- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏平凡文摘
高可用高并发的 9 种技术架构！
所以虽然分层架构模式最初的目的是规划软件清晰的逻辑结构以便于开发维护，但在网站的发展过程中，分层结构对网站支持高并发向分布式方向的发展至关重要。 ? 2、冗余 网站需要7×24小时连续运行，那么就得有相应的冗余机制，以防某台机器宕掉时无法访问，而冗余则可以通过部署至少两台服务器构成一个集群实现服务高可用。数据库除了定期备份还需要实现冷热备份。 网站越大，功能越复杂，服务和数据处理的种类也越多，将这些不同的功能和服务分隔开来，包装成高内聚低耦合的模块单元，不仅有助于软件的开发维护也便于不同模块的分布式部署，提高网站的并发处理能力和功能扩展能力。 分布式计算：目前网站普遍使用Hadoop和MapReduce分布式计算框架进行此类批处理计算，其特点是移动计算而不是移动数据，将计算程序分发到数据所在的位置以加速计算和分布式计算。 ? 9、缓存 缓存目的就是减轻服务器的计算，使数据直接返回给用户。在现在的软件设计中，缓存已经无处不在。具体实现有CDN、反向代理、本地缓存、分布式缓存等。
76750发布于 2018-07-03 - 来自专栏Java技术栈
高可用高并发的 9 种技术架构！
所以虽然分层架构模式最初的目的是规划软件清晰的逻辑结构以便于开发维护，但在网站的发展过程中，分层结构对网站支持高并发向分布式方向的发展至关重要。 ? 2、冗余 网站需要7×24小时连续运行，那么就得有相应的冗余机制，以防某台机器宕掉时无法访问，而冗余则可以通过部署至少两台服务器构成一个集群实现服务高可用。数据库除了定期备份还需要实现冷热备份。 网站越大，功能越复杂，服务和数据处理的种类也越多，将这些不同的功能和服务分隔开来，包装成高内聚低耦合的模块单元，不仅有助于软件的开发维护也便于不同模块的分布式部署，提高网站的并发处理能力和功能扩展能力。 分布式计算：目前网站普遍使用Hadoop和MapReduce分布式计算框架进行此类批处理计算，其特点是移动计算而不是移动数据，将计算程序分发到数据所在的位置以加速计算和分布式计算。 ? 9、缓存 缓存目的就是减轻服务器的计算，使数据直接返回给用户。在现在的软件设计中，缓存已经无处不在。具体实现有CDN、反向代理、本地缓存、分布式缓存等。
66050发布于 2018-07-31 - 来自专栏Java实战博客
1 Netty 网络高并发框架
Netty是当前非常流行的网络通讯开源框架，高并发和高可靠，底层就可以用Netty支撑。 端 高并发应用 本质是NIO框架，适用于服务器通讯的多种场景 什么是同步 和 异步 同步： 浏览器发送请求，等待服务端进行相应后浏览器在做操作 这个过程就叫同步 异步：浏览器发送请求，无需服务器响应出结果 ，继续浏览器渲染接下来的操作，这个过程就叫异步 Netty 结构图 Netty 是基于 JDK下的NIO 的框架 image.png Netty 场景 RPC框架 ：阿里的分布式框架Dubbo用到了 手游 I/O模型使用场景 BIO：适用于连接数目少且固定的架构，高并发不适用，是JDK1.4之前唯一选择 NIO：适用于连接数目多，但是连接短。JDK1.4 开始支持。 会利用OS惨与并发操作，编程较为复杂。
97220编辑于 2022-01-19 - 来自专栏活动盒子
9种高性能高可用高并发的技术架构
所谓网站架构模式即为了解决大型网站面临的高并发访问、海量数据、高可靠运行等一系列问题与挑战。 但在网站的发展过程中，分层结构对网站支持高并发，向分布式方向的发展至关重要。 网站越大，功能越复杂，服务和数据处理的种类也越多，将这些不同的功能和服务分隔开来，包装成高内聚低耦合的模块单元，不仅有助于软件的开发维护也便于不同模块的分布式部署，提高网站的并发处理能力和功能扩展能力。 4、分布式计算：目前网站普遍使用Hadoop和MapReduce分布式计算框架进行此类批处理计算，其特点是移动计算而不是移动数据，将计算程序分发到数据所在的位置以加速计算和分布式计算。 9、缓存 缓存目的就是减轻服务器的计算，使数据直接返回给用户。在现在的软件设计中，缓存已经无处不在。具体实现有CDN、反向代理、本地缓存、分布式缓存等。
