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

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欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 一图胜千言 先上图,下面是欣宸在自己的iPad Pro上用浏览器写代码的实拍,右下方可见SpringBoot应用启动成功的日志 您可能会觉得平板配置不高,所以写代码和运行都会卡顿,个人的实际体验是可以流畅进行,因为编译和运行这些耗费资源的操作都是在微软的云服务器上进行的,服务器的配置是4核8G内存32G硬盘 对了,服务器一分钱不要,也不限时... 关于

MYSQL   my.conf# The following options will be passed to all MySQL clients[client]#password       = your_passwordport            = 3306socket          = /tmp/mysql.sock # Here follows entries for some specific programs # The MySQL server[mysqld]defau

非常抱歉,今天下午2点左右开始,博客站点突然猛增的巨量请求让k8s集群的节点服务器不堪重负,造成网站无法正常访问,由此给您带来麻烦,请您谅解. 当时k8s集群一共6台node服务器,2台32核64G,2台8核64G,1台8核16G,1台4核6G,博客站点一共跑了19个pod,如果不是突然猛增的巨量请求,可以稳稳撑住. 但是今天下午的请求排山倒海,比昨天还要高(昨天GA统计的UV超过1000万,其中有很多异常请求),服务器CPU们拼尽全力也无法扛住,最终兵败如山倒. 发现故障后,我们开始加服务器,

大规模web服务开发技术 总评        这本书是日本一个叫hatena的大型网站的CTO写的,通过hatena网站从小到大的演进来反应一个web系统从小到大过程中的各种系统和技术架构变迁,比较接地气.      书的内容不是很难,所以总的来说比较容易阅读,不需要特别累的啃,可想而知,不是非常深入的,更多的还是把作者的一些经验写出来,hatena这种量级的在国内应该是一个中型网站的水平,作者基本把这个量级web服务的运维的方方面面都讲了一遍,看完可以对这个这种量级网站有一个总体的了解,个人认

本文作者至简曾在 2018 QCon 上海站以<Service Mesh 的本质.价值和应用探索>为题做了一次分享,其中谈到了 Dubbo Mesh 的整体发展思路是“借力开源.反哺开源”,也讲到了 Service Mesh 在阿里巴巴的发路径将经历以下三大阶段: 撬动 做透价值渗透 实现技术换代 Dubbo Mesh 在闲鱼生产环境的落地,分享的是以多语言为撬动点的阶段性总结. 文章首发于「QCon」,阿里巴巴中间件授权转载. 闲鱼场景的特点 闲鱼采用的编程语言是 Dart,思路是通过 Fl

本文里的面经内容全部来源于牛客网,作为秋招备战复习与查缺补漏时使用.里面部分面经有我的注释和想法,以及部分解答,不一定正确,大家可以查询补充. 阿里巴巴,三面,java实习 昨天晚上11点打电话来,问我可以面试不,我说不可以,然后就约到了今天, 1.上来问我项目用的框架,然后问我springmvc里面有的参数的设定,问的是细节,然后问我如果传的多个值是一个对象的属性,问我如何处理,我说直接在后端接收为对象就行了,然后突然问我http怎么传对象,这里有点不明白面试官想问啥,然后就换别的问题了, 可

前言 这篇文章的主题是记录一次Python程序的性能优化,在优化的过程中遇到的问题,以及如何去解决的.为大家提供一个优化的思路,首先要声明的一点是,我的方式不是唯一的,大家在性能优化之路上遇到的问题都绝对不止一个解决方案. 如何优化 首先大家要明确的一点是,脱离需求谈优化都是耍流氓,所以有谁跟你说在xx机器上实现了百万并发,基本上可以认为是不懂装懂了,单纯的并发数完全是无意义的.其次,我们优化之前必须要有一个目标,需要优化到什么程度,没有明确目标的优化是不可控的.再然后,我们必须明确的找出性能瓶

总评        这本书是日本一个叫hatena的大型网站的CTO写的,通过hatena网站从小到大的演进来反应一个web系统从小到大过程中的各种系统和技术架构变迁,比较接地气.      书的内容不是很难,所以总的来说比较容易阅读,不需要特别累的啃,可想而知,不是非常深入的,更多的还是把作者的一些经验写出来,hatena这种量级的在国内应该是一个中型网站的水平,作者基本把这个量级web服务的运维的方方面面都讲了一遍,看完可以对这个这种量级网站有一个总体的了解,个人认为还是值得一读的.   逐

