大型网站系统架构演化实例_2.使用缓存改善网站性能
写要通过远程网络请求，这样相对于本地缓存的数据读写，性能要低一些。 分布式缓存的实现： 分布式缓存的典型实现包括 MemCached 和 Redis。 2.第三阶段网站架构图 此时，网站系统的架构如图1所示。使用缓存后，数据访问压力得到有效缓解，但是单一应用服务器能够处理的请求连接有限，在网站访问高峰期，应用服务器成为整个网站的瓶颈。 图1 第三阶段网...
大型网站系统架构演化实例_3.使用服务集群改善网站并发处理能力
强大的服务器，对大型网站而言，不管多么强大的服务器，对大型网站而言，不管多强大的服务器，都满足不了网站持续增长的业务需求。这种情况下，更恰当的做法是增加一台服务器分担原有服务器的访问及存储压力。对网站架构而言，只要能通过增加一台服务器的方式改善负载压力，就可以以同样的方式持续增加服务器不断改善系统性能，从而实现系统的可伸缩性。应用服务器实现集群是网站可伸缩架构设计中较为简单成熟的一种。 2.第四阶段网...
大型网站系统架构演化实例_1.单体架构和垂直架构
大型网站的技术挑战主要来自于庞大的用户，高并发的访问和海量的数据，任何简单的业务一旦需要处理数以P计的数据和面对数以亿计的用户，问题就会变得很棘手。通常大型网站架构主要解决这类问题。 1.第一阶段：单体架构 大型网站都是从小型网站发展而来，网站架构也是一样，是从小型网站架构逐步演化而来，网站架构也是一样，是从小型网站架构逐步演化而来。小型网站最开始没有太多人访问，只需要...
《系统架构设计师教程（第2版）》第9章-软件可靠性基础知识-06-软件可靠性评价
文章目录 0. 概述1. 选择可靠性模型2.1 模型假设2.2 预测的能力与质量2.3 模型输出值2.4 模型使用的简便性 3. 可靠性数据的收集3.2 数据的来源3.3 收据收集的难点3.4 解决方案 4. 软件可靠性的评估和预测4.1 软件可靠性评估解答的问题 4.2 未测出失效的处理4.3 辅助方法1）失效数据的图形分析法2）试探性数据分析技术 0. 概述 适用： 软件开发过程： 估计软件当前...
janus架构学习
基础介绍 Janus 是由Meetecho设计和开发的开源、通用的基于SFU架构的WebRTC流媒体服务器，它支持在Linux的服务器或MacOS上的机器进行编译和安装。Janus 是使用C语言进行编写的，它的性能十分优秀。 架构 janus为sfu架构 模块结构图 模块说明 core模块 Janus WebRTC服务器建立在将相关部分粘合在一起的核心之上。主要代码是janus.c，它实现了服务器本...
《系统架构设计师教程（第2版）》第9章-软件可靠性基础知识-05-软件可靠性测试
文章目录 1. 概述2. 定义软件运行剖面2.1 软件的使用行为建模2.2 输入域分层2.3 弧上的概率分配2.4 其他注意点 3. 可靠性测试用例设计4. 可靠性测试的实施4.1 测试前检查4.2 注意点4.2 可靠性测试的难点1）失效判断的主观性2）计算的错误结果不易被发现 4.3 用时间定义的可靠性数据4.4 测试记录包含的信息4.5 测试报告 1. 概述 其主要活动：可靠性目标的确定、运行剖...
深度解析 Spark（进阶）：架构、集群运行机理与核心组件详解
集群模式的工作原理 Spark可以以多种方式部署在集群上，包括独立部署、YARN模式、Mesos模式等。下面将详细介绍Spark集群模式的工作原理，以Spark Standalone模式为例： 1. 架构概述 在Spark Standalone模式下，集群由一个主节点（Master）和多个工作节点（Worker）组成。主节点负责资源调度和任务分配，而工作节点负责执行任务。主节点和工作节点之间通过RPC...
【大数据篇】Spark运行时架构详解
Apache Spark的运行时架构是设计来高效处理大规模数据的。它包含多个组件，每个组件各司其职，共同协作完成数据处理任务。下面详细介绍这些组件及其职责： 主要组件和进程 Driver程序（Driver Program）: Driver程序是Spark应用的心脏，它运行应用的main()函数并且创建SparkContext。负责将Spark应用转换为作业（jobs），进一步分解为任务（tasks）...
银行渠道整合平台应用架构
、审批、查询、统计 等管理功能。 渠道整合平台提供了统一的后台运维管理服务界面，银行全部渠道的参数化设置 、 审批 、 查询 、 统计报表 都在一个平台中进行操作。 渠道整合平台的统一内管根据行内权限架构定制，按权限展示功能菜单和数据信息。 建立多层级的额度管理体系，统一管控客户和集团客户的额度，提供客户和集团客户统一授信视图。将额度管理嵌入各业务流程，和各业务系统实现统一额度控管。 渠道整合...
【HBase】HBase高性能架构：如何保证大规模数据的高可用性
HBase高性能原理 HBase 能够提供高性能的数据处理能力，主要得益于其设计和架构的几个关键方面。这些设计特点使得 HBase 特别适合于大规模、分布式的环境中进行高效的数据读写操作。以下是 HBase 高性能的主要原因： 1. 基于列的存储 HBase 是一个列式数据库，这意味着数据是按列族存储的。这种存储方式有几个优势： 存储优化：列存储允许更好的压缩率和更有效的数据存储，尤其是在含有大量相...