2K30发布于 2019-04-18 - 来自专栏C++学习历程
高并发内存池框架设计
项目源码：https://gitee.com/kkkred/thread-caching-malloc 引言 在高并发场景（如百万QPS的API网关、实时游戏服务器）中，内存分配的延迟与碎片是性能瓶颈的核心来源 获取逻辑，揭示高并发场景下内存分配的「无锁化」与「高效协同」之道。 对应4KB）→ 哈希桶下标=9。 五、总结与性能优化 高并发内存池框架通过ThreadCache（本地无锁）、CentralCache（全局协调）、PageCache（系统桥梁）的三级架构，实现了： 低延迟：ThreadCache 的无锁操作+哈希桶索引的O(1)计算，将分配/释放延迟降至O(1)； 低碎片：按Size Class分类+页级对齐的设计，减少内存碎片； 高并发：线程本地存储避免了全局锁竞争，分段锁/双链表优化了多线程协作
37610编辑于 2025-07-10 - 来自专栏运维经验分享
ApacheTomcat 8 9 安全配置与高并发优化
maxIdleTime="60000" prestartminSpareThreads = "true" maxQueueSize = "100" /> 参数解释： maxThreads：最大并发数 如果使用Servlet 3.0异步处理,默认是使用大maxThreads和预期的并发请求的最大数量(同步和异步)。
1.4K20发布于 2019-03-15 - 来自专栏技术趋势
秒级达百万高并发框架-Disruptor
Disruptor介绍 Disruptor是一个高性能的并发框架，主要应用于创建具有高吞吐量、低延迟、无锁（lock-free）的数据结构和事件处理系统。 它最初由LMAX公司开发的，已经成为了业界广泛使用的高性能并发框架。 Disruptor框架的特点和优势包括： 高性能：Disruptor框架能够通过无锁的方式提供非常高的并发性能和吞吐量，比如在大规模消息发布订阅场景下，能够每秒处理数百万个消息。 Disruptor 的高吞吐量、低延迟以及可扩展性好的特点，使得它成为许多高并发应用的首选方案之一。 Disruptor的基本使用 以下是用于disruptor这个框架的基本功能的学习demo。 ，只是我们很多时候不了解而以，较老一点的程序人应该都有所了解~，当然本文主要是用于了解Disruptor这个框架实现源理和基本应用以便后续一些高并发场景设计方案可以借鉴，希望能与各位共同前进~，最后可以参考下面文献还是挺不错的借鉴
3.3K20编辑于 2023-09-01 - 来自专栏半生瓜のblog
【Linux】多进程高并发设计框架示例
多进程高并发设计框架 建议根据cpu核心数量来设置子进程的数量。 建议将对应某一进程绑定到某一cpu上。(cpu亲缘性) 优点: 充分利用多核系统的并发处理能力。 cpu亲缘关系，将进程绑定在其中的一个核上 static void worker_process_init(int worker){ cpu_set_t cpu_affinity; //多核高并发处理
94520编辑于 2023-05-13 - 来自专栏企鹅号快讯
9种高性能可用高并发的技术架构
