高并发高负载数据库架构策略

高并发高负载数据库架构策略
高并发高负载数据库架构策略

高并发高负载数据库架构策略

在WEB网站的规模从小到大不断扩展的过程中,数据库的访问压力也不断的增加,数据库的架构也需要动态扩展,在数据库的扩展过程基本上包含如下几步,每一个扩展都可以比上一步骤的部署方式的性能得到数量级的提升。

1.WEB应用和数据库部署在同一台服务器上

一般的小规模的网站采用这种方式,用户量、数据量、并发访问量都比较小,否则单台服务器无法承受,并且在遇到性能瓶颈的时候升级硬件所需要的费用非常高昂,在访问量增加的时候,应用程序和数据库都来抢占有限的系统资源,很快就又会遇到性能问题。

2.WEB应用和数据库部署在各自独立的服务器上

web应用和数据库分开部署,WEB应用服务器和数据库服务器各司其职,在系统访问量增加的时候可以分别升级应用服务器和数据库服务器,这种部署方式是一般小规模网站的典型部署方式。在将应用程序进行性能优化并且使用数据库对象缓存策略的情况下,可以承载较大的访问量,比如2000用户,200个并发,百万级别的数据量。

3.数据库服务器采用集群方式部署(比如Oracle的一个数据库多个

实例的情况)

数据库集群方式能承担的负载是比较大的,数据库物理介质为一个磁盘阵列,多个数据库实例以虚拟IP方式向外部应用服务器提供数据库连接服务。这种部署方式基本上可以满足绝大多数的常见WEB应用,但是还是不能满足大用户量、高负载、数据库读写访问非常频繁的应用。

4.数据库采用主从部署方式

在面向大众用户的博客、论谈、交友、CMS等系统中,有上百万的用户,有上千万的数据量,存在众多的数据库查询操作,也有较多的数据库写操作,并且在多数情况下都是读操作远大于写操作的。在这个时候,假如能将数据库的读写操作分离的话,对于系统来讲是一个很大的提高啦。数据库的主从部署方式就走到我们面前啦。

主从复制:几乎所有的主流数据库都支持复制,这是进行数据库简单扩展的基本手段。下面以Mysql为例来说明,它支持主从复制,配置也并不复杂,只需要开启主服务器上的二进制日志以及在主服务器和从服务器上分别进行简单的配置和授权。Mysql的主从复制是一句主服务器的二进制日志文件进行的,主服务器日志中记录的操作会在从服务器上重放,从而实现复制,所以主服务器必须开启二进制日志,自动记录所有对于主数据库的更新操作,从服务器再定时到主服务器取得二进制日志文件进行重放则完成了数据的复制。主从复制也

用于自动备份。

读写分离:为保证数据库数据的一致性,我们要求所有对于数据库的更新操作都是针对主数据库的,但是读操作是可以针对从数据库来进行。大多数站点的数据库读操作比写操作更加密集,而且查询条件相对复杂,数据库的大部分性能消耗在查询操作上了。

主从复制数据是异步完成的,这就导致主从数据库中的数据有一定的延迟,在读写分离的设计中必须要考虑这一点。以博客为例,用户登录后发表了一篇文章,他需要马上看到自己的文章,但是对于其它用户来讲可以允许延迟一段时间(1分钟/5分钟/30分钟),不会造成什么问题。这时对于当前用户就需要读主数据库,对于其他访问量更大的外部用户就可以读从数据库。

数据库反向代理:在读写分离的方式使用主从部署方式的数据库的时候,会遇到一个问题,一个主数据库对应多台从服务器,对于写操作是针对主数据库的,数据库个数是唯一的,但是对于从服务器的读操作就需要使用适当的算法来分配请求啦,尤其对于多个从服务器的配置不一样的时候甚至需要读操作按照权重来分配。对于上述问题可以使用数据库方向代理来实现。就像WEB方向代理服务器一样,MYsql Proxy同样可以在SQL语句转发到后端的Mysql服务器之前对它进行修改。

