bjwc Day0 大型签到日

面对大量用户访问.高并发请求,海量数据,可以使用高性能的服务器.大型数据库,存储设备,高性能Web服务器,采用高效率的编程语言比如(Go,Scala)等,当单机容量达到极限时,我们需要考虑业务拆分和分布式部署,来解决大型网站访问量大,并发量高,海量数据的问题.从单机网站到分布式网站,很重要的区别是业务拆分和分布式部署,将应用拆分后,部署到不同的机器上,实现大规模分布式系统.分布式和业务拆分解决了,从集中到分布的问题,但是每个部署的独立业务还存在单点的问题和访问统一入口问题,为解决单点故障,我们可

第二章:大型网站以及架构演进过程 db和应用服务器在一台机器上 数据库与应用分离 服务器走向集群,负载均衡,session问题 读写分离:数据复制,数据源的选择,搜索引擎其实就是一个读库,缓存(数据缓存,页面缓存) 分布式存储系统 专库专用,数据垂直拆分 水平拆分 拆分应用,服务化 中间件 第三章:构建Java中间件 JVM 垃圾回收与内存堆布局 java并发类,接口和方法 动态代理 反射 网络通信实现选择

前言 一个成熟的大型网站(如淘宝.京东等)的系统架构并不是开始设计就具备完整的高性能.高可用.安全等特性,它总是随着用户量的增加,业务功能的扩展逐渐演变完善的,在这个过程中,开发模式.技术架构.设计思想也发生了很大的变化,就连技术人员也从几个人发展到一个部门甚至一条产品线.所以成熟的系统架构是随业务扩展而完善出来的,并不是一蹴而就:不同业务特征的系统,会有各自的侧重点,例如淘宝,要解决海量的商品信息的搜索.下单.支付,例如腾讯,要解决数亿的用户实时消息传输,百度它要处理海量的搜索请求,他们都有各

气温骤降,金秋已值,一年一度的十月攻坚战开始了.伴随着在职研究生新政的颁布,北京地区各大院校在职研究生的新简章轮番更新,给很多准备报考在职研究生的学员带来了各种混乱以及忐忑. 正巧,2016年秋季大型在职研究生招生说明会即将在北京国家图书馆召开.不管你对在职研究生有多少疑问,这次会议都会给你一个完美的解释. 10月23日北京地区大型在职研究生招生说明会有必要去吗?去了以后真的能解决所有疑惑吗? 其实啊,我们在9月17日已经成功举办了一次北京大型在职研究生说明会,通过9.17说明会的完美收官总结一

我们都知道,一个大型项目不可能是一蹴而就的,而项目的许多阶段的工作就需要我们详细的去分析了. 在项目管理中,通常相同性质的项目工作会划分在同一项目阶段中,不同性质的项目工作会划分在不同的项目阶段中.一般项目的工作阶段的划分大致如下: 1.项目定义与决策阶段.这一阶段我们的大致工作是提出项目,然后对项目就行分析,最后做出项目方案的抉择和项目的决策. 2.项目计划与设计阶段.在这一阶段中,,我们要针对已经做出的决策做出计划,并且对项目和项目工作做出全面的设计和规定. 3.项目实施与控制阶段.项目开始

静态资源优化: 合并 减少http请求有这样几个优点: (1) 减少DNS请求所耗费的时间 (2) 减少服务器压力(CPU,IO) (3) 减少http请求头(当我们对服务器发起一个请求的时候,我们会携带着这个域名下的cookie和一些其他的信息在http头部里,然后服务器响应请求的时候也会带回一些cookie之类的头部信息.这些信息有的时候会很大,在这种请求和响应的时候会影响带宽性能) 合并请求: lvmama首页 <link rel="stylesheet" href=&qu

1. 可以创作出更好的工具遍历自己 1 2. 大型工具包括哪些方面 2 2.1. ide 2 2.2. dsl 2 2.3. .frmwk..lib 2 2.4. 模块化soa 2 3. Eat Our Own Dog Food 2 4. 每样小工具只做一件事 2 5. 以command line/web为接口 3 1. 可以创作出更好的工具遍历自己 生产力可以有十倍甚至百倍的差距.这是其他行业很少见到的现象, 一般行业只能在现有的工具上磨练自身的技术,但程式设计师除了磨练技术外,还可以独自创造

it项目的不确定性非常大,因此风险的发生可能性就大起来了.而对于大型it项目管理来说,风险管理就更应该引起注意.由于项目规模大,人员多,技术难度大,因此,面临的不确定会更大.那么,该如何去应对大型it项目管理的风险,对其做好管理呢?下文会从大型it项目管理的六大风险管理出发,介绍一些解决方法,主要是以银行核心系统升级项目来为例. 项目的成功离不开项目组所有成员的拼搏努力,同时也离不开成功的项目管理,尤其是风险管理.从项目启动阶段,制定了定性的风险计划,识别出风险级别最高的几个风险.为了减轻技术风

本文章是电商网站架构案例的第三篇,主要介绍数据库集群,读写分离,分库分表,服务化,消息队列的使用,以及本电商案例的架构总结. 6.5数据库集群(读写分离,分库分表) 大型网站需要存储海量的数据,为达到海量数据存储,高可用,高性能一般采用冗余的方式进行系统设计.一般有两种方式读写分离和分库分表. 读写分离:一般解决读比例远大于写比例的场景,可采用一主一备,一主多备或多主多备方式. 本案例在业务拆分的基础上,结合分库分表和读写分离.如下图: (1)       业务拆分后:每个子系统需要单独的库: