企业高并发的成熟解决方案(一)笔记
高并发解决方案超详细
高并发解决方案超详细在当今数字化时代，互联网的快速发展让许多传统企业纷纷转型线上市场，以迎合用户需求。
然而，随着用户数量的激增，高并发成为了各个企业在网络运营中不得不面对的一个重要挑战。
高并发指的是在同一时间内有大量的用户请求涌入系统，而系统需能够稳定高效地应对这些请求。
本文将探讨高并发的概念、挑战以及一些常见的解决方案。
概述与挑战高并发带来的挑战不仅仅是系统性能下降，更会导致系统崩溃甚至瘫痪。
尤其对于一些电商平台或金融系统等对实时性和数据准确性要求极高的系统来说，高并发可能带来灾难性的后果。
因此，为了确保系统的可用性和稳定性，需要采取一系列的措施应对高并发。
解决方案一：负载均衡负载均衡是最常见且有效的高并发解决方案之一。
负载均衡可以将请求分发到多台服务器上，实现请求的均衡分配，从而降低每台服务器的压力。
常见的负载均衡技术包括基于硬件的负载均衡和软件负载均衡，如Nginx等。
解决方案二：数据库优化数据库通常是高并发场景下的性能瓶颈之一。
一方面，可以通过垂直拆分、水平拆分或数据库集群等方式将数据库压力分散到多个服务器上。
另一方面，可以进行索引优化、查询优化、缓存优化等操作，以提高数据库的性能和响应速度。
解决方案三：缓存技术缓存技术是在高并发场景中降低数据库压力的重要手段之一。
通过将热点数据缓存在内存中，可以大幅提高读取性能。
常见的缓存技术包括Redis、Memcached等。
此外，还可以使用CDN（内容分发网络）将静态资源如图片、视频等缓存在离用户较近的节点上，从而减少服务器的负载。
解决方案四：异步处理高并发场景中，一些业务操作可能会消耗较多的时间和资源，从而拖慢整个系统的响应速度。
此时，可以采用异步处理的方式，即将这些耗时的操作放入消息队列中，由后台线程或者其他服务异步处理，以提高系统并发能力。
解决方案五：限流控制限流控制是为了防止系统被过多的请求压垮而采取的一种手段。
可以通过设置最大并发数、请求频率限制等方式来对请求进行控制，从而保证系统的稳定性和可用性。
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）。
处理高并发的六种方法
处理高并发的六种方法处理高并发的六种方法随着互联网的飞速发展，各种网站、移动应用和电子商务平台都面临着处理海量并发请求的挑战。
高并发是指在同一时间内，服务端接收到的客户端请求数量大于其能够处理的数量，这种情况下，如果服务器不能及时地处理请求，就有可能出现系统崩溃、服务停止等严重问题。
为了解决这一问题，本文介绍了处理高并发的六种方法。
1. 垂直扩展垂直扩展是指通过增加服务器的硬件配置来提升其运行效率，包括增加 CPU、加大内存、使用更快的硬盘等。
这种方式的优点是容易实现，操作简单，对系统架构没有太大影响，但是成本较高，容量上限较小，无法承载海量并发请求。
2. 水平扩展与垂直扩展相对应的是水平扩展，它是通过增加服务器的数量来提高整体系统的处理能力。
这种方式的优点在于成本相对较低，容量上限相对较大，吞吐量也较高。
但是，水平扩展需要考虑负载均衡、数据同步等问题，所以对系统架构的调整较大。
3. 负载均衡负载均衡是指通过多台服务器对请求进行分流，让每台服务器处理一部分请求，从而提高整体处理能力的方式。
负载均衡可以分为软件负载均衡和硬件负载均衡，软件负载均衡适合小规模的网络架构，硬件负载均衡适合大规模的网络架构。
负载均衡需要考虑多台服务器之间的数据同步、请求转发等问题。
4. CDN 加速CDN（Content Delivery Network，内容分发网络）是一种用于加快网络传输速度和提高网站可用性的技术。
CDN 可以将静态资源（如图片、CSS、JS 文件等）缓存到离客户端最近的服务器上，从而使客户端的请求可以更快地响应。
CDN 还可以通过负载均衡和智能路由等机制，让用户和最近的服务器之间建立连接，减少延迟和网络拥堵。
5. 缓存技术缓存技术是指将常用的数据存储到内存或磁盘中，从而可以将数据读写速度提高数倍以上。
