高并发问题

高并发、海量数量服务的设计原则及策略总结

2010年6月6日| 分类: 架构之路| 标签:

互联网服务的特点就是面向海量级的用户，面向海量级的用户如何提供稳定的服务呢？基于互联网的特征，特总结以出原则和策略。

一、原则

1．Web服务的CAP原理

CAP指的是三个要素：一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容忍性(Partition tolerance)。CAP原理指的是这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾，对于海量级服务，一般这是一条常记心中的基准准则。

关于CAP的定义：

?一致性：可以参考数据库的一致性。每次信息的读取都需要反映最新更新后的数据。

?可用性：高可用性意味着每一次请求都可以成功完成并受到响应数据

?分区宽容度：这个是容错机制的要求。一个服务需要在局部出错的情况下，没有出错的那部分被复制的数据分区仍然可以支持部分服务的操作，可以简单的理解为可以很容易的在线增减机器以达到更高的扩展性，即所谓的横向扩展能力。

面向海量级的分布式服务设计，基本上分区容忍性(Partition tolerance)是第一要素，因此根据业务的情况，我们需要在一致性(Consistency)和可用性(Availability)之间做取舍。对于一些业务，譬如支付宝或财付通，一致性会是第一考虑要素，即使是延迟的不一致也是不可接受的，这种时候只能牺牲可用性以保证一致性。对于一些应用，譬如淘宝或拍拍交易中的评价信息，一般用户是可以接受延迟的一致性，这种时候可以优先考虑可用性，而用最终一致性来保证数据一致，譬如通过某种对帐机制。对于一些应用，甚至一致性都并非要求，只需要保证差不多一致性即可，譬如Q-zone中的农场游戏中的偷菜。

根据我们应用的业务需求，选择合适的一致性级别，以更好地保证系统的分区容忍性和可用性。

2．柔性可用

面向海量级的分布式服务设计，我们要意识到，一切都是不可靠的，在不可靠的环境的环境中构建可靠的应用，其中最重要的一点就是保持系统的柔性。

1）不可靠的环境

我们可能已经见惯一个远程服务提供不了服务了，运行一段时间后WebServer突然不响应了，数据库随着负载的不断增加再放上一条SQL语句就会垮掉。但是，硬盘坏掉、电源断掉、光纤中断，听起来似乎多么不可思议，然而，当一个海量服务需要成千上万台服务器、需要部署全国各地的数十个数据中心、需要横跨电信网通教育网三大网络的时候，一切听起来不可思议的事情会变成常态。一切都是不可靠的，唯一可靠的就是不可靠本身。

2）划分服务级别

我们应该意识到，在这种不可靠的环境中提供完美的服务，本身就是一个神话，即使不是说完全不可能，但至少是代价高昂的，因此，当某些问题发生（环境变地不可靠的时候），我们必须做出取舍，选择为用户提供用户最关心的服务，这种服务虽然听起来是有损的（至少是不完美的），但却能在一定程度上满足用户大部分的需求。譬如，当网络带宽无法为用户提供最好的体验而扩容又不是短期可以达到的时候，选择降低一些非重要服务的体验是一个比较好的选择。

在面向海量互联网的设计当中，对服务进行分级，当系统变地不可靠的时候，优先提供重要优先级的服务。

3）尽快响应

互联网用户的耐心是非常有限的，如果一个页面需要3秒以上才能看到，也许大部分用户的第一选择就是关掉浏览器。在构建柔性可用的互联网服务的时候，响应时间大部分情况下都是需要最优先考虑。还是一句话，环境是不可靠的，当我们无法尽快从远程服务获得数据、当数据库已经慢如蜗牛，也许当后台还在吭哧吭哧干活的时候，用户老早已经关闭了页面，处理返回的数据也只是在浪费表情，面向互联网用户，响应就是生命。

二、策略

如何让我们的应用提供更高质量的服务呢，这里是一些在日常开发使用到或者观察到的一些策略的总结：

1．数据sharding

海量服务相应也意味着海量的用户和海量的用户数据，大家都知道，即使是再强大的数据库、再强大服务器，在单表上亿规模的数据足够让一条简单的SQL语句慢如蜗牛（甚至于在百万、千万级别上，如果没有采取合适的策略，都无法满足服务要求），一般处理这种千万上亿级数据的大家基本上都会想到的就是数据sharding，将数据切割成多个数据集，分散到多个数据库的多个表中（譬如将用户数据按用户ID切割成4个数据库每个数据库100个表共400个表），由于每个表数据足够小可以让我们的SQL语句快速地执行。而至于如何切割，实际上跟具体的业务策略有关系。

当然，我们要认识到，这种数据sharding并非全无代价的，这也意味着我们需要做出一些折中，譬如可能很难进行跨表数据集的查询、联表和排序也变地非常困难、同时数据库client 程序编写也会变地更加复杂、保证数据一致性在某些情况下会变地困难重重。sharding并非万能药，选择是否sharding、如何sharding、为sharding如何换用一个近似的业务描述方式，这是业务设计需要仔细考虑的问题。

2．Cache

经验会告诉我们，基本上大部分系统的瓶颈会集中在IO/数据库上，常识也告诉我们，网络和内存的速度比IO/数据库会提升甚至不止一个数量级。面向海量服务，Cache基本上是一个必选项，分布式Cache更是一个不二选择，根据我们的需要，我们可以选择mem cached （非持久化）、m em cachedb/Tokyo Tyrant（持久化），甚至构建自己的cache平台。

在使用Cache上，下面是需要仔细考虑的点：

?选择合适的Cache分布算法，基本上我们会发现使用取模方式决定Cache位置是不可靠的，因为坏节点的摘除或者节点扩量会让我们的Cache 命中率在短时间内下降到冰点，甚至会导致系统在短期内的负载迅速增长甚至于崩溃，选择一种合适的分布算法非常重要，譬如稳定的一致性哈希

?Cache管理：为每个应用配置独立的Cache通常不是一个好主意，我们可以选择在大量的机器上，只要有空闲内存，则运行Cache实例，将Cache实例分成多个组，每个组就是一个完整的Cache池，而多个应用共享一个Cache池

