应对高并发笔记
来源:互联网 发布:flash ftp软件绿色版 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 14:41
浏览器应对高并发
1、浏览器缓存,减少请求
2、多个子域名部署,突破浏览器链接限制
3、图片文件独立域名部署,减少请求传输量
4、减少浏览器cookie大小
服务器端:
1、动静分离部署nginx+tomcat
2、应用集群,负载均衡--F5/Array/LVS/Nginx/TOMCAT
3、分布式缓存Memcached+Redis
4、应用本地缓存 Ehcache
5、JVM参数调优
6、用并发请求更好的技术 NodeJs/GoLang
nodejs处理并发是Tomcat的很多倍
数据库优化:
1、数据库
2、分库分表
3、读写分离
4、数据库本身缓存 Mysql Query Cache
网络端:
1、增大机房带宽
2、CND缓存
-----------------
SOA优化,按服务拆分系统
RMI-Hessian、Httpinvoker
服务治理框架 -- Dubbo
大系统小做
---------------
异步消息
Kafka
RabbitMQ
RocketMQ
--------------------
日志监控系统
1、在调用的客户端(PC/APP)增加TraceId
2、日志记录TraceId,访问时间点
3、日志收集,统计分析
-----------------------------
压力测试工具
1、Apache自带ab命令
2、Jmeter
3、LoadRunner
4、TcpCody拷贝线上流量测试环境
复制访问请求
1、浏览器缓存,减少请求
2、多个子域名部署,突破浏览器链接限制
3、图片文件独立域名部署,减少请求传输量
4、减少浏览器cookie大小
服务器端:
1、动静分离部署nginx+tomcat
2、应用集群,负载均衡--F5/Array/LVS/Nginx/TOMCAT
3、分布式缓存Memcached+Redis
4、应用本地缓存 Ehcache
5、JVM参数调优
6、用并发请求更好的技术 NodeJs/GoLang
nodejs处理并发是Tomcat的很多倍
数据库优化:
1、数据库
2、分库分表
3、读写分离
4、数据库本身缓存 Mysql Query Cache
网络端:
1、增大机房带宽
2、CND缓存
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SOA优化,按服务拆分系统
RMI-Hessian、Httpinvoker
服务治理框架 -- Dubbo
大系统小做
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异步消息
Kafka
RabbitMQ
RocketMQ
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日志监控系统
1、在调用的客户端(PC/APP)增加TraceId
2、日志记录TraceId,访问时间点
3、日志收集,统计分析
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压力测试工具
1、Apache自带ab命令
2、Jmeter
3、LoadRunner
4、TcpCody拷贝线上流量测试环境
复制访问请求
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