缓存技术可以减轻数据库的负担，提高网站的访问速度。
缓存技术可以采用多种方式，如使用 Redis、Memcached 等内存数据库，使用 Nginx 或Apache 等 Web 服务器的缓存模块等。
高并发处理方案
高并发处理方案随着互联网的迅猛发展，越来越多的网站、应用程序需要应对高并发的访问量。
高并发处理方案成为了许多技术团队关注的焦点。
本文将探讨一些常见的高并发处理方案，希望能给读者提供一些参考。
一、缓存技术缓存技术是解决高并发问题的常见方案之一。
通过将频繁访问的数据存储在缓存中，可以大大减轻数据库的压力，提高系统的访问速度。
常见的缓存技术包括内存缓存、分布式缓存等。
内存缓存是将数据存储在内存中，以提高读取速度。
常见的内存缓存技术有Redis、Memcached等，它们可以有效地减轻数据库的负载。
分布式缓存则是将缓存数据分散在多个服务器上，提高整个系统的并发能力。
常见的分布式缓存技术有Redis Cluster、Hazelcast等。
二、负载均衡负载均衡是处理高并发的重要手段之一。
通过将用户请求分发到多个服务器，可以将并发访问进行平均分配，提高系统的处理能力。
常见的负载均衡技术有硬件负载均衡和软件负载均衡。
硬件负载均衡通过使用专门的硬件设备，将用户请求分发到多个服务器。
常见的硬件负载均衡设备有F5 BIG-IP、Cisco ACE等。
软件负载均衡则是在服务器上运行负载均衡软件，通过算法将用户请求转发到多个服务器。
常见的软件负载均衡技术有Nginx、HAProxy等。
三、数据库优化数据库是许多网站、应用程序的核心，处理高并发对数据库的性能提出了很高的要求。
数据库优化是提高系统并发能力的关键环节。
首先，合理设计数据库结构，使用适当的索引和分区，可以提高系统的查询速度。
其次，使用批量插入和批量更新的方式，可以减少数据库的交互次数，提高系统的并发能力。
此外，使用读写分离可以将读操作和写操作分别分配到不同的服务器上，提高系统的并发处理能力。
四、异步处理在高并发场景中，有些操作可能需要耗费较长的时间，这时候使用异步处理可以提高系统的并发能力。
对于一些不需要实时返回结果的操作，可以将其放入消息队列中异步处理，减少系统的响应时间。
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）。
高并发的解决方案
高并发的解决方案引言在现代互联网应用的开发和部署中，由于用户量的增长和系统的复杂性，高并发成为一个常见的挑战。
高并发可以导致系统的性能下降、响应时间延长、服务器负载过高甚至系统崩溃。
为了应对这种挑战，我们需要采取一些解决方案来确保系统在面对高并发时能够保持稳定和高性能。
关键问题和挑战在面对高并发的情况下，系统面临以下关键问题和挑战：1.请求过载：系统无法处理大量的请求，导致响应时间增长，甚至不可用。
2.数据库访问压力：高并发下，数据库成为系统的瓶颈，无法及时响应请求。
3.分布式环境下的同步问题：在分布式环境下，各个节点之间的数据同步成为一个挑战，容易产生数据不一致的问题。
4.资源限制：高并发下，系统资源（CPU、内存、网络带宽等）成为瓶颈，无法满足大量请求的需求。
解决方案为了应对上述问题和挑战，我们可以采取以下解决方案：1. 缓存使用缓存是提高系统性能的一种常见方法。
通过在系统中引入缓存层，可以减轻数据库访问压力，提高系统的响应速度。
常见的缓存技术包括内存缓存（如Redis）和分布式缓存（如Memcached）。
在高并发环境中，合理地设计和使用缓存可以大大提高系统的吞吐量和性能。
2. 负载均衡负载均衡是一种将请求分发到多个服务器上的方法，可以有效地平衡服务器的负载。
常见的负载均衡技术包括轮询、最小连接数和基于IP的Hash等算法。
通过使用负载均衡器，可以实现请求的平滑分发，避免单个服务器过载，从而提高系统的容错能力和性能。
3. 消息队列使用消息队列可以实现系统的异步处理和解耦。
通过将高并发的请求转化为消息，然后由消费者异步地进行处理，可以有效地减轻系统的压力。