?合理的序列化格式：使用紧凑的序列化方案存储Cache数据，尽量少存储冗余数据，一方面可以最大能力地榨取Cache的存储利用率，另一方面，可以更方便地进行容量预估。

此外，不可避免地，随着业务的升级，存储的数据的格式有可能会变更，序列化也需要注意向上兼容的问题，让新格式的客户端能够支持旧的数据格式。

?容量估算：在开始运行之前，先为自己的应用可能使用到的容量做一个容量预估，以合理地分配合适的Cache池，同时为可能的容量扩充提供参考。

?容量监控：Cache命中率怎么样，Cache的存储饱和度怎么样，Client的Socket连接数等等，对这些数据的采集和监控，将为业务的调整和容量的扩充提供了数据支持。

?选择在哪层上进行Cache，譬如数据层Cache、应用层Cache和Web层Cache，越靠近数据，Cache的通用性越高，越容易保持Cache数据的一致性，但相应的处理流程也越长，而越靠近用户，Cache的通用性越差，越难保证Cache数据的一致性，但是响应也越快，根据业务的特点，选择合适的Cache层是非常重要的。一般而言，我们会选择将粗

粒度、极少变更、数据对用户不敏感（即可以一定程度上接受误差）、并且非针对用户级的数据，在最靠近用户的层面上Cache，譬如图片Cache、TOP X等数据；而将一些细粒度、变更相对频繁、用户相对敏感的数据或者是针对用户级的数据放在靠近数据的一段，譬如用户的Profile、关系链等。

3．服务集群

面向海量服务，系统的横向扩展基本上是第一要素，在我的经验和经历中，服务集群需要考虑如下因素：

?分层：合理地对系统进行分层，将系统资源要求不同的部分进行合理地逻辑/物理分层，一般对于简单业务，Client层、WebServer层和DB层已经足够，对于更复杂业务，可能要切分成Client层、WebServer层、业务层、数据访问层（业务层和数据访问层一般倾向于在物理上处于同一层）、数据存储层（DB），太多的分层会导致处理流程变长，但相应系统地灵活性和部署性会更强。

?功能细粒度化：将功能进行细粒度的划分，并使用独立的进程部署，一方面能更有利于错误的隔离，另一方面在功能变更的时候避免一个功能对其他功能产生影响

?快慢分离/按优先级分离部署：不同的服务具备不同的特点，有些服务访问速度快有些访问速度慢，访问慢的服务可能会阻塞住导致整个服务不可用，有些服务优先级别比较高（譬如打款之类的用户比较关心的服务），有些服务优先级别低（譬如日志记录、发邮件之类），优先级别低的服务可能会阻塞住优先级别高的服务，在部署上将不同特点的应用分离部署避免相互影响是一个常用的做法

?按数据集部署：如果每一层都允许对下一层所有的服务接口进行访问，将存在几个严重的缺陷，一是随着部署服务的增长，会发现下一层必须允许数量非常庞大的Socket连接进来，二是我们可能必须把不同的服务部署在不同的数据中心(DC)的不同机房上，即便是上G的光纤专线，机房间的穿梭流量也会变地不可接受，三是每个服务节点都是全数据容量接入，并不利于做一些有效的内部优化机制，四是只能采用代码级控制的灰度发布和部署。当部署规模达到一定数量级的时候，按数据集横向切割成多组服务集合，每组服务集合只为特定的数据集服务，在部署上，每组服务集合可以部署在独立的相同的数据中心(DC)上。

?无状态：状态将为系统的横向扩容带来无穷尽的烦恼。对于状态信息比少的情况，可以选择将全部状态信息放在请求发器端，对于状态信息比较多的情况，可以考虑维持一个统一的Session中心。

?选择合适的负载均衡器和负载均衡策略：譬如在L4上负载均衡的LVS、L7上负载均衡

的Nginx、甚至是专用的负载均衡硬件F5（L4），对于在L7上工作的负载均衡器，选择合适的负载均衡策略也非常重要，一般让用户总是负载均衡到同一台后端Server是一个很好的方式

4．灰度发布

当系统的用户增长到一定的规模，一个小小功能的发布也会产生非常大的影响，这个时候，将功能先对一小部分用户开放，并慢慢扩展到全量用户是一个稳妥的做法，使用灰度化的发布将避免功能的BUG产生大面积的错误。如下是一些常见的灰度控制策略：

?白名单控制：只有白名单上的用户才允许访问，一般用于全新功能Alpha阶段，只向被邀请的用户开放功能

?准入门槛控制：常见的譬如gmail出来之初的邀请码、QQ农场开始阶段的X级的黄钻准入，同样一般用于新功能的Beta阶段，慢慢通过一步一步降低门槛，避免在开始之处由于系统可能潜在的问题或者容量无法支撑导致整个系统的崩溃。

?按数据集开放：一般常用于成熟的功能的新功能开发，避免新功能的错误产生大面积的影响

5．设计自己的通信协议：二进制协议、向上/下兼容

随着系统的稳定运行访问量的上涨，慢慢会发现，一些看起来工作良好的协议性能变地不可接受，譬如基于xml的协议xml-rpc，将会发现xml解析和包体的增大变地不可接受，即便是接近于二进制的hessian协议，多出来的字段描述信息(按我的理解，hessian协议是类似于map结构的，包含字段的名称信息)和基于文本的http头将会使协议效率变地低下。也许，在开始合适的时候而不是到最后不得已的时候，去设计一个良好的基于二进制的高效的内部通信协议是一个好的方式。按我的经验，设计自己的通信协议需要注意如下几点：

?协议紧凑性，否则早晚你会为你浪费的空间痛心疾首

?协议扩展性，早晚会发现旧的协议格式不能适应新的业务需求，而在早期预留变地非常地重要，基本上，参见一些常用的规范，魔术数（对于无效果的请求可以迅速丢弃）、协议版本信息、协议头、协议Body、每个部分（包括结构体信息中的对象）的长度这些信息是不能省的

?向下兼容和向上兼容：但功能被大规模地调用的时候，发布一个新的版本，让所有的client同时升级基本上是不可接受的，因此在设计之处就需要考虑好兼容性的问题6．设计自己的Application Server