所以虽然分层架构模式最初的目的是规划软件清晰的逻辑结构以便于开发维护，但在网站的发展过程中，分层结构对网站支持高并发向分布式方向的发展至关重要。 2、冗余 网站需要7×24小时连续运行，那么就得有相应的冗余机制，以防某台机器宕掉时无法访问，而冗余则可以通过部署至少两台服务器构成一个集群实现服务高可用。数据库除了定期备份还需要实现冷热备份。 网站越大，功能越复杂，服务和数据处理的种类也越多，将这些不同的功能和服务分隔开来，包装成高内聚低耦合的模块单元，不仅有助于软件的开发维护也便于不同模块的分布式部署，提高网站的并发处理能力和功能扩展能力。 分布式计算：目前网站普遍使用Hadoop和MapReduce分布式计算框架进行此类批处理计算，其特点是移动计算而不是移动数据，将计算程序分发到数据所在的位置以加速计算和分布式计算。 9、缓存 缓存目的就是减轻服务器的计算，使数据直接返回给用户。在现在的软件设计中，缓存已经无处不在。具体实现有CDN、反向代理、本地缓存、分布式缓存等。
66981发布于 2018-02-26 - 来自专栏云社区全球资讯抢先看
9种高性能可用高并发的技术架构
所以虽然分层架构模式最初的目的是规划软件清晰的逻辑结构以便于开发维护，但在网站的发展过程中，分层结构对网站支持高并发向分布式方向的发展至关重要。 2、冗余 网站需要7×24小时连续运行，那么就得有相应的冗余机制，以防某台机器宕掉时无法访问，而冗余则可以通过部署至少两台服务器构成一个集群实现服务高可用。数据库除了定期备份还需要实现冷热备份。 网站越大，功能越复杂，服务和数据处理的种类也越多，将这些不同的功能和服务分隔开来，包装成高内聚低耦合的模块单元，不仅有助于软件的开发维护也便于不同模块的分布式部署，提高网站的并发处理能力和功能扩展能力。 分布式计算：目前网站普遍使用Hadoop和MapReduce分布式计算框架进行此类批处理计算，其特点是移动计算而不是移动数据，将计算程序分发到数据所在的位置以加速计算和分布式计算。 9、缓存 缓存目的就是减轻服务器的计算，使数据直接返回给用户。在现在的软件设计中，缓存已经无处不在。具体实现有CDN、反向代理、本地缓存、分布式缓存等。
2.2K00发布于 2017-12-25 - 来自专栏JAVA高级架构
9种高性能可用高并发的技术架构
所以虽然分层架构模式最初的目的是规划软件清晰的逻辑结构以便于开发维护，但在网站的发展过程中，分层结构对网站支持高并发向分布式方向的发展至关重要。 ? 2、冗余 网站需要7×24小时连续运行，那么就得有相应的冗余机制，以防某台机器宕掉时无法访问，而冗余则可以通过部署至少两台服务器构成一个集群实现服务高可用。数据库除了定期备份还需要实现冷热备份。 网站越大，功能越复杂，服务和数据处理的种类也越多，将这些不同的功能和服务分隔开来，包装成高内聚低耦合的模块单元，不仅有助于软件的开发维护也便于不同模块的分布式部署，提高网站的并发处理能力和功能扩展能力。 分布式计算：目前网站普遍使用Hadoop和MapReduce分布式计算框架进行此类批处理计算，其特点是移动计算而不是移动数据，将计算程序分发到数据所在的位置以加速计算和分布式计算。 ? 9、缓存 缓存目的就是减轻服务器的计算，使数据直接返回给用户。在现在的软件设计中，缓存已经无处不在。具体实现有CDN、反向代理、本地缓存、分布式缓存等。
720110发布于 2018-04-19 - 来自专栏冰河技术
【高并发】如何使用Java7中提供的ForkJoin框架实现高并发程序？
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。 ForkJoin是由JDK1.7之后提供的多线程并发处理框架。ForkJoin框架的基本思想是分而治之。什么是分而治之？ Fork/Join框架的核心类 Fork/Join框架的核心是两个类：ForkJoinPool和ForkJoinTask。 log.error("exception", e); } } } 写在最后 如果觉得文章对你有点帮助，请微信搜索并关注「 冰河技术 」微信公众号，跟冰河学习高并发编程技术 最后，附上并发编程需要掌握的核心技能知识图，祝大家在学习并发编程时，少走弯路。 ?
