HttpClient对高并发有什么✒优化吗
HttpClient对高并发有什么优化吗
1、集群+负载均衡分流;
2、写并发程序,针对硬件调整到最优;
3、数据库采用主从复制读写分离+集群;
4、按某个规则,分别存储数据,比如按照按车站,铁路局,车次等拆分;
5、定期数据归档,只要过期的数据立马归档;
6、优化查询语句,如果用mysql甚至数据库引擎都需要改写;
7、详细测试高并发系统运行情况,作出调优方案;
8、写程序的时候,多花一个cpu周期都需要认真考虑;
9、把应用拆分,做成分布式+集群;
10、分析热点数据,使用缓存加快查询写入效率。 12306如果把服务器🙆放在一起,对硬件要求应该都不低,可以使用64,96,128核心cpu,300G到1T的内存。存储性能,网络带宽要求也极高。总的设计思路是把大数据,难点,拆分成可控的小的,简单的点。这种系统按淘宝思路做,网络架构会很复杂。听说,后来阿里工程师优化的。
为什么redis单线程能抗住,mysql
Redis单线程能够抗住高并发是因为它的所有操作都在内存中进行,读写速度快,而MysQL多线程则需要访问硬♙盘,大大降低了读写速度;
另外MySQL的处理过程包括多个步骤,例如解析SQL、优化查询和执行等,需要用到多个线程,而且需要建立复杂的数据结构,增加了系统资源的消耗,不能承受高并发的压力。
而Redis简单且快速,所有操作都能在一个线程内进行,内存访问速度快,响应时间短,因此在高并发场景下表现得更出色。
如何实现MySQL负载均衡功能
感谢邀请。
MySQL是一个高速度、高性能、多线程、开放源代码,建立在客户/服务器(Client/Server)结构上的关系型数据库管理系(RDBMS)。它始于1979年,最初是MichaelWidenius为瑞典TcX公司创建的UNIREG数据库系统。目前Mysql数据库也深受中小型企业的青睐。
一、负载均衡基本思路
在一个服务器集群中,尽可能的平均负载量。通常做法是在服务器前端设置一个负载均衡器(专门的硬件设备),MySQL的负载均衡,通常都离不开数据分片(把数据分割成小块,存储到不同的db节点中)、复制等操作。
在一个服务器集群中,尽可能的平均负载量。通常做法是在服务器前端设置一个负载均衡器(专门的硬件设备),MySQL的负载均衡,通常都离不开数据分片(把数据分割成小块,存储到不同的db节点中)、复制等操作。
负载均衡的主要贡献,除了均发数据库请求,还可提供管理读/写策略。在分发请求时则确定那些节点可写,可读,随即将请求发送到指定节点上执行操作。
二、实现负载均衡的
1、mysql读写分离
mysql复制时,产生了多个数据副本(备库),为减少服务器压力,备库用于处理读操作,主库可同时处理读写是mysql集群实现读写分离的常用策略。
由于备库的复制是异步的,无法实时同步,读写分离的主要难点也在于备库上的脏数据。通常如果使用备库进行读,一般对数据的实时性要求不能太高。对此,mysql提供了几种常见的读写分离,例如基于查询的读写分离、基于脏数据、基于会话等,有兴趣可继续研究。
mysql设置的读写分离,减少了主库的请求量,将大量读的操作发送给备库,实现负载均衡。
2、修改DNS
在高并发负载均衡(一)——企业架构分析和DNS中详细介绍了DNS以及DNS如何实现负载,简言之,通过n个服务器IP指定到一个域名,根据请求的不同标识特征,将请求发送给不同的IP服务器进行处理。
3、引入中间件
mysql官方提供了一个mysql负载的中间件,mysql_proxy,也需要在服务器上进行安装,修改配置文件(mysql的服务器IP),实质与nginx类似,也是一个代理服务器。
4、利用mysql复制分流查询操作
利用mysql的主从复制可以有效的分流更新操作和查询操作,具体的实现是一个主服务器,承担更新操作,多台从服务器,承担查询操作,主从之间通过复制实现数据的同步。多台从服务器一方面用来确保可用性,一方面可以创建不同的索引满足不同查询的需要。
对于主从之间不需要复制全部表的情况,可以通过在主的服务器上搭建一个虚拟的从服务器,将需要复制到从服务器的表设置成blackhole引擎,然后定义replicate-do-table参数只复制这些表,这样就过滤出需要复制的binlog,减少了传输binlog的带宽。因为搭◎建的虚拟的从服务器只起到过滤binlog的作用,并没有实际纪录任何数据,所以对主数据库服务器的性能影响也非常的有限。
