现在这个年代,你要是不懂高并发,你都不好意思说自己是搞互联网的! 一.什么是并发,什么是高并发 并发,两个及以上的行为一起发生,比如你一边吃饭一边看电视 高并发,多个行为(至于是多少,这个没有定数,你可以认为是100,1000)一起发生 二.要多久才能处理完这些请求 首先,我们需要明确两个基本点 1.处理每个请求需要耗费时间,哪怕时间很短 2.服务资源是有限的,不能一次性处理全部请求 我们可以假定总并发请求数量为10000,每个请求的处理时间为t秒,服务器一次性可以处理的请求数量为n个,那么处理

http://blog.sina.com.cn/s/blog_e59371cc0101br74.html 引言:        如今redis凭借其高性能的优势, 以及丰富的数据结构作为cache已越来越流行, 逐步取代了memcached等cache产品, 在Twitter,新浪微博中广泛使用,阿里巴巴同样如此. redis已经占据了其不可动摇的地位, 然而在实际的生产环境中, redis也暴露出一些其他问题.如性能瓶颈, 内存冗余, 运维部署复杂等. 本文目的就是分析redis现有的问题,

一.背景 最近公司在做一些物联网产品,物物通信用的是MQTT协议,内部权限与内部关系等业务逻辑准备用HTTP实现.leader要求在本地测试中要模拟出百万用户同时在线的需求.虽然该产品最后不一定有这么多,但是既然要求到了就要模拟出来.MQTT用的是erlang的emqtt,这个已经有同事测试在本机可以百万用户在线了.不过HTTP服务器就一直很难. 所以这篇博客准备介绍如何在本地模拟一台支持百万qps的HTTP服务器.简单说一下,MQTT的百万在线是指支持百万TCP连接,连接后,只要保持心跳包就可

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1389880948758.html 引言:        如今redis凭借其高性能的优势, 以及丰富的数据结构作为cache已越来越流行, 逐步取代了memcached等cache产品,在Twitter,新浪微博中广泛使用,阿里巴巴同样如此. redis已经占据了其不可动摇的地位, 然而在实际的生产环境中, redis也暴露出一些其他问题.如性能瓶颈, 内存冗余, 运维部署复杂等. 本文目的就是分析redis现

QPS = req/sec = 请求数/秒 QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数 原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)机器:峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器 问:每天300w PV 的在单台机器上,这台机器需要多少峰值QPS?答:( 3000000 * 0.8 ) / (8640

做产品经理的一般都会关注以下 提高用户留存率 提高用户粘性和活跃度     这些天,有几位朋友都找我聊产品的留存率,有做手游的,做工具的,做社交APP的,于是把以前写过的留存率文章翻出来.   次日留存.7日留存.30日留存.周留存.月留存,都是产品经理们必须掌握的概念,需要有用户留存意识,在产品上体现用户留存的设计.   究竟要做到多少留存率,产品才算合格,一个经典的经验数据,就是留存率的“40–20–10”规则.   Facebook平台流传出留存率“40–20–10”规则,规则中的数字表示

引言 大家好,我是渣渣烟. 我又来水文章了.这篇文章我个人感觉含金量不是太大,大概5分钟左右就能看完!其实大家都知道,我不爱写这种操作型的文章,一顿截图写几个命令就搞定了,含金量不高. 然而,近期有一段聊天记录如下 看到这里,不要吃惊,不要惊讶! 那个很猥琐的,没有打码的头像,正是渣渣烟本人(此处应有反驳的声音,那个头像哪里猥琐了,分明帅气逼人好么)! 所以,牛皮都吹出去了.写个文章,自己给自己圆上! 正文 QPS是什么 我们先回忆一下,QPS的概念如下所示: QPS(Query Per Sec

前言: 原作:孤独烟.因修改不当之处欢迎指出! 大家好,我是小架架. 今天一大早就起来水文章了.这篇文章我个人感觉虽然含金量不是特别大,估计大家大概5分钟左右就能看完!到底是因为什么呢,因为平时干货文章分享得有点多,今天的话就一顿截图写几个命令就搞定了,所以含金量不高. 然后,我们来看一下近期有一段聊天记录 如下 看到这里,不要吃惊,不要惊讶!看下文哦! 所以,该吹的牛皮都吹出去了.所以写个文章,自己给自己圆上! 正文 QPS是什么 我们先回忆一下,QPS的概念如下所示: QPS(Query P

面试官:知道你的接口QPS是多少么? 原创: 孤独烟 孤独烟 9月24日 引言 大家好,我是渣渣烟. 我又来水文章了.这篇文章我个人感觉含金量不是太大,大概5分钟左右就能看完!其实大家都知道,我不爱写这种操作型的文章,一顿截图写几个命令就搞定了,含金量不高. 然而,近期有一段聊天记录如下 看到这里,不要吃惊,不要惊讶! 那个很猥琐的,没有打码的头像,正是渣渣烟本人(此处应有反驳的声音,那个头像哪里猥琐了,分明帅气逼人好么)! 所以,牛皮都吹出去了.写个文章,自己给自己圆上! 正文 QPS是什么

目录 · 线程安全 · 线程安全的实现方法 · 互斥同步 · 非阻塞同步 · 无同步 · volatile关键字 · 线程间通信 · Object.wait()方法 · Object.notify()方法 · 编写线程间通信代码的套路 · 面试题:子线程.主线程交替循环 · 生产者-消费者问题 · 哲学家进餐问题 · 读者-写者问题 · 线程内共享 · 定时器 · JDK5新功能 · 线程池 · Callable和Future · ReentrantLock · ReadWriteLock · 

