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对于大数据量、高并发的解决方案
sotier
2010-09-17 03:11:14
童鞋们,在开发中对于大数据量、高并发的解决方案有什么?
对于大数据量,我们仅仅是通过Oracle的分区和索引来实现的。
希望童鞋们各抒己见,大家讨论一下。
保持队形!
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对于大数据量、高并发的解决方案
童鞋们,在开发中对于大数据量、高并发的解决方案有什么? 对于大数据量,我们仅仅是通过Oracle的分区和索引来实现的。 希望童鞋们各抒己见,大家讨论一下。 保持队形!
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wish
2013-06-08
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写并发很高,我想可以用消息队列,至于其他好方法,目前还不知道,请楼下高手回答!
lujun1985
2010-09-17
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看你的应用的读写比例如何
如果大部分都是读的话,缓存就很有用
如果写所占的比例很高的话……我没想到有什么好的解决办法。
Sharesin
2010-09-17
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数据库缓存机制很重要
sotier
2010-09-17
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云平台 是不是一个趋势?
不太了解
crazylaa
2010-09-17
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除了你说的外,分布式存储与计算
jypapgl
2010-09-17
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123缓存
qingyuan18
2010-09-17
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数据库层:并发机制一般是通过锁参数及隔离级别来控制的,隔离级别越高,并发越低,安全性越高
应用层:缓存,内存数据库,多线程...很多方式可以实现并发
dr_lou
2010-09-17
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缓存
回复内容太短了!
wfqqwer5213
2010-09-17
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oscache+ehcache+部分页面缓存
zn85600301
2010-09-17
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除了你说的 貌似除了服务器的负载均衡 没什么更好的了
互联网公司技术架构资料.百度.贴吧架构实践
互联网公司技术架构资料.百度.贴吧架构实践
大数据
量
下
高并发
同步的
解决方案
大数据
量
下
高并发
同步的讲解(不看,保证你后悔) 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
高并发
解决方案
详解(9大常见
解决方案
)
综合运用上述
高并发
架构
解决方案
,都可以构建出具有高性能、高可用和可扩展性的系统,满足大
量
并发请求的需求。类似淘宝这样的网站,海
量
数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题,一张表超过了亿级数据,都会考虑拆分。对于一些耗时的操作,比如:下订单后的发短信,并发
量
大的情况下同步操作极为耗时,需要改造为异步请求。当系统面临突发的大
量
请求时,可以将请求暂时存储在消息队列中,然后按照系统的处理能力逐步消费和处理。会从一个拆分为多个系统,每个系统都有独立的数据库等,通过这样的横向扩展,就可以支撑更大的并发
量
。
数据库中
高并发
、
大数据
量
和高可用的
解决方案
。
当数据库需要应对
高并发
、
大数据
量
和高可用性等需求时,常用的
解决方案
包括主从同步和分库分表。
高并发
解决方案
处理
高并发
的六种方法1:系统拆分,将一个系统拆分为多个子系统,用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库,这样本来就一个库,现在多个数据库,这样就可以抗
高并发
。2:缓存,必须得用缓存。大部分的
高并发
场景,都是读多写少,那你完全可以在数据库和缓存里都写一份,然后读的时候大
量
走缓存不就得了。毕竟人家redis轻轻松松单机几万的并发啊。没问题的。所以你可以考的虑考虑你的项目里,那些承载主要请求读场景,怎么用缓存来抗
高并发
。3:MQ(消息队列),必须得用MQ。可能你还是会出现
高并发
写的场景,比如说一个业务操作里要频
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