asp.net解决高并发的方案. Posted on 2012-11-27 22:31 75077027 阅读(3964) 评论(1) 编辑 收藏 最近几天一直在读代震军的博客,他是 Discuz!NT的设计者,读了他的一系列关于Discuz!NT的架构设计文章,大呼过瘾,特别是Discuz!NT在解决高访问高并发时所设计的一 系列方案,本人尤其感兴趣.写这篇文章的目的,算是对初次阅读之后的总结备忘吧,以便以后有时间亲自测试,如果能在生产环境中得到应用,那就更有参考价值 了. 测试方法:本地模拟

什么是Nginx  什么是Tengine 看看国内大公司在用Nginx和Tengine吗? 步骤一:进入 https://www.taobao.com/,按F12.可看到 有很多APP对淘宝进行请求.随便点击一个, 步骤二:当然,可以看到,并不都在nginx里.比如还有Tengine...等其他.这个自行去看吧! 所以,学会一个知识,淘宝网站里,用到了很多,并非nginx一家.  Nginx和Apache的优缺点  进入Tengine官网 自行去看吧! 什么是高并发和负载均衡 如何解决高并发和负

本文来源于caoz梦呓公众号高并发专辑,以图形化.松耦合的方式,对互联网高并发问题做了详细解读与分析,"技术在短期内被高估,而在长期中又被低估",而不同的场景和人员成本又导致了巨头的方案可能并不适合创业公司,那么如何保证高并发问题不成为创业路上的拦路虎,是每一个全栈工程师.资深系统工程师.有理想的程序员必备的技能,希望本文助您寻找属于自己的"成金之路",发亮发光.   目录: 场景及解决方法解读 认识负载 数据跟踪 脑图.caoz大神公众号分享 参考资料   秉承知

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt395 缘起:在高并发的分布式环境下,对于数据的查询与修改容易引发一致性问题,本文将分享一种非常简单但有效的优化方法. 一.业务场景 业务场景为,购买商品的过程要对余额进行查询与修改,大致的业务流程如下: (1)从数据库查询用户现有余额 SELECT money FROM t_yue WHERE uid=$uid,不妨设查询出来的$old_money=100元 (2)业务层实

数据库:mysql 数据库的乐观锁:一般通过数据表加version来实现,相对于悲观锁的话,更能省数据库性能,废话不多说,直接看代码 第一步: 建立数据库表: CREATE TABLE `skill_activity` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '活动id', `name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '活动名称', `num` bigint(10) NOT NULL COMMENT '活动数

原文:http://blog.csdn.net/heyewu4107/article/details/71009712 高并发场景系列(一) 利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下减库存 问题描述:某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 SELECT * from goods where ID =1 for update; UPDATE goods set stock

php解决高并发(转发:https://www.cnblogs.com/walblog/articles/8476579.html) 我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS(Query Per Second,每秒处理请求数),解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键.举个例子,我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms,同时,系统内有20台Apache的Web服务器,配置MaxClients为500个(表示Apache的最大连接数目). 那么,我们的Web系统的理论峰值QPS

队列+多线程+couchbase缓存 ,解决高并发问题. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; using System.Diagnostics; using GStreamCloud.Common; using MyGStreamcloud.Common.U

前面写过利用文件锁来处理高并发的问题的,现在我们说另外一个处理方式,利用Mysql的锁来解决高并发的问题 先看没有利用事务的时候并发的后果 创建库存管理表 CREATE TABLE `storage` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `number` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=l

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

利用redis实现分布式事务锁,解决高并发环境下库存扣减   问题描述: 某电商平台,首发一款新品手机,每人限购2台,预计会有10W的并发,在该情况下,如果扣减库存,保证不会超卖 解决方案一 利用数据库锁机制,对记录进行锁定,再进行操作 select * from goods where id =1 for update ; update goods set count = count - 1 where id= 1; 利用排它锁将并行转化为串行操作,但该方案的性能和用户体验较差 解决方案二 利

