项目名称:首都医科大学附属北京安贞医院全院级PACS系统采购项目 项目编号:TC140VCF0 采购人名称:首都医科大学附属北京安贞医院 采购人地址:北京市朝阳区安贞里 采购人联系方式:010-64412431 采购代理机构全称:中招国际招标有限公司 采购代理机构地址:北京市海淀区皂君庙14号院9号楼 采购代理机构联系方式:010-62108274 采购用途:自用 首次公告日期:2014年11月5日 变更日期:2014年11月17日 变更内容:技术参数等变更 一.删除原资格条件:(2)具有<计算…

PACS系统 http://baike.baidu.com/link?url=prHBMbyu5W98ET1UGQ0PXXxLebxAeljckFH0pfO_2aODe1UgsrWgRd4UnboptZy6jgHMx-X1bqszWlMZ8nJIfq PACS系统是Picture Archiving and Communication Systems的缩写,意为影像归档和通信系统.它是应用在医院影像科室的系统,主要的任务就是把日常产生的各种医学影像(包括核磁,CT,超声,各种X光机,各种红外仪.…

  当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡 Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”,而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均衡的策略…

当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡 Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配"工作任务",而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均衡…

当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡 Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”,而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均衡的策略有很…

亿级Web系统搭建:单机到分布式集群 当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡 Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配"工作任务",而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的…

亿级Web系统的高容错性实践 亿级Web系统的高容错性实践 背景介绍 大概三年前,我在腾讯负责的活动运营系统,因为业务流量规模的数倍增长,系统出现了各种各样的异常,当时,作为开发的我,7*24小时地没日没夜处理告警,周末和凌晨也经常上线,疲于奔命.后来,当时的老领导对我说:你不能总扮演一个“救火队长”的角色, 要尝试从系统整体层面思考产生问题的根本原因,然后推进解决. 我幡然醒悟,“火”是永远救不完的,让系统能够自动”灭火”,才是解决问题的正确方向.简而言之,系统的异常不能总是依赖于“人”去恢复…

亿级Web系统的高容错性实践 背景介绍 大概三年前,我在腾讯负责的活动运营系统,因为业务流量规模的数倍增长,系统出现了各种各样的异常,当时,作为开发的我,7*24小时地没日没夜处理告警,周末和凌晨也经常上线,疲于奔命.后来,当时的老领导对我说:你不能总扮演一个"救火队长"的角色, 要尝试从系统整体层面思考产生问题的根本原因,然后推进解决. 我幡然醒悟,"火"是永远救不完的,让系统能够自动"灭火",才是解决问题的正确方向.简而言之,系统的异常不能总…

上篇博文中,我们介绍了做互联网级监控系统的必备-Influxdb的关键特性.数据读写.应用场景: 互联网级监控系统必备-时序数据库之Influxdb 本文中,我们介绍Influxdb数据库集群的搭建,同时分享一下我们使用集群遇到的坑! 一.环境准备 同一网段内,3个CentOS 节点,相互可以ping通 3个节点CentOS配置Hosts文件,相互可以解析主机名 Azure 虚拟机启用root用户 influxdb-0.10.3-1.x86_64.rpm 设置端口8083 8086 8088 8…

亿级在线系统二三事-网络编程/RPC框架 原创: johntech 火丁笔记 今天…

当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡  Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”,而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均衡的策略有…

当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡 Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”,而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均衡的策略有很…

[导读]徐汉彬曾在阿里巴巴和腾讯从事4年多的技术研发工作,负责过日请求量过亿的Web系统升级与重构,目前在小满科技创业,从事SaaS服务技术建设. 大规模流量的网站架构,从来都是慢慢“成长”而来.而这个过程中,会遇到很多问题,在不断解决问题的过程中,Web系统变得越来越大.并且,新的挑战又往往出现在旧的解决方案之上.希望这篇文章能够为技术人员提供一定的参考和帮助. 以下为原文 当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中…

文章转载自http://www.csdn.net/article/2014-11-06/2822529/1 当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡  Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器…

当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡 Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配"工作任务",而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均衡…

http://www.csdn.net/article/2014-11-06/2822529/3 大规模流量的网站架构,从来都是慢慢"成长"而来.而这个过程中,会遇到很多问题,在不断解决问题的过程中,Web系统变得越来越大.并且,新的挑战又往往出现在旧的解决方案之上.希望这篇文章能够为技术人员提供一定的参考和帮助. 以下为原文 当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能…

本文内容 Web 负载均衡 HTTP 重定向 反向代理 IP 负载均衡 DNS 负载均衡 Web 系统缓存机制的建立和优化 MySQL 数据库内部缓存 搭建多台 MySQL 数据库 MySQL 数据库机器之间的数据同步 在 Web 服务器和数据库之间建立缓存 异地部署(地理分布式) 核心集中与节点分散 节点容灾和过载保护 当一个 Web 系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,整个 Web 系统(无论是后端还是数据库端)承受的压力会越来越大,为了解决这些不同的性能压力问题…

当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡  Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”,而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均衡的策略有…

当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡 Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”,而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均衡的策略有很…

当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡  Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”,而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均衡的策略有…

一. 重试机制 最容易也最简单被人想到的容错方式,当然就是“失败重试”,总而言之,简单粗暴!简单是指它的实现通常很简单,粗暴则是指使用不当,很可能会带来系统“雪崩”的风险,因为重试意味着对后端服务的双倍请求. 1. 简单重试 我们请求一个服务,如果服务请求失败,则重试一次.假设,这个服务在常规状态下是99.9%的成功率,因为某一次波动性的异常,成功率下跌到95%,那么如果有重试机制,那么成功率大概还能保持在99.75%.而简单重试的缺陷也很明显,如果服务真的出问题,很可能带来双倍流量,冲击服务系…