5.数据库垂直分割

主从部署数据库中,当写操作占了主数据库的CPU消耗的50%以上的时候,我们再增加从服务器的意义就不是很大了,因为所有的从服务器的写操作也将占到CPU消耗的50%以上,一台从服务器提供出来查询的资源非常有限。数据库就需要重新架构了,我们需要采用数据库垂直分区技术啦。最简单的垂直分区方式是将原来的数据库中独立的业务进行分拆(被分拆出来的部分与其它部分不需要进行Join连接查询操作),比如WEB站点的BLOG和论坛,是相对独立的,与其它的数据的关联性不是很强,这时可以将原来的数据库拆分为一个BLog库,一个论坛库,以及剩余的表所组成的库。这三个库再各自进行主从数据库方式部署,这样整个数据库的压力就分担啦。

另外查询扩展性也是采用数据库分区最主要的原因之一。将一个大的数据库分成多个小的数据库可以提高查询的性能,因为每个数据库分区拥有自己的一小部分数据。假设您想扫描1亿条记录,对一个单一分区的数据库来讲,该扫描操作需要数据库管理器独立扫描一亿条记录,如果您将数据库系统做成50个分区,并将这1 亿条记录平均分配到这50个分区上,那么每个数据库分区的数据库管理器将只扫描200万记录。

6.数据库水平分割

在数据库的垂直分区之后,假如我们的BLOG库又再次无法承担写操作的时候,我们又该怎么办呢?数据库垂直分区这种扩展方式又无能为力了,我们需要的是水平分区。水平分区意味着我们可以将同一个数据库表中的记录通过特定的算法进行分离,分别保存在不同的数据库表中,从而可以部署在不同的数据库服务器上。很多的大规模的站点基本上都是主从复制+垂直分区+水平分区这样的架构。水平分区并不依赖什么特定的技术,完全是逻辑层面的规划,需要的是经验和业务的细分。

如何分区呢?对于大型的WEB站点来说,必须分区,并且对于分区我们没有选择的余地,对于那些频繁访问导致站点接近崩溃的热点数据,我们必须分区。

在对数据分区的时候,我们必须要存在一个分区索引字段,比如USER_ID,它必须和所有的

记录都存在关系,是分区数据库中的核心表的主键,在其它表中作为外键,并且在使用主键的时候,该主键不能是自增长的,必须是业务主键才可以。

余数分区:我们可以将User_ID%10后的值为依据存入到不同的分区数据库中,该算法简单高效,但是在分区数据库个数有变动的时候,整个系统的数据需要重新分布。

范围分区:我们可以将User_ID的范围进行分区,比如1-100000范围为一个分区数据库,100001-200000范围为一个分区数据库,该算法在分区数据库个数有变动的时候,系统非常有利于扩展,但是容易导致不同分区之间的压力不同,比如老用户所在的分区数据库的压力很大,但是新用户的分区数据库的压力偏小。

映射关系分区:将对分区索引字段的每个可能的结果创建一个分区映射关系,这个映射关系非常庞大,需要将它们写入数据库中。比如当应用程序需要知道User_id为10的用户的BLOG内容在那个分区时,它必须查询数据库获取答案,当然,我们可以使用缓存来提高性能。这种方式详细保存了每一个记录的分区对应关系,所以各个分区有非常强的可伸缩性,可以灵活的控制,并且将数据库从一个分区迁移到另一个分区也很简单,也可以使各个分区通过灵活的动态调节来保持压力的分布平衡。

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

5-企业案例-网络安全审计系统(数据库审计)解决方案

数据库审计系统技术建议书

目次 1.综述 (1) 2.需求分析 (1) 2.1.内部人员面临的安全隐患 (2) 2.2.第三方维护人员的威胁 (2) 2.3.最高权限滥用风险 (2) 2.4.违规行为无法控制的风险 (2) 2.5.系统日志不能发现的安全隐患 (2) 2.6.系统崩溃带来审计结果的丢失 (3) 3.审计系统设计方案 (3) 3.1.设计思路和原则 (3) 3.2.系统设计原理 (4) 3.3.设计方案及系统配置 (14) 3.4.主要功能介绍 (5) 3.4.1.数据库审计........................ 错误!未定义书签。 3.4.2.网络运维审计 (9) 3.4.3.OA审计............................ 错误!未定义书签。 3.4.4.数据库响应时间及返回码的审计 (9) 3.4.5.业务系统三层关联 (9) 3.4.6.合规性规则和响应 (10) 3.4.7.审计报告输出 (12) 3.4.8.自身管理 (13) 3.4.9.系统安全性设计 (14) 3.5.负面影响评价 (16) 3.6.交换机性能影响评价 (17) 4.资质证书.......................... 错误!未定义书签。

