高并发TCP连接数量限制处理
高并发TCP连接数量限制处理
卢振飞52053
背景
近期VSG和Video Portal项目开发中，都涉及到对高速TCP连接的处理，遇到了有共性的一个问题就是当集中快速建立TCP连接时会出现无法初始化socket的情况，导致无法建立TCP连接，处理失败。其主要原因是操作系统对一个端口同时处理的socket连接数量进行了限制，一般为1024。当应用系统完成操作释放连接时，并不能马上释放绑定的端口，而是把端口设置为TIME_W AIT状态，过段时间(默认240s)才释放。这样当有浪涌的TCP连接请求时容易导致大量的TCP连接无法建立。
解决此问题的有两个途径，一个是增加系统对端口并发连接数的限制，另一个是降低TIME_WAIT时长。
Linux下的处理
在Linux平台上，无论编写客户端程序还是服务端程序，在进行高并发TCP连接处理时，最高的并发数量都要受到系统对用户单一进程同时可打开文件数量的限制(这是因为系统为每个TCP连接都要创建一个socket句柄，每个socket句柄同时也是一个文件句柄)。可使用ulimit命令查看系统允许当前用户进程打开的文件数限制：
[speng@as4 ~]$ ulimit -n
1024
这表示当前用户的每个进程最多允许同时打开1024个文件，这1024个文件中还得除去每个进程必然打开的标准输入，标准输出，标准错误，服务器监听socket，进程间通讯的unix 域socket等文件，那么剩下的可用于客户端socket连接的文件数就只有大概1024-10=1014个左右。也就是说缺省情况下，基于Linux的通讯程序最多允许同时1014个TCP并发连接。
对于想支持更高数量的TCP并发连接的通讯处理程序，就必须修改Linux对当前用户的进程同时打开的文件数量的软限制(soft limit)和硬限制(hardlimit)。其中软限制是指Linux在当前系统能够承受的范围内进一步限制用户同时打开的文件数；硬限制则是根据系统硬件资源状
况(主要是系统内存)计算出来的系统最多可同时打开的文件数量。通常软限制小于或等于硬限制。
修改上述限制的最简单的办法就是使用ulimit命令：
[speng@as4 ~]$ ulimit -n
上述命令中，在
第一步，修改/etc/security/limits.conf文件，在文件中添加如下行：
speng soft nofile 10240
speng hard nofile 10240
其中speng指定了要修改哪个用户的打开文件数限制，可用'*'号表示修改所有用户的限制；soft或hard指定要修改软限制还是硬限制；10240则指定了想要修改的新的限制值，即最大打开文件数(请注意软限制值要小于或等于硬限制)。修改完后保存文件。
第二步，修改/etc/pam.d/login文件，在文件中添加如下行：
session required /lib/security/pam_limits.so
这是告诉Linux在用户完成系统登录后，应该调用pam_limits.so模块来设置系统对该用户可使用的各种资源数量的最大限制(包括用户可打开的最大文件数限制)，而pam_limits.so模块就会从/etc/security/limits.conf文件中读取配置来设置这些限制值。修改完后保存此文件第三步，查看Linux系统级的最大打开文件数限制，使用如下命令：
[speng@as4 ~]$ cat /proc/sys/fs/file-max
12158
这表明这台Linux系统最多允许同时打开(即包含所有用户打开文件数总和)12158个文件，是Linux系统级硬限制，所有用户级的打开文件数限制都不应超过这个数值。通常这个系统级硬限制是Linux系统在启动时根据系统硬件资源状况计算出来的最佳的最大同时打开文件数限制，如果没有特殊需要，不应该修改此限制，除非想为用户级打开文件数限制设置超过此限制的值。修改此硬限制的方法是修改/etc/rc.local脚本，在脚本中添加如下行：echo 22158 > /proc/sys/fs/file-max
这是让Linux在启动完成后强行将系统级打开文件数硬限制设置为22158。修改完后保存
此文件。
完成上述步骤后重启系统，一般情况下就可以将Linux系统对指定用户的单一进程允许同时打开的最大文件数限制设为指定的数值。如果重启后用ulimit-n命令查看用户可打开文件数限制仍然低于上述步骤中设置的最大值，这可能是因为在用户登录脚本/etc/profile中使用ulimit-n命令已经将用户可同时打开的文件数做了限制。由于通过ulimit-n修改系统对用户可同时打开文件的最大数限制时，新修改的值只能小于或等于上次ulimit-n设置的值，因此想用此命令增大这个限制值是不可能的。所以，如果有上述问题存在，就只能去打开/etc/profile 脚本文件，在文件中查找是否使用了ulimit-n限制了用户可同时打开的最大文件数量，如果找到，则删除这行命令，或者将其设置的值改为合适的值，然后保存文件，用户退出并重新登录系统即可。
