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  • 如何解决一个10万次的请求
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    2019-02-27 21:50:35

     

    首先,用netty进行NIO处理(相当于在收费站前修一个停车场),来的车都进停车场,然后叫号缴费通行,解决20个收费站收费,来的车辆过多,直接服务器崩溃,报504错误。

     

    然后,过了收费站的车辆用消息队列(RabbitMQ)来进行处理。

     

    最后,我们将经常查数据库的数据,用redis来做缓存,减少服务器的压力。

     

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  • 当时一个不爽,自己写了个面向游戏的高性能后端框架,计划用一台8核48G的服务器,跑到百万在线,50万活跃,每秒10万次业务请求的性能,一直压箱底,也没机会拿出来用。 今年又接手了个游戏项目,正好有时间拿这个...

    因起

    大概两年前,半途接手了一个项目,一个Python写的游戏服务器。倒腾倒腾弄上线后,在一台4核16G的服务器上,TPS不满百,平均响应延迟超百毫秒,勉强抗个500-1000人在线。慢的令人发指。业务端反响也不好,没运营多久就下线了,否则要填坑到天明。

    当时一个不爽,自己写了个面向游戏的高性能后端框架,计划用一台8核48G的服务器,跑到百万在线,50万活跃,每秒10万次业务请求的性能,一直压箱底,也没机会拿出来用。

    今年又接手了个游戏项目,正好有时间拿这个框架试试水,整理框架之余,回忆下之前的历程,便有了这一系列的文章,容我慢慢道来。

    目标分解

    关于传统的多线程模型,曾经有个古老的C10K问题。简单点说就是10k在线便开始趴窝,这导致了服务端从异步网络IO到后端处理的一系列结构性变革。异步处理模型解决了高代价的线程切换,却依然难以解决事务的原子性,共享资源争用等问题。在现代的多核CPU环境下,连跨线程间及时更新变量都需要专门通知CPU。高负载下跨线程的共享资源管理必然是一个非常复杂的问题,我不希望,在写业务逻辑的时候,会需要依赖一套严格的规范来保证高并发时的正确性,这对团队编码的要求太高,也不利于错误排查。先规避这个问题,把核心业务处理放到个单一线程使用一颗CPU核心来完成。剩余的7颗核心负责网络IO,数据加载,调度,等外围工作。

    这样,按照10万次每秒的目标来考量,一次请求可以消耗10000纳秒,按照当前的主流CPU,4G左右的主频,每次业务处理共有40000次时钟周期可用,我估计一半的时钟周期,20000个应该就差不多可以处理一次业务了,计算资源应该是够的。而除了这部分,所有前期的数据准备工作和后期的保存输出,尽量设计成可以多线程高并发低争用完成的模式,以便于多核处理。

    根据以往的经验,当数据量或是处理频度大到一定的程度之后,会发生很多奇葩的问题。比方说,某个依赖库报莫名其妙的错误,这种情况下,有时候可以通过自己重新造一个简单但够用的轮子来解决,有时候却不得不去硬啃源代码改现有的库。在系统实现的前期,需要快速的模型实现,验证,测试,重构,开发效率的重要性远高于执行效率,因此,我选择了Java而不是C++来入手编写,后期如果真的要做到极致,再考虑逐步移植到C++上。

    与C++ 相比,Java主要有两个方面的问题,一是略低的执行效率,这个本质上关系不大,这不是一个计算密集型的程序,大量的时间应是消耗在内存访问和I/O上,就算Java执行速度是C++的一半,也够用了,而且,不断进化的JIT编译器,工作的还蛮给力的;另一个则是绕不过去的硬伤,GC,垃圾收集是服务器端永远的痛,尤其在高并发大业务量海量内存的时候,来个秒级的Stop The World绝对欲哭无泪。