1.综述 随着计算机和网络技术发展,信息系统的应用越来越广泛。数据库做为信息技术的核心和基础,承载着越来越多的关键业务系统,渐渐成为商业和公共安全中最具有战略性的资产,数据库的安全稳定运行也直接决定着业务系统能否正常使用。 围绕数据库的业务系统安全隐患如何得到有效解决,一直以来是IT治理人员和DBA们关注的焦点。做为资深信息安全厂商,结合多年的安全研究经验,提出如下解决思路: 管理层面:完善现有业务流程制度,明细人员职责和分工,规范内部员工的日常操作,严格监控第三方维护人员的操作。 技术层面:除了在业务网络部署相关的信息安全防护产品(如FW、IPS 等),还需要专门针对数据库部署独立安全审计产品,对关键的数据库操作行为进行审计,做到违规行为发生时及时告警,事故发生后精确溯源。 不过,审计关键应用程序和数据库不是一项简单工作。特别是数据库系统,服务于各有不同权限的大量用户,支持高并发的事务处理,还必须满足苛刻的服务水平要求。商业数据库软件内置的审计功能无法满足审计独立性的基本要求,还会降低数据库性能并增加管理费用。 2.需求分析 随着信息技术的发展,XXX已经建立了比较完善的信息系统,数据库中承载的信息越来越受到公司相关部门、领导的重视。同时数据库中储存着诸如XXX等极其重要和敏感的信息。这些信息一旦被篡改或者泄露,轻则造成企业或者社会的经济损失,重则影响企业形象甚至社会安全。 通过对XXX的深入调研,XXX面临的安全隐患归纳如下:

高并发下的接口幂等性解决方案

高并发下的接口幂等性解决方案 我们实际系统中有很多操作,是不管做多少次,都应该产生一样的效果或返回一样的结果。例如: 1.前端重复提交选中的数据,应该后台只产生对应这个数据的一个反应结果。 2.我们发起一笔付款请求,应该只扣用户账户一次钱,当遇到网络重发或系统 bug重发,也应该只扣一次钱; 3.发送消息,也应该只发一次,同样的短信发给用户,用户会哭的; 4.创建业务订单,一次业务请求只能创建一个,创建多个就会出大问题。 等等很多重要的情况,这些逻辑都需要幂等的特性来支持。 二、幂等性概念 幂等(idempotent、idempotence)是一个数学与计算机学概念,常见于抽象代数中。在编程中.一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数,或幂等方法,是指可以使用相同参数重复执行,并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态,也不用担心重复执行会对系统造成改变。例如,“getUsername()和setTrue()”函数就是一个幂等函数.更复杂的操作幂等保证是利用唯一交易号(流水号)实现。我的理解:幂等就是一个操作,不论执行多少次,产生的效果和返回的结果都是一样的 三、技术方案 1. 查询操作查询一次和查询多次,在数据不变的情况下,查询结果是一样的。select是天然的幂等操作; 2. 删除操作删除操作也是幂等的,删除一次和多次删除都是把数据删除。(注意可能返回结果不一样,删除的数据不存在,返回0,删除的数据多条,返回结果多个); 3.唯一索引,防止新增脏数据比如:支付宝的资金账户,支付宝也有用户账户,每个用户只能有一个资金账户,怎么防止给用户创建资金账户多个,那么给资金账户表中的用户ID加唯一索引,所以一个用户新增成功一个资金账户记录。 要点:唯一索引或唯一组合索引来防止新增数据存在脏数据(当表存在唯一索引,并发时新增报错时,再查询一次就可以了,数据应该已经存在了,返回结果即可) 4. token机制,防止页面重复提交 业务要求: 页面的数据只能被点击提交一次。发生原因:由于重复点击或者网络重发,或者nginx重发等情况会导致数据被重复提交 解决办法:集群环境:采用token加redis(redis单线程的,处理需要排队)单JVM环境:采用token加redis或token加jvm内存。 处理流程: 1.数据提交前要向服务的申请token,token放到redis或jvm内存,token有效时间 2.提交后后台校验token,同时删除token,生成新的token返回; 3.token特点:要申请,一次有效性,可以限流; 4.注意:redis要用删除操作来判断token,删除成功代表token校验通过,如果用select+delete 来校验token,存在并发问题,不建议使用; 5. 悲观锁获取数据的时候加锁获取select * from table_xxx where id=3939 for update;注意:id 字段一定是主键或者唯一索引,不然是锁表,会死人的悲观锁使用时一般伴随事务一起使用,数据锁定时间可能会很长,根据实际情况选用。 6. 乐观锁乐观锁只是在更新数据那一刻锁表,其他时间不锁表,所以相对于悲观锁,效率更高。乐观锁的实现方式多种多样可以通过version或者其他状态条件:

