们基于上面的假设,来进行分析。假设现在有个系统性能上就是我们上面的假设,它每天有 300万pv,运行在单机上(当然经常宕机),按照上面的系统性能数据,给出优化解决方案。

    提高并发能力

    通过上面的分析,要提升并发能力,我们就需要提升我们的qps(其实这里并不完全正确,为了说明问题,我们先放弃一部分正确性

    最快速解决方案,就是增加机器。我们根据以上情况来实际计算一下。
    * 访问量:200w pv
    * QPS:10

    根据日常经验,80% 的访问量集中在 20%的时间,算一下这 200w pv实际需要机器达到多少qps才能满足。

    qps = (200w * 0.8) / (24 * 3600 * 0.3)
    
    qps = 61.7

    实际上如果在单机上,要求我们每秒钟处理请求必须达到 61.7 以上才行,而实际上我们当前系统的qps是 10。那么怎么解决?

    方案一:上机器

    个人的能力是有限的,团队的力量是无穷的。既然一台机器搞不定,我们就多上几台机器。这就涉及到db主从、读写分离、负载均衡等技术。

    它的原理就是分流,把以前集中的压力分散开来。改方案见效快,灵活,实践起来也更快。

    方案二:增加单机性能

    单机到底性能能够增加到一个什么程度,这取决于你的机器配置,也取决于你的服务到底有多复杂。

    ps: 写到这里突然有点能够理解为什网上对高并发都是讲很多请求,没有具体数据了,因为这真的只能针对业务来讲,100个并发对静态网页来说根本没有的事儿,但是对于某些密集计算型的估计…

    那么常见的单机如何提升性能?比如:增加不常变化数据的缓存,开启php的opcache,优化代码(如:n+1问题、多重嵌套循环、深层递归等),db表优化等等。由于这些每一个点拿出来都够写一本书了。咋就不继续下去。

    总结

    由于笔者自己也是没有实际经历过kw级别pv场景,很多东西讲的不一定对,本文也是理清自己的一点思路。希望能够与更多朋友进行讨论。

    也希望本文能够解决你的一点疑惑,让我们能够从高大上的概念落实到实际问题中去。

    参考资料


    如果你对我的内容感兴趣,请关注我的微信公众号:

    公众号:icanfo

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  • 什么并发 ,详细讲解

    万次阅读 多人点赞 2018-08-30 13:38:58
    一、什么并发 并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计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。   并发相关常用的一些指标有响应时间(Response ...

    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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    2021-03-04 20:22:24
    一种适合FPGA处理的浮点数据格式 与定点相比,浮点数据虽然可以表示更大范围、更高精度的实数,然而在FPGA器件实现时却需要占用成倍的硬件资源。例如,加法运算,两个定点数据直接相加即可,浮点的加法却需要...
  • 并发请求dubbo超时,参数调优说明

    万次阅读 2018-05-15 09:40:35
    但很多朋友在使用dubbo的时候,只是简单的参考官方说明进行搭建,并没有过多的去思考一些关键参数的意义,最终做出来的效果有一定的打折。 这里我根据目前我们项目的使用情况列出几个性能调优的参数及其意义。 在...
  • tomcat是目前较为常用的Web容器,那么怎么配置tomcat才能使得自己的服务效率更高,今天我主要解释一下tomcat的最大线程(maxThreads)、最大等待(acceptCount)和最大连接(maxConnections)。 maxThreads...
  • 音频属性详解,包括采样率、通道、采样位数、比特率、帧、周期、交错与非交错模式的存值方式等。
  • 2.1 求二进制数中1的个数 对于一个字节(8bit)的无符号整型变量,求其二进制表示“1”的个数,要求算法的执行效率尽可能。 大多数读者都会有这样的反应:这个题目也太简单了吧,解法似乎也很直接,不会有太多...
  • HBase的表和宽表

    万次阅读 2018-05-04 21:35:06
    HBase的表和宽表hbase的宽表是指很多列较少行,即列多行少的表,一行的数据量较大,行数少;表是指很多行较少列,即行多列少,一行的数据量较少,行数大。hbase的row key是分布式的索引,也是分片的依据。...
  • 第三类是终端设备制造商,为了让自己的设备具有广泛的应用性,它们需要搭载主流的DRM以适应市场需求,在搭载过程,它们也需要标准公司的支持,拿到一些有专利的代码包,有时还会与内容提供商合作。当然,还有的...
  • PV是什么意思?

