后台应对高并发策略
1、常见的策略1)服务集群:使用ngnix、F5进行路由和反向代理,服务集群部署,增加实例数量(传统方式)。2)数据库层:迁移数据库中大量历史数据。3)数据库层:数据库一主多从,读写分离,减少单节点频繁I/O操作和CPU压力,降低等待时间,提升数据库整体吞吐能力。4)借用缓存:缓存热数据,减少数据库I/O操作。5)分布式架构:按照业务模块,分库已经创建分布式服务,表垂直方向拆分...
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1、常见的策略
1)服务集群:使用ngnix、F5进行路由和反向代理,服务集群部署,增加实例数量(传统方式)。
2)数据库层:迁移数据库中大量历史数据。
3)数据库层:数据库一主多从,读写分离,减少单节点频繁I/O操作和CPU压力,降低等待时间,提升数据库整体吞吐能力。
4)借用缓存:缓存热数据,减少数据库I/O操作。
5)分布式架构:按照业务模块,分库已经创建分布式服务,表垂直方向拆分。
6)分库分表:针对大数量,分库分表,表横向拆分,接种中间件,比如MyCat。
7)程序层面:对接口加以请求数量的限制,或使用队列队列缓存请求。
8)程序层面:非主业务流程异步化,进程内异步化google线程总线或spring的@Aysnc异步化,以及进程间借用mq异步化。
2、分析系统瓶颈,给出有针对性的解决策略
具体问题具体分析,有的放矢,才能更好的解决高并发问题。
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