常见的消息队列技术包括Kafka、RabbitMQ等。
使用消息队列可以提高系统的并发能力和可伸缩性。
4. 分布式存储和计算在面对高并发场景时，可以采用分布式存储和计算来提高系统的性能和扩展性。
通过将数据和计算分布在多个节点上，可以有效地提高系统的处理能力。
高并发的解决方案
高并发的解决方案CATALOGUE 目录•高并发问题概述•高并发解决方案概览•硬件层面的解决方案•软件层面的解决方案•架构层面的解决方案•案例分析01高并发问题概述0102什么是高并发高并发通常出现在用户量较大、业务量繁忙的场景，如电商平台、社交媒体平台等。
高并发是指在短时间内有大量用户同时访问系统或应用，导致系统或应用承受巨大的负载压力。
1 2 3用户请求的响应时间变长，甚至出现无响应的情况。
系统响应缓慢由于负载过高，系统可能出现宕机或崩溃的现象。
系统崩溃在高并发场景下，数据在传输或存储过程中可能出现丢失或损坏的情况。
数据丢失或损坏03信誉受损频繁的系统崩溃或响应缓慢可能导致用户对平台的信任度降低，影响品牌形象。
01用户体验下降用户无法快速地获取所需的信息或完成操作，导致用户体验下降。
02业务损失由于系统崩溃或响应缓慢，可能导致业务无法正常进行，造成经济损失。
02高并发解决方案概览通过增加服务器数量来分担并发请求，提高整体处理能力。
增加服务器数量使用高性能硬件负载均衡采用更快的CPU、更大的内存和更快的存储设备，以提高单个服务器的处理能力。
使用负载均衡器将请求分发到多个服务器，实现负载均衡，提高整体处理能力。
030201通过优化代码来提高执行效率，减少处理时间。
优化代码通过缓存常用数据和结果，减少对数据库等存储设备的访问次数，提高处理速度。
使用缓存技术通过数据库优化技术，如索引、查询优化等，提高数据库查询效率。
数据库优化分布式架构通过将系统拆分成多个独立的服务，每个服务单独部署在不同的服务器上，实现分布式处理和负载均衡。
微服务架构将系统拆分成一系列小的服务，每个服务都独立运行，并通过轻量级通信协议进行交互，提高系统的可扩展性和可靠性。
消息队列使用消息队列作为中间件，将请求异步处理，减轻服务器压力，提高系统的并发处理能力。
03硬件层面的解决方案增加服务器数量总结词通过增加服务器数量，可以分担并发请求的压力，提高系统的整体处理能力。
高并发问题解决方案
高并发问题解决方案
《高并发问题解决方案》
高并发是指网络系统在一段时间内同时接收到大量的用户请求。
在面对高并发情况下，系统往往会出现性能瓶颈、服务器负载过高、请求响应速度慢等问题。
为了应对这些挑战，需要采取一系列有效的解决方案。
首先，可以通过硬件升级来提升系统的性能。
例如增加服务器数量、扩大内存容量、提高网络带宽等措施都可以有效提高系统的并发处理能力。
其次，可以通过优化代码和数据库来提升系统的性能。
比如对核心代码进行优化、采用缓存技术、使用数据库分库分表等方法，来减少系统的响应时间，提升系统的并发处理能力。
再次，使用负载均衡技术来分担服务器的负载。
通过负载均衡技术，可以将用户请求分发到不同的服务器上，从而减少单个服务器的负载，提高系统的并发处理能力。
另外，可以采用消息队列的方式来异步处理请求。
通过消息队列，可以将处理压力大的任务异步化处理，从而减少系统的并发压力，提高系统的稳定性。
最后，可以通过监控系统来及时发现并解决潜在的性能问题。
通过实时监控系统的性能指标，可以及时发现系统的负载情况，从而采取相应的措施来提升系统的并发处理能力。
综上所述，高并发问题的解决方案是一个综合性的工程，需要从硬件、软件、网络等多个方面进行综合考虑。
只有通过综合性的解决方案，才能有效提升系统的并发处理能力，保障系统的稳定性和性能。
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Redhat,Centos)
7:LVS 主机配置的MATER 备机配置的BACKUP
8:之前没有说的 , 心跳检查 通过这种方式 知道主机挂了
9:主 备 属性 MASTER BACKUP 优先级
