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面试被问高并发流量控制,我脸都绿了...

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 前言 在实际项目中,曾经遭遇过线上5W+QPS的峰值,也在压测状态下经历过10W+QPS的大流量请求,本篇博客的话题主要就是自己对高并发流量控制的一点思考。 应对大流量的一些思路 首先,我们来说一下什么是大流量? 大流量,我们很可能会冒出:TPS(每秒事务量),QPS(每秒请求量),1W+,5W+,10W+,100W+...。其实并没有一个绝对的数字,如果这个量造成了系统的压力,影响了系统的性能,那么这个量就可以称之为大流量了。 其次,应对大流量的一些常见手段是什么? 缓存:说白了,就是让数据尽早进入缓存,离程序近一点,不要大量频繁的访问DB。降级:如果不是核心链路,那么就把这个服务降级掉。打个比喻,现在的APP都讲究千人千面,拿到数据后,做个性化排序展示,如果在大流量下,这个排序就可以降级掉!关注公众号互联网架构师,回复关键字2T,获取最新架构视频限流:大家都知道,北京地铁早高峰,地铁站都会做一件事情,就是限流了!想法很直接,就是想在一定时间内把请求限制在一定范围内,保证系统不被冲垮,...

尝鲜ClickHouse原生EXPLAIN查询功能

在之前的一篇文章中,我曾经介绍过如何借助 ClickHouse 的服务日志查看 SQL 执行计划,从而变相达到EXPLAIN 查询的目的。如果你还没有看过这篇文章,请点传送门(我是帅气的传送门)。 在先前的方法中,由于 CH 没有原生的 EXPLAIN 查询,所以如果想要看到执行计划,那么 SQL 语句必须被真正的执行,所以这种方法只能作为一种事后分析,有着明显的缺点。 现在,事情有了转机。在本周的早些时候,一个名为 Initial explain#11873的PR 被合入了主线。是的,新鲜出炉的,ClickHouse 原生的 EXPLAIN 查询诞生了。 那还不赶快尝鲜一下 ?! 由于这个 PR 本周才被合并,所以目前在官方提供的编译好的安装包中是看不到这个功能的,只能通过 master 分支自行编译。 如上图所示,是我在本地编译的版本,版本号是 20.6。所以可以肯定的是在这个版本中可以使用到 CH 原生的 EXPLAIN 查询。希望后续可以 backport 到低版本。 EXPLAIN 的完整语法如下所示: EXPLAIN[ PLAN| AST| SYNTAX| PIPELINE...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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