亿级流量系统架构设计与实战

  • 💂 个人网站:【 摸鱼游戏】【神级代码资源网站】【工具大全】
  • 🤟 一站式轻松构建小程序、Web网站、移动应用:👉注册地址
  • 🤟 基于Web端打造的:👉轻量化工具创作平台
  • 💅 想寻找共同学习交流,摸鱼划水的小伙伴,请点击【全栈技术交流群】

亿级流量系统架构设计与实战

在现代互联网时代,处理亿级流量的系统架构设计成为技术人员面临的重要挑战之一。本文将从架构原则、关键技术、实战案例三个方面,详细阐述如何设计和实现亿级流量的系统架构。

一、架构设计原则
  1. 高可用性(High Availability)

    • 冗余设计:通过多数据中心、多机房部署,确保单点故障不会影响整体系统。
    • 故障隔离:将系统分割为多个相互独立的模块,某个模块故障时不影响其他模块的运行。
  2. 可扩展性(Scalability)

    • 水平扩展:通过增加服务器数量来应对流量增长,常用的方法有负载均衡和集群化。
    • 垂直扩展:通过提升单台服务器的硬件性能来处理更多请求,但受限于硬件提升的边际效应。
  3. 高性能(Performance)

    • 缓存机制:使用本地缓存、分布式缓存(如Redis、Memcached)减轻数据库和网络负担。
    • 异步处理:通过消息队列(如Kafka、RabbitMQ)实现异步任务处理,减少系统的实时负载。
  4. 安全性(Security)

    • 数据加密:在数据传输和存储过程中使用加密技术,确保数据安全。
    • 权限控制:严格的权限管理和审计机制,防止未经授权的访问。
二、关键技术
  1. 负载均衡(Load Balancing)

    • 硬件负载均衡:如F5、A10等,提供高性能和高可靠性,但成本较高。
    • 软件负载均衡:如Nginx、HAProxy,通过配置实现流量分发,灵活性高,成本低。

    Nginx 负载均衡配置示例

http {upstream backend {server backend1.example.com;server backend2.example.com;server backend3.example.com;}server {listen 80;location / {proxy_pass http://backend;}}
}
  1. 分布式缓存(Distributed Cache)

    • Redis:提供键值存储、持久化、集群模式等功能,适用于高并发场景。
    • Memcached:轻量级缓存系统,适用于缓存查询结果、会话数据等。

    Redis 缓存示例(Python)

    import redisr = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
    r.set('key', 'value')
    value = r.get('key')
    print(value)  # 输出 b'value'
    
  2. 数据库分片(Database Sharding)

    • 水平分片:将数据按某一维度(如用户ID)进行分片,分散到不同数据库实例。
    • 垂直分片:将数据按表进行拆分,不同表存储在不同数据库实例。

    MySQL 水平分片示例

    CREATE DATABASE user_db_0;
    CREATE DATABASE user_db_1;CREATE TABLE user_db_0.users (id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(255)
    );CREATE TABLE user_db_1.users (id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(255)
    );
    
  3. 消息队列(Message Queue)

    • Kafka:高吞吐量、分布式的消息队列系统,适用于日志收集、实时分析等场景。
    • RabbitMQ:支持多种协议的消息队列系统,适用于系统间解耦和异步任务处理。

    Kafka 生产者示例(Java)

    import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
    import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
    import java.util.Properties;public class Producer {public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties();props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);for (int i = 0; i < 100; i++) {producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));}producer.close();}
    }
    
  4. 微服务架构(Microservices Architecture)

    • 服务拆分:将单体应用拆分为多个小而独立的服务,按功能模块化。
    • 服务治理:通过服务发现、负载均衡、熔断等技术实现服务的高可用和稳定性。

    Spring Cloud 示例(Java)

    @SpringBootApplication
    @EnableEurekaClient
    public class Application {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Application.class, args);}
    }
    
三、实战案例

以下是一个处理亿级流量的系统架构案例:

  1. 架构设计

    • 前端通过CDN加速静态资源加载,减轻源站压力。
    • Nginx作为反向代理服务器,分发请求到后端应用服务器。
    • 应用服务器采用微服务架构,使用Spring Cloud、Docker、Kubernetes进行管理和部署。
    • Redis作为分布式缓存,加速频繁访问的数据查询。
    • 数据库采用MySQL分库分表,并使用TiDB作为分布式数据库解决方案。
    • Kafka用于日志收集和实时数据处理。
  2. 高可用和容灾

    • 数据中心多活部署,实现跨地域冗余。
    • 定期进行容灾演练,确保系统在灾难情况下能够迅速恢复。
  3. 性能优化

    • 使用Redis缓存热点数据,减少数据库查询压力。
    • 通过消息队列实现异步处理,提高系统响应速度。
    • 对应用服务器进行压力测试,找到性能瓶颈并优化代码。
  4. 安全措施