事情进行到需要自己设计通信协议，自己构建Application Server也变地顺理成章，下

面是在自己开发Application Server的时候需要处理的常见的问题：

?过载保护：当系统的某个部件出现问题的时候，最常见的情况是整个系统的负载出现爆炸性的增长而导致雪崩效应，在设计application server的时候，必须注意进行系统的过载保护，当请求可以预期无法处理的时候(譬如排队满载或者排队时间过长)，丢弃是一个明智的选择，TCP的backlog参数是一个典型的范例。

?频率控制：即便是同一系统中的其他应用在调用，一个糟糕的程序可能会将服务的所有资源占完，因此，应用端必须对此做防范措施，频率控制是其中比较重要的一个

?异步化/无响应返回：对于一些业务，只需要保证请求会被处理即可，客户端并不关心什么时候处理完，只要最终保证处理就行，甚至最终没有处理也不是很严重的事情，譬如邮件，对于这种应用，应快速响应避免占着宝贵的连接资源，而将请求进入异步处理队列慢慢处理。

?自我监控：Application Server本身应该具备自我监控的功能，譬如性能数据采集、为外部提供内部状态的查询（譬如排队情况、处理线程、等待线程）等

?预警：譬如当处理变慢、排队太多、发生请求丢弃的情况、并发请求太多的时候，Application Server应该具备预警的能力以快速地对问题进行处理

?模块化、模块间松耦合、机制和策略分离：如果不想一下子面对所有的复杂性或不希望在修改小部分而不得不对所有的测试进行回归的话，模块化是一个很好的选择，将问题进行模块切割，每个模块保持合理的复杂度，譬如对于这里的Application Server，可以切分成请求接收/管理/响应、协议解析、业务处理、数据采集、监控和预警等等模块。这里同时要注意块间使用松耦合的方式交互，譬如，请求接收和业务处理之间则可以使用阻塞队列通信的方式降低耦合。另外还需要注意的是机制和策略的分离，譬如协议可能会变更、性能采集和告警的方式可能会变化等等，事先的机制和策略分离，策略变更的处理将变地更加简单。

7．Client

很多应用会作为服务的Client，去调用其他的服务，如下是在做为Client应该注意的一些问题：

?服务不可靠：作为Client永远要记住的一点就是，远程服务永远是不可靠的，因此作为Client自己要注意做自我保护，当远程服务如果无法访问时，做折中处理

?超时保护：还是上面所说的，远程服务永远都是不可靠的，永远也无法预测到远程什么时候会响应，甚至可能不会响应（譬如远程主机宕机），请求方要做好超时保护，譬如对于主机不可达的情况，在linux环境下，有时会让客户端等上几分钟TCP层才会最终告诉你

服务不可到达。

并发/异步：为了提速响应，对于很多可以并行获取的数据，我们总是应该并行地去获取，对于一些我们无法控制的同步接口——譬如读数据库或同步读cache——虽然不是很完美，但多线程并行去获取是一个可用的选择，而对于服务端都是使用自构建的Application Server，使用异步Client接口至关重要，将请求全部发送出去，使用异步IO设置超时等待返回即可，甚至于更进一步异步anywhere，在将client与application server整合到一块的时候，请求发送出去之后立即返回，将线程/进程资源归还，而在请求响应回来符合条件的时候，触发回调做后续处理。

8．监控和预警

基本上我们会见惯了各种网络设备或服务器的监控，譬如网络流量、IO、CPU、内存等监控数据，然而除了这些总体的运行数据，应用的细粒度化的数据也需要被监控，服务的访问压力怎么样、处理速度怎么样、性能瓶颈在哪里、带宽主要是被什么应用占、Java虚拟机的CPU 占用情况怎么样、各内存区的内存占用情况如何，这些数据将有利于我们更好的了解系统的运行情况，并对系统的优化和扩容提供数据指导。

除了应用总体监控，特定业务的监控也是一个可选项，譬如定时检查每个业务的每个具体功能点(url)访问是否正常、访问速度如何、页面访问速度如何（用户角度，包括服务响应时间、页面渲染时间等，即网页测速）、每个页面的PV、每个页面（特别是图片）每天占用的总带宽等等。这些数据将为系统预警和优化提供数据上的支持，例如对于图片，如果我们知道哪些图片占用的带宽非常大（不一定是图片本身比较大，而可能是访问比较大），则一个小小的优化会节省大量的网络带宽开销，当然，这些事情对于小规模的访问是没有意义的，网络带宽开销节省的成本可能都没有人力成本高。

除了监控，有效的预警机制也是必不可少，应用是否在很好地提供服务、响应时间是否能够达到要求、系统容量是否达到一个阀值。有效的预警机制将让我们尽快地对问题进行处理。

9．配置中心化

当系统错误的时候，我们如何尽快地恢复呢，当新增服务节点的时候，如何尽快地让真个系统感知到呢？当系统膨胀之后，如果每次摘除服务节点或者新增节点都需要修改每台应用配置，那么配置和系统的维护将变地越来越困难。

配置中心化是一个很好的处理这个问题的方案，将所有配置进行统一地存储，而当发生变更的时候（摘除问题节点或者扩量增加服务节点或新增服务），使用一些通知机制让各应用刷新配置。甚至于，我们可以自动地检测出问题节点并进行智能化的切换。

三、最后

构建面向海量用户的服务，可以说是困难重重挑战重重，一些原则和前人的设计思路可以让我们获得一些帮助，但是更大的挑战会来源于细节部分，按我们技术老大的说法，原则和思路只要看几本书是个技术人员都会，但决定一个系统架构师能力的，往往却是对细节的处理能力。因此，在掌握原则和前人的设计思路的基础上，更深入地挖掘技术的细节，才是面向海量用户的服务的制胜之道。

服务器高并发解决方案

服务器高并发解决方案 篇一：JAVA WEB高并发解决方案 java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法（java教程,java处理大量数据，java高负载数据）一：高并发高负载类网站关注点之数据库没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是的应用，数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql 主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式，2个主Mysql，多个Slaves，需要注意的是，虽然有2个Master，但是同时只有1个是Active，我们可以在一定时候切换。之所以用2个M，是保证M不会又成为系统的SPOF。 Slaves可以进一步负载均衡，可以结合LVS,从而将select操作适当的平衡到不同的slaves上。 以上架构可以抗衡到一定量的负载，但是随着用户进一步增加，你的用户表数据超过1千万，这时那个M变成了SPOF。你不能任意扩充Slaves，否则复制同步的开销将直线上升，怎么办？我的方法是表分区，从业务层面上进行分区。最简单的，以用户数据为例。根据一定的切分方式，比如id，

