微信小程序商城如何应对高并发访问挑战?
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本文共计2306个文字,预计阅读时间需要10分钟。
如何提升城市高并发服务?线上服务会面临哪些挑战?
+ 无法做离线缓存,所有数据都是实时读取。+ 会存在大量请求发送到在线服务,对服务的响应时间要求较高,一般限制在3秒内。
如何优化商城高并发服务?对于线上服务会有哪些挑战?
①无法做离线缓存,所有数据都是实时读取。
②会有大量的请求发送给在线服务,对服务的响应时间要求较高,一般限制在300ms以内。如果超过这个时间,用户体验会急剧下降。
③数据量大。如果单次qps超过50W,单条1kb,50万就是5GB了,1分钟30G,对底层数据存储和访问压力很大。本文将讨论如何处理这些棘手的问题。
一、向关系型数据库sayno
真正大规模的面向互联网C端的服务,是不会直接把数据库作为自己的存储系统的。无论是使用底层的子数据库和子表,还是各种优秀的连接池,mysql/oracle面对大规模的在线服务都有着天然的劣势。再怎么优化,也难以抵挡qps超过50万流量的冲击。所以换个思路,我们必须使用类似nosql的缓存系统,比如redis/mermCache,作为自己的“数据库”,而mysql等关系型数据库只是异步编写数据查询的备份系统。
就比如在双11主会场JD.COM,一些商品被摆上货架。这些商品在会场上架时直接写入redis,上架后再通过异步消息写入mysql。c端查询总是直接读取redis,而不是数据库,而B端查询可以去数据库。这部分流量不是很高,数据库肯定能承受。
二、使用多级缓存的优势
最近大家都知道CRMEB PRO商城是专门为高并发打造的,那么大家也都知道缓存是提高高并发性能的利器之一。那么如何在CRMEB PRO商城系统上利用好缓存,怎么在CRMEB PRO商城系统上面利用多级缓存,是我们需要思考的问题。
本文共计2306个文字,预计阅读时间需要10分钟。
如何提升城市高并发服务?线上服务会面临哪些挑战?
+ 无法做离线缓存,所有数据都是实时读取。+ 会存在大量请求发送到在线服务,对服务的响应时间要求较高,一般限制在3秒内。
如何优化商城高并发服务?对于线上服务会有哪些挑战?
①无法做离线缓存,所有数据都是实时读取。
②会有大量的请求发送给在线服务,对服务的响应时间要求较高,一般限制在300ms以内。如果超过这个时间,用户体验会急剧下降。
③数据量大。如果单次qps超过50W,单条1kb,50万就是5GB了,1分钟30G,对底层数据存储和访问压力很大。本文将讨论如何处理这些棘手的问题。
一、向关系型数据库sayno
真正大规模的面向互联网C端的服务,是不会直接把数据库作为自己的存储系统的。无论是使用底层的子数据库和子表,还是各种优秀的连接池,mysql/oracle面对大规模的在线服务都有着天然的劣势。再怎么优化,也难以抵挡qps超过50万流量的冲击。所以换个思路,我们必须使用类似nosql的缓存系统,比如redis/mermCache,作为自己的“数据库”,而mysql等关系型数据库只是异步编写数据查询的备份系统。
就比如在双11主会场JD.COM,一些商品被摆上货架。这些商品在会场上架时直接写入redis,上架后再通过异步消息写入mysql。c端查询总是直接读取redis,而不是数据库,而B端查询可以去数据库。这部分流量不是很高,数据库肯定能承受。
二、使用多级缓存的优势
最近大家都知道CRMEB PRO商城是专门为高并发打造的,那么大家也都知道缓存是提高高并发性能的利器之一。那么如何在CRMEB PRO商城系统上利用好缓存,怎么在CRMEB PRO商城系统上面利用多级缓存,是我们需要思考的问题。