    还是按照每秒10万次请求计算,假设每个业务请求需要用20k内存(已经估计的很小了, 来两个Json串就没了),那么每秒钟,就有20k * 100k = 2G内存需要GC。随便一个minor gc都要上秒。所以,把内存管理全丢给JVM是肯定不靠谱的,必须小心处理。三个方面,一是精心调整JVM关于垃圾收集的相关参数;二是自行维护对象池来管理内存,减少临时对象的生成和回收;三是尽可能避免任何未纳入对象池管理,不可重用的对象,进入老年代(Old Generation),甚至在老年代不断累积。前两点很好理解,第三点,避免一些不可重用对象进入老年区,是个略复杂的问题,后续会在讲具体模块时专门提及。

    每秒100k业务的问题想好了,再来想想1M的连接,正常点的连接(不把缓冲区弄到完全不够正常使用)大概需要占用8G左右的内存。再把数据加密,session信息等加上,轻松突破10G,然后,针对TCP堆栈内核还有一系列的管理开销。在游戏服务器可能面临大量小数据包请求响应的情况下(大量请求及响应的实际数据小于40字节),UDP可能会是一个比TCP更合适的选择。

    业务并发,连接,好像没啥了? 不,还漏了最重要的数据,每个请求读写n次数据库?读写n次redis?sql语句生成,返回数据的解析。高并发下,就算redis能抗住,Json的序列化,反序列化都是灾难。这些操作还会生成大量的临时对象,又是垃圾收集的灾难。一个巨大的内存数据缓存,是必不可少的。我n年前针对频繁调用的中型配置数据库,写过一个全库引导进内存的OR Mapping,而游戏服务器显然不可能将所有数据都拉到内存里来,这里必然需要一个有较好的缓存维护能力和清晰的模型关系的缓存管理系统。按照之前的系统内存约束,平均每个在线用户,一共也就30k的总体内存可用,如果用户数据复杂到一定的程度,JVM用32G的堆估计不太够,但高于32G之后又会因为指针扩张的问题,带来更进一步的内存需求,这个问题暂时搁置,到时候根据业务情况看,如果内存不够再优化/增加。

    主机考量完了,看看网络,假设100k请求中,90%是小于40字节的小请求,10%是平均1500字节的大请求,算上layer 4/3/2/1 的包头,每秒的出站流量大概是 72B * 90k + 1526B * 10k = 6480kB + 15260kB= 21740kB = 173920kb = 173mb 这不是一个太夸张的数字。

    资源准备

    Java NIO 说了这么多年,肯定是很成熟的东西了。但是异步的数据访问驱动(拟使用Mysql + redis),似乎没有那么好找。网上找了一会,Mysql似乎只有看上去有些坑还没填上的mysql-async 和Mysql 8 的X DevAPI,Redis的异步驱动倒是很多,但我不太了解,没有什么选择思路。找了一会之后发现Vert.x 正好有完整的对网络IO,Mysql,Redis的异步访问封装,那就先用Vert.x吧,这三个模块在都是准备抽象出来只放在框架中使用的,未来替换成本及低(结果没多久就真的要换了-_-! )。

    框架思路

    异步模型的思路从来都很简单,只是很多时候代码阅读起来会有点复杂。对于大部分服务器端程序来说,每个请求的主线基本都是: (1)读取网络数据 ->(2) 按需读取持久化数据 ->(3) 业务处理及保存数据 -> (4)网络数据输出,这里的(1)(2)(3)(4),前期拟各用一个/或几个线程来完成,所有的 -> 通过队列通讯。其中,第(2)步牵涉到和数据缓存的一些交互,第(3)步结束后有一些数据保存的需求。图我先不画了,以后有空再补上,

    思路有了,先开工吧,边写边想边细化。

    第一个坑

    搭环境、建工程和一些基础代码就不废话了,先写(1),读取网络数据包并预处理。收到数据包后应该干什么? ——基本的session和用户信息维护。那么,应该用什么数据结构维护session? 我的第一反应是HashMap(后来改了,以后慢慢说),key - object映射,灵活,快捷,高性能。