美团点评容器平台简介 本文介绍美团点评的Docker容器集群管理平台(以下简称“容器平台”).该平台始于2015年,是基于美团云的基础架构和组件而开发的Docker容器集群管理平台.目前该平台为美团点评的外卖.酒店.到店.猫眼等十几个事业部提供容器计算服务,承载线上业务数百个,日均线上请求超过45亿次,业务类型涵盖Web.数据库.缓存.消息队列等. 为什么要开发容器管理平台 作为国内大型的O2O互联网公司,美团点评业务发展极为迅速,每天线上发生海量的搜索.推广和在线交易.在容器平台实施之前,美团

(图注:Windows 自带的性能监控,红色表示 CPU 占用,绿色表示 QPS) 今天中午 12:30 左右,我们进行了 .NET Core 博客站点的第5次发布(页脚会显示"Powered by .NET Core 3.0 Preview 8 on Windows"). .NET Core 应用以 IIS InProcess Hosting 方式部署在 Windows Server  2016 数据中心版英文版上,到目前用了6台阿里云4核8G服务器. 刚发布的时候,服务器 CPU

背景: 项目需要对一批接口进行压测,要求是接口的QPS(Quest Per Second每秒请求数)达到6万以上由于楼主一直使用的压力测试工具是jmeter,但是jmeter单台电脑无法达到6万的QPS,于是使用网传比较好用的其他性能工具进行压测比较,选出一款符合要求的工具进行压测. 压测机器:Linux 4核8G由于不同的性能工具压测时消耗的系统资源不一样,防止系统资源造成的干扰,测试时服务器只运行压测工具,且非本机压本机. 示例接口,post请求,请求body可为空POST https://

############sample 1 https://blog.51cto.com/sfzhang88/1558254 如何从Zabbix数据库中获取监控数据 sfzhang关注6人评论40627人阅读2014-09-25 21:08:57   做过Zabbix的同学都知道,Zabbix通过专用的Agent或者SNMP收集相关的监控数据,然后存储到数据库里面实时在前台展示.Zabbix监控数据主要分为以下两类: 历史数据:history相关表,从history_uint表里面可以查询到设备监

前面我们讨论系统调用的时候结论是耗时200ns-15us不等.不过我今天说的我的这个遭遇可能会让你进一步认识系统调用的真正开销.在本节里你会看到一个耗时2.5ms的connect系统调用,注意是毫秒,相当于2500us! 问题描述 当时是我的一个线上云控接口,是nginx+lua写的.正常情况下,单虚机8核8G可以抗每秒2000左右的QPS,负载还比较健康.但是该服务近期开始出现一些500状态的请求了,监控时不时会出现报警.通过sar -u查看峰值时cpu余量只剩下了20-30%. 图3.jpg

今天 18:30 左右,我们迈出了 kubernetes 航行的关键一步——全站登船,完成了全站应用从 docker swarm 集群向 k8s 集群的切换,以前所未有的决心与信心重新开起这艘巨轮,而这次航行能否成功就看明天访问高峰时狂风巨浪下的表现. 部署在 k8s 上的应用会在页脚显示下面的信息,如果航行失败,"Kubernetes" 会变成 "Linux" . Powered by .NET Core on Kubernetes Kubernetes 集群部署

概述 1,性能参数 2,性能排查方式 3,.NET的性能分析工具 1,性能指标 一个系统的性能排查或者性能设计的前提就是要有明确的性能指标:常见的性能参数 1.响应时间(处理任务时的延迟,简称 RT,指的是业务从客户端发起到客户端接受的时间).2.吞吐量(简单讲就是系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/任务数据等).3.资源使用率(常见的资源有:CPU.内存.磁盘I/O.网络I/O).4.点击数(单位时间内,系统响应客户的请求,是系统处理能力的一个很有用的指标).5.并发用户数(并发用户数用

网关 这里提到的网关特指API网关.API网关是在微服务架构的演进过程中产生的,其核心功能是聚合后端服务,为客户端调用提供统一的门户.由于网关的集中式管理,在其上又衍生了限流.负载.路由管理.安全防护等新的需求和功能.基于应用系统现状,我们将网关进一步的细分为带有业务逻辑的业务网关和专注于服务聚合.路由的中台网关.具体来说,业务网关一般是指某一个业务系统的网关,其除了聚合本系统的后端服务之外,还会额外承担一些业务逻辑,比如通用的用户鉴权.基于业务的路由规则等.中台网关,是跨系统的.是将已有的平台

1. 简单介绍一下 Redis 呗! 简单来说 Redis 就是一个使用 C 语言开发的数据库,不过与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的 ,也就是它是内存数据库,所以读写速度非常快,因此 Redis 被广泛应用于缓存方向. 另外,Redis 除了做缓存之外,Redis 也经常用来做分布式锁,甚至是消息队列. Redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景.Redis 还支持事务 .持久化.Lua 脚本.多种集群方案. 2. 分布式缓存常见的技术选型方案有哪些? 分布式缓存的

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