切分到不同的数据库集群去。 全局数据库用于meta数据的查询。缺点是每次查询，会增加一次，比如你要查一个用户nightsailer,你首先要到全局数据库群找到nightsailer对应的cluster id，然后再到指定的cluster找到nightsailer的实际数据。 每个cluster可以用m-m方式，或者m-m-slaves方式。这是一个可以扩展的结构，随着负载的增加，你可以简单的增加新的mysql cluster进去。 需要注意的是： 1、禁用全部auto_increment的字段 2、id需要采用通用的算法集中分配 3、要具有比较好的方法来监控mysql主机的负载和服务的运行状态。如果你有30台以上的mysql数据库在跑就明白我的意思了。 4、不要使用持久性链接（不要用pconnect）,相反，使用sqlrelay这种第三方的数据库链接池，或者干脆自己做，因为php4中mysql的链接池经常出问题。 二：高并发高负载网站的系统架构之HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化 /shtml/XX07/的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实

Java高并发,如何解决,什么方式解决

对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题， 但话又说回来了，既然逃避不掉，那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧。 为了更好的理解并发和同步，我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步 1、同步和异步的区别和联系 所谓同步，可以理解为在执行完一个函数或方法之后，一直等待系统返回值或消息，这时程序是出于阻塞的，只有接收到 返回的值或消息后才往下执行其它的命令。 异步，执行完函数或方法后，不必阻塞性地等待返回值或消息，只需要向系统委托一个异步过程，那么当系统接收到返回 值或消息时，系统会自动触发委托的异步过程，从而完成一个完整的流程。 同步在一定程度上可以看做是单线程，这个线程请求一个方法后就待这个方法给他回复，否则他不往下执行(死心眼)。 异步在一定程度上可以看做是多线程的(废话，一个线程怎么叫异步)，请求一个方法后，就不管了，继续执行其他的方法。 同步就是一件事，一件事情一件事的做。 异步就是，做一件事情，不引响做其他事情。 例如：吃饭和说话，只能一件事一件事的来，因为只有一张嘴。 但吃饭和听音乐是异步的，因为，听音乐并不引响我们吃饭。 对于Java程序员而言，我们会经常听到同步关键字synchronized，假如这个同步的监视对象是类的话，那么如果当一个对象 访问类里面的同步方法的话，那么其它的对象如果想要继续访问类里面的这个同步方法的话，就会进入阻塞，只有等前一个对象 执行完该同步方法后当前对象才能够继续执行该方法。这就是同步。相反，如果方法前没有同步关键字修饰的话，那么不同的对象 可以在同一时间访问同一个方法，这就是异步。 在补充一下(脏数据和不可重复读的相关概念): 脏数据 脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这

.net高并发解决方案_1

竭诚为您提供优质文档/双击可除.net高并发解决方案 篇一：开源企业级web高并发解决方案 开源企业级web高并发解决方案 主要介绍利用开源的解决方案，来为企业搭建web高并发服务器架构花了一个多小时，画了张图片，希望能先帮你理解整个架构，之后我在一一介绍.linux的大型架构其实是一点点小架构拼接起来的，笔者从各个应用开始配置，最后在完全整合起来，以实现效果。 笔者所使用的环境为Rhel5.4内核版本2.6.18实现过程在虚拟机中，所用到的安装包为dVd光盘自带rpm包装过developmentlibrariesdevelopmenttools包组 笔者所使用的环境为Rhel5.4内核版本2.6.18实现过程在虚拟机中，所用到的安装包为dVd光盘自带rpm包装过developmentlibrariesdevelopmenttools包组 笔者虚拟机有限，只演示单边varnish配置 一、配置前端lVs负载均衡 笔者选用lVs的dR模型来实现集群架构，如果对dR模型不太了了解的朋友建议先去看看相关资料。

本模型实例图为： 现在director 上安装ipvsadm，笔者yum配置指向有集群源所以直接 用yum安装。yuminstallipvsadm 下面是director配置： dip配置在接口上172.16.100.10 Vip配置在接口别名上：172.16.100.1 varnish服务器配置：Rip配置在接口上：172.16.100.11；Vip配置在lo别名上 如果你要用到下面的heartbeat的ldirectord来实现 资源转换，则下面的#director配置不用配置 1.#director配置 2.ifconfigeth0172.16.100.10/16 3.ifconfigeth0:0172.16.100.1broadcast172.16.100.1ne tmask255.25 5.255.255up 4.routeadd-host172.16.100.1deveth0:0 5.echo1>/proc/sys/net/ipv4/ip_forward 1.#varnish服务器修改内核参数来禁止响应对Vip的aRp广播请求 2.echo1>/proc/sys/net/ipv4/conf/lo/arp_ignore

黑马程序员：高并发解决方案

黑马程序员：高并发解决方案 一、什么是高并发 高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。 响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间。 吞吐量：单位时间内处理的请求数量。 QPS：每秒响应请求数。在互联网领域，这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统，同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。 二、什么是秒杀 秒杀场景一般会在电商网站举行一些活动或者节假日在12306网站上抢票时遇到。对于电商网站中一些稀缺或者特价商品，电商网站一般会在约定时间点对其进行限量销售，因为这些商品的特殊性，会吸引大量用户前来抢购，并且会在约定的时间点同时在秒杀页面进行抢购。

