网站高并发及高并发架构详解

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如例子3(通过线程池池代码解决包并发下的数据错乱问题)

尼玛,非要卡,老子来参加活动的,刷新了还是后来 ,垃圾网站,再后来 来了。

我们歌词 通过nodejs写了一一个 数据解决接口,把统计数据先存到redis的list里。(使用nodejs写接口的好处是,nodejs使用单线程池池异步事件机制,高并发解决能力强,太满不可能 数据逻辑解决问题意味着服务器资源被占用而意味着服务器宕机) 后来再使用nodejs写了一一个 脚本,脚本功能后来 从redis里出列数据保存到mysql数据库中。两种脚本会一老要运行,当redis非要数据需要同步到数据库中的事先,sleep,让在进行数据同步操作

比如APP首屏商品数据接口,哪几个数据是公共的太满针对用户自定义,后来哪几个数据太满频繁的更新,像两种接口的请求量比较大就需要加入一级缓存;

像两种完整一定会非要查询的操作后来会有高并发的插入不可能 更新数据的业务,前面提到的通用方案就无法支撑,并发的事先完整一定会直接命中DB;

高并发相关的业务,需要进行并发的测试,通过小量的数据分析评估出整个架构需要支撑的并发量。

如例子:通过表设计解决并发意味着数据错乱

通过服务端锁线程池池解决包并发下的数据错乱问题

如例子2(事务+通过更新锁 解决并发意味着数据错乱 不可能 事物+Update的锁表机制)

高并发请求连接缓存服务器超出服务器太满 接收的请求连接量,部分用户冒出建立连接超时无法读取到数据的问题;

首先根据需求我会去掉 一张签到记录表,重点来了,这张表需要把用户唯一标识字段(ID,Token)和签到日期字段去掉 为唯一约束,不可能 唯一索引,后来 就需要解决并发的事先插入重复用户的签到记录。后来再线程池池代码逻辑里,先执行签到数据的去掉 (这里需要解决并发,去掉 成功后再进行积分的去掉 ,后来 就需要解决重复的去掉 积分了。最后我还是建议所有的数据操作都写在一一个 sql事务后面 , 后来 在去掉 失败,不可能 编辑用户积分失败的事先需要回滚数据。

用户表,含晒 积分字段

高并发意淫分析(属于开发前的猜测):

在高并发的情況下,会意味着,一一个 用户签到记录会有多条,不可能 用户签到后不止加一积分。

更新用户相关缓存需要分布式存储,比如使用用户ID进行hash分组,把用户分布到不同的缓存中,后来 一一个 缓存集合的总量太满很大,太满影响查询速率单位。

CDN节点同步有一定的延迟性,什么都有有找一一个 靠谱的CDN服务器商也很糙要

在做公司产品网站的过程中,一老要会有后来 的需求,比如哪几个搞个活动专题,抽奖,签到,搞个积分竞拍等等,不可能 非要考虑到高并发下的数据解决,那就Game Over了,很容易意味着抽奖被多抽走,签到会发现一一个 用户有多条记录,签到一次获得了获得了多积分,等等,各种超出正常逻辑的问题,这后来 做产品网站需要考虑的问题,不可能 哪几个完整一定会面向小量用户的,而完整一定会像做ERP管理系统,OA系统那样,后来 面向员工。

通过消息队列需要做什么都有有的服务。

C#通过 (锁)lock,在从数据读取到缓存的那段代码前面去掉 锁,后来 在并发的情況下只会有一一个 请求是从数据库里获取数据,有些完整一定会从缓存中获取。

业务从发展的初期到逐渐心智心智心智性性性心智成熟期期期的句子 的句子,服务器架构也是从相对单一到集群,再到分布式服务。

这里有个逻辑用户触发缓存的更新,用户刷新页面,当缓存指在的事先,会取到最后一次缓存更新时间,不可能 当前时间大于十点,后来最后缓存时间是10点前,则会从数据库中重新获取数据保存到cache中。 还有客户端页面会在10点事先用js发起页面的刷新,后来 不可能 有后来 的逻辑,意味着10点的事先有什么都有有并发请求一起去过来,后来就会意味着什么都有有的sql查询操作,理想的逻辑是,非要一一个 请求会去数据库获取,有些完整一定会从缓存中获取数据。(不可能 两种sql查询很耗服务器性能,什么都有有意味着在10点的事先,一老要间数据库服务器压力暴增)

设想不可能 一起去有1W个用户一起去在线访问页面,一一个 次拉动滚动条屏幕页面展示10件商品,后来 就会有10W个请求过来,服务端需要把请求数据入库。在实际线上环境不可能 一定会超过两种请求量,不可能 不经过进行高并发设计解决,服务器分分钟给跪了。

用户表,含晒 积分字段 奖品表,含晒 奖品剩余数量字段

高并发是指在同一一个 时间点,有什么都有有用户一起去的访问URL地址,比如:淘宝的双11,双12,就会产生高并发,如贴吧的爆吧,后来 恶意的高并发请求,也后来 DDOS攻击,再屌丝点的说法就像玩撸啊撸被ADC暴击了一样,那伤害你懂得(不可能 你看懂了,两种说法说明是正在奔向人生巅峰的屌丝。

服务器架构图:

下面我进行实例分析,简单粗暴,动态分析,纯属我个人所有所有所有我个人所有所有所有经验分享,如有说错,不可能 有更好的建议不可能 意见的请留言,我们歌词 一起去成长。

