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多年亿级流量下的高并发经验总结，我毫无保留的写在了这本书中
大家好，我是冰河~~ 今天，给大家隆重的宣布一个好消息：继出版《海量数据处理与大数据技术实战》、《MySQL技术大全：开发、优化与运维实战》和《深入理解分布式事务：原理与实战》之后，冰河的第4本书——《深入理解高并发编程：核心原理与案例实战》正式上市了。 今天，我正式为大家送上本书的亿级流量架构网关设计思路，常用网关对比，写得太好了。。
作者：等不到的口琴 链接：https://www.cnblogs.com/Courage129/p/14446586.html 本文准备围绕七个点来讲网关,分别是网关的基本概念、网关设计思路、网关设计重点、流量网关、业务网关、常见网关对比,对基础概念熟悉的朋友可以根据目录查看自己感兴趣的部分。 什么是网关 网关,很多地如何发起 MQTT 亿级连接和千万消息吞吐性能测试
作者：亦炎 随着 5G 时代的来临，万物互联的伟大构想正在成为现实。联网的物联网设备 在 2021 年已经达到了 120 亿，在未来两年，仅智能水电气表就将超过 10 亿。在如此大的物联网需求下，海量的设备接入和设备管理对网络带宽、通信协议以及平台服务架构都带来了很大挑战。如何做好以 MQTT《亿级流量网站架构核心技术》
《亿级流量网站架构核心技术》 墨菲定律 任何事情都美哦有表面看起来那么简单 所有的事都会比你预计的时间长 可能出错的事总会出错 如果你担心某种情况发生，那么它就更有可能发生。 康威定律 系统架构事公司组织架构的反映 应该按照业务闭环进行系统拆分/组织架构划分，实现闭环/亿级数据量场景下，如何优化数据库分页查询方法？
摘要：刷帖子翻页需要分页查询，搜索商品也需分页查询。当遇到上千万、上亿数据量，怎么快速拉取全量数据呢？ 本文分享自华为云社区《大数据量性能优化之分页查询》，作者： JavaEdge。 刷帖子翻页需要分页查询，搜索商品也需分页查询。当遇到上千万、上亿数据量，怎么快速拉取全量数据呢？ 比理论+算法+实战，教你如何实现亿级流量下的分布式限流
摘要：在互联网应用中，高并发系统会面临一个重大的挑战，那就是大量流高并发访问，比如：天猫的双十一、京东618、秒杀、抢购促销等，这些都是典型的大流量高并发场景。 本文分享自华为云社区《【高并发】如何实现亿级流量下的分布式限流？这些理论你必须掌握！！》，作者：冰 河。 在互联网应用中，高并对亿级数据进行去重
一.需求 目前有一个小需求,就是对数据库中的数据进行去重,数据量总共大概10亿左右,如果不同数据的某三个字段均一致,则认为是重复数据 二.思考问题 10亿数据,以每条数据按150个字符算,一共需要139g的内存,所以只能采用分而治之的思想;如果在读取数据库过程中因为某种亿级流量架构：服务器扩容思路及问题分析
为什么要扩容 说人话就是, 无论如何优化性能,能达到的最大值是一定的,对于一个用户量大的应用,可以对服务器进行各种优化,诸如限流、资源隔离,但是上限还是在那里,这时候就应该改变我们的硬件,例如使用更强的CPU、更大的内存,在前文中举了一个学生食堂打饭的例子,如果学生多了基于Apache Hudi + Flink的亿级数据入湖实践
本次分享分为5个部分介绍Apache Hudi的应用与实践 实时数据落地需求演进 基于Spark+Hudi的实时数据落地应用实践 基于Flink自定义实时数据落地实践 基于Flink+Hudi的应用实践 后续应用规划及展望 1. 实时数据落地需求演进 实时平台上线后，主要需求是开发实时报表，即抽取各类数据亿级流量架构：服务器扩容思路及问题分析
为什么要扩容 说人话就是, 无论如何优化性能,能达到的最大值是一定的,对于一个用户量大的应用,可以对服务器进行各种优化,诸如限流、资源隔离,但是上限还是在那里,这时候就应该改变我们的硬件,例如使用更强的CPU、更大的内存,在前文中举了一个学生食堂打饭的例子,如果学生多了,知道认识他让我见识到什么才是“精通高并发与调优”，真不愧是阿里P8
前言 前段时间聚会，经朋友介绍认识了个阿里P8的大佬，加了微信也聊了很多，向他请教了很多问题，他不仅仅回答了问题他可以举一反三，还介绍了他用过的高并发设计方案还有压测、流量控制等等等，好吧，我承认我被吊打了。 他说在他们阿里团队内部有一份由P9编写的《亿级并发设计》工作手册，目亿级流量架构：服务器扩容思路及扩容后存在的问题
为什么要扩容 说人话就是, 无论如何优化性能,能达到的最大值是一定的,对于一个用户量大的应用,可以对服务器进行各种优化,诸如限流、资源隔离,但是上限还是在那里,这时候就应该改变我们的硬件,例如使用更强的CPU、更大的内存,在前文中举了一个学生食堂打饭的例子,如果学生多了,高并发系统简单玩--Alibaba自研亿级流量系统设计核心原理高级笔记开源（2021终极版）