通过上述步骤，就为支持高并发TCP连接处理的应用解除了关于打开文件句柄数量方面的系统限制。
Windows下的处理
1.启动注册表编辑器。
2.注册表, 中找到以下子项，然后单击参数：
HKEY _ LOCAL _ MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\Tcpip\Parameters
3.在编辑菜单, 单击新建, 然后添加以下注册表项：
MaxUserPort 值名称：
值类型：DWORD
值数据：65534
有效范围：5000 - 65534 (十进制)
默认：0x1388 5000 （十进制）
说明：此参数控制程序从系统请求任何可用用户端口时所用最大并发数。
4.退出注册表编辑器, 并重新启动计算机。
注意一个附加TCPTimedWaitDelay 注册表参数决定多久关闭端口等待可以重用关闭端口。
服务器高并发解决方案
服务器高并发解决方案 篇一：JAVA WEB高并发解决方案 java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法（java教程,java处理大量数据，java高负载数据）一：高并发高负载类网站关注点之数据库没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是的应用，数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql 主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式，2个主Mysql，多个Slaves，需要注意的是，虽然有2个Master，但是同时只有1个是Active，我们可以在一定时候切换。之所以用2个M，是保证M不会又成为系统的SPOF。 Slaves可以进一步负载均衡，可以结合LVS,从而将select操作适当的平衡到不同的slaves上。 以上架构可以抗衡到一定量的负载，但是随着用户进一步增加，你的用户表数据超过1千万，这时那个M变成了SPOF。你不能任意扩充Slaves，否则复制同步的开销将直线上升，怎么办？我的方法是表分区，从业务层面上进行分区。最简单的，以用户数据为例。根据一定的切分方式，比如id，
切分到不同的数据库集群去。 全局数据库用于meta数据的查询。缺点是每次查询，会增加一次，比如你要查一个用户nightsailer,你首先要到全局数据库群找到nightsailer对应的cluster id，然后再到指定的cluster找到nightsailer的实际数据。 每个cluster可以用m-m方式，或者m-m-slaves方式。这是一个可以扩展的结构，随着负载的增加，你可以简单的增加新的mysql cluster进去。 需要注意的是： 1、禁用全部auto_increment的字段 2、id需要采用通用的算法集中分配 3、要具有比较好的方法来监控mysql主机的负载和服务的运行状态。如果你有30台以上的mysql数据库在跑就明白我的意思了。 4、不要使用持久性链接（不要用pconnect）,相反，使用sqlrelay这种第三方的数据库链接池，或者干脆自己做，因为php4中mysql的链接池经常出问题。 二：高并发高负载网站的系统架构之HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化 /shtml/XX07/的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实
Java高并发,如何解决,什么方式解决
对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题， 但话又说回来了，既然逃避不掉，那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧。 为了更好的理解并发和同步，我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步 1、同步和异步的区别和联系 所谓同步，可以理解为在执行完一个函数或方法之后，一直等待系统返回值或消息，这时程序是出于阻塞的，只有接收到 返回的值或消息后才往下执行其它的命令。 异步，执行完函数或方法后，不必阻塞性地等待返回值或消息，只需要向系统委托一个异步过程，那么当系统接收到返回 值或消息时，系统会自动触发委托的异步过程，从而完成一个完整的流程。 