此种场景就是非常有特点的高并发场景，如果不对流量进行合理管控，肆意放任大流量冲击系统，那么将导致一系列的问题出现，比如一些可用的连接资源被耗尽、分布式缓存的容量被撑爆、数据库吞吐量降低，最终必然会导致系统产生雪崩效应。 一般来说，大型互联网站通常采用的做法是通过扩容、动静分离、缓存、服务降级及限流五种常规手段来保护系统的稳定运行。 三、扩容 由于单台服务器的处理能力有限，因此当一台服务器的处理能力接近或已超出其容量上限时，采用集群技术对服务器进行扩容，可以很好地提升系统整体的并行处理能力，在集群环境中，节点的数量越多，系统的并行能力和容错性就越强。在无状态服务下，扩容可能是迄今为止效果最明显的增加并发量的技巧之一。从扩容方式角度讲，分为垂直扩容（scale up）和水平扩容（scale out）。垂直扩容就是增加单机处理能力，怼硬件，但硬件能力毕竟还是有限；水平扩容说白了就是增加机器数量，怼机器，但随着机器数量的增加，单应用并发能力并不一定与其呈现线性关系，此时就可能需要进行应用服务化拆分了。 从数据角度讲，扩容可以分为无状态扩容和有状态扩容。无状态扩容一般就是指我们的应用服务器扩容；有状态扩容一般是指数据存储扩容，要么将一份数据拆分成不同的多份，即sharding，要么就整体复制n份，即副本。sharding遇

高并发网站系统架构解决方案

高并发网站系统架构解决方案 一个小型的网站，比如个人网站，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，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。 上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。 1、HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。 除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。 同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求。 2、图片服务器分离

高并发解决方案总结

高并发解决方案总结 1.使用缓存 在绝大多数情况下，服务器的压力都会集中在数据库，减少数据库的访问次数，就可以减轻服务器的压力。所以，在高并发场景下，缓存的作用是至关重要的。 redis缓存数据库，它可以很好的在一定程度上解决一瞬间的并发量，redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存，提高了访问效率，解决了数据库服务器压力。 使用缓存框架的时候，我们需要关心的就是什么时候创建缓存和缓存失效策略。 缓存的创建可以通过很多的方式进行创建，具体也需要根据自己的业务进行选择。例如，供应商平台的应用信息，应用上线后就进行缓存。需要注意的是，当我们修改或删除应用信息的时候，我们要考虑到同步更新该条缓存。 2.数据库优化 数据库优化是性能优化的最基础的一个环节，虽然提供了缓存技术，但是对数据库的优化还是一个需要认真的对待。数据库优化的方式很多，这里说下分表与分区。 ?分表 分表的适用场景 1. 一张表的查询速度已经慢到影响使用的时候。 2.当频繁插入或者联合查询时，速度变慢。

分表后数据都是存放在分表里，总表只是一个外壳，存取数据发生在一个一个的分表里面。分表的重点是存取数据时，如何提高数据库的并发能力。分表后，单表的并发能力提高了，磁盘I/O性能也提高了。 以安审日志服务的历史记录表为例： 表按年月拆分，格式为：表名+年+月，例如：TEST_202001、TEST_202002、、TEST_202003……然后可以 根据日期来查询。 ?分区 分区的适用场景 1. 一张表的查询速度已经慢到影响使用的时候。 2.表中的数据是分段的。 3.对数据的操作往往只涉及一部分数据，而不是 所有的数据。 分区是把一张表的数据分成N多个区块，这些区块可以在同一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上。分区把存放数据的 文件分成了许多小块，分区后的表还是一张表，数据处理还是 由自己来完成。 3.分离数据库中活跃的数据 数据库的数据虽然很多，但是经常被访问的数据还是有限的， 因此可以将这些相对活跃的数据进行分离出来单独进行保存来提高 处理效率。其实前边使用redis缓存的思想就是一个很明显的分离数据库中活跃的数据示例，将应用经常使用的数据缓存在内存中。

高并发网站架构解决方案

一个小型的网站，比如个人网站，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，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。 上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。 1、HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。 除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。 同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求。

高并发秒杀App设计思路和注意事项

高并发秒杀App设计思路和注意事项 一、明确问题： 设计一款具有高并发的负载能力、稳定性、准确性、可运营性的APP。 二、系统目标： 1.并发能力要尽量的高，能承受瞬时的峰值，系统必须顺畅运行； 2.面对海量用户的并发抢购，不能超卖（可容忍小量的超卖）； 3.只有预约用户可以购买，一个用户只能买一台； 4.抢购结果必须非常可靠，购买记录不可丢失； 5.用户体验尽可能好。 三、设计思路（硬件+部署+软件+业务）： （一）硬件（在有条件的情况下）： 1.处理能力的提升：部署多颗CPU，选择多核心、具备更高运算频率、更大高速缓存的CPU；处理能力的提升最直接的反应在于Web请求的处理效率和PHP程序的执行效率。 2.内存容量：更大的内存容量；内存容量的提升最直接的反应在于应对数据库大量 的数据交换。 3.磁盘搜索与I/O能力：选择更高的转速、更大的硬盘缓存、组件磁盘阵列（RAID）； 磁盘搜索与I/O能力的提升最直接反应在于数据库大量的查询和读写以及文件的读写。 4.网络带宽的提升可考虑的因素包括：更大带宽、多线路接入、独享带宽； （二）部署： 1.服务器分离 将web服务器和数据库服务器分离：增加安全性、提高处理效率； 2.数据库集群和库表散列 很多数据库都有自己的解决方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案和在应用程序中安装业务和应用或者功能模块将数据库进行分离，不同的模块对应不同的数据库或者表，再按照一定的策略对某个页面或者功能进行更小的数据库散列 3.基于请求的负载均衡 在客户端发起登陆的时候，集群网关会同时登录到集群各节点数据库，此后所有的客户端请求，经过集群网关的分析被分成两类，查询请求根据负载均衡算法挑选一个节点执行，数据更新请求则有主机执行并实时同步数据到集群各节点） （三）软件： 1.在秒杀系统中进行限制流量操作，尽量将并发量拦截在系统上游。比如通过用户预约验证和每秒向后端放行流量控制等措施（客户端验证、JS层面提交请求的限制、站点层面对用户的访问拦截等措施减少最终放行的并发流量）； 2.对于写请求，数量较少，使用请求队列，每次只放有限的写请求去数据层。如果均成功再放下一批，如果库存不够则队列里的写请求全部返回“已售完”。

java,高并发解决方案

java,高并发解决方案 篇一：Java高并发程序设计 Java 高并发程序设计 第一课前沿 ? 在计算密集型的领域中非常适用并行程序 ? 多核CPU的产生促使了并行程序的设计，摩尔定律的失效，芯片的性能不能提高，4GHz已经是当下最高的频率，从而产生多核CPU的出现。 ? 活锁：两个资源A、B，进程1和2 分别占用A和B 时发现不能工作，就同时释放掉，然后又同时分别占用B 和A 如此反复！出现活锁 ? 阻塞： 第二课Java并行程序基础 ? 线程是比进程更细粒度的执行单元，可以说是属于进程的一个子集 ? 7, Thread 类的run()方法实现于Runnable 接口，如果直接调用run()方法，不会启动新的线程，而是在当前线程下运