Redis Cluster架构优化 在<全面剖析Redis Cluster原理和应用>中,我们已经详细剖析了现阶段Redis Cluster的缺点: 无中心化架构 Gossip消息的开销 不停机升级困难 无法根据统计区分冷热数据 客户端的挑战 Cluster协议支持 连接和路由表的维护开销 MultiOp和Pipeline支持有限 Redis实现问题 不能自动发现 不能自动Resharding 无监控管理UI 最终一致性和"脑裂"问题 数据迁移以Key为单位,速度较慢 数据

下面是当前我浏览器里面打开的技术文章.需要清掉.一个坑一个坑地填吧. 微信文件传输里面也有几篇12.6号的<Akuna Capital电面面经><2016最流行的Java EE服务器> http://blog.csdn.net/fdssdfdsf/article/category/1209884   一个篇网络编程的博客 http://blog.csdn.net/YEYUANGEN/article/category/1100860  里面有不少的面试题 http://www.cnb

Redis从出门到高可用–Redis复制原理与优化 单机有什么问题? 1.单机故障; 2.单机容量有瓶颈 3.单机有QPS瓶颈 主从复制:主机数据更新后根据配置和策略,自动同步到备机的master/slaver机制,Master以写为主,Slave以读为主. 1.一个master可以有多个slave: 2.一个slaver只能有一个master: 3.数据流向是单向的,master到slave: 主从复制两种实现方式: 1.slaveof命令 取消复制:slavof no one 2.配置 sl

今日内容概要 redis高可用 redis集群 redis缓存优化 内容详细 1.redis高可用 # 主从复制存在的问题: 1 主从复制,主节点发生故障,需要做故障转移,可以手动转移:让其中一个slave变成master--->哨兵 2 主从复制,只能主写数据,所以写能力和存储能力有限---->集群 # 案例 -一主两从,主写数据,从读数据 -如果主库挂掉,从库只能读,redis就不能对外提供服务了,它就不高可用 -即便主挂掉,选一个从库作为主库,继续对外提供服务 就是高可用 -原来的主库,

前言 上次总结了下本地缓存Guava Cache的简单应用, 这次来继续说下项目中使用的DCache的简单使用. 这里分为几部分进行总结, 1)DCache介绍; 2)DCache配置及使用; 3)使用实例. 1, Dcache 介绍 Dcache是Distribute Cache System的缩写,既分布式缓存系统.具有高性能,大容量,弹性扩容,服务隔离等特点. Dcache是一个高速缓存系统,单机测试qps可达到10000以上.可无限扩容,目前配置最高可达8T容量.不同服务间数据隔离保证安

转自:http://www.cnblogs.com/SeasonLee/archive/2010/04/24/1719444.html 一些往事 在正式进入Decorator话题之前,请允许我讲一个小故事. 在最近的项目开发过程中,一位同事在读我的代码的时候,提出质疑,为什么同样的验证代码要重复出现在服务接口中呢? 如某服务接口是游戏中的玩家想建造建筑: def build(user, build_name): if not is_user_valid(user): redirect("/aut

相信不少的朋友,无论是做开发.架构的,还是DBA等,都经常听说“调优”这个词.说起“调优”,可能会让很多技术人员心头激情澎湃,也可能会让很多人感觉苦恼,不知道如何入手.当然,也有很多人对此不屑一顾,因为并不是每个人做的项目都对性能要求很高. 在主流的企业级开发和互联网应用中,数据库的重要性是不言而喻的,而数据库的性能对于整个系统的性能而言也是至关重要的,这里无庸赘述. sqlserver的性能调优,其实是个很宽广的话题.坦白讲,想从概念到实践的完全讲清楚并掌握透彻,可能至少需要几本书的内容.本文

随着App需求的激增,选择App外包服务的客户也多了起来.然而客户和开发方对于其中的法律条款却不甚了解,导致在服务过程中,时常会发生一些分歧和纠纷,最终致使项目搁浅. 为了普及App外包的法律常识,移动应用开发平台APICloud联合快法务,带来了一场App开发:技术+法律的活动.快法务的联合创始人王律师详细讲解了选择App外包服务时,客户与开发方应该注意的法律问题. 王律师从"App开发前"."App开发过程中"和"App交付后"三个阶段阐述了

AliRedis是来自阿里巴巴的基于Redis改造的缓存产品,目前还未开源.网上只能搜到这么一篇资料<AliRedis单机180w QPS, 8台服务器构建1000w QPS Cache集群>. 唯品会的Redis使用.

一.国内出版的LaTeX书籍 不管是ctex还是chinatex论坛,很多TeX前辈和使用者都给大家提供了很多咨询帮助,同时,也分享了很多很多学习上的方法与技巧.一般都推荐入门的用户先阅读一本入门书,掌握基本的知识,然后再进行各方面知识的扩展学习,这里介绍这些年来所出版的LaTeX书籍,你可以根据需要进行选择阅读. LaTeX中文方面,在国内出版的书,主要有如下: 2000年高等教育出版社出版李勇(著) <TeX.AMS-TeX和LaTeX 使用简介> 这本书我是在图书馆发现的,没有读,主要是

前言 最近阅读了spark mllib(版本:spark 1.3)中Random Forest的实现,发现在分布式的数据结构上实现迭代算法时,有些地方与单机环境不一样.单机上一些直观的操作(递归),在分布式数据上,必须进行优化,否则I/O(网络,磁盘)会消耗大量时间.本文整理spark随机森林实现中的相关技巧,方便后面回顾.   随机森林算法概要 随机森林算法的详细实现和细节,可以参考论文Breiman 2001.这里简单说说大体思路,方便理解代码. 随机森林是一个组装(ensemble mod