    不管什么语言,基本都有现成的HashMap库可以调用,Java里比较典型的是自带的HashMap和线程安全的ConcurrentHashMap,信手拈来。

    可感觉那里有点不对劲,HashMap和ConcurrentHashMap貌似都和前面我提到的高性能服务器垃圾收集三大套路中的两个相违背。以下便是这两个Map的原罪:
    1 创建了大量的,无用对象。Java里的HashMap泛型是<Object, Object>,除非key使用String(对象缓存),否则会需要新建一个Key对象来做get和put,这个对象会被保存在HashMap的节点中。Java并没有提供类似于 int/long - Object 这样的,用基本数据类型做主键的key-value HashMap。而如果用String做key,内存占用增加,性能下降(需要查找一次String对象),也会对通讯部分有性能(转换成数值)或带宽(String传输字节数较多)资源占用的影响。
    2 HashMap内部用了HashEntry/Node来包装Key和Value,每次put新key,都会新建一个Entry/Node,如果一个HashMap中有100k数量级的对象, 也会有100k个对应的Entry/Node对象。而如果某个key - value对长时间保存在HashMap中之后才被移出,其对应的Key和Entry/Node都应该已被移入老年代,成为非FullGC难以清除的对象。增大FullGC的概率。

    重复写轮子已是迫不得已,写基础类库更是吃力不讨好。从可靠性到性能,很多基础类库都是大神们浸淫数年的精华所在。但该填的坑总得填,从HashMap开始吧,没想到,本系列文章的第一篇正文,将会是,写一个高性能,低内存,线程安全,GC友好的HashMap

    本文所涉及的部分代码,会随着文章进度逐步整理并放到 github上。
    其中,高性能基础数据结构的代码见 https://github.com/Lofint/tachyon

    展开全文
  • 后端一次性返回10万条数据,使用vue的解决方案有多种,本文采用pl-table和后端循环的方式进行获取和渲染数据。

    vue 解决同时加载万条级数据,页面渲染卡顿问题

    1. 问题描述

    由于业务需求,需要在一个页面中点击查询按钮时加载出所有的数据,但数据量有近10万条,渲染出现卡顿,页面卡死。

    2. 常见的解决方案

    - 自定义中间层
    自定义nodejs中间层,获取并拆分这10w条数据,
    前端对接nodejs中间层,而不是服务器
    缺点:成本高
    - 虚拟列表
    只渲染可视区域DOM,其他隐藏区域不显示,只用div撑起高度,随着浏览器滚动,创建和销毁DOM。
    在这里插入图片描述
    虚拟列表实现起来非常复杂,可借用第三方lib
    Vue-virtual-scroll-list
    React-virtualiszed
    - 前后端配合(本问题解决方案)
    前端使用pl-table加载数据;pl-table(大数据表格,完美解决万级数据渲染卡顿问题)
    后端循环获取数据,每次只获取几百条数据,获取后就进行渲染。

    3. 解决方案流程图

    使用pl-table + 每次从后端读取500条数据后就渲染 ,渲染完成后如果还有数据继续获取数据500条并渲染,直至数据读取完成。
    流程图如下图所示:

    请添加图片描述

    1)点击查询按钮
    2)判断是否正在查询(isSearching)
    3)isSearching = true ;正在查询时判断是否需要停止,需要停止则查询结束;不需要停止则继续查询过程(不需要额外操作)。
    4)isSearching = false ;没有正在查询,这时需要设置 isSearching = true;startId = 0 (查询的开始id);
    searchingTaskTag = genUuid()// 随机数(用来在前后端传递,保证是同一个查询)
    5)调用中间fn1函数,判断当前请求数据的最大Id是否小于等于0,如果小于等于0 则请求出最大maxId,并设置endId = startId + step(查询的结束Id);
    6) 判断startId <= maxId 为true,则调用函数fn2,随机数searchingTaskTag请求和响应中携带。
    7)根据response.searchingTaskTag === searchingTaskTag 判断是否是同一个请求,如果是数据则累加进去,同时 startId = startId + step;并去调用步骤5)。
    8)判断startId <= maxId 为false,则结束查询。

    4. 代码

    1. 查询方法
    //查询
        handleSearch() {
          //this.isShow = false;
          if (this.isSearching) {
            // 提示用户是否停止查询?
            this.$confirm("确认停止查询?", "提示", {
              type: "warning",
            }).then(() => {
              this.listLoading = false;
              this.searchingTaskTag = "";
              this.isSearching = false;
              this.hardReset = false;
              this.$nextTick(() => {
                this.hardReset = true;
              });
            });
          } else {
            this.isSearching = true;
            this.searchingTaskTag = genUuid();
            this.tableData = [];
            this.startId = 0;
            this.fn1();
          }
        },
    
    1. 中间函数fn1
        async fn1() {
          let startId = this.startId;
          let endId = this.startId + this.step;
          let param = {
            pageNo: this.page,
            pageSize: this.pageSize,
            startId: startId,
            endId: endId,
            searchingTaskTag: this.searchingTaskTag,
          };
          try {
            if (this.maxId <= 0) {
              let response = await getMaxId();
              this.maxId = response.body;
            }
            if (startId <= this.maxId) {
              this.fn2(param);
            } else {
              this.$message.success("查询结束!");
              this.isSearching = false;
            }
          } catch (e) {}
        },
    getMaxId() {
          getMaxId()
            .then((resp) => {
              this.maxId = resp.body;
            })
            .catch((error) => {
              this.$message.error(error.body);
            });
        },
     
    
    1. fn2 函数
       //获取数据列表
     fn2(param) {
          fn2(param).then(
          (resp) => {
              let tempList = resp.body.content;
              let echoSearchingTaskTag = resp.body.searchingTaskTag;
    
              if (
                tempList.length > 0 &&
                this.searchingTaskTag == echoSearchingTaskTag
              ) {
                this.tableData.push(...tempList);
               }
     
    
              if (this.searchingTaskTag == echoSearchingTaskTag) {
                this.listLoading = false;
                this.startId += this.step;
                this.fn1();
              }
            })
            .catch((error) => {
              this.listLoading = false;
              this.$message.error("获取失败!");
              this.isSearching = false;
              this.flag = false;
            });
    
                                
          this.listLoading = false;
        },
    
    展开全文
  • 支持高并发的IIS Web服务器常用设置 适用的IIS版本:IIS 7.0, IIS 7.5, IIS 8.0 适用的Windows版本:Windows Server 2008, Windows Server 2008 R2, Windows Server...完成上述4设置,就可以支持10万个并发请求

    支持高并发的IIS Web服务器常用设置

    适用的IIS版本:IIS 7.0, IIS 7.5, IIS 8.0

    适用的Windows版本:Windows Server 2008, Windows Server 2008 R2, Windows Server 2012

    1、应用程序池(Application Pool)的设置: 

    • General->Queue Length设置为65535(队列长度所支持的最大值)
    • Process Model->Idle Time-out设置为0(不让应用程序池因为没有请求而回收)
    • Recycling->Regular Time Interval设置为0(禁用应用程序池定期自动回收)

    2、.Net Framework相关设置

    a) 在machine.config中将

    <processModel autoConfig="true" />

    改为

    <processModel enable="true" requestQueueLimit="100000"/>

    (保存后该设置立即生效)

    b) 打开C:\Windows\Microsoft.NET\Framework64\v4.0.30319\Config\Browsers\Default.browser,找到<defaultBrowser id="Wml" parentID="Default" >,注释<capabilities>部分,然后运行在命令行中运行aspnet_regbrowsers -i。