1.1K10发布于 2020-10-29 - 来自专栏架构专题
没有预热，不叫高并发，叫并发高
大家都知道，高并发系统有三把斧子：缓存、熔断和限流。但还有一把斧子，经常被遗忘在角落里，郁郁不得志，那就是预热。 ? 现象举例 先说两个现象。这些现象，只能在并发高的系统中出现。 一、DB重启后，瞬间死亡 一个高并发环境下的DB，进程死亡后进行重启。由于业务处在高峰期间，上游的负载均衡策略发生了重分配。刚刚启动的DB瞬间接受了1/3的流量，然后load疯狂飙升，直至再无响应。 当服务重新加入集群时，却发生了大量高耗时的请求，在请求量高的情况下，甚至大批大批的失败。 引起的原因大概可以归结于： 1、服务启动后，jvm并未完全准备完毕，JIT未编译等。 当系统长期处于低水位的情况下，流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。
3.2K21发布于 2019-07-10 - 来自专栏路人甲Java
java高并发系列 - 第9天：用户线程和守护线程
java高并发系列第9篇文章 守护线程是一种特殊的线程，在后台默默地完成一些系统性的服务，比如垃圾回收线程、JIT线程都是守护线程。 java高并发系列目录： 1.java高并发系列-第1天:必须知道的几个概念 2.java高并发系列-第2天:并发级别 3.java高并发系列-第3天:有关并行的两个重要定律 4.java高并发系列 - 第4天:JMM相关的一些概念 5.java并发系列第5天-深入理解进程和线程 6.java高并发系列 - 第6天:线程的基本操作 7.java高并发系列 - 第7天:volatile与Java内存模型 8.java高并发系列 - 第8天:线程组
83920发布于 2019-12-10 - 来自专栏服务器优惠介绍
高并发服务器框架设计方案
简单谈一谈高并发服务器框架设计的基本思路 基本的服务器框架都是C/S结构的，请求和相应流程是这样的： 这样的框架存在一个很严重的问题，当客户端高并发请求到来，服务器需要进行大量的数据库操作，假设数据库最大连接数为 这种做法有效的降低了服务器的压力，但是没有提高处理速度， 仅仅保证了请求被缓存，处理效率仍受限于数据库的并发数。 到目前为止，这个框架可以适用于大部分服务器逻辑。为保证数据库的响应速度和处理效率，可以对数据库进行分区。 数据库分区有两种形式(分库、分表) 分库：数据库可以按照一定的逻辑把表分散到不同的数据库。 到此为止，服务器框架介绍完毕。
1.6K11发布于 2019-07-11 - 来自专栏上云
高并发服务器框架设计方案
简单谈一谈高并发服务器框架设计的基本思路 基本的服务器框架都是C/S结构的，请求和相应流程是这样的： [gao1.png] 这样的框架存在一个很严重的问题，当客户端高并发请求到来，服务器需要进行大量的数据库操作 这种做法有效的降低了服务器的压力，但是没有提高处理速度， 仅仅保证了请求被缓存，处理效率仍受限于数据库的并发数。 [gao7.png] 到目前为止，这个框架可以适用于大部分服务器逻辑。为保证数据库的响应速度和处理效率，可以对数据库进行分区。 到此为止，服务器框架介绍完毕。 高并发服务器框架设计方案用到的腾讯云产品： 腾讯云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm 腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product
1.7K11发布于 2019-07-08 - 来自专栏Java职业技术分享
Java异步NIO框架Netty实现高性能高并发