同步在一定程度上可以看做是单线程，这个线程请求一个方法后就待这个方法给他回复，否则他不往下执行(死心眼)。 异步在一定程度上可以看做是多线程的(废话，一个线程怎么叫异步)，请求一个方法后，就不管了，继续执行其他的方法。 同步就是一件事，一件事情一件事的做。 异步就是，做一件事情，不引响做其他事情。 例如：吃饭和说话，只能一件事一件事的来，因为只有一张嘴。 但吃饭和听音乐是异步的，因为，听音乐并不引响我们吃饭。 对于Java程序员而言，我们会经常听到同步关键字synchronized，假如这个同步的监视对象是类的话，那么如果当一个对象 访问类里面的同步方法的话，那么其它的对象如果想要继续访问类里面的这个同步方法的话，就会进入阻塞，只有等前一个对象 执行完该同步方法后当前对象才能够继续执行该方法。这就是同步。相反，如果方法前没有同步关键字修饰的话，那么不同的对象 可以在同一时间访问同一个方法，这就是异步。 在补充一下(脏数据和不可重复读的相关概念): 脏数据 脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这
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本模型实例图为： 现在director 上安装ipvsadm，笔者yum配置指向有集群源所以直接 用yum安装。yuminstallipvsadm 下面是director配置： dip配置在接口上172.16.100.10 Vip配置在接口别名上：172.16.100.1 varnish服务器配置：Rip配置在接口上：172.16.100.11；Vip配置在lo别名上 如果你要用到下面的heartbeat的ldirectord来实现 资源转换，则下面的#director配置不用配置 1.#director配置 2.ifconfigeth0172.16.100.10/16 3.ifconfigeth0:0172.16.100.1broadcast172.16.100.1ne tmask255.25 5.255.255up 4.routeadd-host172.16.100.1deveth0:0 5.echo1>/proc/sys/net/ipv4/ip_forward 1.#varnish服务器修改内核参数来禁止响应对Vip的aRp广播请求 2.echo1>/proc/sys/net/ipv4/conf/lo/arp_ignore
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此种场景就是非常有特点的高并发场景，如果不对流量进行合理管控，肆意放任大流量冲击系统，那么将导致一系列的问题出现，比如一些可用的连接资源被耗尽、分布式缓存的容量被撑爆、数据库吞吐量降低，最终必然会导致系统产生雪崩效应。 一般来说，大型互联网站通常采用的做法是通过扩容、动静分离、缓存、服务降级及限流五种常规手段来保护系统的稳定运行。 三、扩容 由于单台服务器的处理能力有限，因此当一台服务器的处理能力接近或已超出其容量上限时，采用集群技术对服务器进行扩容，可以很好地提升系统整体的并行处理能力，在集群环境中，节点的数量越多，系统的并行能力和容错性就越强。在无状态服务下，扩容可能是迄今为止效果最明显的增加并发量的技巧之一。从扩容方式角度讲，分为垂直扩容（scale up）和水平扩容（scale out）。垂直扩容就是增加单机处理能力，怼硬件，但硬件能力毕竟还是有限；水平扩容说白了就是增加机器数量，怼机器，但随着机器数量的增加，单应用并发能力并不一定与其呈现线性关系，此时就可能需要进行应用服务化拆分了。 从数据角度讲，扩容可以分为无状态扩容和有状态扩容。无状态扩容一般就是指我们的应用服务器扩容；有状态扩容一般是指数据存储扩容，要么将一份数据拆分成不同的多份，即sharding，要么就整体复制n份，即副本。sharding遇
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分表后数据都是存放在分表里，总表只是一个外壳，存取数据发生在一个一个的分表里面。分表的重点是存取数据时，如何提高数据库的并发能力。分表后，单表的并发能力提高了，磁盘I/O性能也提高了。 以安审日志服务的历史记录表为例： 表按年月拆分，格式为：表名+年+月，例如：TEST_202001、TEST_202002、、TEST_202003……然后可以 根据日期来查询。 ?分区 分区的适用场景 1. 一张表的查询速度已经慢到影响使用的时候。 2.表中的数据是分段的。 3.对数据的操作往往只涉及一部分数据，而不是 所有的数据。 分区是把一张表的数据分成N多个区块，这些区块可以在同一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上。分区把存放数据的 文件分成了许多小块，分区后的表还是一张表，数据处理还是 由自己来完成。 3.分离数据库中活跃的数据 数据库的数据虽然很多，但是经常被访问的数据还是有限的， 因此可以将这些相对活跃的数据进行分离出来单独进行保存来提高 处理效率。其实前边使用redis缓存的思想就是一个很明显的分离数据库中活跃的数据示例，将应用经常使用的数据缓存在内存中。
