高并发和大流量解决方案

序都是在同一个处理机上运行,但任一个时刻点上只有一个程序在处理机运行。

我们所说的高并发时什么?

上面的定义明显不是我们通常所言的并发,在互联网时代,所讲的并发,高并发,通常是指并发访问。也就是在某个事件点,有多少访问同时到来。

通常如果一个系统日PV在千万以上,有可能是一个高并发的系统。(有的公司完全不走技术路线,全靠机器堆,这不在我们讨论范围之内)

QPS:每秒钟请求或者查询的数量,在互联网领域,指每秒响应请求数(指HTTP请求);

QPS不等于并发连接数。QPS是每秒HTTP请求数量,并发连接数是系统同时处理的请求数量。

吞吐量:单位时间内处理的请求数量(通常由QPS与并发数决定);

响应时间:从请求发出到收到响应话花费的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要100ms,这个100ms就是系统的相应时间。

PV:综合浏览量(Page View),即页面浏览量或者点击量,一个访客在 24小时内访问的页面数量。同一个人浏览你的网站同一页面,只记一次PV。

UV:独立访客(UniQue Visitor),即一定时间范围内相同访客多次访问网站只计算为1个独立访客。、

带宽:计算宽带大小需关注两个指标,峰值流量和页面的平均大小。

日网站带宽 = PV / 统计时间 (换算到秒)* 平均页面大小(单位KB)* 8

峰值一般是平均值的倍数,根据实际情况来定。

80%的访问集中在百分之20的时间。

(总PV数 * 80%)/(6小时秒数 * 20%)= 峰值每秒请求数(峰值QPS)。

压力测试:测试能承受的并发数,测试最大承受QPS值。

常用的性能测试工具:ab 、wrk、http_load、 Web Bench、Siege 、Apache JMeter

ab的使用:-c 并发数 -n 请求总数

模拟 并发100 总请求5000次

例子:ab -c 100 -n 5000 zhanzj.xin

注意事项:测试机器要与被测试机器分开;不要对线上服务做压力测试;观察测试工具ab所在机器,以及被测试的前端机的CPU,内存,网络等都不超过最高限度的75%;

QPS 达到50

可以称为小型网站,一般的服务器就可以应付。

QPS 达到100

假设关系型数据库的每次请求在0.01秒完成。

假设单页面只有一个sql查询,那么100QPS意味着1秒钟之内完成100次请求,但是此时我们并不能保证数据库查询能完成100次,方案:数据库缓存层、数据库的负载均衡;

QPS达到80

假设我们使用的是百兆带宽,意味着网站出口的实际带宽是8M左右,假设每个页面只有10K,在这个并发条件下,百兆带宽已经吃完。 方案:CDN加速,负载均衡。

QPS达到1000

假设使用Memcache缓存数据库查询数据,每个页面对Memcache的请求远大于直接对DB的请求,Memcache的悲观并发数在2W左右,但有可能在之前内网带宽已经吃光,表现出不稳定,方案:静态HTML缓存;

QPS达到2000

这个级别下,文件系统访问锁都成为了灾难,方案:做业务分离,分布式存储;

流量优化:防盗链处理(拒绝恶意请求)

前端优化:1、减少HTTP请求(合并图片,css,js文件);2、添加异步请求;3、启用浏览器缓存和文件压缩;4、CDN加速;5、建立独立的图片服务器

服务端优化:1、页面静态化处理;2、并发处理(队列,异步,多进程);3数据库优化:数据库缓存(NOSQL),分库分表,分区操作,读写分离,负载均衡;

WEB服务器优化:1、负载均衡,2、NGINX反向代理

时间: 2024-10-28 11:25:07

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一.高并发架构相关概念1.并发:是指并发的访问,也就是某个时间点,有多少个访问同时到来:通常如果一个系统的日PV在千万以上,有可能是一个高并发的系统:2.具体关心什么?QPS:每秒请求或查询的数量,在互联网领域,指每秒响应请求数:吞吐量:单位时间内处理的请求量(通常由QPS与并发数决定)响应时间:从请求发出到收到响应花费的时间,例如一个系统处理一个HTTP请求需要100ms,这个100ms就是系统的响应时间:PV:综合浏览量,即页面浏览量或者点击量,一个访客在24小时内访问的页面数量:UV:独立

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转发:https://blog.csdn.net/beihenanfei/article/details/78919682 #高并发架构相关概念# 并发: 在操作系统中,是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间,且这几个程序都是在同一个处理机上运行,但任意一个时刻上只有一个程序在处理机上运行. 我们说的高并发是什么? 上面的定义明显不是我们通常所言的并发,在互联网时代,所讲的并发.高并发,通常是指并发访问.也就是在某个时间点,有多少个访问同时到来通常如果一个系统的日PV在千万以上

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PHP高并发和大流量的解决方案 一 高并发的概念 在互联网时代,并发,高并发通常是指并发访问.也就是在某个时间点,有多少个访问同时到来. 二 高并发架构相关概念 1.QPS (每秒查询率) : 每秒钟请求或者查询的数量,在互联网领域,指每秒响应请求数(指HTTP请求) 2.PV(Page View):综合浏览量,即页面浏览量或者点击量,一个访客在24小时内访问的页面数量 --注:同一个人浏览你的网站的同一页面,只记做一次pv 3.吞吐量(fetches/sec) :单位时间内处理的请求数量 (通

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php高并发,大流量

一般使用LVS+PHP集群(1000台),就算日均80亿次请求,每秒有10万并发,那分到每台机器的请求只有100个.只要你的PHP程序不是太差,100QPS总没问题吧? 而真正的瓶颈在于数据库和存储系统,数据的一致性,可扩展性,可用性很难保证.所以需要根据具体的业务场景再做横向和纵向的分库分表. 再辅以memcache.redis集群缓存,key-value高性能存储,异步队列任务系统,整个架构就可以建立起来. 还有一类是真正的高并发,比如WebIM,一台机器要承受数十万的TCP客户端连接,进行

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