    复制代码

    <defaultBrowser id="Wml" parentID="Default" >
        <identification>
            <header name="Accept" match="text/vnd\.wap\.wml|text/hdml" />
            <header name="Accept" nonMatch="application/xhtml\+xml; profile|application/vnd\.wap\.xhtml\+xml" />
        </identification>
    <!--
        <capabilities>
            <capability name="preferredRenderingMime"              value="text/vnd.wap.wml" />
            <capability name="preferredRenderingType"              value="wml11" />
        </capabilities>
    -->
    </defaultBrowser>

    复制代码

    以解决text/vnd.wap.wml问题。

    3、IIS的applicationHost.config设置

    设置命令:

    c:\windows\system32\inetsrv\appcmd.exe set config /section:serverRuntime /appConcurrentRequestLimit:100000

    设置结果:

    <serverRuntime appConcurrentRequestLimit="100000" />

    (保存后该设置立即生效)

    4、http.sys的设置

    注册表设置命令1(将最大连接数设置为10万):

    reg add HKLM\System\CurrentControlSet\Services\HTTP\Parameters /v MaxConnections /t REG_DWORD /d 100000

    注册表设置命令2(解决Bad Request - Request Too Long问题):

    reg add HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\services\HTTP\Parameters /v MaxFieldLength /t REG_DWORD /d 32768
    reg add HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\services\HTTP\Parameters /v MaxRequestBytes /t REG_DWORD /d 32768

    (需要在命令行运行 net stop http  & net start http & iisreset 使设置生效)

    5、针对负载均衡场景的设置

    在Url Rewrite Module中增加如下的规则:

    复制代码

    <rewrite>
        <allowedServerVariables>
            <add name="REMOTE_ADDR" />
        </allowedServerVariables>
        <globalRules>
            <rule name="HTTP_X_Forwarded_For-to-REMOTE_ADDR" enabled="true">
                <match url=".*" />
                <serverVariables>
                    <set name="REMOTE_ADDR" value="{HTTP_X_Forwarded_For}" />
                </serverVariables>
                <action type="None" />
                <conditions>
                    <add input="{HTTP_X_Forwarded_For}" pattern="^$" negate="true" />
                </conditions>
            </rule>
        </globalRules>
    </rewrite>

    复制代码

    相关博文:迁入阿里云后遇到的Request.UserHostAddress记录IP地址问题

    6、 设置Cache-Control为public

    在web.config中添加如下配置: 

    复制代码

    <configuration>
        <system.webServer>
            <staticContent>
                <clientCache cacheControlCustom="public" />
            </staticContent>
        </system.webServer>
    </configuration>

    复制代码

    7、ASP.NET线程设置

    在machine.config的<processModel>中添加如下设置: 

    <processModel enable="true" maxWorkerThreads="100" maxIoThreads="100" minWorkerThreads="50" minIoThreads="50"/>
     
    说明:
     

    我们来看一下ASP.NET中线程相关的设置——machine.config中的processModel(位于C:\Windows\Microsoft.NET\Framework64\v4.0.30319\Config)。

    有4个相关设置:maxWorkerThreads(默认值是20), maxIoThreads(默认值是20), minWorkerThreads(默认值是1), minIoThreads(默认值是1)。(这些设置是针对每个CPU核)

    我们用的就是默认设置,由于我们的Web服务器是8核的,于是实际的maxWorkerThreads是160,实际的maxIoThreads是160,实际的minWorkerThreads是8,实际的minIoThreads是8。

    基于这样的设置,是不是如果瞬间并发请求是169,就会出现排队?不是的,ASP.NET没这么傻!因为CLR 1秒只能创建2个线程,等线程用完时才创建,黄花菜都凉了。我们猜测ASP.NET只是根据这个设置去预测线程池中的可用线程是不是紧张,是不是需要创建新的线程,以及创建多少线程。

    那什么情况下会出现“黑色30秒”期间那样的大量请求排队?假如并发请求数平时是300,突然某个瞬间并发请求数是600,超出了ASP.NET预估的所需的可用线程数,于是那些拿不到线程的请求只能排队等待正在执行的请求释放线程以及CLR创建新的线程。随着时间的推移,释放出来的线程+新创建的线程足以处理这些排队的请求,就恢复了正常。

