使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发 前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1…
前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 package select; import redis.clients.jedis.Je…
在一开始接触PHP接触MYSQL的时候就听不少人说:“MySQL就跑跑一天几十万IP的小站还可以,要是几百万IP就不行了”,原话不记得了,大体 就是这个意思.一直也没有好的机会去验证这个说法,一是从没有接手过这么大流量的网站,二是平时工作也比较忙,懒得去管这些,反正现在用不着,抱着这个想 法把这个问题一直留到了最近,才把这个问题搞明白.就在前几天公司旗下一网站(由于这是公司的商业内容我就不说是那个网站了)以下简称A站,这A站在年后流量猛增从一天的七八十万猛跑到了好几百万的IP,一天下来接近一千万…
bind: DNS服务端. namedmanager: DNS web管理页面. dnsmasq: 并发查询上游dns域名解析. 问题:作为消息推送业务,单台业务机器域名解析并发达到上万次.业务机器集群庞大,高峰期dns解析并发数可以达到100w.造成dns服务端压力巨大,出现异常:高负载,解析超时,或者拒绝服务,无法解析域名. 解决方案如下: .上100w的并发查询导致dns拒绝服务: bind默认recursive clients值为1000,加大bind并发数可以解决高并发问题,解决拒绝服…
最近,喜欢研究一些国外技术大咖们的文章,而这篇文章是基于openstack负载均衡器的解决方案,做的一些总结~希望能够给小伙伴带来一些灵感或者帮助. openstack现有的负载均衡解决方案,无论是lbaas plugin还是octavia,后端都是基于haproxy的,由于haproxy本身的限制,其单任务最高并发不会超过5万,经本人亲测,利用octavia,在openstack云主机上运行haproxy最高达到过3万并发,所有如果要想达到更高基本的并发,就需要重新设计负载均衡的架构了. 废话…
Netty作为一款高性能网络应用程序框架,实现了一套高性能内存管理机制 通过学习其中的实现原理.算法.并发设计,有利于我们写出更优雅.更高性能的代码:当使用Netty时碰到内存方面的问题时,也可以更高效定位排查出来 本文基于Netty4.1.43.Final介绍其中的内存管理机制 ByteBuf分类 Netty使用ByteBuf对象作为数据容器,进行I/O读写操作,Netty的内存管理也是围绕着ByteBuf对象高效地分配和释放 当讨论ByteBuf对象管理,主要从以下方面进行分类: Poole…
问题背景 为什么要使用缓存?本地缓存/Redis缓存/数据库查询优先级? 一.为什么要使用缓存 原因:CPU的速度远远高于磁盘IO的速度问题:很多信息存在数据库当中的,每次查询数据库就是一次IO操作所以,提高响应速度,必须减少磁盘IO的操作,缓存就是为了提升系统性能而存在的 二.查询的优先级 1.本地缓存 2.Redis缓存 3.数据库查询 public static List<Content> getContentList(int positionId, String provCode, S…
前言 最近在做智能家居平台,考虑到家居的控制需要快速的响应于是打算使用redis缓存.一方面减少数据库压力另一方面又能提高响应速度.项目中使用的技术栈基本上都是大家熟悉的springboot全家桶,在springboot2.x以后操作redis的客户端推荐使用lettuce(生菜)取代jedis. jedis的劣势主要在于直连redis,又无法做到弹性收缩. 一.配置文件 application.yml文件中的内容 spring: application: name: simple-lettuc…
一. Canal 简介 canal [kə'næl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费 早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求,实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更.从 2010 年开始,业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步,由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务. 基于日志增量订阅和消费的业务包括 数据库镜像 数据库实时备份 索引构建和实时维护(拆分异构索引.倒排索引等) 业务…
一.缓存雪崩 回顾一下我们为什么要用缓存(Redis):减轻数据库压力或尽可能少的访问数据库. 在前面学习我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限),所以Redis需要对数据设置过期时间,并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除.Redis对过期键的策略+持久化 如果缓存数据设置的过期时间是相同的,并且Redis恰好将这部分数据全部删光了.这就会导致在这段时间内,这些缓存同时失效,全部请求到数据库中. 1.1.什么是缓存雪崩 Redis挂掉了,请求全部走数据库.…