系统设计 不管是初入职场的小菜鸟还是有一些工作年限的老司机，系统设计问题对他们来说都是一大困扰。前者主要是在于面试；面试官来一个如何从零到一设计一个完整的系统？大多数人都会直接懵了，因为系统设计覆盖面广，而网上资料又不能面面俱到，单独背背文章肯定是不行的；后者主要在于晋升亿级流量电商详情页系列课程
亿级流量电商网站的商品详情页系统，架构讲解，学到，作为项目背景贯穿，项目实战；缓存架构，支撑高并发，高可用的系统架构；缓存架构观察的过程中，高并发以及高可用相关的各种技术点和知识点，解决方案，串在一起，讲解了 这套课程，学到很多的全网独家的技术 大型电商网站的商品详情页系统的架构复杂的亿级流量电商系统JVM模型参数二次优化
亿级流量电商系统JVM模型参数预估方案，在原来的基础上采用ParNew+CMS垃圾收集器 一、亿级流量分析及jvm参数设置 1. 需求分析 大促在即，拥有亿级流量的电商平台开发了一个订单系统，我们应该如何来预估其并发量？如何根据并发量来合理配置JVM参数呢？ 假设，现在有一个场景，一个电商平台，比阿里IM技术分享(五)：闲鱼亿级IM消息系统的及时性优化实践
本文由阿里闲鱼技术团队有攸分享，原题“向消息延迟说bybye：闲鱼消息及时到达方案”，有修订和改动，感谢作者的分享。 1、引言 IM消息作为闲鱼用户重要的交易咨询工具，核心目标有两点： 1）第一是保证用户的消息不丢失；2）第二是保证用户的消息及时送达接收方。 IM消息根据消息的接收方设备是亿级流量实验平台设计与实现
大家好，我是雨乐。今天给大家分享一款亿级流量实验平台。 在互联网行业，要上线一个策略(CTR预估、CVR预估等)，或者一个功能，如果贸然全量上线，那么如果新策略效果不佳，可能会造成不小的损失，要么丢失用户，要么损失收入。 那么怎样才能避免此问题发生呢？这就引入了实验平台，通过对流量打标签，9.亿级流量电商系统JVM模型参数预估方案
1. 需求分析 大促在即，拥有亿级流量的电商平台开发了一个订单系统，我们应该如何来预估其并发量？如何根据并发量来合理配置JVM参数呢？ 假设，现在有一个场景，一个电商平台，比如京东，需要承担每天上亿的流量。现在开发了一个订单系统，那么这个订单系统每秒的并发量是多少呢？我们应该如何分配其修正版 | 面对千万级、亿级流量怎么处理？
这是去年10月发过的一篇文章，写完之后小问题挺多的，公众号又只能改24个字，于是还是重新改一版。 这是一道很常见的面试题，但是大多数人并不知道怎么回答，这种问题其实可以有很多形式的提问方式，你一定见过而且感觉无从下手： 面对业务急剧增长你怎么处理？ 业务量增长10倍、100倍怎么处理？面试官：面对千万级、亿级流量怎么处理？
这是一道很常见的面试题，但是大多数人并不知道怎么回答，这种问题其实可以有很多形式的提问方式，你一定见过而且感觉无从下手： 面对业务急剧增长你怎么处理？ 业务量增长10倍、100倍怎么处理？ 你们系统怎么支撑高并发的？ 怎么设计一个高并发系统？ 高并发系统都有什么特点？ ... ... 诸如此类，问亿级流量治理系列：为什么大公司都要做流量治理？
流量治理定义 在高并发的互联网业务场景下，限流和熔断、降级经常被提起和应用。其中限流就属于流量治理的一部分。当然流量治理除了限流之外，还有其他的一些对流量进行管控的方式，比如：控制流量的分发，流量的监控，流量的预测等。 流量治理的目的 为系统购买一份保险 做流量治理，其实也就亿级流量架构怎么做资源隔离？写得太好了！
作者：等不到的口琴 链接：https://www.cnblogs.com/Courage129/p/14421585.html 为什么要资源隔离 常见的资源,例如磁盘、网络、CPU等等,都会存在竞争的问题,在构建分布式架构时,可以将原本连接在一起的组件、模块、资源拆分开来,以便达到最大的利用效率或性能。资源隔离之后,当12306亿级流量架构分析（图解+秒懂+史上最全）
文章很长，而且持续更新，建议收藏起来，慢慢读！ Java 高并发 发烧友社群：疯狂创客圈（总入口） 奉上以下珍贵的学习资源： 免费赠送 经典图书 ： 极致经典 + 社群大片好评 《 Java 高并发 三部曲 》 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 免费赠送 经典图书 ： 《Netty Zookeeper Redis 高并发华为18级工程师耗时三年才总结出这份Java亿级高并发核心编程手册
移动时代、5G时代、物联网时代的大幕已经开启，新时代提升了对Java应用的高性能、高并发的要求，也抬升了Java工程师的技术台阶和面试门槛。 很多公司的面试题从某个侧面反映了生产场景的技术要求。之前只有BAT等大公司才有高并发技术相关的面试题，现在与Java项目相关的整个行业基本亿级流量电商平台之多级缓存架构缓存一致性
前言 数据库中数据发生变更，如何更新Redis缓存呢？如何更新Nginx缓存呢？ 我们可以使用阿里巴巴的技术解决方案Canal来实现，通过Canal监听数据库变更，并实时消费变更数据，并更新缓存。 canal [kə'næl]**，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和