目录 写在前面 亿级流量IM的应用场景 十万级 单体IM 系统 高并发分布式IM系统架构 疯狂创客圈 Java 分布式聊天室[ 亿级流量]实战系列之 -10[ 博客园 总入口 ] 写在前面 ​ 大家好,我是作者尼恩.目前和几个小伙伴一起,组织了一个高并发的实战社群[疯狂创客圈].正在开始高并发.亿级流程的 IM 聊天程序 学习和实战 ,今天是第10篇. 亿级流量IM的应用场景 随着移动互联网.AI的飞速发展,高性能高并发IM(即时通讯),有着非常广泛的应用场景. 一切高实时性通讯.消息推送的场景

一个word合并项目的分布式架构设计 项目背景与问题起源 我们要给一个客户做word生成报告以及报告合并的工作,要合并的报告非常多,而且每个报告也比较大,一个多的报告大概有200页以上.我们用c#操作word,并把程序部署到了一个配置还可以的服务器上.现在大概有20几个客户端,每个客户端把生成的数据传输到服务器上,等到一组数据完整之后,会触发合并报告.我们的程序会自动生成N份报告,并把这N份报告合并成一个大的报告. 但随着要合并的报告越来越多,word经常会报一些异常,这些异常是单机版从来没有出

项目原因: 参与过各种 分布式项目,有 Socket,Remoting,WCF,当然还有最常用的可以跨平台的 WebService. 分布式编码的时间浪费: 但是,无一例外的,开发分布式程序的开发遵循 如下规律: >那就是 得先写服务端代码: >然后 通过工具生成代理类:(特别浪费时间) >客户端代码 调用代理类 完成业务: 这种编码规律,就有一个问题: 那就是 当我们调试程序时,得先以调试模式启动服务端,再以调试模式启动客户端——然后在调试中找到代码的BUG. 这种调试方式 调试一次

拜读了大型分布式架构设计与实现,觉得该书作为入门不错,但内容过于简单,描述过于琐碎,小节之间连续性不强,不适合深入钻研学习.但为了更多的希望向架构师行业靠拢的工程师学习需要,本博客将对上书进行简化讲解. 小公司建议使用单一应用架构,中等公司建议使用垂直应用架构,大公司必须使用分布式应用架构,其中公司规模依靠用户峰值用户访问量进行判断. 分布式应用难点在于远程调用(RPC),而RPC的前提是对象的序列化和反序列化,序列化本质就是对象以二进制进行传输,反序列化就是接收到二进制数据流后恢复为对象.(若

转载:http://space.itpub.net/17007506/viewspace-616852 腾讯QQGame游戏同时在线的玩家数量极其庞大,为了方便组织玩家组队游戏,腾讯设置了大量游戏室(房间),玩家可以选择进入属意的房间,并在此房间内找到可以加入的游戏组(牌桌.棋盘等).玩家选择进入某个房间时,必须确保此房间当前人数未满(通常上限为400),否则进入步骤将会失败.玩家在登入QQGame后,会从服务器端获取某类游戏下所有房间的当前人数数据,玩家可以据此找到未满的房间以便进入.    

今天看了个社区,了解了一下该产品的架构设计,做一下分享. 内容来源:http://www.jinhusns.com/Document/FrameworkDocument/?type=cc 一. 架构使用说明 > 引言 > l   所有菜单用[…]->[…]表示,例如[设置]->[外观]表示菜单“设置”的子级菜单项“外观”. l   所有按钮或超链接用“…”表示,如“确定”按钮. l   注意事项用“注意:…” 表示,给出一些容易忽略的但是在某个地方比较重要的因素,例如: 注意: 1

