营销型网站建设哪家公司专业_大型流动读取系统的设计手段，当这些手段都筋疲力尽时，仍然产生大量交通， 应该如何处理？所以， Spike System还解决了以下关键问题。

　　1。Java处理大型和主动请求优化

　　与Java和常规Web服务器（nginx或apache）相比，虚弱的， 在处理HTP请求以处理大型梅尔斯科， 我们通常会修改大流量Web系统。大多数请求和数据直接返回NginX I Server或Web代理服务器（arnnish， 乌贼， 等等。）（可以减少数据序列和反向序列）。Java层仅处理少量数据的动态请求。以下优化手段用于这些请求[网站生产设计]：

　　直接使用servlet处理请求。避免使用传统的MVC框架，这将绕过很多复杂和不明确的处理逻辑。节省1毫秒的时间取决于对MVC框架的依赖程度;

　　直接输出流量数据。使用resp。 getoutputstreamo不是resp。 获取作者可以节省一些编码其他常量字符数据，提高性能; 输出数据时，建议使用JSON而不是模板引擎（通常解释）来输出页面。

　　2。同样的产品是一个问题

　　也许读者会觉得这个问题很容易解决，它只不过是将热点数据放入Tair缓存中。集中式TAIR缓存，以确保命中率通常与哈希符合，所以相同的键将落在同一台机器上。虽然单个TAIR缓冲机也可以支持300，但是000请求1秒钟，但它仍然不足以应对大二级的热点。如何彻底解决单个瓶颈？答案是localcache， 使用它。那是， 将产品相关数据缓存在秒杀系统的单个机器上。那么你如何缓存数据？答案分别分为动态数据和静态数据。

　　喜欢产品的标题并描述这台机器， 并且已经缓存到尖峰末端图像库存，使得这种动态数据可以通过被动故障来缓存一定时间（一般是几秒钟），失败后， 转到Tai Cache以提取最新数据。

　　读者可能有问题，一旦数据库存经常更新，数据一旦数据不同意， 它会导致超卖吗？这是使用前面描述的读取数据的分层校准原理，阅读场景可以允许某个脏数据，因为这里的误判只会导致少量库存请求， 这是误，当您真正编写数据时，您可以保存最终一致性。高同时数据读取问题企业站建设通过高可用性和一致性之间的数据之间的平衡来解决。

　　3.相同的数据同时更新

　　用 [企业网络企业网站施工制作]LocalCache和数据分层验证可以在一定程度上解决大求和问题。但在任何情况下， 仍然无法减少此类等类的大写问题。这也是尖峰场景中的核心技术问题。

　　相同的数据绝对是数据库中的存储行（MySQL），因此，将有大量线程竞争InnoDB线路锁。头发越高， 等待的线程越多， 线程越多，TPS将下降，RT会上升，数据库的吞吐量将受到严重影响。这里会有一个问题。那是， 单个热门产品将影响整个数据库的性能。我们不想看到0。01％的商品影响了9999个商品。这里解决方案的解决方案是遵循第一个原理“隔离”将热点放在一个单独的热点库中，尽管这将带来维护问题（做热数据动态迁移和单独的数据库， 等等。）将热商品分开到单独的数据库不是[Web开发定制] 有一个问题解决和锁定，有两种方法可以解决和锁定问题。

　　第一个是在应用层中排队。按产品维度设置的队列顺序执行，这减少了数据库相同行的同一行的同一行的并发生成，您还可以控制占用数据库连接的单个商品的数量，以防止热量使用过多的数据库连接。

　　第二个是在数据库层中排队。应用层只能执行单行队列，然而， 应用层机器有很多机器。使用此排队方法控制并发仍然有限，如果您可以在数据库层中全局排队是理想的。数据库团队在InnoDB MySQL层上开发了补丁。它可以在数据库层中完成，以队列单行记录。

　　您可能有疑问：难道您不等待排队和锁定竞争吗？有什么区别？如果您熟悉MySQL，应该知道InnoDB的内部和MySQL Server和InnoDB的交换将消耗性能。 MySQL核心团队还制作了很多其他网站生产网站，如commit_on_成功和回滚五个补丁，Coord与SQL中的提示，无需等待应用程序层以在交易中提交提交， 专业网站设计官网 执行数据后， 最后一个SQL执行，根据目标提交或滚动直接影响行结果。这减少了网络的等待时间（平均约为0。7毫秒）。