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高并发秒杀App设计思路和注意事项 一、明确问题： 设计一款具有高并发的负载能力、稳定性、准确性、可运营性的APP。 二、系统目标： 1.并发能力要尽量的高，能承受瞬时的峰值，系统必须顺畅运行； 2.面对海量用户的并发抢购，不能超卖（可容忍小量的超卖）； 3.只有预约用户可以购买，一个用户只能买一台； 4.抢购结果必须非常可靠，购买记录不可丢失； 5.用户体验尽可能好。 三、设计思路（硬件+部署+软件+业务）： （一）硬件（在有条件的情况下）： 1.处理能力的提升：部署多颗CPU，选择多核心、具备更高运算频率、更大高速缓存的CPU；处理能力的提升最直接的反应在于Web请求的处理效率和PHP程序的执行效率。 2.内存容量：更大的内存容量；内存容量的提升最直接的反应在于应对数据库大量 的数据交换。 3.磁盘搜索与I/O能力：选择更高的转速、更大的硬盘缓存、组件磁盘阵列（RAID）； 磁盘搜索与I/O能力的提升最直接反应在于数据库大量的查询和读写以及文件的读写。 4.网络带宽的提升可考虑的因素包括：更大带宽、多线路接入、独享带宽； （二）部署： 1.服务器分离 将web服务器和数据库服务器分离：增加安全性、提高处理效率； 2.数据库集群和库表散列 很多数据库都有自己的解决方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案和在应用程序中安装业务和应用或者功能模块将数据库进行分离，不同的模块对应不同的数据库或者表，再按照一定的策略对某个页面或者功能进行更小的数据库散列 3.基于请求的负载均衡 在客户端发起登陆的时候，集群网关会同时登录到集群各节点数据库，此后所有的客户端请求，经过集群网关的分析被分成两类，查询请求根据负载均衡算法挑选一个节点执行，数据更新请求则有主机执行并实时同步数据到集群各节点） （三）软件： 1.在秒杀系统中进行限制流量操作，尽量将并发量拦截在系统上游。比如通过用户预约验证和每秒向后端放行流量控制等措施（客户端验证、JS层面提交请求的限制、站点层面对用户的访问拦截等措施减少最终放行的并发流量）； 2.对于写请求，数量较少，使用请求队列，每次只放有限的写请求去数据层。如果均成功再放下一批，如果库存不够则队列里的写请求全部返回“已售完”。
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java,高并发解决方案 篇一：Java高并发程序设计 Java 高并发程序设计 第一课前沿 ? 在计算密集型的领域中非常适用并行程序 ? 多核CPU的产生促使了并行程序的设计，摩尔定律的失效，芯片的性能不能提高，4GHz已经是当下最高的频率，从而产生多核CPU的出现。 ? 活锁：两个资源A、B，进程1和2 分别占用A和B 时发现不能工作，就同时释放掉，然后又同时分别占用B 和A 如此反复！出现活锁 ? 阻塞： 第二课Java并行程序基础 ? 线程是比进程更细粒度的执行单元，可以说是属于进程的一个子集 ? 7, Thread 类的run()方法实现于Runnable 接口，如果直接调用run()方法，不会启动新的线程，而是在当前线程下运
行，start() 方法会开启一个新的线程。 两种方式，1 重载run方法2，实现Ruanable接口 8, Thread.Interrupt() 是一种比较的让线程终止的方法优雅的方法，不会立刻停止掉该程序，根据程序的设计，而是根据该程序的设计，当执行完该程序的一次循环之后，在下次循环程序开始之前中断，保证该程序的数据完整性。9，try { Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { // //设置中断状态，抛出异常后会清除中断标记位e.printStackTrace(); } 10，查看当前被挂起的进程命令jps 查看进程中具体线程的信息jstack 5880 11， ? 等待线程结束join(),其本质是判断线程是否还存活，如果一直存活那么通 知调用该线程的其他线程等待，如果结束有JVM 调用notifyAll()唤醒所 有等待该线程的线程。 f (millis == 0) { while (isAlive()) { wait(0); }
