Sqlserver 高并发和大数据存储方案 随着用户的日益递增,日活和峰值的暴涨,数据库处理性能面临着巨大的挑战.下面分享下对实际10万+峰值的平台的数据库优化方案.与大家一起讨论,互相学习提高!  案例:游戏平台. 1.解决高并发 当客户端连接数达到峰值的时候,服务端对连接的维护与处理这里暂时不做讨论.当多个写请求到数据库的时候,这时候需要对多张表进行插入,尤其一些表 达到每天千万+的存储,随着时间的积累,传统的同步写入数据的方式显然不可取,经过试验,通过异步插入的方式改善了许多,但与此同时,…

转 Web网站架构演变—高并发.大数据 2018年07月25日 17:27:22 gis_morningsun 阅读数:599   前言 我们以javaweb为例,来搭建一个简单的电商系统,看看这个系统可以如何一步步演变. 该系统具备的功能: 用户模块:用户注册和管理 商品模块:商品展示和管理 交易模块:创建交易和管理 阶段一.单机构建网站 网站的初期,我们经常会在单机上跑我们所有的程序和软件.此时我们使用一个容器,如tomcat.jetty.jboos,然后直接使用JSP/servlet技术,…

一.数据结构与算法基础 · 说一下几种常见的排序算法和分别的复杂度. · 用Java写一个冒泡排序算法 · 描述一下链式存储结构. · 如何遍历一棵二叉树? · 倒排一个LinkedList. · 用Java写一个递归遍历目录下面的所有文件. 二.Java基础 · 接口与抽象类的区别? · Java中的异常有哪几类?分别怎么使用? · 常用的集合类有哪些?比如List如何排序? · ArrayList和LinkedList内部的实现大致是怎样的?他们之间的区别和优缺点? · 内存溢出是怎么回事?…

http://www.360doc.com/content/14/0726/00/11962419_397102114.shtml LVS的全称Linux vitual system,是由目前阿里巴巴的著名工程师章文嵩博士开发的一款开源软件.LVS工作在一台server上提供Directory(负载均衡器)的功能,本身并不提供服务,只是把特定的请求转发给对应的realserver(真正提供服务的主机),从而实现集群环境中的负载均衡. LVS的核心组件ipvs工作在kernel中,是真正的用于实现…

2016-07-29 14:13:23 钱曙光 阅读数 794 原文链接:https://blog.csdn.net/qiansg123/article/details/80124521 声明:本文为作者在CSDN技术公开课的分享原创整理,未经许可,禁止转载. 作者:郭炜,易观CTO,毕业于北京大学,曾任联想大数据总监.万达电商数据部总经理,曾在中金.IBM.Teradata公司担任大数据方向重要岗位.在智能硬件以及大数据分析领域具有丰富的理论和实践经验. 责编:钱曙光,关注架构和算法领域,寻求…

Java架构-高并发的解决实战总结方案 1.应用和静态资源分离 刚开始的时候应用和静态资源是保存在一起的,当并发量达到一定程度的时候就需要将静态资源保存到专门的服务器中,静态资源主要包括图片.视频.js.css和一些资源文件等,这些文件因为没有状态所以分离比较简单,直接存放到响应的服务器就可以了,一般会使用专门的域名去访问. 通过不同的域名可以让浏览器直接访问资源服务器而不需要再访问应用服务器了.架构图如下: 2.页面缓存 页面缓存是将应用生成的页面缓存起来,这样就不需要每次都生成页面了,从而可…

1.C#跨平台物联网通讯框架ServerSuperIO(SSIO)介绍 <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>1.4种通讯模式机制. <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>2.服务实例的配置参数说明 <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>- 3.设备驱动介绍 <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>-4.如开发一套设备驱动,同时支持串口和网络通讯. <连载 | 物联网框架ServerSupe…

1.C#跨平台物联网通讯框架ServerSuperIO(SSIO)介绍 <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>1.4种通讯模式机制. <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>2.服务实例的配置参数说明 <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>- 3.设备驱动介绍 <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>-4.如开发一套设备驱动,同时支持串口和网络通讯. <连载 | 物联网框架ServerSupe…

我们都知道现在大数据存储用的基本都是 Hadoop Hdfs ,但在 Hadoop 诞生之前,我们都是如何存储大量数据的呢?这次我们不聊技术架构什么的,而是从技术演化的角度来看看 Hadoop Hdfs. 我们先来思考两个问题. 在 Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储"大数据" 的呢? 为什么会有 Hadoop Hdfs 出现呢? 在 Hadoop Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储"大数据" 要知道,存储大量数据有三个最重要的指标,那就是速…

作为解决方案厂商,MapGis是如何实现分布式大数据存储的呢? MapGIS在传统关系型空间数据库引擎MapGIS SDE的基础之上,针对地理大数据的特点,构建了MapGIS DataStore分布式数据库引擎,其集成整合了多种开源分布式数据库和文件系统,分别用来存储和管理关系型数据,切片型数据,实时型数据和非结构化数据,形成针对地理大数据应用场景相关的解决方案. 传统关系型数据库在存储海量矢量数据时,只能部署在单个服务器上,无法承受海量数据的存储和查询请求,尤其是对于对象个数超过千万条的复杂空…