数据库高并发升级方案1

XXXXXXXXXXXX平台数据库升级方案 XXXXXXXXXXXXXXX有限公司2016年11月28日

目录 1. 概述 (4) 1.1. 背景 (4) 1.2. 目标与目的 (4) 1.3. 可行性分析 (4) 1.4. 参考依据 (5) 2. 数据库高并发方案 (5) 2.1. 数据库均衡负载(RAC) (5) 2.2. 数据库主从部署 (8) 2.3. 数据库垂直分割 (9) 2.4. 数据库水平分割 (10) 3. 二代办公平台数据库优化设计 (11) 3.1. 数据库集群 (11) 3.2. 重点业务表分区 (11) 3.3. 任务表历史数据分割 (12) 3.4. 数据库表结构优化 (12) 3.5. 数据访问优化 (12) 4. 实施方案 (13) 5. 工作量及预算评估 (14) 5.1. 工作量及预算评估 (14) 5.2. 其他费用 (15)

1.概述 1.1.背景 随着XXXXXX平台及其他子系统业务量增多,且用户已面向各地州市,用户数量增大,现有的二代办公平台及其他子系统在单一环境下的架构体系和数据库架构体系也无法高效的满足这样的场景。 当前XXXXXX平台及其子系统通过搭建多台WEB服务器和双机热备份的方式进行部署运行。虽已提高了整体效率,但对于部分的业务处理还是未解决。部分业务量并发处理多,业务关联多等因素,导致对数据库并发处理的业务量大,读写量大等也无法用双机热备份进行解决。 因此,在此背景下提高数据库访问效率,增大访问吞吐量等将成为二代办公平台及其子系统运行顺畅的关键因素。 1.2.目标与目的 目标:依托现有系统服务和设备环境,建立可扩容、高并发、高吞吐量的数据库架构体系。 目的:为缓解当前XXXXXX平台机器及其他子系统对数据库访问过大,造成的访问效率低下的问题,提升数据库访问效率和并发效率。对部分业务繁杂的表和访问进行优化设计,缓解因此造成的使用效率低下问题。 1.3.可行性分析 数据库性能分析:根据当前的数据库性能分析,当前硬件设备的提高也无法满足数据库性能的提升,因此应考虑数据库访问控制和数据访问方面进行优化。现有的数据库虽也实现双机热备份,但访问的效率未较大改善,因此应考虑各健全的数据库高并发访问方案。 数据库优化分析:当前的数据库采用的ORACLE数据库,同时,现有的均衡负载、读写分离、数据分割技术较为成熟,在对系统进行适当调整和优化的情况下,能保证系统的正常运行。

