近半个月过得很痛苦,主要是产品上线后,引来无数机器用户恶意攻击,不停的刷新产品各个服务入口,制造垃圾数据,消耗资源.他们的最好成绩,1秒钟可以并发6次,赶在Database入库前,Cache进行Missing Loading前,强占这其中十几毫秒的时间,进行恶意攻击. 相关链接: Memcached笔记——(一)安装&常规错误&监控Memcached笔记——(二)XMemcached&Spring集成 Memcached笔记——(三)Memcached使用总结  Memcached…

http://snowolf.iteye.com/blog/1677495 近半个月过得很痛苦,主要是产品上线后,引来无数机器用户恶意攻击,不停的刷新产品各个服务入口,制造垃圾数据,消耗资源.他们的最好成绩,1秒钟可以并发6次,赶在Database入库前,Cache进行Missing Loading前,强占这其中十几毫秒的时间,进行恶意攻击. 相关链接: Memcached笔记——(一)安装&常规错误&监控Memcached笔记——(二)XMemcached&Spring集成 Me…

近半个月过得很痛苦,主要是产品上线后,引来无数机器用户恶意攻击,不停的刷新产品各个服务入口,制造垃圾数据,消耗资源.他们的最好成绩,1秒钟可以并发6次,赶在Database入库前,Cache进行Missing Loading前,强占这其中十几毫秒的时间,进行恶意攻击. 相关链接: Memcached笔记--(一)安装&常规错误&监控 Memcached笔记--(二)XMemcached&Spring集成 Memcached笔记--(三)Memcached使用总结 Memcached…

为了将N个前端数据同步,通过Memcached完成数据打通,但带来了一些新问题: 使用iBatis整合了Memcached,iBatis针对每台server生成了唯一标识,导致同一份数据sql会产生不同的key,造成重复缓存.——通过重写iBatis部分原码,终止了唯一标识的生成,同一个SQL产生同一个Key,同时对生成key做hash,控制长度,使得数据统一在Memcached. 为了迎合iBatis的架构,通过CacheModel模式,对缓存数据分组管理.最初通过Map实现CacheMode…

一.IM 系统的高并发场景 IM 系统中,高并发多见于直播互动场景.比如直播间,在直播过程中,观众会给主播打赏.送礼.发送弹幕等,尤其是明星直播间,几十万.上百万人的规模一点也不稀奇.近期随着武汉新型肺炎疫情的蔓延,很多教育机构也提供了"停课不停学"的在线直播教学服务,也是一大直播互动场景. 直播互动场景具有这样的特点:流量峰值具有"短时间快速聚集"的突发性.流量随着开播和结束而剧烈波动,因而会带来很大的高并发压力. 二.IM 系统的高并发解决方案 1.网关全量转发…

一.Eureka的高可用性 Eureka下面的服务实例默认每隔30秒会发送一个HTTP心跳给Eureka,来告诉Eureka服务还活着,每个服务实例每隔30秒也会通过HTTP请求向Eureka获取服务列表,这就相当于一个服务实例一分钟会与Eureka进行四次请求,当服务实例多了以后,就要考虑Eureka的压力,如果我们有1000个服务实例,一分钟就会有4000次请求,平均每秒70次请求,不过Eureka内部是通过内存建立一个HashMap来维护服务实例列表的,并且还做了读写分离,所以保证多个实例…

当Memcached缓存失效时,容易出现高并发的查询DB,导致DB压力骤然上升. 这篇blog主要是探讨如何在缓存将要失效时,及时地更新缓存,而不是如何在缓存失效之后,如何防止高并发的DB查询. 解决这个问题有四种思路: 比如一个key是aaa,失效时间是30s. 1.定期从DB里查询数据,再刷到memcached里 这种方法有个缺点是,有些业务的key可能是变化的,不确定的. 而且不好界定哪些数据是应该查询出来放到缓存中的,难以区分冷热数据. 2.当缓存取到为null时,加锁去查询DB,只允许…

原文地址: http://blog.csdn.net/hengyunabc/article/details/20735701 当Memcached缓存失效时,容易出现高并发的查询DB,导致DB压力骤然上升. 这篇blog主要是探讨如何在缓存将要失效时,及时地更新缓存,而不是如何在缓存失效之后,如何防止高并发的DB查询. 个人认为,当缓存将要失效时,及时地把新的数据刷到memcached里,这个是解决缓存失效瞬间高并发查DB的最好方法.那么如何及时地知道缓存将要失效? 解决这个问题有几种思路: 比…

对于一个互联网平台来说,高并发是经常会遇到的场景.最有代表性的比如秒杀和抢购.高并发会出现三个特点: 1.高并发读取 2.高并发写入(一致性) 3.出现超卖问题 前端如何应对? 1.缓存静态数据,例如图片,html页面,js等 2.搭建负载均衡集群,目前采用较多的为nginx 3.进行ip限制,限制同一个ip单位时间内发起的请求数量.或者建立ip黑名单,避免恶意攻击 4.考虑系统降级.比如当达到系统负载的时候返回一个静态处理页面 后端如何应对? 1.采用mysql读写分离,但是当高并发的时候my…

摘要:在慢速网络上Tomcat线程数开到300以上的水平,不配APR,基本上300个线程狠快就会用满,以后的请求就只好等待.但是配上APR之后,Tomcat将以JNI的形式调用Apache HTTP服务器的核心动态链接库来处理文件读取或网络传输操作,这时并发的线程数量明显下降,从原来的300可能会马上下降到只有几十,新的请求会毫无阻塞的进来. 一.三种运行模式介绍 Tomcat 有三种(bio,nio.apr) 运行模式,首先来简单介绍下 bio bio(blocking I/O),顾名思义,即…