摘要:武器工欲善其事,必先利其器,处理高并发我们当然少不了好的武器。
前言
今天看见有人聊目前系统有2亿的PV,该如何优化?当我看到这个话题的时候,突然在想自己工作中也遇到了不少高并发的场景了,所以即兴发挥,在这里简单总结和分享下,欢迎指正和补充。
正文 读操作关于读,我们一般遵循如下优先级:
优先级 | 技术方案 | 说明 | 示例 |
---|---|---|---|
最高 | 尽可能静态化 | 对实时性要去不高的数据,尽可能全走CDN | 例如获取基础商品信息 |
高 | 就近使用内存 | 优先级服务器内存、远程内存服务 | 例如秒杀、抢购库存(优先分配库存到服务器内存,其次远程内存服务<又涉及额外网络IO>) |
极低 | 数据库(能不读就不要读) | 连接池、sql优化 | 常见业务 |
关于写,我们一般会按照数据的一致性要求级别来看:
数据一致性要求 | 技术方案 |
---|---|
不高 | 先写内存(优先级从服务器内存到远程内存服务) 再异步储存 |
高 | 同步完成最关键的任务 异步保证其他任务最终成功 |
从简单到复杂:
简单程度 | 技术方案 |
---|---|
最简单 | 百分比流量拒绝(随机、没有先到先得不够公平) |
简单 | 原子操作限流(优先级使用服务器内存、其次远程内存服务) |
稍麻烦 | 队列限流(先到先得,公平) |
在高并发的场景,有时候为了保证核心业务的正常进行,我们需要对一些次要的业务进行服务降级。简单的降级方案如下:
配置开关降级:手动进行配置开关降级
定时开关降级:自动定时降级
系统架构关于系统架构,不用想的太复杂,简单的拆离此业务即可。
运维架构部署层面,尽可能的把此类服务多带带部署。
武器"工欲善其事,必先利其器",处理高并发我们当然少不了好的武器。以下是高并发“三剑客”:
技术名词 | 说明 |
---|---|
异步 | 异步回调,层层回调似灾难(Promise也是很臃肿的链式代码) |
epoll | IO多路复用,nginx/redis方案 |
协程 | 轻量,用户态调度高并发能力 |
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摘要:在中一般来说通过来创建所需要的线程池,如高并发原理初探后端掘金阅前热身为了更加形象的说明同步异步阻塞非阻塞,我们以小明去买奶茶为例。 AbstractQueuedSynchronizer 超详细原理解析 - 后端 - 掘金今天我们来研究学习一下AbstractQueuedSynchronizer类的相关原理,java.util.concurrent包中很多类都依赖于这个类所提供的队列式...
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