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

这一阵子在面试,连续遇到好几家(大小厂都有)问我的项目线上qps的情况了,说实话,我作为一个大头兵,本来没关注过这个数据,只能含混地给个"大概.也许"的回答. 回来之后,我决定对业务线上请求进行一下qps统计. 统计用到的基本命令: sed 切分出关键词 awk 按统计要求的维度组织数据,并计数 sort 对统计结果进行排序 统计要求: 精确到秒(或分钟) 区分不同接口 找出前n个请求量最高的 日志格式 [20210525 17:00:00 733149][INFO][xxx.xxx.

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

https://mp.weixin.qq.com/s/3URAvUF6zwxeF5Kkc1aWHA 京东热 key 探测框架新版发布,单机 QPS 可达 35 万 原创 Hollis Hollis 2020-08-17     对于大型的分布式系统来说,热点数据一直都是一个需要重点关注的事情,比如热卖商品.热点新闻等就都是属于热点数据的. 通常情况下,这种热点数据都会被放在缓存里面,但是即使这样,如果突然有大量流量需要访问同一个特定的数据,就会导致流量过于集中,使得很多物理资源无法支撑,如网络带

阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求,95万QPS HTTPS CC攻击) 作者:用户 来源:互联网 时间:2016-03-30 13:32:40 安全流量事件https互联网资源 摘要: 本文讲的是阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求,95万QPS HTTPS CC攻击), 报告披露,去年11月,阿里云安全团队成功防御了黑客对阿里云平台上某互联网金融用户发起的超大规模HTTPS/SSL CC流量攻击,此次攻击也是迄今为止全球有统计数据最大的HTTPS SSL/CC攻击. 作

ab,qps,服务器性能压力   作者及来源: 陳聽溪 - 博客园    收藏到→_→:   摘要: ab,qps,服务器性能压力    http://www.makaidong.com/%E5%8D%9A%E5%AE%A2%E5%9B%AD%E7%9F%A5%E9%81%93/17732.shtml     "ab,qps,服务器性能压力":关键词:ab qps 服务器 性能 压力 http://www.makaidong.com/program/641799.html 转载:并发用

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 在阿里七层流量入口接入层(Application Gateway)场景下, Nginx 官方的Smooth Weighted Round-Robin( SWRR )负载均衡算法已经无法再完美施展它的技能. Tengine 通过实现新的负载均衡算法Virtual Node Smooth Weighted Round-Robin(VNSWRR )不仅优雅的解决了 SWRR 算法的缺陷,而且QPS处理能力相对于 Nginx 官方的 SWRR 算法提升了60%左右. 问题 接入层 Tengine

一. 介绍 监控系统是整个运维环节,乃至整个产品生命周期中最重要的一环,事前及时预警发现故障,事后提供翔实的数据用于追查定位问题.监控系统作为一个成熟的运维产品,业界有很多开源的实现可供选择.当公司刚刚起步,业务规模较小,运维团队也刚刚建立的初期,选择一款开源的监控系统,是一个省时省力,效率最高的方案.之后,随着业务规模的持续快速增长,监控的对象也越来越多,越来越复杂,监控系统的使用对象也从最初少数的几个SRE,扩大为更多的DEVS,SRE.这时候,监控系统的容量和用户的"使用效率"成

一.什么是高并发在互联网时代,所讲的并发.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.比如,百度首页同时有1000个人访问,那么也就是并发为1000.通常一个系统的日PV在千万以上,有可能是一个高并发系统(但有可能不算是一个高并发系统,比如有的公司不走技术路线,全靠机器堆...因为有钱任性!)二.高并发,我们具体应该关心什么?QPS:每秒请求或者查询的数量,在互联网领域,指的是每秒相应请求数(指HTTP请求).吞吐量:单位时间内处理的请求数(通常由QPS于并发数决定).响

Nginx 是俄罗斯人发明的, Lua 是巴西几个教授发明的,中国人章亦春把 LuaJIT VM 嵌入到 Nginx 中,实现了 OpenResty 这个高性能服务端解决方案. 通过 OpenResty,你可以把 nginx 的各种功能进行自由拼接, 更重要的是,开发门槛并不高,这一切都是用强大轻巧的 Lua 语言来操控. 它主要的使用场景主要是: 在 Lua 中揉和和处理各种不同的 nginx 上游输出(Proxy,Postgres,Redis,Memcached 等) 在请求真正到达上游服务

