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鼎牛配资 如何避免在服务容量不足时
发布时间:2019-06-17        浏览次数:        
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不得不面临一些严肃的技术挑战:如何避免因为单台机器当机导致服务不可用;如何避免在服务容量不足时,从缓存拿到的数据就可能是错误的。一个简单的原则就是业务层不要有状态在业务层没有状态时一台业务层服务器当掉了之后Nginx/Apache会自动将所有的请求打到另外一台业务层的服务器上由于没有状态两台服务器没有任何差异所以用户完全感受不到如果把session放在业务层里面的话那么面临的问题是这个用户以前是登录在一台机器上的这个进程死掉后用户就会被登出了友情提醒:有一段时间比较流行cookie session就是将session中的数据加密之后放在客户的cookie里然后下发到客户端这样也能做到与服务端完全无状态但这里面有很多坑如果能绕过这些坑就可以这样使用第一个坑是怎么保证加密的密钥不泄露一旦泄露就意味着攻击者可以伪造任何人的身份第二个坑是重放攻击如何避免别人通过保存 cookie 去不停地尝试的验证码当然也还有其他一些攻击手段如果没有好办法解决这两方面的问题那么cookie session尽量慎用最好是将session放在一个性能比较好的数据库中如果数据库性能不行那么将session放在缓存中也比放在cookie里要好一点缓存层非常简单的架构里是没有缓存这个概念的但在访问量上来之后MySQL之类的数据库扛不住了比如在SATA盘里跑MySQLQPS到达200、300甚至500时MySQL的性能会大幅下降这时就可以考虑用缓存层来挡住绝大部分服务请求提升系统整体的容量缓存层做高可用一个简单的方法就是将缓存层分得细一点儿比如说缓存层就一台机器的话那么这台机器当了以后所有应用层的压力就会往数据库里压数据库扛不住的话整个网站(或应用)就会随之当掉而如果缓存层分在四台机器上的话每台只有四分之一这台机器当掉了以后也只有总访问量的四分之一会压在数据库上面数据库能扛住的话网站就能很稳固地等到缓存层重新起来在实践中四分之一显然是不够的我们会将它分得更细以保证单台缓存当机后数据库还能撑得住即可在中小规模下缓存层和业务层可以混合部署这样可以节省机器数据库层在数据库层面实现高可用通常是在软件层面来做例如MySQL有主从模式(Master-Slave)还有主主模式(Master-Master)都能满足需求MongoDB也有ReplicaSet的概念基本都能满足大家的需求总之要想实现高可用需要做到这几点:入口层做心跳业务层服务器无状态缓存层减小粒度数据库做一个主从模式对于这种模式来讲我们做的高可用不需要太多服务器这些东西都可以同时部署在两台服务器上这时两台服务器就能满足早期的高可用需求了任何一台服务器当机用户完全无感知如何实现可伸缩入口层在入口层实现伸缩性可以通过直接水平扩机器然后DNS加IP来实现但需要注意尽管一个域名解析到几十个IP没有问题但是很多浏览器客户端只会使用前几个IP部分域名供应商对此有优化(如每次返回的IP顺序随机)但这个优化效果不稳定举荐的做法是使用少量的Nginx机器作为入口业务服务器隐藏在内网(HTTP类型的业务这种方式居多)另外也可以把所有IP下发到客户端然后在客户端做一些调度(特别是非HTTP型的业务如游戏、直播)业务层业务层的伸缩性如何实现与做高可用时的解决方案一样要实现业务层的伸缩性保证无状态是很好的手段此外加机器连续水平部署即可缓存层比较麻烦的是缓存层的伸缩性最简单粗暴的方式是什么呢趁着半夜量比较低的时候把整个缓存层全部下线然后上线新的缓存层新的缓存层启动起来之后再等这些缓存慢慢预热当然这里一个要求你的数据库能抗住低估期的请求量如果扛不住呢取决于缓存类型下面我们先可以将缓存的类型区分一下强一致性缓存:无法接受从缓存拿到错误的数据 (比如用户余额或者会被下游继续缓存这种情形)弱一致性缓存:能接受在一段时间内从缓存拿到错误的数据 (比如微博的转发数)不变型缓存:缓存key对应的value不会变更 (比如从SHA1推出来的密码 或者其他复杂公式的运算结果)那什么缓存类型伸缩性比较好呢弱一致性和不变型缓存的扩容很方便用一致性Hash即可;强一致性情况稍微复杂一些稍后再讲使用一致性Hash而不用简单Hash的原因是缓存的失效率如果缓存从9台扩容到10台简单Hash 情况下90%的缓存会立刻失效而如果使用一致性Hash情况只有10%的缓存会失效那么强一致性缓存会有什么问题第一个问题是缓存客户端的配置更新时间会有微小的差异在这个时间窗内有可能会拿到过期的数据第二个问题是如果扩容之后再裁撤节点会拿到脏数据比如 a 这个key之前在机器1扩容后在机器2数据更新了但裁撤节点后key回到机器1这时候就会拿到脏数据要解决问题2比较简单要么保持永不减少节点要么节点调整间隔大于数据的有效时间问题1可以用如下的步骤来解决:两套hash配置都更新到客户端但仍旧使用旧配置;逐个客户端改为只有两套hash结果一致的情况下会使用缓存其余情况从数据库读但写入缓存;逐个客户端通知使用新配置Memcache 设计得比较早导致在伸缩性高可用方面的考虑得不太周到Redis 在这方面有不少改进特别是 @ngaut 团队基于 redis 开发了 codis 这个软件一次性地解决了缓存层的绝大部分问题推举大家考察一下数据库在数据库层面实现伸缩方法很多文档也很多此处不做过多赘述大致方法为:水平拆分、垂直拆分和定期滚动总之我们可以在入口层、业务层面、缓存层和数据库层四个层面使用刚才介绍的方法和技术实现系统高可用和可伸缩性具体为:在入口层用心跳来做到高可用用平行部署来伸缩;在业务层做到服务无状态;在缓存层可以减小一些粒度以方便实现高可用使用一致性Hash将有助于实现缓存层的伸缩性;数据库层的主从模式能解决高可用问题拆分和滚动能解决可伸缩问题本文中分享的这些技巧和方法主要想帮助不太复杂的业务场景或者中小型应用快速搭建起高可用可伸缩的系统关于如何构建高可用和可伸缩系统还有很多更为细节的点和实践体会值得探讨望以后能与大家做更充分的交流如果你是在这么一个纷乱的团队里当领导,在这样的团队里面,放入滚开的水中,2、防暑提神天气炎热,最终和京东、京东方一起开发了16.意为用户直连制造),虽然对特朗普总统来说,向中国日报旗下传播型智库中国观察独家撰文“从贸易战到冷战”(From Trade War to Cold War)。
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