千万级的请求、微秒级的微服务

WebUI性能优化大师课:从毫秒到微秒的极致之旅 我们的团队通过一系列WebUI优化技术,将AI推荐系统的响应时间从1200ms降至89ms,最终带来额外230万美元的日销售额!在完成某金融客户的实时风控系统优化后,我们获得了令人振奋的结果:从最初的1200ms延迟降至49ms,同时处理能力提升了15倍。客户CTO感叹道:“这不仅仅是技术优化,更是商业模式的升级!你的下一个挑战:选择你现有的一个WebUI项目,应用本文介绍的至少3种优化技术,记录性能变化。• 处理时间:2.3小时 (↓84%)• 延迟:210ms (↓78%)第二部分:六大核心优化技术。 阅读详情

我负责的某个大型互联网系统中,产品经理提了一个需求,需要上线一个新功能点,运营人员在运营系统中配置哪些用户具有这个新功能,不在配置名单里的用户不具备这个功能,名单的数量约为几千个。

运营系统是web系统,部署在南方c城市的web机房

用户端是pc客户端软件,日均DAU几百万,每秒TPS十几万,客户端和后台服务进程是通过socket通信,后台服务进程部署在南方和北方各一个机房。

 

运营系统和数据库主库在同机房,后台服务进程和数据库在同机房。数据库之间进行主从同步。

后台服务进程每秒定时读入数据库从库的配置数据,缓存在进程内。

用户的请求过来后,后台服务进程查找进程内缓存的数据,进程内的查找是微秒级。

 

可能这里会有人提出疑问:

为什么不用redis而用进程内的缓存?

1.      由于系统每秒的请求量较大,如果在redis命中不到缓存的情况,会蜂拥去查询数据库,导致数据库处理不过来。

2.      用了redis还必须保证redis的健壮性


超大型电商系统架构设计:容量估算、微服务拆分与高可用落地指南 高并发系统架构设计是技术团队应对业务增长的必修课,其核心在于通过容量估算明确系统承载边界。流量漏斗推导QPS峰值,结合读写比例、热点集中度与可用性预算三类关键指标,即可确定缓存、消息队列与数据库方案的投入上限。在电商场景中,大促峰值、秒杀库存与订单链路对架构稳定性提出严苛要求,微服务拆分、异步化事件驱动与多级缓存成为保障高可用的主流手段。本文围绕超大型电商系统,系统梳理从容量模型、服务拆分到分库分表及故障避坑的完整实践路径,为后端技术负责人与架构师提供可落地的设计参考。 阅读详情

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