應用需要支撐大量並發量,但數據庫的性能有限,所以使用緩存來減少數據庫壓力與提高訪問性能。 、 緩存的使用可以出現在1到4的各個環節中,每個環節的方案他們都各有特點。 特征 命中率 = 命中數 / (命中數 + 沒有命中數) 最大空間:緩存最大空間一旦緩存中元素數量超過這個值 ...
引言 隨着互聯網的高速發展,市面上也出現了越來越多的網站和app。我們判斷一個軟件是否好用,用戶體驗就是一個重要的衡量標准。比如說我們經常用的微信,打開一個頁面要十幾秒,發個語音要幾分鍾對方才能收到。相信這樣的軟件大家肯定是都不願意用的。軟件要做到用戶體驗好,響應速度快,緩存就是必不可少的一個神器。緩存又分進程內緩存和分布式緩存兩種:分布式緩存如redis memcached等,還有本地 進程內 ...
2021-01-21 12:05 0 867 推薦指數:
應用需要支撐大量並發量,但數據庫的性能有限,所以使用緩存來減少數據庫壓力與提高訪問性能。 、 緩存的使用可以出現在1到4的各個環節中,每個環節的方案他們都各有特點。 特征 命中率 = 命中數 / (命中數 + 沒有命中數) 最大空間:緩存最大空間一旦緩存中元素數量超過這個值 ...
引言 上一篇文章我們介紹了AQS的信號量Semaphore《Java高並發編程基礎三大利器之Semaphore》,接下來應該輪到CountDownLatch了。 什么是CountDownLatch CountDownLatch是通過一個計數器來實現的,計數器的初始值是線程的數量。每當一個線程 ...
1、億級流量電商網站的商品詳情頁系統架構 面臨難題:對於每天上億流量,擁有上億頁面的大型電商網站來說,能夠支撐高並發訪問,同時能夠秒級讓最新模板生效的商品詳情頁系統的架構是如何設計的? 解決方案:異步多級緩存架構+nginx本地化緩存+動態模板渲染的架構 2、redis企業級集群架構 面臨 ...
原文地址 這篇文章,我們聊聊大量同學問我的一個問題,面試的時候被問到一個讓人特別手足無措的問題:你的系統如何支撐高並發? 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並發系統的錘煉罷了。 因為沒有過相關的項目經歷 ...
寫在前面 隨着我們的系統負載越來越高,系統的性能就會有所下降,此時,我們可以很自然地想到使用緩存來解決數據讀寫性能低下的問題。但是,立志成為資深架構師的你,是否能夠在高並發環境下合理並且高效的構建應用級緩存呢? 緩存命中率 緩存命中率是從緩存中讀取數據的次數與總讀取次數的比率 ...
上篇文章消息隊列那么多,為什么建議深入了解下RabbitMQ?我們講到了消息隊列的發展史: 並且詳細介紹了RabbitMQ,其功能也是挺強大的,那么,為啥又要搞一個RocketMQ出來呢?是 ...
什么是高並發? 狹義來講就是你的網站/軟件同一時間能承受的用戶數量有多少 相關指標有 並發數:對網站/軟件同時發起的請求數,一般也可代表實際的用戶 每秒響應時間:常指一次請求到系統正確響的時間(以秒為單位) TPS(每秒事務數):每秒鍾可以處理的事務(請求響應),大概的計算公式 ...
,但是也跟相關的人聊了下情況,感慨了一下,於是有了這一篇文章。 1.為何需要緩存? 在高並發請求時, ...