我们都知道现在大数据存储用的基本都是 Hdfs ,但在 Hadoop 诞生之前,我们都是如何存储大量数据的呢?这次我们不聊技术架构什么的,而是从技术演化的角度来看看 Hadoop Hdfs. 我们先来思考两个问题. 在 Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储“大数据” 的呢? 为什么会有 Hadoop Hdfs 出现呢?在 Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储“大数据” 要知道,存储大量数据有三个最重要的指标,那就是速度,容量,容错性.速度和容量的重要性毋庸置疑,如果容量不够大…

PHP高并发和大流量的解决方案 一 高并发的概念 在互联网时代,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. 二 高并发架构相关概念 1.QPS (每秒查询率) : 每秒钟请求或者查询的数量,在互联网领域,指每秒响应请求数(指HTTP请求) 2.PV(Page View):综合浏览量,即页面浏览量或者点击量,一个访客在24小时内访问的页面数量 --注:同一个人浏览你的网站的同一页面,只记做一次pv 3.吞吐量(fetches/sec) :单位时间内处理的请求数量 (通…

锁粒度与并发性能怎么样? 数据库的读写并发性能与锁的粒度息息相关,不管是读操作还是写操作开始运行时,都会请求相应的锁资源,如果请求不到,操作就会被阻塞.读操作请求的是读锁,能够与其它读操作共享,但是当写操作请求数据库时,它所申请的是写锁,具有排它性. MongoDB在2.2之前的版本,锁的粒度是非常粗的,它会锁住整个mongod实例.这意味着当一个数据库上的写锁被请求后,对mongod实例上管理的其它数据库的操作都会被阻塞.2.2版本降低了锁的粒度,引入了单个数据库范围的锁,也就是说读写操作的锁…

前言 最近在学习<第一行android代码>和<疯狂android讲义>,我的感触是Android应用的本质其实就是数据的处理,包括数据的接收,存储,处理以及显示,我想针对这几环分别写一篇博客,记得我的学习心得,也希望跟各位新手同学相互努力促进.今天这篇博客,我想介绍一下数据的存储,因为数据的接收,存储,处理以及显示这几环环环相扣,而数据的存储直接关系到数据的处理和显示,所以显得尤为重要. 所以本文针对数据存储的常见方案和其使用进行了归纳.分为程序内存储和程序间数据访问,程序内存储…

前端数据存储方案集合(cookie localStorage等)以及详解 (二) 在之前的文章中已经介绍到了 前端存储方案中的 cookie . 但是 cookie 的存储上限是 4KB. 如果超过了 4KB ,在获取cookie 的时候会返回空值. 那如果存储内容超过 4kb,我们该如何处理呢? 这里我们将分别 介绍 几种前端存储方式: localStorage, sessionStorage,websql 和indexeddb. 一.localStorage 1.1 localStorage…

第一个要说的就是数据库,首先要有一个很好的架构,查询尽量不用* 避免相关子查询 给经常查询的添加索引 用排序来取代非顺序存取,如果条件允许 ,一般MySQL服务器最好安装在Linux操作系统中 .关于apache和nginx在高并发的情况下推荐使用nginx,ginx是Apache服务器不错的替代品.nginx内存消耗少 官方测试能够支撑5万并发连接,在实际生产环境中跑到2-3万并发连接数.php方面不需要的模块尽量关闭,使用memcached,Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓…

NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件,支持netcore/net45/net40,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 938+) XCode是重度充血模型,以单表操作为核心,不支持多表关联Join,复杂查询只能在where上做文章,整个…

云计算多租户几乎用于所有软件即服务 (Software as a Service, SaaS) 应用程序,因为计算资源是可伸缩的,而且这些资源的分配由实际使用决定.话虽如此,用户可以通过 Internet 访问多种类型的 SaaS 应用程序,从小的基于 Internet 的小部件到大型企业软件应用程序.根据存储在企业网络之外的软件供应商的基础架构上的数据不同,安全需求也在不断增长.应用程序需要多租户是有许多原因的,其中最明显的原因就是成本:在大多数情况下,为每个客户增加几个服务器和一个数据库是远…

云计算多租户几乎用于所有软件即服务 (Software as a Service, SaaS) 应用程序,因为计算资源是可伸缩的,而且这些资源的分配由实际使用决定.话虽如此,用户可以通过 Internet 访问多种类型的 SaaS 应用程序,从小的基于 Internet 的小部件到大型企业软件应用程序.根据存储在企业网络之外的软件供应商的基础架构上的数据不同,安全需求也在不断增长.应用程序需要多租户是有许多原因的,其中最明显的原因就是成本:在大多数情况下,为每个客户增加几个服务器和一个数据库是远…

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1. 背景 在实际项目运行中,时常会出现希望搜索周边所有数据的需求.但是以常规的存储方案,每种资源均为一个图层或一个表,比如人员轨迹表.车辆轨迹表.各类空间图层表等.在进行全文空间收索时,基于传统空间关系库或后台图层服务的遍历查询则过于耗时.这里,我们研究基于ElasticSearch来进行所有数据的整合,以及全文查询服务的提供,并且分别从查询效率.查询精度.查询类型.…