三年多前,我在腾讯负责的活动运营系统,因为业务流量规模的数倍增长,系统出现了各种各样的异常,那个时候,我7*24小时地没日没夜处理告警,周末和凌晨也经常上线,疲于奔命.后来,当时的老领导对我说:你不能总扮演一个“救火队长”的角色, 要尝试从系统整体层面思考产生问题的根本原因,然后推进解决.我幡然醒悟,“火”是永远救不完的,让系统能够自动”灭火”,才是解决问题的正确方向.简而言之,系统的异常不能总是依赖于“人”去恢复,让系统本身具备“容错”能力,才是根本解决之道.三年多过去了,我仍然负责着这个系统…

说明: liunx中文件句柄有两种,一种是用户级的,一种是系统级的 文件句柄限制,就是规定的单个进程能够打开的最大文件句柄数量(Socket连接也算在里面,默认大小1024) 1 用户级的修改 1.1 用户级修改临时生效方法 重启后失效 ulimit 命令身是分软限制和硬限制,加-H就是硬限制,加-S就是软限制.默认显示的是软限制,如果运行ulimit 命令修改时没有加上-H或-S,就是两个参数一起改变.硬限制就是实际的限制,而软限制是警告限制,它只会给出警告. ulimit -SHn 1.2…

背景 互联网快速发展的今天,社交类应用.消息类功能大行其道,占据了大量网络流量.大至钉钉.微信.微博.知乎,小至各类App的推送通知,消息类功能几乎成为所有应用的标配.根据场景特点,我们可以将消息类场景归纳成三大类:IM(钉钉.微信).Feed流(微博.知乎)以及常规消息队列.因此,如何开发一个简便而又高效IM或Feed流功能,成为了很多架构师.开发人员不得不面对的问题. Timeline 1.0版模型 针对消息类场景,表格存储团队针对JAVA语言打造了一个TableStore-Timeline…

add by zhj:先收藏了 摘要:评论系统是所有门户网站的核心标准服务组件之一.本文作者曾负责新浪网评论系统多年,这套系统不仅服务于门户新闻业务,还包括调查.投票等产品,经历了从单机到多机再到集群,从简单到复杂再回归简单的过程. 评论系统,或者称为跟帖.留言板,是所有门户网站的核心标准服务组件之一.与论坛.博客等其他互联网UGC系统相比,评论系统虽然从产品功能角度衡量相对简单,但因为需要能够在突发热点新闻事件时,在没有任何预警和准备的前提下支撑住短短几分钟内上百倍甚至更高的访问量暴涨,而评论…

时间序列数据库,简称时序数据库,Time Series Database,一个全新的领域,最大的特点就是每个条数据都带有Time列. 时序数据库到底能用到什么业务场景,答案是:监控系统. Baidu一下,互联网监控系统,大家会发现小米.饿了吗等互联网巨头都在用时序数据库实现企业级的互联网监控系统. 很多人会说,用Zabbix不就搞定了,其实不是这样的,简单的主机资源监控.网络监控.小规模的部署环境,Zabbix能搞定. 如果在IDC 上千台服务器环境下,分布式应用架构.各种中间件,这种情况下我们…

linux日志系统,在不同的发行版本名字不同.本质一样都是对系统运行非正常状态的记录... rhel5.x    syslogrhel6.x    rsyslog service rsyslog statusrhel7.x   systemd-journald和rsyslog 00.日志等级 编码优先级严重性0 emerg 系统不可用.1 alert 必须立即采取措施.2 crit 严重状况.3 err 非常严重错误状况.4 warning 警告状况.5 notice 正常但重要的事件.6 in…

原文链接   :http://weibo.com/p/1001603789147444803230 新闻门户网站的评论系统,或者称为跟帖.留言板,是所有门户网站的核心标准服务组件之一.与论坛.博客等其他互联网UGC系统相比,评论系统虽然从产品功能角度衡量相对简单,但是因为需要能够在突发热点新闻事件时,在没有任何预警和准备的前提下支撑住短短几分钟内上百倍甚至更高的访问量暴涨,而评论系统既无法像静态新闻内容业务那样通过CDN和反向代理等中间缓存手段化解冲击,也不可能在平时储备大量冗余设备应对突发新闻…

时间序列数据库,简称时序数据库,Time Series Database,一个全新的领域,最大的特点就是每个条数据都带有Time列. 时序数据库到底能用到什么业务场景,答案是:监控系统. Baidu一下,互联网监控系统,大家会发现小米.饿了吗等互联网巨头都在用时序数据库实现企业级的互联网监控系统. 很多人会说,用Zabbix不就搞定了,其实不是这样的,简单的主机资源监控.网络监控.小规模的部署环境,Zabbix能搞定. 如果在IDC 上千台服务器环境下,分布式应用架构.各种中间件,这种情况下我们…

当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要通过搭建不同的服务和架构来解决. 当单机容量达到极限时,我们需要考虑业务拆分和分布式部署,来解决大型网站访问量大,并发量高,海量数据的问题.从单机到分布式,很重要的区别是业务拆分和分布式部署,将应用拆分后,部署到不同的机器上,实现大规模分布式系统.分布式和业务拆分解决了,从集中到分布的问题,但是每个部署的独立业务还存…