高性能架构

java 微服务

　　2G 大约150-200 左右

　　1核2G SpringBoot qps 600 左右 复杂逻辑 按照 400算

　　1核2G SpringBoot tps 200 左右 负责逻辑 按照150算

 

　　业务系统 10 台 SpringBoot

　　订单服务 10 台 SpringBoot

　　nginx 4 台

　　1核2G nginx　　qps 470 左右 配合业务系统 400左右

　　

实例规格	存储空间	数据集	客户端数	单客户端并发数	QPS	TPS
1核1GB	200GB	19GB	1	128	1757	97
1核2GB	200GB	38GB	1	128	3016	167
2核4GB	200GB	76GB	1	128	4082	816
4核8GB	200GB	142GB	1	128	6551	1310
4核16GB	400GB	238GB	1	128	11098	2219
8核32GB	700GB	238GB	2	128	20484	3768
16核64GB	1TB	378GB	2	128	36395	7279
16核96GB	1.5TB	378GB	3	128	56464	11292
16核128GB	2TB	378GB	3	128	81752	16350
24核244GB	3TB	567GB	4	128	98528	19705
48核488GB	6TB	567GB	6	128	142246	28449
48核488GB（调优）	6TB	140GB	6	128	245509	46304

 

 

       5台业务微服务 ≈ 2500 qps  750 tps

　　 10台订单交易服务≈ 5000 qps  1500 tps

　　 10台网管服务 ≈ 5000 qps  1500 tps

　　 4台nginx 大约 1800 qps  

       nginx 5台 1950 qps

       数据库 2核4G 800tps 1.7w qps   两主1600 tps  两从 + 两主 5.4w qps

　　 redis 主从 三台  qps 10万空转 算5w   3台 15万

       3台rocketmq集群 解决异步

　　 redis 缓存预热，1.存储初始化数据，2.存储热点数据  热点的天数是阈值  7天 ，30 天，90天，热点数据每天都会更新 社区最远的一天 新增今天，舍去之前的数据 添加新增的数据

如果用户查询的订单超过了 阈值 那么也会把查询记录存储到redis里 当天晚上会根据删除策略舍弃掉

       方案2 把终态的数据存储redis中，

 

      如何分表呢 采用用户编码做的 取余拆分 A主库1-5订单表 B主库5-10订单表，分表是为了提高tps 的效率  用户维度只需要编号hash 取余就可以了，订单维度 需要再订单编号中 标记 表的下表例如 1到10

　　redis 缓存 存储信息 使用 用户的编号 user code 存储用户的订单信息 使用 hash 存储 里面结构是 map，如果在意查询效率 使用list 使用list 建议值存储终态数据  前端限制住每次查询的状态

　　　　

 

 　　在途状态具有不稳定性 所以存储数据库中，最终态状态存储缓存中，针对退款的 可以使用我的组件 更新缓存

     数据库这里 两个主从的集群， 2核4G 800tps 1.7w qps   两主1600 tps  两从 + 两主 5.4w qps

      普通数据 主从，订单交易系统 双主 双从2核4G 

 

网关限流 阈值

服务限流阈值