文件存储 方式分类 传统方式 存储路径 仅存储文件路径, 本质为 字符串 优点: 节省空间 缺点: 不真实存储在数据库, 文件或者数据库发送变动需要修改数据库 存储文件本身 将文件转换成 二进制 存储在数据库 优点: 文件在数据库中, 不容易丢失 缺点: 占用数据库空间较多, 文件存取效率不高 GridFS 文件存储方案 目的 更好的存取 MongoDB 中的大文件 ( 超过 16 m 就被认为大文件 ) . 在 MongoDB 中创建两个集合, 共同存储文件 . fs.files 集合用于存储…

基础知识 TFS : 吞吐量 (吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量) RT : 响应时间 (从请求发出到收到响应时间) 并发数 : 在一段时间内同时访问站点的用户数 QPS : 每秒查询率 (每秒请求或者相应数,在互联网领域,值每秒相应请求数(值HTTP请求)) PV : page view 页面访问量 UV : user view 用户访问量 一般来说,日pv(访问量)大于1000万就可以算做高并发 日网站带宽 = PV / 统计时间 (秒) * 页面平均大小(KB) * 8 压力测试…

一般使用LVS+PHP集群(1000台),就算日均80亿次请求,每秒有10万并发,那分到每台机器的请求只有100个.只要你的PHP程序不是太差,100QPS总没问题吧? 而真正的瓶颈在于数据库和存储系统,数据的一致性,可扩展性,可用性很难保证.所以需要根据具体的业务场景再做横向和纵向的分库分表. 再辅以memcache.redis集群缓存,key-value高性能存储,异步队列任务系统,整个架构就可以建立起来. 还有一类是真正的高并发,比如WebIM,一台机器要承受数十万的TCP客户端连接,进行…

一.概述 ELK是由Elastic公司开发的Elasticsearch.Logstash.Kibana三款开源软件的缩写(但不限于这三款软件). 为什么使用ELK? 在目前流行的微服务架构中,一个大型应用可能会被划分成几十甚至上百个微服务,这些微服务产生的日志也会分布在不同的服务器不同的目录下,按常规方式进行日志检查你会频繁登录每台服务器查找日志,所以你可能需要一个集中化的日志管理平台. 如果要对这些日志进行数据分析,常规方式可采用hadoop或spark等大数据技术手段来进行数据分析,但终究这…

本次主要采用的是python3的第三方库xlwt,来创建一个excel文件.具体步骤如下: 1.确认存储位置,文件命名跟随时间格式 2.封装写入格式 3.实现随机数列生成 4.定位行和列把随机数写入 5.统一写入条目数,实现入参确认条目 6.封装对文件夹内多余数据表的删除操作. 说明:最大支持60000条,这个是由于excel格式限制的,如果对大数据有更高要求的如,写入6000000数据的话可以进行循环获取到100个excel来导入. 实际文件生成效果图: 文件内容格式如下图 源码如下: imp…

由于疫情原因在家办公,导致很长一段时间没有更新内容,这次终于带来一篇干货,是一篇关于 Hbase架构原理 的分享. Hbase 作为实时存储框架在大数据业务下承担着举足轻重的地位,可以说目前绝大多数大数据场景都离不开Hbase. 今天就先从 Hbase 基础入手,来说说 Hbase 经常用到却容易疏忽的基础知识. 本文主要结构总结如下: Hbase 主从架构 Hbase 安装依靠 Hadoop 与 Zookeeper,网上有很多安装教程,安装比较简单,这里我们就着重看下 Habse 架构,如图:…

1.开机启动Hadoop,输入命令:  检查相关进程的启动情况: 2.对Hadoop集群做一个测试:   可以看到新建的test1.txt和test2.txt已经成功地拷贝到节点上(伪分布式只有一个节点,如果是完全分布式,则会显示3个节点都拷贝成功).这证明HDFS工作正常,其中,hadoop dfs –put [本地地址] [hadoop目录] 代表将本地的地址目录存放到hadoop目录下:hadoop dfs –ls [文件目录] 则表示查看指定目录下的内容.更多Hadoop的常用指令请参考…

一.前言 Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等.接下来我们使用的是Hive Hive简介 Hive 是一个基于 Hadoop的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库…

我们先看下$.fn.data()的使用,这个和$.data()是不一样的,前者是和某个jquery对象相关,后者则是全局方法.主要有data()和removeData()这2个实例方法.通过下面的例子和执行结果可以看到:$.fn.data()和$.fn.removeData()跟$.data的使用方式没有什么差别. // 支持任何数据类型 2. $( "body" ).data( "name", "xx" ); 3. $( "body&…

        SharedPreferences是使用键值对的形式存储的,并且支持多种不同的数据类型,存的是String,取得值也是String.         使用SharedPreferences有三种方法:           1:    Context类中的getSharedPreferences()方法                 这个方法需要两个参数,第一个参数用于指定SharedPreferences文件名称,如果指定的文件不存在则会创建一个,第二个参数用于指定操作模式,目…