• 集群、限流、缓存 BAT 大厂无非也就是这么做


    前言

    前阵子有网友询问,如何优化网站?这个问题真的很大,跟他简单的聊了一下,随便说了几点,觉得有必要整理一篇文章出来,正好前阵子在做爬虫博客,于是把大体思路分享出来,与大家互通有无,共同进步。

    优化

    版本一

    系统开始是这样子的,一个 Tomcat 拖着一个 MySql 服务,跑在一个 2C 4G 的Linux服务器上,所有的请求都走 Tomcat,所有的查询都走 MySql,看起来像一句废话?

    资源是有限的,那么如何有效的利用资源,提升服务性能?Tomcat 号称能抗住数十万并发访问,但是这事也得分场景,还得有足够牛逼的机器。

    Tomcat 优化

    Tomcat支持以下三种模式:

    • BIO:一个线程处理一个请求,缺点:并发量高时,线程数较多,浪费资源,Tomcat7或以下在Linux系统中默认使用这种方式。

    • NIO:利用Java的异步IO处理,可以通过少量的线程处理大量的请求。Tomcat8在Linux系统中默认使用这种方式。Tomcat7 必须修改Connector配置来启(conf/server.xml配置文件):
    <Connector port="8080" 
              protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol" 
              connectionTimeout="20000"
              redirectPort="8443"/>
    • APR(Apache Portable Runtime):从操作系统层面解决io阻塞问题。Linux如果安装了apr和native,Tomcat直接启动就支持apr。

    为了方便易用这里我们选择NIO模式,小伙伴们直接下载使用 Tomcat8 以上版本即可,连接池什么的一般使用默认的即可。

    版本二

    可能部分小伙伴知道 Tomcat 容器处理静态请求的性能力并不强,所以这里需要一款能处理静态文件请求又超牛逼的服务,这里推荐 Nginx,当然你可以使用其变种 Tengine、OpenResty 才实现动静分离。

    版本三

    后端服务链接资源是宝贵的,在高并发下,会拖慢整个系统的响应时间。这里我们可以把一些热点数据进行缓存,后端读取缓存,如果数据存在则直接返回,否则再去读取数据库。

    版本四

    资源是有限的,但用户可能是无限的,还可能有一些恶意用户、爬虫、热点搜索。为了大部门用户可以正常访问,这里我们使用前置限流,通过令牌桶算法或者漏桶算法实现多样的限流方案。

    版本五

    在博客系统中,为了提升响应速度,加入了 Redis 缓存,把文章主键 ID 作为 key 值去缓存查询,如果不存在对应的 value,就去数据库中查找 。这个时候,如果请求的并发量很大,就会对后端的数据库服务造成很大的压力。这里我们使用布隆过滤器对空命中进行拦截处理。

    终极版

    • 如果仅仅对于一个博客而已一个Nginx 足够了,后面可以带多个Tomcat 做负载均衡进群

    • Nginx 应用层面做限流,后端单个服务可以做接口限流

    • 后端服务用户 Session 可以集中存储到 Redsi 中

    • 布隆过滤拦截防止缓存穿透

    • 热点数据读取 Redis 缓存

    • 如有必要 Redis 、MySql 可以做主从集群

    小结

    优化过程可能仅仅是冰山一角,但大体思路差不多就是这个样子,发现问题然后解决问题,本来架构就是演进而来的。

    参考

    从SpringBoot构建十万博文聊聊缓存穿透

    SpringBoot开发案例之打造十万博文Web篇

    从SpringBoot构建十万博文聊聊高并发文章浏览量设计

    从0到1构建分布式秒杀系统,脱离案例讲架构都是耍流氓

  • 相关阅读:
    【NOIP16提高组】换教室
    【扬中集训Day6T1】 白日梦
    【POJ 1061】 青蛙的约会
    【扬中集训DAY5T1】 交换矩阵
    【USACO】 Balanced Photo
    【USACO】 Balanced Lineup

    POJ P3352 Road Construction 解题报告
    洛谷 P2783 有机化学之神偶尔会做作弊 解题报告
    洛谷 P2300 合并神犇 解题报告
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ExMan/p/11431412.html
Copyright © 2020-2023  润新知