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Linux服务器开发——2小时搞定高并发网络编程 一、使用多线程处理高并发的弊端 多线程处理高并发是常用同时处理多个并发用户请求的方式，但线程数过多会增加系统的资源消耗（线程本身占用的资源+线程切换带来的系统开销），同时因硬件和软件的限制，操作系统支持的线程数有限，也抑制了系统的吞吐量。 动脑学院以一个餐饮为例，每一个人来就餐就是一个事件，他会先看一下菜单，然后点餐。就像一个网站会有很多的请求，要求服务器做一些事情。处理这些就餐事件的就需要我们的服务人员了。 在多线程处理的方式会是这样的： 一个人来就餐，一个服务员去服务，然后客人会看菜单，点菜。服务员将菜单给后厨。 二个人来就餐，二个服务员去服务…… 五个人来就餐，五个服务员去服务…… 这个就是多线程的处理方式，一个事件到来，就会有一个线程服务。很显然这种方式在人少的情况下会有很好的用户体验，每个客人都感觉自己是VIP，专人服务的。如果餐厅一直这样同一时间最多来5个客人，这家餐厅是可以很好的服务下去的。 来了一个好消息，因为这家店的服务好，吃饭的人多了起来。同一时间会来10个客人，老板很开心，但是只有5个服务员，这样就不能一对一服务了，有些客人就要没有人管了。老板就又请了5个服务员，现在好了，又能每个人都受V IP待遇了。 越来越多的人对这家餐厅满意，客源又多了，同时来吃饭的人到了20人，老板高兴不起来了，再请服务员吧，占地方不说，还要开工钱，再请人就攒不到钱了。怎么办呢？老板想了想，10个服务员对付20个客人也是能对付过来的，服务员勤快点就好了，伺候完一个客人马上伺候另外一个，还是来得及的。综合考虑了一下，老板决定就使用10个服务人员的线程池啦~~~ 但是这样有一个比较严重的缺点就是，如果正在接受服务员服务的客人点菜很慢，其他的客人可能就要等好长时间了。有些火爆脾气的客人可能就等不了走人了。 来，动脑学院直接上演示代码：
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1. 平台优化方案 大型网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。 上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。 1.1. HTML静态化 由于效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，无法全部手动去挨个实现，于是出现了常见的信息发布系统CMS，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。 除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，如Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。 同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储在数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求。
高并发处理
转载请保留出处：俊麟Michael‘s blog (https://www.360docs.net/doc/9a2487195.html,/blog/?p=71) Trackback Url : https://www.360docs.net/doc/9a2487195.html,/blog/wp-trackback.php?p=71 鄙人先后在CERNET做过拨号接入，在Yahoo&3721搞过搜索前端，在猫扑处理过https://www.360docs.net/doc/9a2487195.html,的架构升级，在https://www.360docs.net/doc/9a2487195.html,视频网站从事开发工作，还在多年的工作中接触和开发过不少大中型网站的模块，因此在大型网站应对高负载和并发的解决方案上有一些积累和经验，希望和大家一起探讨。 一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。 大型网站，比如门户网站。在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。 上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。 1、HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。 除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。目前很多博客也都实现了静态化，我使用的这个Blog程序WordPress还没有静态化，所以如果面对高负载访问，https://www.360docs.net/doc/9a2487195.html,一定不能承受 同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛
java高并发的解决方案
java 高并发的解决方案 对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话， 那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题 是绝大部分的程序员头疼的问题 ! 下面是小编分享的，欢迎 大家阅读 ! 常用的，可能最初是一个 mysql 主机，当数据增加到 100 万以上，那么，MySQ 啲效能急剧下降。常用的优化措施是 M-S （主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不 同的服务器上进行操作。我推荐的是 M-M-Slaves 方式， 2 个主 Mysql ，多个 Slaves ，需要注意的是，虽然有 Master ，但是同时只有 1 个是 Active ，我们可以在一定时 候切 换。之所以用2个M 是保证M 不会又成为系统的 SPOF 。 Slaves 可以进一步负载均衡，可以结合 LVS,从而将 以上架构可以抗衡到一定量的负载，但是随着用户进 步增加，你的用户表数据超过 1千万，这时那个 M 变成 了 SPOF 你不能任意扩充 Slaves ，否则复制同步的开销将 直线上升，怎么办 ?我的方法是表分区，从业务层面上进行 分区。最简单的，以用户数据为例。根据一定的切分方式， 比如 id ，切分到不同的数据库集群去。 java 高并发的解决方案】 般来说MySQl 是最 2个 select 操作适当的平衡到不同的 slaves 上。
全局数据库用于 meta 数据的查询。缺点是每次查询， 会增加一次，比如你要查一个用户 nightsailer, 你首先要 后再到指定的 cluster 找到 nightsailer 的实际数据 个 cluster 可以用 m-m 方式，或者 m-m-slaves 方式。 个可以扩展的结构，随着负载的增加，你可以简单的增 加新的 mysql cluster 进去。 网站HTML 静态化解决方案 当一个Servlet 资源请求到达WE 餌艮务 器之后我们会 填充指定的JSP 页面来响应请求： HTTP 请求---Web 服务器---Servlet-- 业务逻辑处理-- 访问数据 -- 填充 JSP-- 响应请求 HTML 静态化之后: HTTP 请求---Web 服务器---Servlet--HTML-- 响应请求 缓存、负载均衡、存储、队列 存集群，一般来说部署 10 台左右就差不多 （10g 内存池 ） 。 需要注意一点，千万不能用使用 swaP,最好关闭 linux 的swap 。 2. 负载均衡 / 加速。可能上面说缓存的时候，有人第 想的是页面静态化，所谓的静态 html ，我认为这是常识， 不属于要点了。页面的静态化随之带来的是静态服务的负 载均衡和加速。我认为 Lighttped+Squid 是最好的方式了。 到全局数据库群找到 nightsailer 对应的 cluster id ，然 这是 1. 缓存是另一个大问题，我一般用 memcachec 来 做缓
黑马程序员：高并发解决及方案
黑马程序员：高并发解决案 一、什么是高并发 高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。 响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间。 吞吐量：单位时间处理的请求数量。 QPS：每秒响应请求数。在互联网领域，这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统，同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。 二、什么是秒杀 秒杀场景一般会在电商举行一些活动或者节假日在12306上抢票时遇到。对于电商中一些稀缺或者特价商品，电商一般会在约定时间点对其进行限量销售，因为这些商品的特殊性，会吸引大量用户前来抢购，并且会在约定的时间点同时在秒杀页面进行抢购。