    那如何验证这个猜测呢? 修改maxWorkerThreads, maxIoThreads, minWorkerThreads, minIoThreads的设置,让ASP.NET提供更多的可用线程,目前我们采用的设置如下:

    <processModel enable="true"  requestQueueLimit="5000" maxWorkerThreads="100" maxIoThreads="100" minWorkerThreads="50" minIoThreads="50"/>

    如果采用这个设置之后,“黑色30秒”现象几乎不出现,就能验证问题出在这个地方。现在主站www.cnblogs.com已经使用了这个设置,需要观察一段时间进行验证。

     
     
    ===================================================================================================================================================
     
     

    服务器最多只能处理5000个同时请求,今天下午由于某种情况造成同时请求超过5000,从而出现了上面的错误。

    为了避免这样的错误,我们根据相关文档调整了设置,让服务器从设置上支持10万个并发请求。

    具体设置如下:

    1. 调整IIS 7应用程序池队列长度

    由原来的默认1000改为65535。

    IIS Manager > ApplicationPools > Advanced Settings

    Queue Length : 65535

    2.  调整IIS 7的appConcurrentRequestLimit设置

    由原来的默认5000改为100000。

    c:\windows\system32\inetsrv\appcmd.exe set config /section:serverRuntime /appConcurrentRequestLimit:100000

    在%systemroot%\System32\inetsrv\config\applicationHost.config中可以查看到该设置:

    <serverRuntime appConcurrentRequestLimit="100000" /> 

    3. 调整machine.config中的processModel>requestQueueLimit的设置

    由原来的默认5000改为100000。

    <configuration>
        <system.web>
            <processModel enable="true" requestQueueLimit="100000"/>

    参考文章:ht

    4. 修改注册表,调整IIS 7支持的同时TCPIP连接数

    由原来的默认5000改为100000。

    reg add HKLM\System\CurrentControlSet\Services\HTTP\Parameters /v MaxConnections /t REG_DWORD /d 100000 

    5. 运行命令使用设置生效 

    net stop http  & net start  http & iisreset 

    完成上述4个设置,就可以支持10万个并发请求

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  • HttpWebRequest ServicePointManager.DefaultConnectionLimit = 100*1000; 举例说明 一个超时的情况 一个可多个并发的情况
  • 某些App怎么扛住1分钟10亿请求? 架构的演进路线 百万级并发:1秒100万次...(2)集群(一个软件部署在多台服务器,并作为一个整体,提供一类服务) (3)高可用(系统中部分节点失效,其他节点能够接替它继续...
  • 在项目中遇到一些存在高并发写请求的场景,例如秒杀抢购。 比如6.18,活动从0:00开始,仅限前 200 名,那秒杀即将开始时,后台会显示用户正在疯狂的刷新 APP 或者浏览器来保证自己能够尽早的看到商品 对于这种情况...
  • 服务器一秒只处理N个请求的实现

    千次阅读 2020-01-15 18:08:25
    这几天,写了一个简单的登录案例,在里面就有一个功能,服务器一秒最多处理200个请求,超过的请求,会直接返回一个提示语,可以把这看作是一种熔断的处理。这个功能,只是我写的案例里,很小的一个功能,但是这个...
  • 业务场景是后台一次返回10万多条数据需要在下拉框中展示,直接渲染会导致页面卡顿且需要很长时间等待,用户体验极差,所以我把这改造了一下,直接上代码, 里面注释写的很清楚了就不解释了. <template> <...
  • 前段时间有朋友问我一个他们公司遇到的问题, 说是后端由于某种原因没有实现分页功能, 所以一性返回了2条数据,让前端用select组件展示到用户界面里. 我听完之后立马明白了他的困惑,...
  • 遍历10万条数据,每一条都请求接口。之前的文章里已经记录 有些一个递归方法,来进行请求失败的重复请求。但同时,发现了一个问题,就是for循环里的请求,有一定的几率会线程假死掉。。。这是一件多么不科学的事,...
  • 所以在15年11月,我们对整个支付系统进行了全面的架构升级,使之具备了每秒稳定处理10万订单的能力。为乐视生态各种形式的抢购秒杀活动提供了强有力的支撑。、库分表在redis,memcached等缓存系统盛行的互联网时代...
  • 另一方面,业务越来越复杂,多个应用系统使用同一个数据库,其中一个很小的非核心功能出现延迟,常常影响主库上的其它核心业务功能。这时,主库成为了性能瓶颈,我们意识到,必需得再一做架构升级,将主库做拆分...
  • 10万TPS高并发订单的支付系统架构

