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关于并发大数量的几个问题
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1:解决高并发大数量  有一个方法是负载均衡  负载均衡在机器上面可以配置 。 但是需要用代码(比如java) 来做些什么呢?
2:数据库方面可以做分区分表分库来处理  有什么劣势 ?主要的开销是什么呢? 还有数据库方面的读写分离是什么意思?
3:还有一种叫异步批量处理 里面提到的" 异步请求”是什么意思 ?队列方式处理 是什么意思?
4:并发大数据量处理还有什么其他的解决方案?
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呆呆三三
发帖于4年前 6回/211阅
共有6个答案 最后回答: 4年前

数据库分区分表也是为了负载均衡,劣势?看数据量大小而定,比如一张同样的表,需要分100张,表名test,分表test_01...test_99,通过固定算法把数据分入到不同数位表,开销就不用说了吧。数据库读写分离主要为了减轻数据压力、稳定性。也就是,一台数据库服务器对外提供业务操作,比如增删改,然后第二台服务器作为第一台服务器的备份数据,可以理解成主、备机,主机作实时,备机可多台,提供查询,这样数据业务就很清晰了。

异步 ?队列?不知道你指啥场景,不过我之前做过批量群发的平台。异步批量处理只是为了前端响应快,后台队列可以理解成容器,你把数据丢给它,然后队列可以通过线程池来管理,根据你业务走流程

关于其他方案集群分布式缓存。现在前端也挺重要,页面缓存,懒加载,还有你指的第一点可以看下nginx redis memcached...

引用来自“梅开源”的评论

买本书吧,最近有几本大数据量架构书挺火的。


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构建高性能web站点,,负载均衡有服务器的和链路的,最近看了几眼memcache,那个实现算法看着玩不错

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