原文地址:http://www.cnblogs.com/hgamezoom/p/3082538.html 一个ASP.NET项目在部署到生产环境时,当用户并发量达到200左右时,IIS出现了明显的请求排队现象,发送的请求都进入等待,无法及时响应,系统基本处于不可用状态.因经验不足,花了很多时间精力解决这个问题,本文记录了我查找问题的过程和最后解决方案,供大家参考. 软硬件环境: IBM刀片服务器,Intel至强处理器,4物理核,16个逻辑核心,内存32G Windows Server2008 E

IIS网站应用偶尔出现"服务不可用"或者显示乱码字体,使用以下办法可以解决. 原因:此种情况常会出现在iis是在Visual Studio或者.NET Framework之后安装发生,iis无法正确解析asp.net网站,但却可以正常访问html页面, 1.依次打开“计算机管理→服务和应用程序→Internet信息服务→网站”,右键打开我们布置网站的属性,打开ASP.NET选项卡,查看是否选中 正确的.NET版本,本例的asp.net网站是建立在.NET 2.0环境下的,所以选择的AS

1.修改 IIS 队列长度 参考资料:https://docs.microsoft.com/zh-cn/previous-versions/office/communications-server/dd441171%28v%3doffice.13%29 Internet Information Services (IIS) 限制了在任何给定时间可在队列中等待的应用程序池请求的最大数量.如果达到此限制,则所有新请求都将被拒绝,而且用户将收到错误消息“503 – 服务不可用”.默认情况下,IIS 将

add by zhj: 在Benchmark of Python WSGI Servers一文中,作者进行详细分析,得出的结论是gevent在所有WSGI Server(包括Tornado.Uwsgi等)中性能最好. 另外,我想说gevent适合socket IO,其它类型的IO,如磁盘IO是否适合就不清楚了. 原文:https://co-ding.com/?p=356#comment-6036 我的一个线上web服务在生产中遇到一个性能问题:当初为了方便选择了wsgi(众所周知wsgi协议,不

http://www.360doc.com/content/14/0726/00/11962419_397102114.shtml LVS的全称Linux vitual system,是由目前阿里巴巴的著名工程师章文嵩博士开发的一款开源软件.LVS工作在一台server上提供Directory(负载均衡器)的功能,本身并不提供服务,只是把特定的请求转发给对应的realserver(真正提供服务的主机),从而实现集群环境中的负载均衡. LVS的核心组件ipvs工作在kernel中,是真正的用于实现

大并发量订单处理的 KafKa部署总结 今天要介绍的是消息中间件KafKa,应该说是一个很牛的中间件吧,背靠Apache 与很多有名的中间件搭配起来用效果更好哦 ,为什么不用RabbitMQ,因为公司需要它. 网上已经有很多怎么用和用到哪的内容,但结果很多人都倒在了入门第一步 环境都搭不起来,可谓是从了解到放弃,所以在此特记录如何在linux环境搭建,windows中配置一样,只是启动运行bat文件. 想要用它就先必须了解它能做什么及能做到什么程度,先看看它是什么吧. 当今社会各种应用系统诸如商

处理大并发量订单处理的 KafKa部署总结 今天要介绍的是消息中间件KafKa,应该说是一个很牛的中间件吧,背靠Apache 与很多有名的中间件搭配起来用效果更好哦 ,为什么不用RabbitMQ,因为公司需要它. 网上已经有很多怎么用和用到哪的内容,但结果很多人都倒在了入门第一步 环境都搭不起来,可谓是从了解到放弃,所以在此特记录如何在linux环境搭建,windows中配置一样,只是启动运行bat文件. 想要用它就先必须了解它能做什么及能做到什么程度,先看看它是什么吧. 当今社会各种应用系统诸

关于IIS站点最大并发量分析,会有如下这个疑问:IIS站点最大并发量是多少? 一般为:   IIS站点最大并发量=队列长度+进程数量[即最大工作进程数] 通过这个公式,可以基本评估出一个IIS站点的最大并发量. 另外,进程数量的设定,跟服务器的CPU性能及核数有关.性能好的话,进程数量有可以设定较大值. 队列长度,按程序开发运行程序块的耗时设定.若程序块可以在0.5秒内处理(常规请求3秒应该完成,3秒为人内心的访问等待忍受时限),则可以判定队列长度为:3/0.5 =6个 若程序块可以在0.2秒内

在 Windows Server 2008 上使用 %windir%\system32\inetsrv\appcmd.exe list wp 命令,得到如下错误: ERROR ( message:WAS 服务不可用 - 请先尝试启动该服务. ) ERROR ( message:The WAS service is not available - try starting the service first. ) 但执行 sc query was 与 sc query w3svc 发现这两个服务的