    万次阅读 2019-04-29 16:16:44
    网站PV值是什么意思? PV是什么意思?...IP代表网站的访问量比较,PV代表网站的用户粘性非常。代表这个网站受欢迎。 因此,PV值是作为搜索引擎评价一个网站价值和用户友好性的重要指标...
  • CPU个,核心,线程

    万次阅读 多人点赞 2018-08-14 09:29:07
    我们在买电脑的时候,经常会看cpu的参数,对cpu的描述有这几种...为了给电脑更高的性能,一个cup集成了多个内核,这样电脑的性能就成倍的提升。随着科技的发展,我们发现每个内核的性能也变的十分强大,于是一个内...
  • Nginx(七) 测试使CPU占用多能否提升并发

    万次阅读 多人点赞 2019-01-07 11:00:00
    什么需要负载均衡?因为我们之前测试分配核心和进程时,越多它并发就越低。当我们使用一核心时,反而是并发最高,且核心的资源都被占满了。 所以,我想测试,当占满所有的核心,能否提升并发。 主:配置了1...
  • linux系统最大TCP连接限制

    万次阅读 2017-12-28 17:48:21
    本博客为转载,原文请参见... web服务器和cache服务器,并发下,socket最大连接限制调整: 1,修改用户进程可打开最大文件限制。  即时生效:ulimit -n xxx  永久生效: echo "ulimit -H
  • 如果采用FFT滤波器组,要达到较的检测精度,则需要增加FFT变换的点数,同时也就要求多的回波脉冲串,但在实际的雷达工程,回波脉冲并不是可以任意增加的。 每一个 k 值决定一个独立的滤波器响应,全部的...
  • 几种2.4G无线传模块电路

    万次阅读 多人点赞 2016-11-01 10:22:01
    一 几种2.4G无线传模块介绍 无线传按传输速率区分,分为低速传模块和高速传模块两大类,低速传模块使用的载频均较低,一般都在315MHz,433MHz和915MHz这几个频段,所以一般最高传输速率均不大于150kB/s。 ...
  • C++高级课程

    千人学习 2018-10-11 22:09:13
    C++对象模型知识久负盛名,在C++界具有很的美誉度,这方面知识的学习,是被诸多颇具开发实力的行业前辈倾力推荐!该门C++对象模型探索课程内容将涉及到很多不被常人所知的 C++对象内部工作原理、底层的一些具体...
  • 设备吞吐量越,所能提供给用户使用的带宽越大,就像木桶原理所描述的,网络的最大吞吐取决于网络的最低吞吐量设备,足够的吞吐量可以保证防火墙不会成为网络的瓶颈。举一个形象的例子,一台...
  • 如果知道某在一个有序排列的集合,处于什么位置,我们就对整个数据集合就有了概念。 比如班里有100个学生,某次考试成绩出来,你拿到了85分,想知道自己处于班里什么水平,有没有挤进前5%。那就把大家的成绩...
  • Java实现比较三个大小

    万次阅读 2019-10-29 14:39:44
    今天给大家展示一个之前写的...使用更高效率和更可读的写法完成。 int a = 10; int b = 15; int c = 22; int n = a>b? a : b; //找出a和b最大值。 int m = n>c? n : c;//用n和c比较。 System.ou...
  • 性能微服务架构设计模式

    千人学习 2019-12-26 17:34:19
    本课程是对分布式微服务架构设计模式进行讲解,以亿级QPS的电商网站为例对常见的技术架构进行分析,从性能,可用的角度比较各种方案的优劣点,重点讲解使用CQRS模式怎么进行性能的微服务架构设计,读者学习本...

空空如也

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中数更高说明什么