行，start() 方法会开启一个新的线程。 两种方式，1 重载run方法2，实现Ruanable接口 8, Thread.Interrupt() 是一种比较的让线程终止的方法优雅的方法，不会立刻停止掉该程序，根据程序的设计，而是根据该程序的设计，当执行完该程序的一次循环之后，在下次循环程序开始之前中断，保证该程序的数据完整性。9，try { Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { // //设置中断状态，抛出异常后会清除中断标记位e.printStackTrace(); } 10，查看当前被挂起的进程命令jps 查看进程中具体线程的信息jstack 5880 11， ? 等待线程结束join(),其本质是判断线程是否还存活，如果一直存活那么通 知调用该线程的其他线程等待，如果结束有JVM 调用notifyAll()唤醒所 有等待该线程的线程。 f (millis == 0) { while (isAlive()) { wait(0); }

高并发处理

转载请保留出处：俊麟Michael‘s blog (https://www.sodocs.net/doc/133094702.html,/blog/?p=71) Trackback Url : https://www.sodocs.net/doc/133094702.html,/blog/wp-trackback.php?p=71 鄙人先后在CERNET做过拨号接入，在Yahoo&3721搞过搜索前端，在猫扑处理过https://www.sodocs.net/doc/133094702.html,的架构升级，在https://www.sodocs.net/doc/133094702.html,视频网站从事开发工作，还在多年的工作中接触和开发过不少大中型网站的模块，因此在大型网站应对高负载和并发的解决方案上有一些积累和经验，希望和大家一起探讨。 一个小型的网站，比如个人网站，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，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。 上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。 1、HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。 除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。目前很多博客也都实现了静态化，我使用的这个Blog程序WordPress还没有静态化，所以如果面对高负载访问，https://www.sodocs.net/doc/133094702.html,一定不能承受 同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛

java高并发的解决方案

java 高并发的解决方案 对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话， 那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题 是绝大部分的程序员头疼的问题 ! 下面是小编分享的，欢迎 大家阅读 ! 常用的，可能最初是一个 mysql 主机，当数据增加到 100 万以上，那么，MySQ 啲效能急剧下降。常用的优化措施是 M-S （主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不 同的服务器上进行操作。我推荐的是 M-M-Slaves 方式， 2 个主 Mysql ，多个 Slaves ，需要注意的是，虽然有 Master ，但是同时只有 1 个是 Active ，我们可以在一定时 候切 换。之所以用2个M 是保证M 不会又成为系统的 SPOF 。 Slaves 可以进一步负载均衡，可以结合 LVS,从而将 以上架构可以抗衡到一定量的负载，但是随着用户进 步增加，你的用户表数据超过 1千万，这时那个 M 变成 了 SPOF 你不能任意扩充 Slaves ，否则复制同步的开销将 直线上升，怎么办 ?我的方法是表分区，从业务层面上进行 分区。最简单的，以用户数据为例。根据一定的切分方式， 比如 id ，切分到不同的数据库集群去。 java 高并发的解决方案】 般来说MySQl 是最 2个 select 操作适当的平衡到不同的 slaves 上。

全局数据库用于 meta 数据的查询。缺点是每次查询， 会增加一次，比如你要查一个用户 nightsailer, 你首先要 后再到指定的 cluster 找到 nightsailer 的实际数据 个 cluster 可以用 m-m 方式，或者 m-m-slaves 方式。 个可以扩展的结构，随着负载的增加，你可以简单的增 加新的 mysql cluster 进去。 网站HTML 静态化解决方案 当一个Servlet 资源请求到达WE 餌艮务 器之后我们会 填充指定的JSP 页面来响应请求： HTTP 请求---Web 服务器---Servlet-- 业务逻辑处理-- 访问数据 -- 填充 JSP-- 响应请求 HTML 静态化之后: HTTP 请求---Web 服务器---Servlet--HTML-- 响应请求 缓存、负载均衡、存储、队列 存集群，一般来说部署 10 台左右就差不多 （10g 内存池 ） 。 需要注意一点，千万不能用使用 swaP,最好关闭 linux 的swap 。 2. 负载均衡 / 加速。可能上面说缓存的时候，有人第 想的是页面静态化，所谓的静态 html ，我认为这是常识， 不属于要点了。页面的静态化随之带来的是静态服务的负 载均衡和加速。我认为 Lighttped+Squid 是最好的方式了。 到全局数据库群找到 nightsailer 对应的 cluster id ，然 这是 1. 缓存是另一个大问题，我一般用 memcachec 来 做缓

黑马程序员：高并发解决及方案

黑马程序员：高并发解决案 一、什么是高并发 高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。 响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间。 吞吐量：单位时间处理的请求数量。 QPS：每秒响应请求数。在互联网领域，这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统，同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。 二、什么是秒杀 秒杀场景一般会在电商举行一些活动或者节假日在12306上抢票时遇到。对于电商中一些稀缺或者特价商品，电商一般会在约定时间点对其进行限量销售，因为这些商品的特殊性，会吸引大量用户前来抢购，并且会在约定的时间点同时在秒杀页面进行抢购。

