一. OpenRestyOpenResty是一个基于 Nginx与 Lua的高性能 Web平台,其内部集成了大量精良的 Lua库.第三方模块以及大多数的依赖项.用于方便地搭建能够处理超高并发.扩展性极高的动态Web 应用.Web 服务和动态网关.接入层缓存技术就是使用OpenResty的技术用Lua语言进行二次开发.   二.Nginx +redis 下图左边是常用的架构,http请求经过nginx负载均衡转发到tomcat,tomcat再从redis读取数据,整个链路过程是串行的,当tomca

转自:https://blog.csdn.net/phil_code/article/details/79154271 1. OpenRestyOpenResty是一个基于 Nginx与 Lua的高性能 Web平台,其内部集成了大量精良的 Lua库.第三方模块以及大多数的依赖项.用于方便地搭建能够处理超高并发.扩展性极高的动态Web 应用.Web 服务和动态网关. 接入层缓存技术就是使用OpenResty的技术用Lua语言进行二次开发. 二.Nginx +redis 下图左边是常用的架构,htt

[原文]https://www.toutiao.com/i6594307974817120782/ 摘要: 对于高并发架构,毫无疑问缓存是最重要的一环,对于大量的高并发,可以采用三层缓存架构来实现,nginx+redis+ehcache Nginx 对于中间件nginx常用来做流量的分发,同时nginx本身也有自己的缓存(容量有限),我们可以用来缓存热点数据,让用户的请求直接走缓存并返回,减少流向服务器的流量 一.模板引擎 通常我们可以配合使用freemaker/velocity等模板引擎来抗住

3.2.1 技术需求 课程详情页面是向用户展示课程信息的窗口,课程相当于网站的商品,本页面的访问量会非常大.此页面的内容设 计不仅要展示出课程核心重要的内容而且用户访问页面的速度要有保证,有统计显示打开一个页面超过4秒用户就 走掉了,所以本页面的性能要求是本页面的重要需求. 本页面另一个需求就是SEO,要非常有利于爬虫抓取页面上信息,并且生成页面快照,利于用户通过搜索引擎搜索 课程信息. 3.2.2 解决方案 如何在保证SEO的前提下提高页面的访问速度 : 方案1: 对于信息获取类的需求,要想提

前言:       由于在平时的工作中,线上服务器是分布式多台部署的,经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就要利用分布式锁来解决这些问题.所以自己结合实际工作中的一些经验和网上看到的一些资料,做一个讲解和总结.希望这篇文章可以方便自己以后查阅,同时要是能帮助到他人那也是很好的. ===============================================================长长的分割线===================================

转:http://www.cnblogs.com/PurpleDream/p/5559352.html#3450419 前言:       由于在平时的工作中,线上服务器是分布式多台部署的,经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就要利用分布式锁来解决这些问题.所以自己结合实际工作中的一些经验和网上看到的一些资料,做一个讲解和总结.希望这篇文章可以方便自己以后查阅,同时要是能帮助到他人那也是很好的. ============================================

前言:       由于在平时的工作中,线上服务器是分布式多台部署的,经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就要利用分布式锁来解决这些问题.以自己结合实际工作中的一些经验和网上看到的一些资料,做一个讲解和总结.之前我已经写了一篇关于分布式锁的文章: 分布式锁1 Java常用技术方案 .上一篇文章中主要写的是在日常项目中,较为常见的几种实现分布式锁的方法.通过这些方法,基本上可以解决我们日常工作中大部分场景下使用分布式锁的问题.       本篇文章主要是在上一篇文章的基础上,介绍一些虽

在生产环境中,对于高并发架构,我们知道缓存 是最重要的环节,对于大量的高并发.可以采用三层缓存架构来实现,也就是Nginx+Redis+Ehcache 对于中间件Nginx常来做流量分发,同事nginx本身也有自己的缓存机制,但是呢,容量也是有限,我们可以用来缓存热点数据,让用户的请求直接走缓存并返回,从而减少流向服务器的流量 一:模板引擎 通常可以配合使用freemaker/velocity等模板引擎来抗住打量的请求 小型系统可能直接在服务器端 渲染出所有页面并放入缓存,之后的相同页面 请求就

基于Nginx+redis的Asp.net站点搭建   剧情介绍 在传统的信息系统(比如小规模的ERP\MES系统),往往只是进行简单的应用服务器和数据库服务器的分布式部署,以此来提高应用系统的负载能力,而伴随着访问的增大,应用服务器层面除了做硬件和网络的扩容,很难应对[套路式开头]. 当然现在开源技术很多,不就是分布式么,应用服务器分布式.数据库读写分离.缓存服务器.认证服务器...的确方法很多.那么不买关子了,今天就应用服务器层面的负载均衡讲讲,可以动手练练的技术:Nginx,当然也包括缓存

前言:       由于在平时的工作中,线上服务器是分布式多台部署的,经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就要利用分布式锁来解决这些问题.      所以自己结合实际工作中的一些经验和网上看到的一些资料,做一个讲解和总结.希望这篇文章可以方便自己以后查阅,同时要是能帮助到他人那也是很好的. 正文: 第一步,自身的业务场景: 在日常做的项目中,目前涉及了以下这些业务场景: 场景一: 比如分配任务场景.在这个场景中,由于是公司的业务后台系统,主要是用于审核人员的审核工作,并发量并不是很高