    • 数据传输使用HTTPS协议,加密通信内容。
    • 对关键操作进行日志记录和审计,确保操作可追溯。
四、总结

设计和实现亿级流量的系统架构需要遵循高可用性、可扩展性、高性能和安全性的原则,并结合负载均衡、分布式缓存、数据库分片、消息队列、微服务架构等关键技术。在实战中,通过合理的架构设计、性能优化和安全措施,可以有效应对亿级流量带来的挑战,确保系统的稳定性和可靠性。

通过本文的介绍,读者可以了解到如何从架构设计原则出发,结合实际案例中的具体技术实现,构建一个能够处理亿级流量的高可用、高性能的系统架构。

⭐️ 好书推荐

《亿级流量系统架构设计与实战》

在这里插入图片描述

【内容简介】

本书涵盖了亿级用户应用后台核心技术和系统架构设计思路,在内容结构上分为三大篇:架构知识篇(第1~3章),作为全书的基础知识篇,首先介绍后台的关键组件构成以及机房的搭建思路,然后介绍后台在应对高并发的读/写请求时通用的处理手段,最后介绍如何通过通用的服务治理手段来保障后台的高质量运行;基础服务设计篇(第4~6章),主要讲解基础服务的架构设计,这里选取的基础服务几乎是所有互联网后台都需要的专门系统,包括唯一ID生成器、用户登录服务和海量推送系统;核心服务设计篇(第7~13章),主要讲解在常见的社交互动场景中所需核心服务的架构设计,包括内容发布系统、通用计数系统、排行榜服务、用户关系服务、Timeline Feed服务、评论服务和IM服务。

📚 京东购买链接:《亿级流量系统架构设计与实战》

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/12145.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Oracle Exists、 NOT Exists用法

Exists 在Oracle数据库中&#xff0c;EXISTS关键字用于子查询中&#xff0c;其主要用途是检查子查询是否至少返回了一行数据。它不关心子查询返回的实际数据值&#xff0c;只关心是否有结果。EXISTS通常用于基于行的存在性测试&#xff0c;相比IN或JOIN等操作&#xff0c;它在某…

自定义扩展文件支持

遇到问题加QQ群聊 群主在线解答 点击加入群聊【星辰开发】 Redis pip install redisdef get_conn():from redis import Redisfrom configparser import ConfigParserconfig ConfigParser()config.read(Config.ini)Redis_Host config[Redis][Host]Redis_Port config[Redis]…

Spring AI开发前期开发指导(maven依赖下载问题解决)

文章目录 说明开发条件网络环境准备本地环境准备开发工具准备 特殊说明maven配置项目jar一致下载错误解决可行的版本搭配 说明 动力节点视频教程地址&#xff0c;本文章学习该教程&#xff0c;同时说明的maven配置问题导致的项目依赖下载失败的问题和其他问题的记录。 开发条…

nginx-rtmp

1.已经安装nginx&#xff1b;configure配置模块&#xff1b;make编译无需安装&#xff1b;把objs/nginx复制到已安装的宁目录下 ./configure --prefix/usr/local/nginx --add-module/usr/local/src/fastdfs-nginx-module/src --add-module/usr/local/src/nginx-rtmp-module-mas…

浅谈SiC MOSFET之双脉冲原理

1.双脉冲实验实验的必要性 在平常的使用中&#xff0c;我们基本通过芯片手册来了解功率器件的各种性能参数&#xff0c;但是手册中的参数的测量环境都是在理想状态下&#xff0c;与实际使用或多或少都会有差别。通过双脉冲实验可以获取器件在真实工况下的参数&#xff0c;对于产…

Runes 生态一周要览 ▣ 2024.5.06-5.12

1、香港「Runes Asia 2024」符文峰会之行圆满结束。 2、BEVM 宣布首次大规模 RUNES 空投现已结束&#xff01;符文桥即将上线。 3、来自 Book of Blob 的交互式视听信息铭刻了第一个 Epic Sat 在 coinex 上市交易。 4、 Binance Research 发布了对 Runes 的报告。 5、HOPE•…

redis报错500

之前自己举一反三把value也给序列化了&#xff1a; 然后报错了&#xff1a; 原因是这里传入的是Integer类型&#xff0c;序列化的话就变为string类型了

Android Studio 查看打开Room数据库数据

关于作者&#xff1a; CSDN内容合伙人、技术专家&#xff0c; 从零开始做日活千万级APP&#xff0c;带领团队单日营收超千万。 专注于分享各领域原创系列文章 &#xff0c;擅长java后端、移动开发、商业化变现、人工智能等&#xff0c;希望大家多多支持。 目录 一、导读二、概览…

前端面试1-15

说一说JS变量提升&#xff1f; 函数和var声明的变量会有变量提升&#xff0c;js在预编译阶段会将函数和var声明的变量提升至最前面先执行&#xff0c;之后再按顺序执行代码块进行赋值&#xff0c;而let和const声明的变量只是创建提升&#xff0c;在预编译中将其创建&#xff0…

漏桶算法:稳定处理大量突发流量的秘密武器!

