并发(英文Concurrency),其实是一个很泛的概念,字面意思就是“同时做多件事”,不过方式有所不同.在.NET的世界里面,处理高并发大致有以下几种方法: 1,异步编程 异步编程就是使用future模式(又称promise)或者回调机制来实现(Non-blocking on waiting).如果使用回调或事件来实现(容易callback hell),不仅编写这样的代码不直观,很快就容易把代码搞得一团糟. 不过在.NET 4.5 及以上框架中引入的async/await关键字(在.NET 4

针对web高并发量的处理 针对高并发量的处理 一个老生常谈的话题了 至于需要运维支持的那些cdn.负载均衡神马的就不赘述了 你们都懂的 虫子在此博文只讲一些从程序角度出发的一些不错的解决方案. 至于从数据库角度的性能方案.虫子另开博文. 1. 首推静态化 推荐指数五颗星 满星五颗 只要是大型互联网应用基本上离不开这个概念,IIS自带的伪静态化不谈,但是想做好静态化并不是一个容易的过程 动态和静态之间的取舍需要用一个平衡的战略眼光来看待 举个例子 当初在盛大游戏的时候 遭遇永恒之塔aion上线,悲

C#不用union,而是有更好的方式实现   用过C/C++的人都知道有个union,特别好用,似乎char数组到short,int,float等的转换无所不能,也确实是能,并且用起来十分方便.那C#为什么没有这个关键字呢?怎么实现这个功能?其实C#只是没有了这个关键字,但是功能是能实现的,而且也是非常方便,并且是安全的.网上有人用StructLayout特性来实现union,也确实是实现了一些功能.比如:C/C++:    union {        unsigned char ch    

摘要:   一个小型的网站,可以使用最简单的html静态页面就实现了,配合一些图片达到美化效果,所有的页面均存放在一个目录下,这样的网站对系统架构.性能的要求都很简单.随着互联网业务的不断丰富,网站相关的技术经过这些年的发展,已经细分到很细的方方面面,尤其对于大型网站来说,所采用的技术更是涉及面非常广,从硬件到软件.编程语言.数据库.WebServer.防火墙等各个领域都有了很高的要求,已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的.  大型网站,比如门户网站,在面对大量用户访问.高并发请求方面,

一个小型的网站,可以使用最简单的html静态页面就实现了,配合一些图片达到美化效果,所有的页面均存放在一个目录下,这样的网站对系统架构.性能的要求都很简单.随着互联网业务的不断丰富,网站相关的技术经过这些年的发展,已经细分到很细的方方面面,尤其对于大型网站来说,所采用的技术更是涉及面非常广,从硬件到软件.编程语言.数据库.WebServer.防火墙等各个领域都有了很高的要求,已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的. 大型网站,比如门户网站,在面对大量用户访问.高并发请求方面,基本的解决方案

目录 关于nginx.conf中的优化 配置nginx客户端网页缓存本地时间 nginx日志切割 nginx连接超时优化 Nginx 实现网页压缩功能 Nginx 实现防盗链功能 为目录添加访问控制 自定义nginx访问错误页面 nginx索引目录配置 nginx目录别名 nginx实现手机端和电脑端的分离网页 关于内核参数的优化: 关于 FastCGI 的几个指令: 后记: 关于nginx.conf中的优化 1.worker_processes 4; //nginx 进程数,建议按照 cpu

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

http://blog.csdn.NET/ghj1976/article/details/27996095 典型的两个现实案例: 我们先看两个用Go做消息推送的案例实际处理能力. 360消息推送的数据: 16台机器,标配:24个硬件线程,64GB内存 Linux Kernel 2.6.32 x86_64 单机80万并发连接,load 0.2~0.4,CPU 总使用率 7%~10%,内存占用20GB (res) 目前接入的产品约1280万在线用户 2分钟一次GC,停顿2秒 (1.0.3 的 GC

基于SOA的分布式高可用架构和微服务架构,是时下如日中天的互联网企业级系统开发架构选择方案.在核心思想上,两者都主张对系统的横向细分和扩展,按不同的业务功能模块来对系统进行分割并且使用一定的手段实现服务之间的通信,并且基于弹性云服务搭建高可用的分布式解决方案. 但它们之间的区别可能比相似的地方要多,特别是体现在对服务的使用和与云服务的深度结合上.在具体实践中,微服务的架构也可以与其它互联网中间件组合在一起,组成规模更为庞大的SOA分布式系统.本文主要对一个典型的SOA分布式应用的架构和组件做详细

php面试题二--解决网站大流量高并发方案(从url到硬盘来解决高并发方案总结) 一.总结 从外到内解决网站大流量高并发问题---从提交一个url开始(从用户按下搜索栏回车键开始) url最开始会到dns域名服务器,dns可以根据域名所连的多个ip来按一定的方案分配ip,所以就可以有dns负载均衡 1.dns负载均衡 然后就到了具体的服务器,比如Linux服务器,linux服务器最常用的均衡技术就是lvs(Linux Virtural Server) 2.负载均衡器(例如lvs) 为了防止某一台