运维监控-Open-Falcon介绍 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Open-Falcon 介绍 监控系统是整个运维环节,乃至整个产品生命周期中最重要的一环,事前及时预警发现故障,事后提供翔实的数据用于追查定位问题.监控系统作为一个成熟的运维产品,业界有很多开源的实现可供选择.当公司刚刚起步,业务规模较小,运维团队也刚刚建立的初期,选择一款开源的监控系统,是一个省时省力,效率最高的方案.之后,随着业务规模的持续快速增长,监控的对象也越来越多,越来越复杂,监

<高可用服务设计之二:Rate limiting 限流与降级> <nginx限制请求之一:(ngx_http_limit_conn_module)模块> <nginx限制请求之二:(ngx_http_limit_req_module)模块> <nginx限制请求之三:Nginx+Lua+Redis 对请求进行限制> <nginx限制请求之四:目录进行IP限制> <分布式限流之一:redis+lua 实现分布式令牌桶,高并发限流> 服务

背景 在美团的价值观中,以“客户为中心”被放在一个非常重要的位置,所以我们对服务出现故障越来越不能容忍.特别是目前公司业务正在高速增长阶段,每一次故障对公司来说都是一笔非常不小的损失.而整个IT基础设施非常复杂,包括网络.服务器.操作系统以及应用层面都可能出现问题.在这种背景下,我们必须对服务进行一次全方位的“体检”,从而来保障美团多个业务服务的稳定性,提供优质的用户服务体验.真正通过以下技术手段,来帮助大家吃的更好,生活更好: 验证峰值流量下服务的稳定性和伸缩性. 验证新上线功能的稳定性. 进

导读 2018年十一当天,高德DAU突破一个亿,不断增长的日活带来喜悦的同时,也给支撑高德业务的技术人带来了挑战.如何保障系统的稳定性,如何保证系统能持续的为用户提供可靠的服务?是所有高德技术人面临的问题,也是需要大家一起解决的问题. 高德业务规模 支撑一亿DAU的高德服务是什么体量?可能每个人的答案都不相同,这里从基础设施的角度给大家做个简单的介绍,我们有数千个线上应用,分别部署在全国各地多个机房中的数万台机器上. 这张图是高德业务核心链路的架构,从图中可以看出高德业务具有相当高的复杂性.当然

原文链接:https://www.cnblogs.com/duanxz/p/10396160.html Nginx 是俄罗斯人发明的, Lua 是巴西几个教授发明的,中国人章亦春把 LuaJIT VM 嵌入到 Nginx 中,实现了 OpenResty 这个高性能服务端解决方案. 通过 OpenResty,你可以把 nginx 的各种功能进行自由拼接, 更重要的是,开发门槛并不高,这一切都是用强大轻巧的 Lua 语言来操控. 它主要的使用场景主要是: 在 Lua 中揉和和处理各种不同的 ngin

采用三级缓存:nginx本地缓存+redis分布式缓存+tomcat堆缓存的多级缓存架构 时效性要求非常高的数据:库存 一般来说,显示的库存,都是时效性要求会相对高一些,因为随着商品的不断的交易,库存会不断的变化 时效性要求不高的数据:商品的基本信息(名称.颜色.版本.规格参数,等等) 商品价格/库存等时效性要求高的数据,而且种类较少,采取相关的服务系统每次发生了变更的时候,直接采取数据库和redis缓存双写的方案,这样缓存的时效性最高 商品基本信息等时效性不高的数据,而且种类繁多,来自多种不同

转载自:https://blog.csdn.net/lzhcoder/article/details/79469123 https://blog.csdn.net/u013374645/article/details/91409150 1.最经典的缓存+数据库读写的模式,cache aside pattern 1.1.Cache Aside Pattern (1)读的时候,先读缓存,缓存没有的话,那么就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应 (2)更新的时候,先删除缓存,然后再更新数据库

之前我们了解了 Sentinel 集成 SpringBoot实现限流,也探讨了Sentinel的限流基本原理,那么接下去我们来学习一下Sentinel整合Dubbo及 Nacos 实现动态数据源的限流以及分布式限流. 先来看一下我的工程目录: 单服务的限流: Provider : 首先从 api 模块开始: 其中只是定义了一个接口: public interface SentinelService { String sayHello(String txt); } 接下去来编写服务端的代码. 1.

一.sentinel是什么 sentinel的官方名称叫分布式系统的流量防卫兵.Sentinel 以流量为切入点,从流量控制.熔断降级.系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性.在Spring Cloud项目中最开始我们使用的是Hystrix,目前已停止更新了.现在Spring Cloud官方推荐的是rensilience4j.当然还有我们今天学习的sentinel. Sentinel 具有以下特征: 丰富的应用场景:Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景,例如秒杀