传统RPC调用性能差的三宗罪 网络传输方式问题：传统的RPC框架或者基于RMI等方式的远程服务（过程）调用采用了同步阻塞IO，当客户端的并发压力或者网络时延增大之后，同步阻塞IO会由于频繁的wait导致 开发人员一般可以根据自己的需要来选择合适的模式，一般来说，低负载、低并发的应用程序可以选择同步阻塞IO以降低编程复杂度。但是对于高负载、高并发的网络应用，需要使用NIO的非阻塞模式进行开发。 它将多个ByteBuf组合成一个集合，然后对外提供统一的ByteBuf接口，相关定义如下： 图2-8 CompositeByteBuf类定义 添加ByteBuf，不需要做内存拷贝，相关代码如下： 图2-9 但是对于高负载、大并发的应用却不合适，主要原因如下： 1) 一个NIO线程同时处理成百上千的链路，性能上无法支撑，即便NIO线程的CPU负荷达到100%，也无法满足海量消息的编码、解码、读取和发送； 2 主要分享分布式架构、高可扩展、高性能、高并发、性能优化、Spring boot、Redis、ActiveMQ、Nginx、Mycat、Netty、Jvm大型分布式项目实战学习架构师视频。
3.2K10发布于 2018-09-28 - 来自专栏技术记录
netty框架实现websocket达到高并发
但是在实际项目中，那样的用法是不可取的，理由是tomcat对高并发的支持不怎么好，特别是tomcat9之前，可以测试发现websocket连接达到的数量很低，且容易断开。 什么是Netty Netty是业界最流行的NIO框架之一，它的健壮性、功能、性能、可定制性和可扩展性在同类框架中都是首屈一指的，它已经得到成百上千的商用项目验证，例如Hadoop的RPC框架Avro就使用了 Netty作为底层通信框架，其他还有业界主流的RPC框架，也使用Netty来构建高性能的异步通信能力。 ； 性能高，通过与其他业界主流的NIO框架对比，Netty的综合性能最优； 成熟、稳定，Netty修复了已经发现的所有JDK NIO BUG，业务开发人员不需要再为NIO的BUG而烦恼； 社区活跃，版本迭代周期短 throws Exception { cause.printStackTrace(); ctx.close(); } } 以上就是netty-websocket的Demo了，应该已经解释的很详细了，同时应对的并发量也满足一般企业用于
10.3K110发布于 2018-01-30 - 来自专栏后台技术底层理解
redis高并发高可用
redis 实现高并发主要依靠主从架构，一主多从. 对于性能来说，单主用来写入数据，单机几万QPS，多从用来查询数据，多个从实例可以提供每秒 10w 的 QPS。 如果想要在实现高并发的同时，容纳大量的数据，那么就需要 redis 集群， 使用 redis cluster 模式，可以提供每秒几十万的读写并发。 这样也可以很轻松实现水平扩容，支撑读高并发。 Redis虽然读取写入的速度都特别快，但是也会产生读压力特别大的情况，所以为了缓解读的压力，所以进行读写分类，并对读进行扩展。 哨兵用于实现 redis 集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。 ==怎么保证redis是高并发以及高可用的==？ sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机，就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了，那么就是主观宕机。
3.2K10发布于 2020-08-04 - 来自专栏后台及大数据开发
【高并发】秒杀系统高并发请求排队处理
今天无意中看见了这位兄弟的文章 通过请求队列的方式来缓解高并发抢购（初探） 但文章最后说并发超过500 就会出现超发，看了下代码，的确有这个问题 抽空简单完善了下，经压力测试后发现暂无超发现象， 下面为我的代码 欢迎指正 由于是在windows下测试，并发高了就报错 java.net.BindException: Address already in use 这个初看上去很像端口被占用，其实是因为已经完成请求的
4K11发布于 2018-08-02
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号