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2019年3月18日
什么是ORM?为啥要是用ORM?
摘要: 了解orm,先了解以下概念: 什么是“持久化” 持久(Persistence),即把数据(如内存中的对象)保存到可永久保存的存储设备中(如磁盘)。持久化的主要应用是将内存中的数据存储在关系型的数据库中,当然也可以存储在磁盘文件中、XML数据文件中等等。 什么是 “持久层” 持久层(Persisten
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posted @ 2019-03-18 14:52 liluxiang
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2019年2月28日
峰值QPS/QPS/PV/UV/服务器数量/并发数/吐吞量/响应时间计算公式
摘要: QPS:每秒查询率(Query Per Second) ,每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力。QPS = req/sec = 请求数/秒QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数峰值Q
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posted @ 2019-02-28 15:20 liluxiang
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吞吐量(TPS)、QPS、并发数、响应时间(RT)概念
摘要: 开发的原因,需要对吞吐量(TPS)、QPS、并发数、响应时间(RT)几个概念做下了解,查自百度百科,记录如下:1. 响应时间(RT) 响应时间是指系统对请求作出响应的时间。直观上看,这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的,因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间。由于一个系统通常会提供许
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posted @ 2019-02-28 15:20 liluxiang
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Web网站的几个并发量级
摘要: 评价一个网站的“大小”,处于视角的不同,有很多种衡量的方法,类似文章数,页面数之类的数据非常明显,也没有什么可以争议的。但对于并发来说,争议非常之多,这里就从一个技术的角度开始,谈谈几个Web网站的数量级。 相信很多人谈论一个网站的热度,总免不了会询问日均PV,同时在线人数、注册用户数等运营数据,说
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posted @ 2019-02-28 15:19 liluxiang
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大规模分布式应用之海量数据和高并发解决方案总结
摘要: 一、网站应用背景 开发一个网站的应用程序,当用户规模比较小的时候,使用简单的:一台应用服务器+一台数据库服务器+一台文件服务器,这样的话完全可以解决一部分问题,也可以通过堆硬件的方式来提高网站应用的访问性能,当然,也要考虑成本的问题。 当问题的规模在经济条件下通过堆硬件的方式解决不了的时候,我们应该
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posted @ 2019-02-28 15:16 liluxiang
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2019年2月27日
数据库索引,到底是什么做的?
摘要: 数据库索引,到底是什么做的? 问题1. 数据库为什么要设计索引? 图书馆存了1000W本图书,要从中找到《架构师之路》,一本本查,要查到什么时候去? 于是,图书管理员设计了一套规则: (1)一楼放历史类,二楼放文学类,三楼放IT类… (2)IT类,又分软件类,硬件类… (3)软件类,又按照书名音序排
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posted @ 2019-02-27 11:41 liluxiang
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2019年1月25日
Redis缓存雪崩、缓存穿透、热点Key解决方案和分析
摘要: 缓存穿透 缓存系统,按照KEY去查询VALUE,当KEY对应的VALUE一定不存在的时候并对KEY并发请求量很大的时候,就会对后端造成很大的压力。 (查询一个必然不存在的数据。比如文章表,查询一个不存在的id,每次都会访问DB,如果有人恶意破坏,很可能直接对DB造成影响。) 由于缓存不命中,每次都要
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posted @ 2019-01-25 16:51 liluxiang
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Redis雪崩、穿透、热点key等优化
摘要: 一、缓存 Redis做缓存是最常见的应用场景。客户端请求在缓存层命中就直接返回,如果miss就去读取存储层,存储层读取到就写入缓存层,然后再返回到客户端。 优点: 加速读写 降低后端负载 缺点: 数据的不一致性 代码维护成本 运维成本 二、缓存穿透优化 然而缓存可能会遇到这种问题:请求cache拿不
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posted @ 2019-01-25 16:42 liluxiang
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【redis】redis的雪崩和穿透
摘要: 1.什么是缓存穿透 一般的缓存系统,都是按照key值去缓存查询,如果不存在对应的value,就应该去DB中查找 。这个时候,如果请求的并发量很大,就会对后端的DB系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。关键词:缓存value为空;并发量很大去访问DB。 造成的原因 1.业务自身代码或数据出现问题;2.
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posted @ 2019-01-25 16:37 liluxiang
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Redis缓存穿透、缓存雪崩、redis并发问题分析
摘要: 把redis作为缓存使用已经是司空见惯,但是使用redis后也可能会碰到一系列的问题,尤其是数据量很大的时候,经典的几个问题如下: (一)缓存和数据库间数据一致性问题分布式环境下(单机就不用说了)非常容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题,针对这一点的话,只能说,如果你的项目对缓存的要求是强一致性的
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posted @ 2019-01-25 16:35 liluxiang
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