此种场景就是非常有特点的高并发场景，如果不对流量进行合理管控，肆意放任大流量冲击系统，那么将导致一系列的问题出现，比如一些可用的连接资源被耗尽、分布式缓存的容量被撑爆、数据库吞吐量降低，最终必然会导致系统产生雪崩效应。 一般来说，大型互联通常采用的做法是通过扩容、动静分离、缓存、服务降级及限流五种常规手段来保护系统的稳定运行。 三、扩容 由于单台服务器的处理能力有限，因此当一台服务器的处理能力接近或已超出其容量上限时，采用集群技术对服务器进行扩容，可以很好地提升系统整体的并行处理能力，在集群环境中，节点的数量越多，系统的并行能力和容错性就越强。在无状态服务下，扩容可能是迄今为止效果最明显的增加并发量的技巧之一。从扩容式角度讲，分为垂直扩容（scale up）和水平扩容（scale out）。垂直扩容就是增加单机处理能力，怼硬件，但硬件能力毕竟还是有限；水平扩容说白了就是增加机器数量，怼机器，但随着机器数量的增加，单应用并发能力并不一定与其呈现线性关系，此时就可能需要进行应用服务化拆分了。 从数据角度讲，扩容可以分为无状态扩容和有状态扩容。无状态扩容一般就是指我们的应用服务器扩容；有状态扩容一般是指数据存储扩容，要么将一份数据拆分成不同的多份，即sharding，要么就整体复制n份，即副本。sharding遇

(完整版)java高并发的解决方案

java高并发的解决方案 对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题!下面是小编分享的，欢迎大家阅读! 【java高并发的解决方案】一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(主-从)方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式，2个主Mysql，多个Slaves，需要注意的是，虽然有2个Master，但是同时只有1个是Active，我们可以在一定时候切换。之所以用 2个M，是保证M不会又成为系统的SPOF。 Slaves可以进一步负载均衡，可以结合LVS,从而将select操作适当的平衡到不同的slaves上。 以上架构可以抗衡到一定量的负载，但是随着用户进一步增加，你的用户表数据超过1千万，这时那个M变成了SPOF。你不能任意扩充Slaves，否则复制同步的开销将直线上升，怎么办?我的方法是表分区，从业务层面上进行分区。最简单的，以用户数据为例。根据一定的切分方式，比如id，切分到不同的数据库集群去。 全局数据库用于meta数据的查询。缺点是每次查询，

会增加一次，比如你要查一个用户nightsailer,你首先要到全局数据库群找到nightsailer对应的cluster id，然后再到指定的cluster找到nightsailer的实际数据。每个cluster可以用m-m方式，或者m-m-slaves方式。这是一个可以扩展的结构，随着负载的增加，你可以简单的增加新的mysql cluster进去。 网站HTML静态化解决方案 当一个Servlet资源请求到达WEB服务器之后我们会填充指定的JSP页面来响应请求: HTTP请求---Web服务器---Servlet--业务逻辑处理--访问数据--填充JSP--响应请求 HTML静态化之后: HTTP请求---Web服务器---Servlet--HTML--响应请求缓存、负载均衡、存储、队列 1.缓存是另一个大问题，我一般用memcached来做缓存集群，一般来说部署10台左右就差不多(10g内存池)。需要注意一点，千万不能用使用 swap，最好关闭linux的swap。 2.负载均衡/加速。可能上面说缓存的时候，有人第一想的是页面静态化，所谓的静态html，我认为这是常识，不属于要点了。页面的静态化随之带来的是静态服务的负载均衡和加速。我认为Lighttped+Squid是最好的方式了。

高并发TCP连接数量限制处理

高并发TCP连接数量限制处理 卢振飞52053 背景 近期VSG和Video Portal项目开发中，都涉及到对高速TCP连接的处理，遇到了有共性的一个问题就是当集中快速建立TCP连接时会出现无法初始化socket的情况，导致无法建立TCP连接，处理失败。其主要原因是操作系统对一个端口同时处理的socket连接数量进行了限制，一般为1024。当应用系统完成操作释放连接时，并不能马上释放绑定的端口，而是把端口设置为TIME_W AIT状态，过段时间(默认240s)才释放。这样当有浪涌的TCP连接请求时容易导致大量的TCP连接无法建立。 解决此问题的有两个途径，一个是增加系统对端口并发连接数的限制，另一个是降低TIME_WAIT时长。 Linux下的处理 在Linux平台上，无论编写客户端程序还是服务端程序，在进行高并发TCP连接处理时，最高的并发数量都要受到系统对用户单一进程同时可打开文件数量的限制(这是因为系统为每个TCP连接都要创建一个socket句柄，每个socket句柄同时也是一个文件句柄)。可使用ulimit命令查看系统允许当前用户进程打开的文件数限制： [speng@as4 ~]$ ulimit -n 1024 这表示当前用户的每个进程最多允许同时打开1024个文件，这1024个文件中还得除去每个进程必然打开的标准输入，标准输出，标准错误，服务器监听socket，进程间通讯的unix 域socket等文件，那么剩下的可用于客户端socket连接的文件数就只有大概1024-10=1014个左右。也就是说缺省情况下，基于Linux的通讯程序最多允许同时1014个TCP并发连接。 对于想支持更高数量的TCP并发连接的通讯处理程序，就必须修改Linux对当前用户的进程同时打开的文件数量的软限制(soft limit)和硬限制(hardlimit)。其中软限制是指Linux在当前系统能够承受的范围内进一步限制用户同时打开的文件数；硬限制则是根据系统硬件资源状

高并发实现方式

一、什么是高并发 高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。 高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。 响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms 就是系统的响应时间。 吞吐量：单位时间内处理的请求数量。 QPS：每秒响应请求数。在互联网领域，这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。 并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统，同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。 二、如何提升系统的并发能力 互联网分布式架构设计，提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。 垂直扩展：提升单机处理能力。垂直扩展的方式又有两种： （1）增强单机硬件性能，例如：增加CPU核数如32核，升级更好的网卡如万兆，升级更好的硬盘如SSD，扩充硬盘容量如2T，扩充系统内存如128G； （2）提升单机架构性能，例如：使用Cache来减少IO次数，使用异步来增加单服务吞吐量，使用无锁数据结构来减少响应时间； 在互联网业务发展非常迅猛的早期，如果预算不是问题，强烈建议使用“增强单机硬件性能”的方式提升系统并发能力，因为这个阶段，公司的战略往往是发展业务抢时间，而“增强单机硬件性能”往往是最快的方法。 不管是提升单机硬件性能，还是提升单机架构性能，都有一个致命的不足：单机性能总是有极限的。所以互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是水平扩展。 水平扩展：只要增加服务器数量，就能线性扩充系统性能。水平扩展对系统架构设计是有要求的，如何在架构各层进行可水平扩展的设计，以及互联网公司架构各层常见的水平扩展实践，是本文重点讨论的内容。 三、常见的互联网分层架构 常见互联网分布式架构如上，分为： （1）客户端层：典型调用方是浏览器browser或者手机应用APP （2）反向代理层：系统入口，反向代理 （3）站点应用层：实现核心应用逻辑，返回html或者json （4）服务层：如果实现了服务化，就有这一层 （5）数据-缓存层：缓存加速访问存储 （6）数据-数据库层：数据库固化数据存储 整个系统各层次的水平扩展，又分别是如何实施的呢 四、分层水平扩展架构实践 反向代理层的水平扩展 反向代理层的水平扩展，是通过“DNS轮询”实现的：dns-server对于一个域名配置了多个解析ip，每次DNS解析请求来访问dns-server，会轮询返回这些ip。