项目原因: 参与过各种 分布式项目,有 Socket,Remoting,WCF,当然还有最常用的可以跨平台的 WebService. 分布式编码的时间浪费: 但是,无一例外的,开发分布式程序的开发遵循 如下规律: >那就是 得先写服务端代码: >然后 通过工具生成代理类:(特别浪费时间) >客户端代码 调用代理类 完成业务: 这种编码规律,就有一个问题: 那就是 当我们调试程序时,得先以调试模式启动服务端,再以调试模式启动客户端——然后在调试中找到代码的BUG. 这种调试方式 调试一次

源码下载地址:http://www.jinhusns.com/Products/Download/?type=xcj 五. 架构使用说明 > 缓存 > 使用说明 > (一)基础类库介绍 ICacheService:缓存服务接口,供缓存的存取的调用: ICacheService方法说明: 方法名称 成员修饰 说明 备注 Add(多个参数):void +1重载 public static 加入缓存项 Set(多个参数):void +1重载 public static 添加或更新缓存 如果无对

1.1 基于TCP协议的RPC 1.1.1 RPC名词解释 RPC的全称是Remote Process Call,即远程过程调用,RPC的实现包括客户端和服务端,即服务调用方和服务提供方.服务调用方发送RPC请求到服务提供方,服务提供方根据请求的参数执行请求方法,并将结果返回给服务调用方,一次RPC调用完成. 1.1.2 对象的序列化 在网络上传输的数据,无论何种类型,最终都需要转化为二进制流.在面向对象的程序设计中,客户端将对象转化为二进制流发送给服务端,服务端接收数据后将二进制流转化为对象,

转载自:https://www.jdon.com/soa.html 首先Martin Fowler提出SOA歧义Service Oriented Ambiguity,认为"什么是SOA"是不可能回答,因为不同的人意味着不同的事情,SOA意味服务接口,意味流程整合,意味资源再利用,意味着管制,在下面SOA组件图中,服务和服务消费者(客户端)之间存在多个约束,当一个服务显式暴露后,客户端能够通过绑定定位到该服务,相当于两者签订了合同,规定了合同内容和如何实施,具体合同的描述是通过消息方式进

SOA体系架构及相关技术,主要应用在企业应用集成领域,它能够以服务的方式共享和复用企业现有应用资产,保护用户IT投资,并能够以服务的方式构建新的业务流程,对企业流程进行灵活重构和优化,增强业务的敏捷性.鉴于SOA体系架构的诸多优点和对用户带来的利益,国内越来越多的用户开始采用SOA相关技术和产品,来构建自己的业务应用系统. 下面以海事应急辅助指挥系统为例,介绍一下SOA参考架构的实际应用. 海上船舶出现险情或其他灾害性事件时,如果尽可能地控制紧急事件的发展,并消除险情和事故,能将海上事故对人命.

前言: 大厂面试机会难得,为了提高面试通关率,建议朋友们在面试前先复盘自己的知识栈,依据掌握程度划分重要.优先级,系统地去学习!如果不准备充分就去参加面试,既会失去进入大厂的机会,更是对自己的不负责. 蚂蚁花呗一面(一个小时): 1.Java容器有哪些?哪些是同步容器,哪些是并发容器? 2.ArrayList和LinkedList的插入和访问的时间复杂度? 3.java反射原理, 注解原理? 4.说说一致性 Hash 原理 5.新生代分为几个区?使用什么算法进行垃圾回收?为什么使用这个算法? 6

Nebula Graph 是一个高性能的分布式开源图数据库,本文为大家介绍 Nebula Graph 的整体架构. 一个完整的 Nebula 部署集群包含三个服务,即  Query Service,Storage Service 和 Meta Service.每个服务都有其各自的可执行二进制文件,这些二进制文件既可以部署在同一组节点上,也可以部署在不同的节点上. Meta Service 上图为 Nebula Graph 的架构图,其右侧为 Meta Service 集群,它采用 leader

