新網箭頭云負載平衡讓你從容應對雙十一高并發
分類:云服務資訊
編輯:聊聊云計算
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2020-10-23 15:28:02
對于即將到來的雙11,高并發簡直成為了一個魔咒。盡管在大促活動前加班加點做測試,到了活動當天仍然是危機頻發,高并發的關鍵時刻又出亂子了,緊急排查故障,一個漏洞沒注意到就讓競爭對手鉆了個空子,平臺損失嚴重,還有被媒體曝光的風險。
相信這個場景在雙十一階段并不少見。在超高并發量下,IT 系統如何才能挺住不崩?有沒有辦法可以提前預測到,并加筑好“防御堡壘”?
大多數同學被問到這個問題壓根兒沒什么思路去回答,不知道從什么地方說起,其實本質就是沒經歷過一些真正有高并發系統的錘煉罷了。
一、什么是高并發?
高并發(High Concurrency)是互聯網分布式系統架構設計中必須考慮的因素之一,它通常是指,通過設計保證系統能夠同時并行處理很多請求。高并發意味著大流量,需要運用技術手段抵抗流量的沖擊,這些手段好比操作流量,能讓流量更平穩地被系統所處理,帶給用戶更好的體驗。
高并發相關常用的一些指標有響應時間(Response Time),吞吐量(Throughput),每秒查詢率QPS(Query Per Second),每秒事務處理量TPS(Transaction Per Second),并發用戶數等。
響應時間:系統對請求做出響應的時間。
吞吐量:單位時間內處理的請求數量。
QPS:每秒響應查詢請求數。
TPS:每秒響應事務請求數。
并發用戶數:同時承載正常使用系統功能的用戶數量。
我們常見的高并發場景有:淘寶的雙 11、春運時的搶票、微博大 V 的熱點新聞等。
二、多大并發才算高并發呢?
很顯然,上面談到的高并發場景,并發量各不相同,那到底多大并發才算高并發呢?
首先,不能只看數字,要看具體的業務場景。信息流場景涉及復雜的推薦模型和各種人工策略,它的業務邏輯可能比秒殺場景復雜 10 倍不止。因此,不在同一個維度,沒有任何比較意義。
此外,各個高并發場景的業務特點完全不同:有讀多寫少的信息流場景、有讀多寫多的交易場景,那是否有通用的技術方案解決不同場景的高并發問題呢?
三、如何應對高并發?
由于軟硬件環境、技術棧、以及產品邏輯都沒法做到完全一致,這些都會導致同樣的業務場景,就算用相同的技術方案也會面臨不同的問題。大的思路可以借鑒,別人的方案也可以參考,但是真正落地過程中,細節上還會有無數的坑。
下面給大家兩個小建議:
其一,購買服務器。當一個網站面對突發流量,不可能臨時改造架構,最快的方式就是增加機器來線性提高系統的處理能力。
一支筷子容易斷,一把筷子就十分堅固。既然一臺服務器搞不定,我們就多上幾臺服務器。這里的原理就是分流,把以前集中的壓力分散開來。
其二,設置負載平衡。負載平衡可以通過多種負載算法將請求轉發到不同云服務器上。在后端云服務器宕機時,會自動將對應節點從負載均衡的轉發列表中移出保證服務的高可用。
總之,面對高并發、大流量需要新購服務器或設置負載平衡的朋友們,新網云將是您的不二選擇!
設置負載平衡,點擊進入新網云:http://www.xinnet.com/cs/slb.html
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大多數同學被問到這個問題壓根兒沒什么思路去回答,不知道從什么地方說起,其實本質就是沒經歷過一些真正有高并發系統的錘煉罷了。
一、什么是高并發?
高并發(High Concurrency)是互聯網分布式系統架構設計中必須考慮的因素之一,它通常是指,通過設計保證系統能夠同時并行處理很多請求。高并發意味著大流量,需要運用技術手段抵抗流量的沖擊,這些手段好比操作流量,能讓流量更平穩地被系統所處理,帶給用戶更好的體驗。
高并發相關常用的一些指標有響應時間(Response Time),吞吐量(Throughput),每秒查詢率QPS(Query Per Second),每秒事務處理量TPS(Transaction Per Second),并發用戶數等。
響應時間:系統對請求做出響應的時間。
吞吐量:單位時間內處理的請求數量。
QPS:每秒響應查詢請求數。
TPS:每秒響應事務請求數。
并發用戶數:同時承載正常使用系統功能的用戶數量。
我們常見的高并發場景有:淘寶的雙 11、春運時的搶票、微博大 V 的熱點新聞等。
二、多大并發才算高并發呢?
很顯然,上面談到的高并發場景,并發量各不相同,那到底多大并發才算高并發呢?
首先,不能只看數字,要看具體的業務場景。信息流場景涉及復雜的推薦模型和各種人工策略,它的業務邏輯可能比秒殺場景復雜 10 倍不止。因此,不在同一個維度,沒有任何比較意義。
此外,各個高并發場景的業務特點完全不同:有讀多寫少的信息流場景、有讀多寫多的交易場景,那是否有通用的技術方案解決不同場景的高并發問題呢?
三、如何應對高并發?
由于軟硬件環境、技術棧、以及產品邏輯都沒法做到完全一致,這些都會導致同樣的業務場景,就算用相同的技術方案也會面臨不同的問題。大的思路可以借鑒,別人的方案也可以參考,但是真正落地過程中,細節上還會有無數的坑。
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其一,購買服務器。當一個網站面對突發流量,不可能臨時改造架構,最快的方式就是增加機器來線性提高系統的處理能力。
一支筷子容易斷,一把筷子就十分堅固。既然一臺服務器搞不定,我們就多上幾臺服務器。這里的原理就是分流,把以前集中的壓力分散開來。
其二,設置負載平衡。負載平衡可以通過多種負載算法將請求轉發到不同云服務器上。在后端云服務器宕機時,會自動將對應節點從負載均衡的轉發列表中移出保證服務的高可用。
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