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

.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

高并发高访问量网站的运维技术

高并发高访问量网站的运维技术 1. 前言 对于小型的网站,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,尤其对于大型网络来说,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、web服务器、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,比如大型门户网站。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。以上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,本文将论述从低成本、高性能和高扩张性的角度来考虑对高并发高负载网站的运行与维护技术。 2. HTML静态化技术 在站点流量很大的时候,为了提高系统性能,减短系统响应时间,最简单的方法其实也是最有效的方法就是把站点做成静态的,因为大家都知道效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html 页面,所以我们应该尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现。然而静态页面在性能上虽然具有不少优势,但是,相对动态页面,其灵活性不够,扩展性不好,以后维护起来也比较麻烦。特别对于大量内容并且更新频繁的网站,我们无法全部手动去挨个实现页面静态化,那么我们一般可以采用设计信息发布系统CMS,先做好静态页面的模板,在通过信息发布系统从数据源读取数据,生成html代码块替换模板中的标签,然后生成静态文件。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。 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

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。

互联网高并发架构设计

前言 高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等。 为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验,我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素,来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。 在电商相关产品开发的这些年,我有幸的遇到了并发下的各种坑,这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史,这里进行的总结,作为自己的归档记录,同时分享给大家。 服务器架构 业务从发展的初期到逐渐成熟,服务器架构也是从相对单一到集群,再到分布式服务。 一个可以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,这些都是能让业务程序流畅运行的强大后盾。 服务器这块多是需要运维人员来配合搭建,具体我就不多说了,点到为止。 大致需要用到的服务器架构如下: ?服务器 o均衡负载(如:nginx,阿里云SLB) o资源监控 o分布式 ?数据库 o主从分离,集群 o DBA 表优化,索引优化,等 o分布式 ?nosql o redis ?主从分离,集群 o mongodb ?主从分离,集群 o memcache ?主从分离,集群 ?cdn o html o css o js o image

高并发相关的业务,需要进行并发的测试,通过大量的数据分析评估出整个架构可以支撑的并发量。 测试高并发可以使用第三方服务器或者自己测试服务器,利用测试工具进行并发请求测试,分析测试数据得到可以支撑并发数量的评估,这个可以作为一个预警参考,俗话说知己自彼百战不殆。 第三方服务: ?阿里云性能测试 并发测试工具: ?Apache JMeter ?Visual Studio性能负载测试 ?Microsoft Web Application Stress Tool 实战方案 通用方案 日用户流量大,但是比较分散,偶尔会有用户高聚的情况; 场景:用户签到,用户中心,用户订单,等 服务器架构图: 说明: 场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的,除了活动日(618,双11,等),这些业务的用户量都不会高聚集,同时这些业务相关的表都是大数据表,业务多是查询操作,所以我们需要减少用户直接命中DB的查询;优先查询缓存,如果缓存不存在,再进行DB查询,将查询结果缓存起来。 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,这样一个缓存集合的总量不会很大,不会影响查询效率。

高性能体系结构

高性能计算的概念 高性能计算(HPC)是一个计算机集群系统,它通过各种互联技术将多个计算机系统连接在一起,利用所有被连接系统的综合计算机能力来处理大型计算 问题。 基本原理 高性能计算方法的基本原理就是将问题分为若干部分,而相连的每台计算 机(称为节点)均可同时参与问题的解决,从而显著缩短了解决整个问题所需 的计算时间。 高性能计算机历史回顾 最早的电子计算机就是为了能够进行大量繁琐的科学计算而产生的。从1960年开始,计算机技术逐渐成熟,在各种商业领域慢慢地开始采用电子领域,而且应用范围越来越广泛,逐渐出现了针对各种不同商业用途的计算机,被称 为“通用计算机”,具有性能和功能上的优势的一类计算机被称为“高性能计算机”,在当时主要用于科学计算。 20世纪70年代出现的向量计算机可以看作是第一代的高性能计算机。 20世纪80年代初期,随着VLSI技术和微处理技术的发展,向量机一统天下的格局逐渐被打破。通过多个廉价的微处理器构建的并行化超级计算机首先 从成本上具有了无可比拟的优势。 20世纪90年代初期,大规模并行处理(MPP)系统成为了高性能计算机的发展主流。MPP主要通由多个微处理器通过高速互联网络构成,每个处理器之 间通过消息传递方式进行通讯和协调。 20世纪90年代中后期,CC-NUMA结构问世,即分布式共享内存。每个处理器节点都可以访问到所有其他节点的内存,但访问远程内存需要的延迟相对较大。CC-NUMA本身没有在提高性能上进行较大的创新,而对于科学计算任务,CC-NUMA是否优于MPP仍存在争议。 在发展CC-NUMA的同时,集群系统(cluster)也迅速发展起来,类似MPP 结构,集群系统是由多个微处理器构成的计算机节点,通过高速网络互联而成,节点一般是可以单独运行的商品化计算机。由于规模经济成本低的原因,集群 系统更具有性能/价格比优势

