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构建高性能服务的考量

做一款互联网产品,人们往往立马就想到了海量用户、海量数据、高并发、高性能。所以起初做架构设计时就把性能提到了一个不得不做的地位。我个人是很反对这种“未雨绸缪”的方式的,因为对于一个新应用来说获取一个互联网用户的成本并不小,而且“海量”不是短期内就会面临的。所以请建议您最好先在基于投入产出比的考量下对快速实现OR性能重要程度做出权衡后再做考虑,最好先实现应用再做优化,过早优化是万恶之源这句话不是吓唬小孩子的。当然,本文讲的就是性能的考量,所以文章以下的讲解是在你已经决定要重点考虑性能的基础上。 性能无非就是为了通过缩短响应时间来获得良好的用户体验,通常我们会说起2/5/10法则:用户响应在2秒之内是很好的用户体验;用户响应在2-5秒之间是一般的用户体验,用户可以接受;但是用户响应在5-10秒之间是很糟糕的用户体验,已经接近了用户可接受的极限。所以我们为了减小用户响应时间必须要分析出可能出现的性能瓶颈在哪里。 如图我们可以很清晰的看出用户在等待的过程中发生了什么: 数据在网络上传输的时间; 后台服务器处理请求并生成回应的时间; 客户端处理回复并进行UI呈现的时间; 因为我们今天讲的是构建高...

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大数据日知录要点整理 第0 章 当谈论大数据时我们在谈什么 1 NOSQL选型:kv-cassandra、dynamo,列式存储-HBase,图存储-Neo4j 社交网络数据存储适合用图数据库,而实时响应要求较高的场合适合Hbase等列式数据库。海量数据批处理任务,Hadoop+HDFS更好。 第1 章 数据分片与路由 9 1.1 抽象模型10 1.2 哈希分片(Hash Partition) 11 1.2.1 Round Robin11 1.2.2 虚拟桶(Virtual Buckets) 12 1.2.3 一致性哈希(Consistent Hashing) 13 1.3 范围分片(Range Partition) 18 参考文献19 第2 章 数据复制与一致性20 2.1 基本原则与设计理念21 2.1.1 原教旨CAP 主义21 2.1.2 CAP 重装上阵(CAP Reloaded)23 2.1.3 ACID 原则24 2.1.4 BASE 原则24 2.1.5 CAP/ACID/BASE 三者的关系25 2.1.6 幂等性(Idempotent)26 2.2 一致性模...

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