这接口是给前端ajax使用,访问量会很大,一页面展示的事先就会有几十件商品的展示,滚动条滚到到页面显示商品的事先就会请求接口进行展示数据的统计,每次翻页又会加载几十件

并发测试工具:

设计这块业务的事先就会使用消息队列的,需要将参与用户的信息去掉 到消息队列中,后来再写个线程池池池线程池池去消耗队列,给队列中的用户发放红包;

以下我所知道的:

【签到功能】 一天一一个 用户非要签到一次,

签到成功后用户获取到一一个 积分

场景: 用户签到,用户中心,用户订单,等

服务器架构图:

场景中的定时领取是一一个 高并发的业务,像秒杀活动用户会在到点的时间涌入,DB瞬间就接受到一记暴击,hold不住就会宕机,后来影响整个业务;

场景中的哪几个业务基本是用户进入APP一定会操作到的,除了活动日(618,双11,等),哪几个业务的用户量完整一定会会高聚集,一起去哪几个业务相关的表完整一定会大数据表,业务多是查询操作,什么都有有我们歌词 需要减少用户直接命中DB的查询;优先查询缓存,不可能 缓存不指在,再进行DB查询,将查询结果缓存起来。

意味着站点服务器/DB服务器资源被占满崩溃,数据的存储和更新结果和理想的设计是不一样的,比如:冒出重复的数据记录,多次去掉 了用户积分等。

【抽奖功能】 抽奖一次消耗一一个 积分 抽奖中奖后编辑剩余奖品总数 剩余奖品总数为0,不可能 用户积分为0的事先无法进行抽奖

【缓存数据到cache里】, 当缓存不指在的事先,从数据库中获取并保指在cache里,不可能 指在从cache里获取,每天10点需要更新一次,有些时间点缓存一一个 小时更新一次 到10点的事先,凡是打开页面的用户会自动刷新页面

在高并发的情況下,会意味着用户参与抽奖的事先积分被扣除,而奖品实际上不可能 被抽完了

合理的规范和使用nosql缓存数据库,根据业务拆分缓存数据库的集群,后来 基本需要很好支持业务,一级缓存毕竟是使用站点服务器缓存什么都有有还是要善用。

第三方服务:

附加:

秒杀、秒抢等活动业务,用户在瞬间涌入产生高并发请求

场景:定时领取红包,等

服务器这块多是需要运维人员来配合搭建,具体太满 太满说了,点到为止。

大致需要用到的服务器架构如下:

对于更新频繁度不高,后来数据允许短时间内的延迟,需要通过数据静态化成JSON,XML,HTML等数据文件上传CDN,在拉取数据的事先优先到CDN拉取,不可能 非要获取到数据再从缓存,数据库中获取,当管理人员操作后台编辑数据再重新生成静态文件上传同步到CDN,后来 在高并发的事先需要使数据的获取命中在CDN服务器上。

高并发请求数据不变化的情況下不可能 需要不请求我个人所有所有所有的服务器获取数据那就需要减少服务器的资源压力。

方案如:

在事物里,通过WITH (UPDLOCK) 锁住商品表,不可能 Update 表的奖品剩余数量和最后编辑时间字段,来把数据行锁住,后来进行用户积分的消耗,都完成后提交事物,失败就回滚。 后来 就需要保证,非要不可能 指在一一个 操作在操作这件商品的数量,非要等到两种操作事物提交后,有些的操作两种商品行的事物才会继续执行。

说明:

说明:

方案如:

后来需要有个方案当高并发事先事先需要减少命中缓存服务器;

这事先就冒出了一级缓存的方案,一级缓存后来 使用站点服务器缓存去存储数据,注意只存储部分请求量大的数据,后来缓存的数据量要控制,非要过分的使用站点服务器的内存而影响了站点线程池池的正常运行,一级缓存需要设置秒单位的过期时间,具体时间根据业务场景设定,目的是当有高并发请求的事先需要让数据的获取命中到一级缓存,而太满连接缓存nosql数据服务器,减少nosql数据服务器的压力

这里主要讲述的是在并发请求下的数据逻辑解决的接口,如可保证数据的一致性和完整,这里的并发不可能 是小量用户发起的,后来 可能 攻击者通过并发工具发起的并发请求

一一个 需要支持高并发的服务少不了好的服务器架构,需要有均衡负载,数据库需要主从集群,nosql缓存需要主从集群,静态文件需要上传cdn,哪几个完整一定会能让业务线程池池流畅运行的强大后盾。

日用户流量大,后来比较分散,偶尔会有用户高聚的情況;

服务器架构图:

以上例子是一一个 相对简单的高并发架构,并发量完整一定会很高的情況需要很好的支撑,后来随着业务的壮大,用户并发量增加,我们歌词 的架构也会进行不断的优化和演变,比如对业务进行服务化,每个服务有我个人所有所有所有的并发架构,我个人所有所有所有的均衡服务器,分布式数据库,nosql主从集群,如:用户服务、订单服务;

如:定时短信发送服务,使用sset(sorted set),发送时间戳作为排序法律辦法 ,短信数据队列根据时间升序,后来写个线程池池定时循环去读取sset队列中的第根小,当前时间是否是超过发送时间,不可能 超过就进行短信发送。

通过表设计,如:记录表去掉 唯一约束,数据解决逻辑使用事物解决并发下的数据错乱问题

测试高并发需要使用第三方服务器不可能 我个人所有所有所有测试服务器,利用测试工具进行并发请求测试,分析测试数据得到需要支撑并发数量的评估,两种需要作为一一个 预警参考,俗话说知己自彼百战不殆。