里是需要解决的高并
Session 用户
App服务器-01 App服务器-02
出现的问题: 1)多台服务器上如果用户登陆了 何共享的
用户请求1号机时产生了
用户请求2号机的时候就没有
后果:就是程序把用户踢到登陆页面
App服务器-02
后果:就是程序把用户踢到登陆页面
App服务器-03
数据库并发 1)要求 随着业务量的不断增大,数据库承载能力也要增大 2:要求 数据安全,不能丢失 3:要求 支持备份 + 容灾 明天晚上进行讲解,并演示效果
自我介绍 传智.上官云
高并发解决方案 1)出自于阿里巴巴研究院
学习:高并发
2)数据库高并发 (第二天内容 明天内容)
看图的目地: 企业整体架构都不清楚,没办法知道哪里是需要解决的高并 发问题
App服务器-03 负载均衡-备机
Java程序员 Tomcat webapp
项目 xiangwu.war
启动Tomcat即可
得到验证有以下几项 转发功能 152 151 故障移除 152 机器手动关掉 ,再查看效果
刷新 201IP 都只会显示 151机器 证明:负载均衡有故障移除的功能
验证的是恢复添加 152机器 手动启动 , 再查看效果
刷新201IP 会显示152机器 证明:负载均衡有恢复添加的功能
搭建备机 150机器上搭建
访问 192.168.200.201
验证: 1:转发功能 2:故障移除的 3:恢复添加的功能 4:主机关了
得到验证有以下几项 1)转发功能
152 151 2)故障移除 把152 机器手动关掉 刷新 201IP 证明:负载均衡有故障移除的
3)验证的是恢复添加 把152机器 刷新201IP 证明:负载均衡有恢复添加
2:可以把用户的Session放在数据库中
程序把用户踢到登陆页面
2:可以把用户的Session放在数据库中 优点:解决了Session没有的问题 缺点:网站是一个成千上万用户的网站,如果把
Session放到数据库中,会造成数据库压力太大,从而 使的网站不能正常运转
3:可以把用户的Session放在缓存服务器中 最好的解决方案是:放在缓存服务器中
三种IP
1:负载均衡IP 所在服务器的IP
2:VIP LVS这个软件的IP 正是我们要访问的IP
VIP :192.168.200.201 访问IP.201 这个VIP的时候
验证: 转发功能 故障移除的 恢复添加的功能 主机关了,备机是否接管它的工作
推荐二种缓存服务器:Memcached/redis
要求:Memcached/redis 必须是集群
1:通过Sqoop把关系型数据库的数 据导到Hdfs中 2:把Hdfs中的数据经过MapReduce 进行计算及处理
3:将处理后的解决数据写回Hdfs文 件系统
4:把结果数据导回关系型数据库
Mysql-03/Oracle
笔记本 === 服务器 性能瓶颈在哪里 优化 : 3000+的笔记本 成为万元笔记本的功能,性能
本节课内容: 要求同学掌握Linux系统的简单操作
149 负载均衡主机 150 负载均衡备机 最先开始搭建 151 Http服务器 152 Http服务器 1:启动Http服务器 Servcie Httpd start Http服务应该不要一样 转发的时候才能知道转发到哪里了 2:149 负载均衡主机 安装keepalived 搭建完成! 效果查看 VIP http://192.168.200.201/ 访问IP
本次课程演示内容就是LVS 带有主机与备机
带有主机与备机
搭建LVS 负载均衡 场景描述 开启四台Linux系统(Centos6.4) 第一台:负载均衡主机 第二台:负载均衡备机 第三台:真实服务器 (Http) 第四台:真实服务器 Http服务器是Apache公司的服务器 在Linux系统上自带的 ,可以直接使用 ,方便快捷
Jchar
饼图 显示给马云去看这些数据
马云可以在办公室里就可以知 道自己旗下的所有网站运转状 况
1:在用户请求,转发请求的功能
2:如果这一台机器挂了 负载均衡服务会不 会继续把请
求转发给这台服务器呢?