【黑马程序员】高并发是什么、高并发编程、高并发解决方案

【黑马程序员】高并发是什么、高并发编程、高并发解决方案 使用Flask的做服务器框架，可以以python code.py的方式运行，但这种方式不能用于生产环境，不稳定，比如说: 有一定概率遇到连接超时无返回的情况 1，通过设置app.run()的参数，来达到多进程的效果。看一下app.run的具体参数： 注意：threaded与processes不能同时打开，

如果同时设置的话，将会出现以下的错误： 2.使用gevent做协程，从而解决高并发的问题： # 携程的第三方包-这里选择gevent, 当然你也可以选择eventlet pip install gevent # 具体的代码如下： from flask import Flask from gevent.pywsgi import WSGIServer from gevent import monkey # 将python标准的io方法，都替换成gevent中同名的方法，遇到io阻塞gevent 自动进行协程切换 monkey.patch_all()

# 1.创建项目应用对象app app = Flask(__name__) # 初始化服务器 WSGIServer(("127.0.0.1", 5000), app).serve_forever() # 来启动服务---这样就是以协程的方式运行项目，提高并发能力 python code.py 3.通过Gunicorn(with gevent)的形式对app进行包装，从而来启动服务【推荐】 安装遵循了WSGI协议的gunicorn服务器--俗称：绿色独角兽 pip install gunicorn 查看命令行选项：安装gunicorn成功后，通过命令行的方式可以查看gunicorn 的使用信息。

【总结】瞬时高并发(秒杀活动)Redis方案

【总结】瞬时高并发（秒杀活动）Redis方案 1，Redis 丰富的数据结构（Data Structures） 字符串（String） Redis字符串能包含任意类型的数据一个字符串类型的值最多能存储512M字节的内容利用INCR命令簇（INCR, DECR, INCRBY）来把字符串当作原子计数器使用使用APPEND命令在字符串后添加内容 列表（List） Redis列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序你可以添加一个元素到列表的头部（左边：LPUSH）或者尾部（右边：RPUSH）一个列表最多可以包含232-1个元素（4294967295，每个表超过40亿个元素）在社交网络中建立一个时间线模型，使用LPUSH去添加新的元素到用户时间线中，使用LRANGE去检索一些最近插入的条目你可以同时使用LPUSH和LTRIM去创建一个永远不会超过指定元

素数目的列表并同时记住最后的N个元素列表可以用来当作消息传递的基元（primitive），例如，众所周知的用来创建后台任务的Resque Ruby库 集合（Set） Redis集合是一个无序的，不允许相同成员存在的字符串合集（Uniq操作，获取某段时间所有数据排重值）支持一些服务端的命令从现有的集合出发去进行集合运算，如合并（并集：union）,求交(交集：intersection)，差集, 找出不同元素的操作（共同好友、二度好友）用集合跟踪一个独特的事。想要知道所有访问某个博客文章的独立IP？只要每次都用SADD来处理一个页面访问。那么你可以肯定重复的IP是不会插入的（利用唯一性，可以统计访问网站的所有独立IP）Redis集合能很好的表示关系。你可以创建一个tagging系统，然后用集合来代表单个tag。接下来你可以用SADD命令把所有拥有tag的对象的所有ID添加进集合，这样来表示这个特定的tag。如果你想要同时有3个不同tag 的所有对象的所有ID，那么你需要使用SINTER使用SPOP 或者SRANDMEMBER命令随机地获取元素 哈希（Hashes） Redis Hashes是字符串字段和字符串值之间的映射尽管

大数据下高并发的处理详解

大数据下高并发的处理详解 本文章来自于阿里云云栖社区 对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题，但话又说回来了，既然逃避不掉，那我们就要想想应对措施，今天我们就一起讨论一下常见的并发和同步吧。 首先为了更好的理解并发和同步，我们需要首先明白两个重要的概念：同步和异步 同步和异步的区别和联系 所谓同步，就是一个线程执行一个方法或函数的时候，会阻塞其它线程，其他线程要等待它执行完毕才能继续执行。 异步，就是多个线程之间没有阻塞，多个线程同时执行。 通俗一点来说，同步就是一件事一件事的做，异步就是做一件事，不影响做其他事情。 例如：吃饭和说话，只能一件一件的来，因为只有一张嘴。 但是吃饭和听音乐是异步的，可以一起进行，因为听音乐并不影响我们吃饭。 对于Java程序员来说，Synchronized最为熟悉了，如果它作用于一个类的话，那么就是一个线程访问类的方法时，其他线程就会阻塞，相反，如果没有这个关键字来修饰的话，不同线程就可以在同一时间访问同一个方法，这就是异步。 脏读和不可重复读

脏读 脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这是，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个事务读取的这个数据是脏数据(Dirty Data)，依据脏数据所做的操作可能是不正确的。 不可重复读 在第一个事务读取数据后，第二个事务对数据进行了修改，导致第一个事务结束前再访问这个数据的时候，会发现两次读取到的数据是不一样的，因此称为不可重复读。 如何处理并发和同步 今天讲的如何处理并发和同同步问题主要是通过锁机制。 我们需要明白，锁机制有两个层面。 一种是代码层次上的，如果Java中的同步锁Synchronized，另一种是数据库层次上的，比较典型的就是悲观锁(传统的物理锁)和乐观锁 悲观锁 悲观锁，正如其名，它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，在这个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改