此种场景就是非常有特点的高并发场景，如果不对流量进行合理管控，肆意放任大流量冲击系统，那么将导致一系列的问题出现，比如一些可用的连接资源被耗尽、分布式缓存的容量被撑爆、数据库吞吐量降低，最终必然会导致系统产生雪崩效应。 一般来说，大型互联通常采用的做法是通过扩容、动静分离、缓存、服务降级及限流五种常规手段来保护系统的稳定运行。 三、扩容 由于单台服务器的处理能力有限，因此当一台服务器的处理能力接近或已超出其容量上限时，采用集群技术对服务器进行扩容，可以很好地提升系统整体的并行处理能力，在集群环境中，节点的数量越多，系统的并行能力和容错性就越强。在无状态服务下，扩容可能是迄今为止效果最明显的增加并发量的技巧之一。从扩容式角度讲，分为垂直扩容（scale up）和水平扩容（scale out）。垂直扩容就是增加单机处理能力，怼硬件，但硬件能力毕竟还是有限；水平扩容说白了就是增加机器数量，怼机器，但随着机器数量的增加，单应用并发能力并不一定与其呈现线性关系，此时就可能需要进行应用服务化拆分了。 从数据角度讲，扩容可以分为无状态扩容和有状态扩容。无状态扩容一般就是指我们的应用服务器扩容；有状态扩容一般是指数据存储扩容，要么将一份数据拆分成不同的多份，即sharding，要么就整体复制n份，即副本。sharding遇
服务器解决方案
连云港党校服务器解决方案 第一章：中心服务器系统双机热备方案－服务器 一：系统设计原则 在系统设计中主要遵循以下原则： （1）系统设计的前瞻性。 充分考虑到用户需求，确保在系统满足未来的业务发展需要。（2）系统设计的先进性。 在经费的技术许可的范围内，引进、吸收和应用先进技术。在数据存储管理系统软件设计和存储网络设计以及存储设备选择上采用目前国际先进方案，在建立先进的存储结构的同时，获得较好的数据系统运行效率。 （3）开放性原则 系统采用的各种硬件设备和软件系统均遵循国际标准或工业标准及国际流行标准，符合开放性设计原则，使用权其具备优良的可扩展性、可升级性和灵活性。 （4）安全性原则 数据备份系统构成应用系统的保障子系统。数据备份系统的最终目的是确保应用系统的安全运行和故障恢复机制，系统设计的首要目标是建立这一系统安全体系。 （5）稳定性原则 在采用国际先进的存储技术的同时，着重考虑了系统的稳定性和可行性,其中又重点考虑系统可靠的平滑升级方式，使系统的运营风险
降低到最小。这样，系统能够充分享受先进的存储技术带来的巨大收益。 （6）系统设计的可扩展性 在考虑各子系统的设计中，均按业务要求对系统扩展的可行性进行了考虑。 （7）经济性 在满足所有需求的前提下，选择合适的存储管理软件，存储设备和相关存储设备，使系统具有较好的性能价格比。 二：系统总体结构说明 鉴于用户业务性质需求。在本方案设计中所有设备完全使用冗余架构确保系统任意一点出现故障时业务的可持续运行。 （1）产品选型 基于性能价格比和目前的应用，IBM X－SERVER+FastT600全光纤存储服务器。 服务器推荐IBM X-server X366，确保系统的稳定性和用户数据安全性。IBM X-SERVER X366 高性能、低密度 IBM eServer xSeries 366 是采用灵活的双核4路处理器，更高的机柜密度和强大管理功能设计的机架优化服务器，提供领先的性能/价格比和投资保护特性。第二代IBM 企业级X-架构（EXA）设计和运行速度高达3.0GHz的双核Intel Xeon处理器MP提供强大的功能以运行关键任务应用，例如企业资源规划（ERP）、数据库和协作型应用等。每套系统所提供的高达64GB 内存满足资源密集型应用程序的运行需
高并发高可用平台架构规划方案
编号∶______ 版本∶______ 高并发平台架构规划方案 V1.0 起草人： XXX 起草时间：YYYY年MM月DD日 审核人： 审核时间： 修改情况记录： 序号修改模块名称修改内容修改人修改人名称 1 2 3
1概述 1.1简述 本文档针对XX项目的特点，根据项目各个阶段的发展情况，在系统不调整或微调整的情况下逐步提升整体吞吐量以适应项目的快速发展。其中包括各个阶段项目架构部署规划。 1.2设计目标 A.快速的响应能力 在各种情况下，能够快速响应用户请求；具备可靠地容灾能力，部分系统问题不影响整体系统的正常运行。将停止服务时间降低到最低甚至是不间断服务。 B.可伸缩性的系统体系 随着访问的增加，系统具备良好的伸缩能力。其中包括硬件与软件两部分： 1)硬件：Web服务器集群，缓存服务器集群，文件服务器集群，数据库服务器等集群。各个群集之间负载均衡，任何一个集群由于资源不足出现瓶颈的时候，只要根据需要添加一个服务器节点，做简单的配置就能达到扩展的目的。 2)软件：整个软件应用系统纵向分割，按照模块划分，各个模块即相互独立，又可以无缝结合。如果需要扩展一个模块，只要做独立开发，无需该原有系统的代码，只要做简单的配置就能结合在已经，并对该模块管理。 C.安全可靠的系统 为保证网站的正常运行，用户数据的高度安全，系统考虑了多种安全策略（网络安全、系统安全、各子系统安全、子系统模块安全、回话期间安全等）。系统具有7×24小时的运行能力，并且具有系统灾难的快速恢复能力，及数据安全的保证。 D.易管理的体系架构 整个系统、服务的状态处于一个实时的监控之下。其中包括：配置管理、故