最近几天一直在读代震军的博客,他是Discuz!NT的设计者,读了他的一系列关于Discuz!NT的架构设计文章,大呼过瘾,特别是Discuz!NT在解决高访问高并发时所设计的一系列方案,本人尤其感兴趣.写这篇文章的目的,算是对初次阅读之后的总结备忘吧,以便以后有时间亲自测试,如果能在生产环境中得到应用,那就更有参考价值了. 测试方法:本地模拟测试网站高访问高并发采用的测试工具是大名鼎鼎的Loadrunner,这个工具做测试的一般都知道.在代震军的博客中,有以下几篇介绍了通过Loadrunner

本文转自:http://www.cnblogs.com/qq75077027/archive/2012/11/27/2791703.html 最近几天一直在读代震军的博客,他是Discuz!NT的设计者,读了他的一系列关于Discuz!NT的架构设计文章,大呼过瘾,特别是Discuz!NT在解决高访问高并发时所设计的一系列方案,本人尤其感兴趣.写这篇文章的目的,算是对初次阅读之后的总结备忘吧,以便以后有时间亲自测试,如果能在生产环境中得到应用,那就更有参考价值了. 测试方法: 本地模拟测试网站高

最近几天一直在读代震军的博客,他是Discuz!NT的设计者,读了他的一系列关于Discuz!NT的架构设计文章,大呼过瘾,特别是Discuz!NT在解决高访问高并发时所设计的一系列方案,本人尤其感兴趣.写这篇文章的目的,算是对初次阅读之后的总结备忘吧,以便以后有时间亲自测试,如果能在生产环境中得到应用,那就更有参考价值了. 测试方法:本地模拟测试网站高访问高并发采用的测试工具是大名鼎鼎的Loadrunner,这个工具做测试的一般都知道.在代震军的博客中,有以下几篇介绍了通过Loadrunner

高并发问题是程序设计所必须要解决的问题,解决此类问题最主要的途径就是对对程序进行加锁控制.hibernate对加锁机制同样做出了实现,常用加锁方式为悲观锁和乐观锁.悲观锁指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态,通常是由数据库机制实现的,在整个过程中把数据锁住(查询时),只要事务不释放(提交或者回滚)任何用户都不能查看或修改. 悲观锁的应用: 悲观锁的应用十分的简单,如果使用get或load方法进行查

linux作为服务器系统,当运行高并发TCP程序时,通常会出现连接建立到一定个数后不能再建立连接的情况 本人在工作时,测试高并发tcp程序(GPS服务器端程序),多次测试,发现每次连接建立到3800左右时,再也不能建立tcp连接,最总上网搜索,参考:http://blog.csdn.net/guowake/article/details/6615728解决了连接限制的问题,此处记录下来,方便日后工作继续使用,虽然参考博文中内容有点多,文中所描述的内容也不怎么明白,但总结下来,按如下几步操作即可(

#!/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import tornado.httpserver import tornado.ioloop import tornado.options import tornado.web import tornado.gen from tornado.concurrent import run_on_executor from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor imp

我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS(Query Per Second,每秒处理请求数),解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键.举个例子,我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms,同时,系统内有20台Apache的Web服务器,配置MaxClients为500个(表示Apache的最大连接数目). 那么,我们的Web系统的理论峰值QPS为(理想化的计算方式): 20*500/0.1 = 100000 (10万QPS) 咦?我们的系统似乎很强大,1秒钟可以处理完10万的

一.业务背景 优惠券业务主要提供用户领券和消券的功能:领取优惠券的动作由用户直接发起,由于资源有限,我们必须对用户的领取动作进行一些常规约束. 约束1(优惠券维度): 券的最大数量 max: 约束2(用户维度): 每个用户可领取的最大数量 user_max: 为了满足一些特殊场景,比如连续几天的大促活动,为了吸引用户,允许用户每天领取一次优惠券.于是, 约束3(用户加时间维度): 每个用户每天可领取的最大数量 user_per_day_max: 目前,用户领券只有上述三个约束,未来,也许,会有更

       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,