解耦神器:MQ MQ是分布式架构中的解耦神器,应用非常普遍.有些分布式事务也是利用MQ来做的.由于其高吞吐量,在一些业务比较复杂的情况,可以先做基本的数据验证,然后将数据放入MQ,由消费者异步去处理后续的复杂业务逻辑,这样可以大大提高请求响应速度,提升用户体验.如果消费者业务处理比较复杂,也可以独立集群部署,根据实际处理能力需求部署多个节点.需要注意的是: 需要确认消息发送MQ成功 比如RabbitMQ在发送消息到MQ时,就有发送回调确认,虽然不能够完全避免消息丢失,但也能够避免一些极端情况下消

对于一个需要处理高并发的系统而言,可以从多个层面去解决这个问题. 1.数据库系统:数据库系统可以采取集群策略以保证某台数据库服务器的宕机不会影响整个系统,并且通过负载均衡策略来降低每一台数据库服务器的压力(当然用一台服务器应付一般而言没啥问题,找一台当备机放着应付宕机就行,如果一台应付不了,那么再加一台,但是备机还是要的,至少一台),另外采取读/写分离的方法降低数据库负载,再加上分库和分表进一步降低数据库负载,从而可以从容地应对高并发问题.当然成本会比较高,毕竟要这么多服务器. 2.分布式缓存系

一:高并发点 高并发出现在秒杀详情页,主要可能出现高并发问题的地方有:秒杀地址暴露.执行秒杀操作. 二:静态资源访问(页面)优化——CDN CDN,内容分发网络.我们把静态的资源(html/css/js)放在CDN上,以加快用户获取数据的速度. 用户访问页面时,优先从最近的CDN服务器上获取页面资源,而不是从单一的网站服务器上获取.只有CDN获取不到才会访问后端服务器. 因此,我们可以使用CDN进行网站的加速优化,把静态资源(或某些动态资源)推送到CDN站点上.(大公司自己搭建CDN网络,小公司

本文转自:http://www.blogjava.net/bacoo/archive/2012/06/11/380500.html linux下高并发网络应用注意事项 vi /etc/sysctl.conf,加入以下内容:net.ipv4.tcp_tw_reuse=1 #表示开启重用.允许将TIME-WAIT sockets重新用于新的TCP连接,默认为0,表示关闭net.ipv4.tcp_tw_recycle=1 #表示开启TCP连接中TIME-WAIT sockets的快速回收,默认为0,表

一.并发控制 为啥要进行并发控制? 并发的任务对同一个临界资源进行操作,如果不采取措施,可能导致不一致,故必须进行并发控制(Concurrency Control). 技术上,通常如何进行并发控制? 通过并发控制保证数据一致性的常见手段有: 锁(Locking) 数据多版本(Multi Versioning) 二.锁 如何使用普通锁保证一致性? 普通锁,被使用最多: (1)操作数据前,锁住,实施互斥,不允许其他的并发任务操作: (2)操作完成后,释放锁,让其他任务执行: 如此这般,来保证一致性.

Web性能优化分为服务器端和浏览器端两个方面. 一.浏览器端,关于浏览器端优化,分很多个方面1.压缩源码和图片JavaScript文件源代码可以采用混淆压缩的方式,CSS文件源代码进行普通压缩,JPG图片可以根据具体质量来压缩为50%到70%,PNG可以使用一些开源压缩软件来压缩,比如24色变成8色.去掉一些PNG格式信息等. 2.选择合适的图片格式如果图片颜色数较多就使用JPG格式,如果图片颜色数较少就使用PNG格式,如果能够通过服务器端判断浏览器支持WebP,那么就使用WebP格式和SVG格

根据压测结果做出的修改历史: 第一步:只针对maxWorkerThreads.maxIoThreads和minWorkerThreads做了修改<processModel autoConfig="false" maxWorkerThreads="100" maxIoThreads="100" minWorkerThreads="50" />,发现并无明显性能提升. 第二步:针对第一步,提高了三个参数的值maxWor

1.socket是什么? 其实准确的来说,socket并不仅仅用于linux而已,它也应用于TCP/IP中.笼统的来说,socket就是指的“IP地址+端口号”.比如我有一个ssh服务器A,这时候我有两个终端通过ssh协议登陆到服务器A上面,那么这时候服务器上建立的socket连接数就是2个,那么这两个socket的连接状态就是establish.但是socket不仅仅应用与TCP/IP中,它有两个域,一个是internet domain,也就是一开始说的“IP地址+端口号”,通过网络来建立连接

一.Nginx是如何实现高并发的 service nginx start之后,然后输入#ps -ef|grep nginx,会发现Nginx有一个master进程和若干个worker进程,这些worker进程是平等的,都是被master fork过来的.在master里面,先建立需要listen的socket(listenfd),然后再fork出多个worker进程.当用户进入nginx服务的时候,每个worker的listenfd变的可读,并且这些worker会抢一个叫accept_mutex

场景: 大家在使用Jmeter测试的时候应该发现了, (1)线程启动了就会直接发送测试请求:--如果要模拟在一瞬间高并发量测试的时候,需要调高线程数量,这很耗测试机器的性能,往往无法支持较大的并发数,无法控制每次测试的瞬间并发量: (2)如果使用了constant throughput timer,可以模拟较长时间的并发测试,但是仍无法满足稳定的瞬间高并发测试: 解决: 1.使用集合点: 作用:阻塞线程,直到指定的线程数量到达后,再一起释放,可以瞬间产生很大的压力. 引用虫师的话“红军排长说:等