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。

计算机体系结构复习资料(汇总版)

第一章计算机系统结构的基础知识 1、计算机体系结构:计算机体系结构是程序员所看到的计算机属性,即概念性结构与功能特性。 2、透明性:对本来是存在的事物或属性,但从某种角度看又好像不存在的概念称为透明性。在一个计算机系统中,低层机器的属性对高层机器的程序员往往是透明的,如传统机器级的概念性结构和功能特性,对高级语言程序员来说是透明的。 3、计算机系统结构、计算机组成、计算机实现之间的关系: 计算机系统结构指的是计算机系统的软、硬件的界面,即机器语言程序员所看到的传统机器级所具有的属性。 计算机组成:指的是计算机系统结构的逻辑实现,包含物理机器级中的数据流和控制流的组成以及逻辑设计等。它着眼于物理机器级内各事件的排序方式与控制方式、各部件的功能以及各部件之间的关系。 计算机的实现:指的是计算机组成的物理实现,包括处理机、主存等部件的物理结构,器件的集成度和速度,模块、插件、底板的划分与连接,信号传输,电源、冷却及整机装配技术等。它着眼于器件技术和微组装技术,其中器件技术在实现技术中起主导作用。 4、计算机系统的分类:1)Flynn(单/多指令流单/多数据流四种) 2)冯氏分类法:最大并行速度。 5、程序的局部性:时间局部性(程序即将用到的信息很可能就是目前正在使用的信息) 空间局部性(程序即将用到的信息很可能与目前正在使用的信息在空间上相邻或者邻近)。 6、计算机系统设计原理:由上往下设计、由下往上设计、从中间开始设计。 从中间设计的优点:“中间”指层次结构中的软硬件的交界面,目前一般是在传统机器语言机器级与操作系统机器级之间。好处:采用这种方法时,首先要进行软硬件功能分配,确定好这个界面。然后从这个界面开始,软件设计者往上设计操作系统、汇编、编译系统等,硬件设计者往下设计传统机器级、微程序机器级等。软件和硬件并行设计可以缩短设计周期,设计过程中可以交流协调,是一种交互式的、很好的设计方法。 7、存储程序计算机(冯·诺依曼结构):采用存储程序原理,将程序和数据存放在同一存储器中。指令在存储器中按其执行顺序存储,由指令计数器指明每条指令所在的单元地址。存储程序原理的基本点是指令驱动。 主要特点: ·计算机以运算器为中心。输入/输出设备与存储器之间的数据传送都经过运算器;存储器、输入/输出设备的操作以及它们之间的联系都由控制器集中控制。 ·在存储器中,指令和数据同等对待。指令和数据一样可以进行运算,即由指令组成饿程序是可以修改的。 ·存储器是按地址访问、按顺序线性编址的一维结构,每个单元的位数是固定的。 ·指令的执行是顺序的,即一般是按照指令在存储器中存放的顺序执行。程序的分支由转移指令实现。由程序计数器PC指明当前正在执行的指令在存储器中的地址。 ·指令由操作码和地址码组成。操作码指明本指令的操作类型,地址码指明操作数地址和存放运算结果的地址。操作数的类型由操作码决定,操作数本身不能判定是何种数据类型。·指令和数据均以二进制编码表示,采用二进制运算。 8、计算机五大部件:控制器、运算器、存储器、输入输出设备。 9、一条指令由那两部分组成:操作码、地址码。