Delphi Windows IOCP 通讯模型封装,基于DIOCP.YxdIocp包含有支持大并发的TCP服务组件.HTTP服务组件.UDP服务组件.WebSocket服务组件,和TCP.UDP等基础客户端组件. DIOCP 修改版(YangYxd) Demo 源码需要重新设置下搜索路径,指向 Source\IOCP 文件夹即可. [感谢] 感谢DIOCP原作者天地弦,以及DIOCP官方群.QDAC官方群所有参与本项目测试.修改的朋友. [注意事项] 您在使用中发现任何BUG.更改意见等请及时

mysql并发量过大造成 update语句更新错误 在同一字段的时候更新的时候 如果并发量太大 就会更新错误 这个时候只能用 swoole 消息队列更新

1.Bloom filter适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集基本原理及要点:对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在,很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的.同时也不支持删除一个已经插入的关键字,因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字.所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter,用一个counter数组代替位数组,就可以支持删除了.还有

昨天突然考虑到这个问题,在并发比较大的情况下,你用于生成唯一ID的函数是否还能正常运行?也就是说比如我一下子进来40000个订单,你需要生成不重复的订单ID吧? 对于这个问题我以前没考虑过,但是可能是误打误撞,我以前一开始设计的ID生成思路是13位时间戳+随机7位,就是为了凑够20位的ID.因为如果是在同一时间那么可以忽略掉13位时间戳,剩下的7位是需要关注的,我有预选的34个字母+数字,根据排列组合可以得知,可以有34^7个排列组合方法(也就是52523350144). 那么理论上同一时刻(如

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    

IM 系统的不可用主要有以下两个原因: 一是无法预测突发流量,即使进行了服务拆分.自动扩容,但流量增长过快时,服务已经不可用了: 二是业务中依赖的这些接口.资源不可用或变慢时,比如发消息可能需要依赖"垃圾内容识别"的 API 来进行消息内容的过滤,下推图片消息可能需要依赖图片服务获取缩略图来进行推流,会导致业务整体失败或者被拖慢而造成超时,影响服务的整体可用性. 如何保证系统的高可用呢? 一.流量控制 在即时消息系统中,突发超高流量时,为了避免服务器整体被流量打死,我们可以通过流控来扔

高吞吐高并发Java NIO服务的架构(NIO架构及应用之一) http://maoyidao.iteye.com/blog/1149015   Java NIO成功的应用在了各种分布式.即时通信和中间件Java系统中.证明了基于NIO构建的通信基础,是一种高效,且扩展性很强的通信架构. 基于Reactor模式的高可扩展性架构这个架构的基本思路在“基于高可用性NIO服务器架构”(http://today.java.net/pub/a/today/2007/02/13/architecture-o

Sqlserver 高并发和大数据存储方案 随着用户的日益递增,日活和峰值的暴涨,数据库处理性能面临着巨大的挑战.下面分享下对实际10万+峰值的平台的数据库优化方案.与大家一起讨论,互相学习提高!  案例:游戏平台. 1.解决高并发 当客户端连接数达到峰值的时候,服务端对连接的维护与处理这里暂时不做讨论.当多个写请求到数据库的时候,这时候需要对多张表进行插入,尤其一些表 达到每天千万+的存储,随着时间的积累,传统的同步写入数据的方式显然不可取,经过试验,通过异步插入的方式改善了许多,但与此同时,

1.概念 我们在日常工作中经常会听到QPS/TPS这些名词,也会经常被别人问起说你的系统吞吐量有多大.一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联,单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐 能力越低,反之越高.这个问题从业务上来讲,可以理解为应用系统每秒钟最大能接受的用户访问量或者每秒钟最大能处理的请求数.系统吞吐量的几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间. QPS: 每秒钟处理完请求的次数:注意这里是处理

我们在日常工作中经常会听到QPS/TPS这些名词,也会经常被别人问起说你的系统吞吐量有多大.这个问题从业务上来讲,可以理解为应用系统每秒钟最大能接受的用户访问量.或者每秒钟最大能处理的请求数: QPS: 每秒钟处理完请求的次数:注意这里是处理完.具体是指发出请求到服务器处理完成功返回结果.可以理解在server中有个counter,每处理一个请求加1,1秒后counter=QPS. TPS:每秒钟处理完的事务次数,一般TPS是对整个系统来讲的.一个应用系统1s能完成多少事务处理,一个事务在分布式

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