漏桶算法的介绍 我们经常会遇到这样一种情况&#xff1a;数据包的发送速率不稳定&#xff0c;而网络的带宽有限。如果在短时间内有大量的数据包涌入&#xff0c;那么网络就会出现拥塞&#xff0c;数据包的丢失率就会增大。为了解决这个问题&#xff0c;人们提出了一种叫做“漏…

lerna实战(一)

前言 将大型代码仓库分割成多个独立版本化的 软件包&#xff08;package&#xff09;对于代码共享来说非常有用。但是&#xff0c;如果某些更改 跨越了多个代码仓库的话将变得很 麻烦 并且难以跟踪&#xff0c;并且&#xff0c; 跨越多个代码仓库的测试将迅速变得非常复杂。 …

ai语音机器人智能电销机器人具体功能及工作流程

ai语音电销机器人智能&#xff0c;代替的主要是电话销售人员电话筛选客户的工作。因为电话销售人员每天90%的时间都是用在了拨打电话找客户上了。像这类简单、重复性的工作是完全可以由机器人取代的&#xff0c;我们一起来看看电销机器人的工作流程&#xff1a; 1、一键导入要…

Spring MVC 介绍及其使用(详细)

目录 一.什么是SpringMVC呢&#xff1f; 1.1MVC的介绍 1.2SpringMVC和MVC的关系 二.SpringMVC的学习 第一步&#xff1a;创建项目 第二步&#xff0c;SpringMVC的连接 第三步&#xff0c;Spring MVC获取参数 第四步 SpringMVC的输出 总结 特点和优势 核心组件 一.什…

发布一个属于自己的 npm工具包

我们可以发布一个属于自己的工具包到 npm 服务上&#xff0c;方便自己和其他开发者使用&#xff0c;参与社区贡献&#xff0c;操作步骤如下&#xff1a; 创建与发布 npm 初始化工具包&#xff0c;package.json 填写包的信息 (包的名字是唯一的)注册账号 https://www.npmjs.co…

Springboot打包jar如何后台启动和查看日志?

如何后台启动Spring Boot的fat jar 使用nohup命令启动&#xff1a; 在Linux或Unix系统中&#xff0c;你可以使用nohup命令来启动jar包&#xff0c;以确保即使你关闭了终端或断开了SSH连接&#xff0c;程序仍然可以在后台运行。命令格式如下&#xff1a;nohup java -jar yourapp…

利用matplotlib和KNeighborsClassifier,进行DBSACN聚类算法

代码&#xff1a; # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat May 11 10:23:50 2024author: admin """ # 调用库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 调用人工智能模型库 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassi…

2024届SLAMer秋招算法岗面试题总结

2024届SLAMer秋招算法岗面试题总结 1 实习面试篇禾多科技小米Nreal极智嘉 2 秋招面试篇商汤南测&#xff08;线下&#xff09;影石零束中移上研院&#xff08;线下&#xff09; 先说一下本人的情况&#xff0c;研究方向视觉slam多传感器融合&#xff0c;bg双985&#xff0c;一篇…

如何解决NodeJS内存不足引起的程序崩溃问题?

当你的内存量不足&#xff08;比如云服务器上&#xff09;&#xff0c;可以给系统设置虚拟内存&#xff0c;然后用这个方法增加NodeJS可用内存量&#xff0c;以此解决内存不足而导致的程序崩溃问题。 具体的&#xff0c;就是使用--max-old-space-size参数来增加V8引擎的最大内…

前端最方便正则验证手机号

let reg /^((13[0-9])|(14[0-9])|(15[0-9])|(17[0-9])|(18[0-9]))\d{8}$/;if (!reg.test(this.phone)) {uni.showToast({icon: none,title: 请输入正确的11位手机号}) }

009.Rx(Reactive Extenstions)的关系

响应式扩展库在组成响应式系统的应用程序中发挥作用&#xff0c;它与消息驱动的概念相关。Rx不是在应用程序或服务器之间移动消息的机制&#xff0c;而是在消息到达时负责处理消息并将其沿着应用程序内部的执行链传递的机制。需要说明的是&#xff0c;即使您没有开发包含许多组…