    千次阅读 2019-03-20 16:54:14
    干货:每秒处理10万高并发订单的支付系统架构 随着各类抢购的不断升级,支付面临的请求压力百倍乃至千倍的暴增。作为商品购买的最后环,保证用户快速稳定的完成支付尤为重要。我们对整个支付系统进行了全面的架构...
  • 我们对整个支付系统进行了全面的架构升级,使之具备了每秒稳定处理10万订单的能力。为各种形式的抢购秒杀活动提供了强有力的支撑。 一、库分表 在redis,memcached等缓存系统盛行的互联网时代,构建一个支撑每秒十...
  • 10万+条Json数据写入到数据库

    万次阅读 2016-06-02 18:15:11
    10万+条Json数据写入到数据库 101254条数据据耗时近10分钟(5677368毫秒)终于插入到...一开始想的是,将这10万多条数据分页查询然后插入到数据库中,于是写了一个循环,准备不断访问那个网站分页获得数据;,但由于不
  • 对于大流量恶意的攻击访问,会带来带宽的浪费,服务器压力,影响业务,往往考虑对同一个ip的连接数,并发数进行限制。http_limit_conn_module 模块来实现。该模块可以根据定义的键来限制每个键值的连接数,如同一个...
  • IIS优化,支持10万并发

    千次阅读 2019-11-17 12:11:07
    背景:  ...但是我们可以根据实际的需要进行IIS调整,使其性能更佳,支持同时10万个请求。        以下方案,通过对IIS7的配置进行优化,调整IIS7应用池的队...
  • 当然支持100并发。 首先,我们必须做出决定,把阅读和写作分开。 然后,它取决于你需要分配多少单元用于写作和阅读。 我的SQL集群不建议您使用它,因为有太多的错误。 所有这些都需要先进行压力测试。 业务不同...
  • 最近在研究性能测试,公司有一个项目需要进行性能测试。  这个帖子的内容比较典型,大家有兴趣可以也思考一下。帖子源于51testing论坛 先是楼主提出问题: 最近公司一个项目,是个门户网站,需要做性能测试,根据...
  • 首先他给出了一个业务场景:在一些需要统计 PV(Page View), 即页面浏览量或点击量高并发系统中,如:知乎文章浏览量,淘宝商品页浏览量等,需要统计相应数据做分析。 比如我的公众号阅读量大概在 3000 左右,如果要...
  • 一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要。这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一、大规模并发...
  • netty如何实现优化百万并发http请求

    千次阅读 2021-10-09 17:23:01
    Netty 是一个异步事件驱动的网络应用程序框架,用于快速开发可维护的高性能协议服务器和客户端。 JDK 原生 NIO 程序的问题 JDK 原生也有一套网络应用程序 API,但是存在一系列问题,主要如下: NIO 的类库和 API ...
  • 一、简介 通常来说,一个正常的 Nginx Linux 服务器可以达到 500000 – 600000 /秒 的请求处理性能,如果Nginx服务器经过优化的话,则可以稳定地达到 100000 /秒 的处理性能。 这里用的是vmware虚拟机环境,配置...

空空如也

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如何解决一个10万次的请求