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2016年5月12日
网站的伸缩性架构--一
摘要: 所谓网站的伸缩性是指不需要改变网站的软硬件设计,仅通过改变部署的服务器数量就可以扩大或缩小网站的服务处理能力。 1.网站架构的伸缩性设计 网站的伸缩性设计分为两类,一类是根据功能进行物理分离实现伸缩,一类是单一功能通过集群实现伸缩。前者是不同服务器部署不同的服务,提供不同的功能;后者是集群内的服务器
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posted @ 2016-05-12 10:50 简单爱_wxg
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2016年5月11日
网站高可用架构--二
摘要: 可复用的服务模块为业务产品提供基础公共服务,这些服务通常独立分布式部署,被具体应用远程调用。可复用的服务和应用一样,都是无状态服务,应此可以使用类似负载均衡的失效转移策略实现高可用的服务。除此之外,具体实践中,还有以下几点高可用的服务策略: 1.分级管理 运维上将服务器进行分级管理,核心应用和服务优
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posted @ 2016-05-11 18:43 简单爱_wxg
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2016年5月10日
Java7中的ForkJoin并发框架初探(下)—— ForkJoin的应用
摘要: 前两篇文章已经对Fork Join的设计和JDK中源码的简要分析。这篇文章,我们来简单地看看我们在开发中怎么对JDK提供的工具类进行应用,以提高我们的需求处理效率。 Fork Join这东西确实用好了能给我们的任务处理提高效率,也为开发带来方便。但Fork Join不是那么容易用好的,我们先来看几个
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posted @ 2016-05-10 11:12 简单爱_wxg
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Java7中的ForkJoin并发框架初探(上)——需求背景和设计原理
摘要: 原文:发表于 2013 年 8 月 26 日 由 三石 0. 处理器发展和需求背景 回想一下并发开发的初衷,其实可以说是有两点,或者说可以从两个方面看。 对于单核的处理器来说,在进行IO操作等比较费时的操作进行时,如果执行任务的方式是单任务的,那么CPU将会“空转”,直到IO操作结束。如果有多任务的
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posted @ 2016-05-10 11:03 简单爱_wxg
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Java7中的ForkJoin并发框架初探(中)——JDK中实现简要分析
摘要: 原文发表于 2013 年 8 月 28 日 由 三石 根据前文描述的Doug Lea的理论基础,在JDK1.7中已经给出了Fork Join的实现。在Java SE 7的API中,多了ForkJoinTask、ForkJoinPool、ForkJoinWorkerThread、RecursiveAc
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posted @ 2016-05-10 10:56 简单爱_wxg
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实现ThreadFactory接口生成自定义的线程给Fork/Join框架
摘要: Fork/Join框架是Java7中最有趣的特征之一。它是Executor和ExecutorService接口的一个实现,允许你执行Callable和Runnable任务而不用管理这些执行线程。这个执行者面向执行能被拆分成更小部分的任务。主要组件如下: 一个特殊任务,实现ForkJoinTask类
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posted @ 2016-05-10 10:52 简单爱_wxg
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网站高可用架构--一
摘要: 网站的可用性(Availability)描述网站可有效访问的特征。 网站可用性的度量与考核 2.网站可用性考核 可用性指标是网站架构设计的重要指标。从管理层面,可用性指标是网站或者产品的整体考核指标,具体到每个工程师的考核,更多使用的是故障分。所谓故障分是指对网络故障进行分类加权计算故障责任的方法。
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posted @ 2016-05-10 09:50 简单爱_wxg
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2016年5月9日
网站的高性能架构---存储性能优化
摘要: 海量数据的读写对磁盘访问造成巨大压力,很多时候磁盘是系统最严重的瓶颈. 机械硬盘VS固态硬盘 机械硬盘通过马达驱动磁头臂,带动磁头到指定的磁盘位置访问数据,由于每次访问数据都需要移动磁头,因此机械硬盘在数据连续访问和随机访问时性能差距巨大。 固态硬盘又称作SSD或Flash硬盘,数据访问速度快,而且
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posted @ 2016-05-09 20:05 简单爱_wxg
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LRU算法
摘要: 1. LRU 1.1原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”。 1.2实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部;
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posted @ 2016-05-09 16:06 简单爱_wxg
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一致性哈希
摘要: 1.简单哈希算法 哈希是常见的数据分布技术,其通过求模运算来计算哈希值,然后将此数据映射到具体的存储空间中。设有N个存储节点组成的存储空间,简单hash计算将一个对象映射到存储空间的公式为:hashCode()/N.这种采用简单的求模运算的Hash存在许多的不足。 增删节点时,更新效率低。当系统中存
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posted @ 2016-05-09 15:36 简单爱_wxg
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