高并发数据库解决方案

高并发高负载数据库架构策略 在WEB网站的规模从小到大不断扩展的过程中,数据库的访问压力也不断的增加,数据库的架构也需要动态扩展,在数据库的扩展过程基本上包含如下几步,每一个扩展都可以比上一步骤的部署方式的性能得到数量级的提升。 1.WEB应用和数据库部署在同一台服务器上 一般的小规模的网站采用这种方式,用户量、数据量、并发访问量都比较小,否则单台服务器无法承受,并且在遇到性能瓶颈的时候升级硬件所需要的费用非常高昂,在访问量增加的时候,应用程序和数据库都来抢占有限的系统资源,很快就又会遇到性能问题。 2.WEB应用和数据库部署在各自独立的服务器上 web应用和数据库分开部署,WEB应用服务器和数据库服务器各司其职,在系统访问量增加的时候可以分别升级应用服务器和数据库服务器,这种部署方式是一般小规模网站的典型部署方式。在将应用程序进行性能优化并且使用数据库对象缓存策略的情况下,可以承载较大的访问量,比如2000用户,200个并发,百万级别的数据量。 3.数据库服务器采用集群方式部署(比如Oracle的一个数据库多个 实例的情况) 数据库集群方式能承担的负载是比较大的,数据库物理介质为一个磁盘阵列,多个数据库实例以虚拟IP方式向外部应用服务器提供数据库连接服务。这种部署方式基本上可以满足绝大多数的常见WEB应用,但是还是不能满足大用户量、高负载、数据库读写访问非常频繁的应用。 4.数据库采用主从部署方式 在面向大众用户的博客、论谈、交友、CMS等系统中,有上百万的用户,有上千万的数据量,存在众多的数据库查询操作,也有较多的数据库写操作,并且在多数情况下都是读操作远大于写操作的。在这个时候,假如能将数据库的读写操作分离的话,对于系统来讲是一个很大的提高啦。数据库的主从部署方式就走到我们面前啦。 主从复制:几乎所有的主流数据库都支持复制,这是进行数据库简单扩展的基本手段。下面以Mysql为例来说明,它支持主从复制,配置也并不复杂,只需要开启主服务器上的二进制日志以及在主服务器和从服务器上分别进行简单的配置和授权。Mysql的主从复制是一句主服务器的二进制日志文件进行的,主服务器日志中记录的操作会在从服务器上重放,从而实现复制,所以主服务器必须开启二进制日志,自动记录所有对于主数据库的更新操作,从服务器再定时到主服务器取得二进制日志文件进行重放则完成了数据的复制。主从复制也

大型高性能.NET系统架构

大型高性能https://www.360docs.net/doc/7113031404.html,系统架构设计大型动态应用系统平台主要是针对于大流量、高并发网站建立的底层系统架构。大型网站的运行需要一个可靠、安全、可扩展、易维护的应用系统平台做为支撑,以保证网站应用的平稳运行。 大型动态应用系统又可分为几个子系统: Web前端系统 负载均衡系统 数据库集群系统 缓存系统 分布式存储系统 分布式服务器管理系统 代码分发系统 Web前端系统

为了达到不同应用的服务器共享、避免单点故障、集中管理、统一配置等目的,不以应用划分服务器,而是将所有服务器做统一使用,每台服务器都可以对多个应用提供服务,当某些应用访问量升高时,通过增加服务器节点达到整个服务器集群的性能提高,同时使他应用也会受益。 该Web前端系统基于IIS/https://www.360docs.net/doc/7113031404.html,等的虚拟主机平台,提供PHP程序运行环境。服务器对开发人员是透明的,不需要开发人员介入服务器管理。 负载均衡系统 负载均衡系统分为硬件和软件两种。硬件负载均衡效率高,但是价格贵,比如F5等。软件负载均衡系统价格较低或者免费,效率较硬件负载均衡系统低,不过对于流量一般或稍大些网站来讲也足够使用,比如lvs,nginx。大多数网站都是硬件、软件负载均衡系统并用。