关于web架构技术方案的讨论整理 Sonictl 2014年1月25日10:05:52 本着"三人行必有我师"的学习态度,我在近期跟x老师做了大量沟通,结合我们单位对于"xxx"项目的推进情况,整理一下有关技术方案的讨论结果. 讨论背景:某单位希望把他们在PC上的某算法包DLL封装成WebService服务. X老师主张用c++ 来封装web service, 原因如下: 1.测试 DLL 性能时将外围性能影响降到最低,C++封的包可以做到这一点.而使用 Ruby/

前言:       由于在平时的工作中,线上服务器是分布式多台部署的,经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就要利用分布式锁来解决这些问题.以自己结合实际工作中的一些经验和网上看到的一些资料,做一个讲解和总结.之前我已经写了一篇关于分布式锁的文章: 分布式锁1 Java常用技术方案 .上一篇文章中主要写的是在日常项目中,较为常见的几种实现分布式锁的方法.通过这些方法,基本上可以解决我们日常工作中大部分场景下使用分布式锁的问题.       本篇文章主要是在上一篇文章的基础上,介绍一些虽

前言:       由于在平时的工作中,线上服务器是分布式多台部署的,经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就要利用分布式锁来解决这些问题.所以自己结合实际工作中的一些经验和网上看到的一些资料,做一个讲解和总结.希望这篇文章可以方便自己以后查阅,同时要是能帮助到他人那也是很好的. ===============================================================长长的分割线===================================

2 用户认证技术方案 2.1 单点登录技术方案 分布式系统要实现单点登录,通常将认证系统独立抽取出来,并且将用户身份信息存储在单独的存储介质,比如: MySQL.Redis,考虑性能要求,通常存储在Redis中,如下图: 单点登录的特点是: 1.认证系统为独立的系统. 2.各子系统通过Http或其它协议与认证系统通信,完成用户认证. 3.用户身份信息存储在Redis集群. Java中有很多用户认证的框架都可以实现单点登录: 1.Apache Shiro.(开源 轻量级) 2.CAS(专门的一个单

来自博客园http://www.cnblogs.com/PurpleDream/p/5559352.html , 前言:       由于在平时的工作中,线上服务器是分布式多台部署的,经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就要利用分布式锁来解决这些问题.所以自己结合实际工作中的一些经验和网上看到的一些资料,做一个讲解和总结.希望这篇文章可以方便自己以后查阅,同时要是能帮助到他人那也是很好的. ===============================================

基于nginx的频率控制方案思考 标签: 频率控制 nginx 背景 nginx其实有自带的limit_req和limit_conn模块,不过它们需要在配置文件中进行配置才能发挥作用,每次有频控策略的增删都需要直接改动配置文件,再让nginx重新加载配置文件.由于以配置文件的形式来管理导致整个流程不够灵活,因此它的实用性其实并不强,而且这也不适合大量的差异化的配置策略,不然配置文件更难维护了.基于此,下面展开了基于nginx的频率控制方案思考.本文不是最终的系统设计文档,很多地方都显得比较啰嗦和

"为什么这个功能用不了?" 程序员:"清一下缓存" 上篇洞悉系列文章给大家详细介绍了MySQL的存储内幕:洞悉MySQL底层架构:游走在缓冲与磁盘之间.既然聊过了磁盘存储,我们今天就进一步来聊聊内存存储. 大多数并发量稍微高点的项目中都不会让请求直达MySQL这类的关系型数据库,而是中间加一道或者几道缓存,就如同操作系统中的CPU的多级缓存,以及主存那样,通过更快速的硬件去提高数据读取的效率,进而加快系统的处理速度,避免让IO成为系统的瓶颈. 而Redis作为一个成

BIMFACE二次开发系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在BIMFACE二次系列博客中详细介绍了服务器端API的调用方式,如下列表 C#开发BIMFACE系列1   BIMFACE 简介 C#开发BIMFACE系列2   二次开发流程 C#开发BIMFACE系列3   服务端API之获取应用访问凭证AccessToken C#开发BIMFACE系列4   服务端API之源上传文件 C#开发BIMFACE系列5   服务端API之文件直传 C#开发BIMFACE系列6   服

目录 持久化简介 什么是持久化? Redis 持久化方案 RDB RDB 简介 save 指令 操作与配置 工作原理 bgsave 指令 操作与配置 工作原理 bgsave 配置执行 相关配置 工作原理 RDB 启动方式对比 RDB 优缺点 AOF AOF 简介 AOF 配置 AOF 风险 AOF 三种回写策略 AOF 重写 AOF 重写介绍 AOF 重写配置 混合持久化 RDB 和 AOF 对比 RDB 和 AOF 合体 持久化简介 什么是持久化? 利用永久性存储介质将数据进行保存,在特定的时

技术方案 一:从顶视图获取实时小地图(优点实现快容易对地图进行放大缩小操作而且地图,缺点是不好对地图做出修改,只能在顶部加个另外的相机层来遮盖) 1.创建Redertexture并改名为smallmaptexture: 2.在主角的上方创建一个相机,并将它正对主角,为正交模式,而且targettexture设置为上述的smallmaptexture:注意下列所示的参数,是主要的影响.Cullmask来让其他不需在小地图显示的物体忽略,Size对小地图的可视范围进行调节.并将这个摄像机当做玩家的子