快速阅读

了解分布式架构中存储节点如何扩展,小型机、大型机、PC服务器有什么区别?weblogic 负载均衡,如何保障高并发系统的稳定性和高可用性

分布式架构中存储节点如何扩展

数据库可扩展性的手段包括:通过主从复制提高系统的读取能力,通过垂直拆分和水平拆分将数据分布多个存储节点,通过主从复制将系统扩展到多个数据中心。另外当数据库整体服务能力不足时,可以根据业务的特点重新拆分数据进行扩

小型机、大型机、PC服务器有什么区别?

pc服务器则主要指基于intel处理器的x86架构,是一个通用开放的系统。

不同品牌的小型机架构大不相同,使用risc、mips处理器,像美国sun、日本fujitsu等公司的小型机是基于sparc处理器架构,而美国hp公司的则是基于pa-risc架构,compaq公司是alpha架构,ibm和sgi等的也都各不相同;i/o总线也不相同,fujitsu是pci,sun是sbus,等等,这就意味着各公司小型机机器上的插卡,如网卡、显示卡、scsi卡等可能也是专用的

操作系统一般是基于unix的,像sun、fujitsu是用sun solaris,hp是用hp-unix,ibm是aix

使用小型机的用户一般是看中unix操作系统的安全性、可靠性和专用服务器的高速运算能力,虽然小型机的价格是pc服务器的好几倍。

参考:https://zhidao.baidu.com/question/2080330118704529348.html

weblogic 负载均衡

通过domain指定多台服务器存放在一个集群cluster中。代理服务器做负载均衡。

如何保障高并发系统的稳定性和高可用性

通过监控系统量化系统运行情况,能过压力测试预测未来,能过限流和熔断等隆级来保证突发的

高并发。同时cpu高峰空闲率在40%以上。保证系统中线程,锁,GC,代码是否有可优化的。内存上避免OOM【内存溢出】和内存泄露

线程池要设置队列大小。线程池的core size和max size一定要合理设置,至少需要冗余高峰期3倍以上的流量,如果下游系统响应变慢/超时导致线程池打满,而线程池服务于核心功能的代码时非常容易出现故障

数据库作为有状态服务很难通过加机器解决容量问题,考虑到业务的发展,流量爆发的突然性业界有着系统架构支持10倍增长,系统设计支持5倍增长,系统实现支持2倍增长的说法最好在设计时就做好垂直拆分,水平拆分的工作,单个数据库的IO,网络,磁盘,CPU都有限制。另外一件重要的事情就是一定要建立合适的索引,避免慢查询,而过多的索引也会影响写性能。

通过负载均衡访问 避免单点。

对于外部依赖,要有兜底和熔断方案,当外部依赖有故障时,使用本地 兜底,向上提供有损服务。

设置超时时间 。建议内部接口都设置在200ms以下,依赖第三方公网服务的接口设置在1500ms以下。

合理设置重试次数,重要掊2次重试就可以。

防备活动流量通过对高资源消耗的非枋心功能提前降级。并做好压测。设定用户流控

防备内部流量。设置系统的流量阀值。做到流量按需要分配

参考:https://cloud.tencent.com/developer/news/146703

友情提示

​ 我对我的文章负责,发现好多网上的文章 没有实践,都发出来的,让人走很多弯路,如果你在我的文章中遇到无法实现,或者无法走通的问题。可以直接在公众号《爱码农爱生活 》留言。必定会再次复查原因。让每一篇 文章的流程都能顺利实现。


本文由 hcb 创作,采用 知识共享署名 3.0,可自由转载、引用,但需署名作者且注明文章出处。

还不快抢沙发

添加新评论