通过复制分流查询的存在的问题是主数据库上更新频繁或者网络出现问题的时候,主从之间的数⊙据可能存在差异,造成查询结果的异议,应用在设计的时候需要有所考虑。
高可用负载均衡方案
haproxy双机互备离不开一个关键的技术,这个技术是虚拟IP,linux可以在一个网卡内定义多个虚拟IP,得把这些IP地址定义到一个虚拟IP。
2、利用keepalived实现双机热备
定义出来一个虚拟IP,这个方案叫双机热备,准备2个keepalived,keepalived 就是为了抢占虚拟IP的,谁手快谁能抢到,没抢到的处于等待的状态。抢到的叫做主服务器,未抢到的叫做备服务器。两个keepalived之前有心跳检测的,当备用的检测到主服务挂了,就立马抢占虚拟IP。
如何解决秒杀编程高并发问题
“双11”、“618”现在已经成为全民“剁手”的节日了,每年淘宝都会公布当晚的总成交额,而在这些成交额的背后,我们不得不提到秒杀技术。秒杀必然会涉及到高并发的问题,如何保障高并发下业务稳定运行也成了重中之重,下面我们具体探讨下。
秒杀、高并发场景下会导致哪些问题?
秒杀系统在一定时间周期内访问频率很高,所以会导致数据库及应用服务器负载过高,严重时甚至会导致服务宕机不可用。给用户的感知就是:慢、打不开、没响应。另一方面,哪怕服务器性能能抗得住高并发,但业务逻辑也可能会出现问♀题,比如商品出现超卖现象(成功下单的人数比商品库存要多得多)。
如何优化秒杀系统?
1、尽量将请求拦截在系统上游进行处理,避免后端服务器压力过大
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所有的前端资源一律走CDN加速,通过CDN自身优势使用户能就近读取资源,也避免了请求回源导致源服带宽压力过大;
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产品体验层面,当用户点击秒杀相关按钮后置灰,防止用户重复提交请求;
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前端限制用户特定时间段内的请求数。
2、合理利用缓存机制和消息队列异步处理
上面第1点过滤的是用户重复请求带来的压力,但不能防制某些用户(机器手段)重复请求,所以后端程序需要做一些优化:
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针对单个用户,特定时间段内只允许一个有效请求,其它重复性请求一律拒绝;
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利用缓存技术缓存热点数据,减少数据库查询频率;
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通过消息队列的将业务解耦,异步并行处理多种逻辑;
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另外可以利用消息队列来实现“队列”功能,请求逐一从队列中取出执行,缓解后台服务器的瞬时压力。
3、不重要的业务做降级处理
将一些不重要的业务降级(即:停止服务),减少服务器性能开销。
4、后端服务器的扩容
采用分布式集群部署应用,在流量洪峰来临时弹性扩容,让更多的服务器分担压力。
5、数据库分库分表、读写分离
不管如何利用缓存来缓存热点数据,最终数据还是要落地到数据库的。所以数据库在前期设计时就要考虑分库分表、读写分离的实施,提升查询写入性能。
高并发是互联网架构设计中必须要考虑的重要因素之一。虽然我们解决问题的具体技术方案可能千差万别,但是核心目标是一致的,就是快速响应请求。以上分别从前端,服务层,数据库层面分别做了优化,具体优化需要结合业务实际场景以及公司产品网络架构。
以上就是我的观点,对于这个问题大家是怎么看待的呢?欢迎在下方评论区交流 ~ 我是科技领域创作者,十年互联网从业经验,欢迎关注我了解更多科技知识!
原创文章,作者:Ame,如若转载,请注明出处:https://www.lbseo.cn/13649.html