数据库集群系统 由于Web前端采用了负载均衡集群结构提高了服务的有效性和扩展性,因此数据库必须也是高可靠的才能保证整个服务体系的高可靠性,如何构建一个高可靠的、可以提供大规模并发处理的数据库体系? 我们可以采用如上图所示的方案: 1)使用SQL数据库,考虑到Web应用的数据库读多写少的特点,我们主要对读数据库做了优化,提供专用的读数据库和写数据库,在应用程序中实现读操作和写操作分别访问不同的数据库。 2)使用同步机制实现快速将主库(写库)的数据库复制到从库(读库)。一个主库对应多个从库,主库数据实时同步到从库。 3)写数据库有多台,每台都可以提供多个应用共同使用,这样可以解决写库的性能瓶颈问题和单点故障问题。 4)读数据库有多台,通过负载均衡设备实现负载均衡,从而达到读数据库的高性能、高可靠和高可扩展性。 5)数据库服务器和应用服务器分离。 6)从数据库使用BigIP做负载均衡。

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”。

计算机系统结构的发展前景

计算机系统结构的发展前景 课程:计算机系统结构 学号:1006440716 班级:计算机10-02班 姓名:

近十几年来,计算机技术得到迅猛发展和普及,使得从事各种技术工作的人员对计算机的了解普遍加深。但由于技术层次的多面性和应用的差异性,特别是发展的迅猛和不均匀所带来的迷惑性,使人们不易看清某个方面的具体发展现状。计算机体系结构是设计计算机应用系统的一个重要参考因素,是一个近来较受关注的话题。根据目前计算机体系结构的发展状况来看,未来一段时间,计算机体系结构将向以下几个方向发展: 一、VLIW体系 VLIW指的是一种指令集设计思想与技术,它利用编译器把若干个简单的、无相互依赖的操作压缩到同一个很长的指令字中。当超长指令字被从Cache或主存取进处理器时,可以容易地分割出各个操作,并一次性分别分派到多个独立的执行单元中并行执行。 二、单芯片多处理器体系 单芯片多处理器是随着VLSI工艺水平的提高自然会想到的一个方向。在0.25mm工艺下,单片可以集成20个21064(32kCache);在2010年将实现的0.07mm 工艺下,单片可以集成60个21064水平的微处理器。不远的将来,现今的SMP 系统可以完全集成在一个芯片内,其性能提高显然是诱人的。 三、多线程体系 多线程技术结合了指令级现场交换和顺序调度技术,是数据流模型和冯·诺伊曼控制流模型的有机结合。简单地说,线程是一组静态排序的指令序列,其中,当第一条指令开始执行,后续指令即开始执行而不中断。线程作为执行调度的基本单位,多个线程可以并发(并行)执行,以达到互相隐藏延迟操作和提高并行度的效果。 网格技术有可能成为实现Petaflops的另一条途径。网格是近年来计算机体系结构发展的一个重要方向,其基本思想是通过Internet进行资源共享和协同工作。目前连接到Internet的计算机已经达到1亿台以上,通过互联网可能达到的聚合计算潜力是不可估量的。国际上已经有Globus等组织为网格环境制定标准和参考实现。但是用网格技术实现PetafloPs仍需要关键技术上的突破:一方面互联网连接的速度和带宽仍有待提高,近年来,网络通信技术以超摩尔定律的速度高速增长,已经为此提供了可能,达到实用阶段只是时间问题。另一方面是有效的网格体系模型和计算模型还没有建立。网格的资源是分散和动态的,计算也是一种分散的、动态的过程。传统的并行共享内存或消息传递程序模式不能直接有效地利用,如何科学计算高效使用网格的计算能力是当前一个主要的研究方向。 建在东京技术研究所的TSUBAME采用的就是混合体系,除了使用10368个AMD双核Opteron外,360块加速卡为系统贡献了24%的性能,仅增加了1%的功耗。而IBM 将在2008年完成的名为RoadRunner的1600万亿次HPC中,总共采用了16 000个Opteron和Cell两种不同架构的处理器。可以说,多核微处理器和面向领域的混合体系结构已成为HPC发展的趋势。

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); }

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