我爱编程持之以恒

当一个进程有 500 个线程在跑的话，那性能已经是很低很低了。Tomcat 默认配置的最大请求数是 150，也就是说同时支持 150 个并发，当然了，也可以将其改大。当某个应用拥有 250 个以上并发的时候，应考虑应用服务器的集群。具体能承载多少并发，需要看硬件的配置，CPU 越多性能越高，分配给 JVM 的内存越多性能也就越高，但也会加重 GC 的负担。操作系统对于进程中的线程数有一

持久化消息队列memcacheq(简称mcq)是一个轻量级的消息队列。mcq依赖于Berkeley DB和libevent。Berkeley DB用于持久化存储队列的数据，避免在mcq崩溃或这服务器当掉时候，不至于数据丢失。特性:1.damn simple （简单易用）2.very fast    （处理速度快）3.multiple queue （多条队列）4.concur

架构以及我理解中架构的本质在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解，千万级规模的网站感觉数量级是非常大的，对这个数量级我们战略上 要重 视 它 ， 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级？现在很流行的优步(Uber)，从媒体公布的信息看，它每天接单量平均在百万左右， 假如每天有10个小时的服务时间，平均QPS只有30左右。对于一个后台服

一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是

第一部分：实施策略图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解(点击查看大图)1.准备阶段对数据库进行分库分表(Sharding化)前，需要开发人员充分了解系统业务逻辑和数据库schema.一个好的建议是绘制一张数据库ER图或领域模型图，以这类图为基础划分shard,直观易行，可以确保开发人员始终保持清醒思路。对于是选择数据库

第一部分：一些常见的主键生成策略一旦数据库被切分到多个物理结点上，我们将不能再依赖数据库自身的主键生成机制。一方面，某个分区数据库自生成的ID无法保证在全局上是唯一的；另一方面，应用程序在插入数据之前需要先获得ID,以便进行SQL路由。目前几种可行的主键生成策略有：1. UUID：使用UUID作主键是最简单的方案，但是缺点也是非常明显的。由于UUID非常的长，除占用大量存储

一、基本思想      Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题。不太严格的讲，对于海量数据的数据库，如果是因为表多而数据多，这时候适合使用垂直切分，即把关系紧密（比如同一模块）的表切分出来放在一个server上。如果表并不多，但每张表的数据非常多，这时候适合水平切分，即把表的数据按某种规则（比如按ID散列）切

对服务器在网站中位置作用有个大概了解：上图主要介绍了三种服务器，也是比较常用的服务器，下面就介绍这三种服务器的缓存配置。apache是作为正向代理服务器缓存，nginx和squid主要作为反向代理服务器缓存.服务器缓存工作原理上面是一个简单的流程图：用户1访问A页面，服务器解析A页面返回给用户1，同时在服务器内存上做一定映射，把A页面缓存在硬