答案:不会 3:如果这一台机器恢复正常了 负载均衡服务器会不会把它添 加回来呢? 答案:会的
三大功能 一:转发 二:故障移除 三:恢复添加
三:恢复添加
网络七层 性能相对差 Nginx Apache就是在这
里 网络四层
肯定是四层上 LVS IP负载均衡技术 正是LVS所使用的
老师的机器 开四台虚拟机是可以的 准备开始搭建
搭建成功后:演示刚才说的那三个功能 1:转发功能 2:故障移除的 3:恢复添加的功能 4:主机关了,备机是否接管它的工作
Mysql-01/Oracle Mysql-02/Oracle Mysql-03/Oracle Mysql-04/Oracle
sqoop 软件 Hadoop集群 结果数据
Mysql-05/Oracle
分析完企业整体架构之后
1:开始搭建负载均衡服务器 2:演示负载均衡服务器的效果
第一种:解决方案 DNS
搭建备机
搭建成功
4:主机关了
关闭主机 查看150 证明:主机关了
负载均衡 主机 备机 搭建成功
演示完毕
1:进入问答流程 201是什么机器 约定好的 VIP : 正是LVS的IP ,访问IP
LVS比例: 权重 本次演示是1:1
LVS只能用在Linux上 专业Linux上
2:为什么用Http http是Centos系统自带的 用Tomcat也是可以的 只要用Tomcat时,要安装JDK 过于麻烦,为了节约时间才选用Http 服务器的
3:搭建太快了 我已经录了视频,再快 只要有视频就可以慢慢看
4:二台Tomcat 和二台Http服务器 使用方法是一样的 就是给Tomcat的默认8080端口 改成 80端口就行了
5:LVS要安装 跟大家说,不需要安装 LVS Linux虚拟机 是LInux自带的 要求内核是2.6版本以后就支
持了 不需要安装
负载均衡种类 (角度) 通过软硬件 通过硬件来解决 NetScaler、F5、Radware和Array 性能好 要钱 通过软件来解决 三大软件 1:LVS 最好的软件策略
有备机,有主机 无单点问题 2:Nginx 单点问题 一旦挂了就OVER了 3:Apache Web第一 不是最好的
IP负载均衡技术 正是LVS所使用的
xiangwu.war 即可
你说的反向代理服务器?
你说的反向代理服务器?
发生在二处 我们要解决的地方
上要解决的地方
器上如果用户登陆了,Session是如
号机时产生了Session 号机的时候就没有Session了 程序把用户踢到登陆页面
解决方案 三种:
1:可以把用户的Session放在Cookie中 优点:解决了Session没有的问题 缺点:Session放在了用户的浏览器中,是不安全的 下下策
搭建成功
主机关了,备机是否接管它的工作
关闭主机 149机器 查看150机器是否接管它的工作 证明:主机关了 备机确实接管 了它的工作
环境: Window 7 系统 vmware 虚拟机 在它之上启动四台Centos6.4服 务器
I5CPU 500G磁盘 内存:8G
老师的机器 开四台虚拟机是可以的 准备开始搭建
搭建成功后 1:转发功能 2:故障移除的 3:恢复添加的功能 4:主机关了
在京东上 3000+元 价钱 我现在机器 可以开启 最高(6台虚拟机呢?)
负载均衡服务器 1:转发请求 2:还有.....
负载均衡服务器 种类:
1)就有你说的反向代理服务器
负载均衡-主机
1)就有你说的反向代理服务器
主机 备机
称为高可用 ( HA)
Tomcat 大公司 (追求稳定) weblogic
高并发发生在二处 1)处:负载均衡 今天晚上 我们要解决的地方
2)数据库处 明天晚上要解决的地方