原文:[原创].NET 分布式架构开发实战之二 草稿设计 .NET 分布式架构开发实战之二 草稿设计 前言:本篇之所以称为草稿设计,是因为设计的都是在纸上完成的.反映了一个思考的过程. 本篇的议题如下: 1. 第一个数据层草图的提出 2. 对数据访问层的思考 3. 第二个数据层草图的提出 系列文章链接: [原创].NET 分布式架构开发实战之一 故事起源 [原创].NET 分布式架构开发实战之二 草稿设计 [原创].NET 分布式架构开发实战之三 数据访问深入一点的思考 [原创].NET 分布式

发表于 2017-04-24  |  160次围观   |   分类于 架构设计   |   暂无评论 前言 通常在web开发中,回话管理是很重要的一部分,用于存储与用户相关的一些数据.对于JAVA开发者来说,项目中的session一般由Tomcat或者jetty容器来管理. 特点介绍 尽管使用特定的容器可以很好地实现会话管理,但是独立容器挂掉或者由于其他原因重启会导致用户信息丢失,并且无法支持分布式集群会话管理. 上图举例: 这是一个简单的负载均衡集群架构模型,后端三台Tomcat服务,假设每

关于SOA架构设计的案例分析 面向服务的体系结构(SOA)是一个组件模型,它将应用程序的不同功能单元(称为服务)通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来.它可以根据需求通过网络对松散耦合的粗粒度应用组件进行分布式部署.组合和使用.服务层是SOA的基础,可以直接被应用调用,从而有效控制系统中与软件代理交互的人为依赖性. SOA是一种粗粒度.松耦合服务架构,服务之间通过简单.精确定义接口进行通讯,不涉及底层编程接口和通讯模型.SOA可以看作是B/S模型. XML( 标准通用标记语言的子集)/We

Conference架构概述 先贴一下Conference案例的在线地址,UI因为完全拿了微软的实现,所以都是英文的,以后我有空再改为中文的. Conference后台会议管理:http://www.enode.me/conference Conference前台预定座位:http://www.enode.me/registration ENode论坛开源案例:http://www.enode.me/post ENode开源项目地址:https://github.com/tangxuehua/e

部标gps监控平台的架构,随着平台接入的车辆越来越多,架构也面临越来越大的负载挑战,我们当然希望软件尽可能的优化并能够接入更多的车辆,减少在硬件上的投资.但是当车辆增多到某一个临界点的时候,仍然要面临的三个问题: 1)连接的限制 服务器软件接入终端的连接数是有限的,无论如何优化,都是有限的,接入的增多就会排队,超时timeout重置reset等问题就会出现; 2)部标808服务器软件的内存限制的问题 内存的限制,服务器操作系统中一个进程所承受的内存是有限制的,超过则导致服务器软件进程内存溢出而退

我们来看一下Akka的一个简单的wordcount的案例架构设计 从图中我们可以看出,不同的行我们是交给不同的actor进行入理的,每行首先进行map操作,识别出每个单词,然后交给reduce步骤的actor,进行字数的统计.最后,将不同行的统计结果都传给一个统计actor进行最后的reduce操作,统计所有行的单词出现的次数.这是一个非常典型的案例. 那么Actor的设计是怎样的呢?我们看看最简单的版本. 从图中我们可以看出,一共需要4个actor.首先需要一个总调度的actor,也就是mas

原文: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=208733458&idx=1&sn=691bfde670fb2dd649685723f7358fea&scene=1&key=c76941211a49ab58cb17c68ecaeeda0f1c083d9508a0f6629461fff9025fd87de4706bd9c1730e0ddbab70568b34b16a&ascene=0&

分布式发布订阅消息系统 Kafka 架构设计 转自:http://www.oschina.net/translate/kafka-design 我们为什么要搭建该系统 Kafka是一个消息系统,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(activity stream)和运营数据处理管道(pipeline)的基础.现在它已为多家不同类型的公司 作为多种类型的数据管道(data pipeline)和消息系统使用. 活动流数据是所有站点在对其网站使用情况做报表时要用到的数据中最常规的部