(完整版)java高并发的解决方案
java高并发的解决方案 对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题!下面是小编分享的，欢迎大家阅读! 【java高并发的解决方案】一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(主-从)方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式，2个主Mysql，多个Slaves，需要注意的是，虽然有2个Master，但是同时只有1个是Active，我们可以在一定时候切换。之所以用 2个M，是保证M不会又成为系统的SPOF。 Slaves可以进一步负载均衡，可以结合LVS,从而将select操作适当的平衡到不同的slaves上。 以上架构可以抗衡到一定量的负载，但是随着用户进一步增加，你的用户表数据超过1千万，这时那个M变成了SPOF。你不能任意扩充Slaves，否则复制同步的开销将直线上升，怎么办?我的方法是表分区，从业务层面上进行分区。最简单的，以用户数据为例。根据一定的切分方式，比如id，切分到不同的数据库集群去。 全局数据库用于meta数据的查询。缺点是每次查询，
会增加一次，比如你要查一个用户nightsailer,你首先要到全局数据库群找到nightsailer对应的cluster id，然后再到指定的cluster找到nightsailer的实际数据。每个cluster可以用m-m方式，或者m-m-slaves方式。这是一个可以扩展的结构，随着负载的增加，你可以简单的增加新的mysql cluster进去。 网站HTML静态化解决方案 当一个Servlet资源请求到达WEB服务器之后我们会填充指定的JSP页面来响应请求: HTTP请求---Web服务器---Servlet--业务逻辑处理--访问数据--填充JSP--响应请求 HTML静态化之后: HTTP请求---Web服务器---Servlet--HTML--响应请求缓存、负载均衡、存储、队列 1.缓存是另一个大问题，我一般用memcached来做缓存集群，一般来说部署10台左右就差不多(10g内存池)。需要注意一点，千万不能用使用 swap，最好关闭linux的swap。 2.负载均衡/加速。可能上面说缓存的时候，有人第一想的是页面静态化，所谓的静态html，我认为这是常识，不属于要点了。页面的静态化随之带来的是静态服务的负载均衡和加速。我认为Lighttped+Squid是最好的方式了。
高并发TCP连接数量限制处理
高并发TCP连接数量限制处理 卢振飞52053 背景 近期VSG和Video Portal项目开发中，都涉及到对高速TCP连接的处理，遇到了有共性的一个问题就是当集中快速建立TCP连接时会出现无法初始化socket的情况，导致无法建立TCP连接，处理失败。其主要原因是操作系统对一个端口同时处理的socket连接数量进行了限制，一般为1024。当应用系统完成操作释放连接时，并不能马上释放绑定的端口，而是把端口设置为TIME_W AIT状态，过段时间(默认240s)才释放。这样当有浪涌的TCP连接请求时容易导致大量的TCP连接无法建立。 解决此问题的有两个途径，一个是增加系统对端口并发连接数的限制，另一个是降低TIME_WAIT时长。 Linux下的处理 在Linux平台上，无论编写客户端程序还是服务端程序，在进行高并发TCP连接处理时，最高的并发数量都要受到系统对用户单一进程同时可打开文件数量的限制(这是因为系统为每个TCP连接都要创建一个socket句柄，每个socket句柄同时也是一个文件句柄)。可使用ulimit命令查看系统允许当前用户进程打开的文件数限制： [speng@as4 ~]$ ulimit -n 1024 这表示当前用户的每个进程最多允许同时打开1024个文件，这1024个文件中还得除去每个进程必然打开的标准输入，标准输出，标准错误，服务器监听socket，进程间通讯的unix 域socket等文件，那么剩下的可用于客户端socket连接的文件数就只有大概1024-10=1014个左右。也就是说缺省情况下，基于Linux的通讯程序最多允许同时1014个TCP并发连接。 对于想支持更高数量的TCP并发连接的通讯处理程序，就必须修改Linux对当前用户的进程同时打开的文件数量的软限制(soft limit)和硬限制(hardlimit)。其中软限制是指Linux在当前系统能够承受的范围内进一步限制用户同时打开的文件数；硬限制则是根据系统硬件资源状