网站架构--分而治之解决网站瓶颈

先说一句糙理不糙的话,一切不以实际业务为基础的架构都是扯淡。所以在网站架构时,我们首先要考虑的是网站的承载量是多少。
架构的理念是:就是不断找到系统的瓶颈和弱点,采用分而治之、缓存、异步等手段逐渐化解,并平衡处理系统各项要求(性能、安全、可用性、伸缩性、扩展性…)的过程。由此形成了架构。
要理解分而治之,就需要理解都走了那些部分,通常的访问顺序是这样:浏览器发出请求->DNS解析域名->浏览器连接服务器->服务器访问数据库->服务器计算数据结果->返回数据给浏览器。
这样我们就明白了我们网站需要优化的各个部分。每个部分都有增加扩展、分解流量的机会,所以我们的架构就产生了。
先大体说一下各个部分的方案
DNS解析域名,可以智能化解析到不同的地域,不同的服务器区域,就近分配计算资源。

浏览器连接服务器,可以使用负载均衡、反向代理等技术,接入服务器集群,把访问分散到不同的设备上,却可以返回同样的结果。

服务器访问数据库,可以根据数据库读多写少的现象,做读写分离。还可以采用NoSQL应用,缓存热点数据,可以分割业务区块,缓解数据库访问的压力。再后面还可以做访问代理,数据存储集群化。

服务器计算数据结果,可以采用合适的语言和技术,适度缓存数据。可以采用消息队列、RPC,异步处理,平滑访问洪峰。

返回数据给浏览器,系统可以加CDN,静态资源就近访问。可以大力使用浏览器缓存手段,规避不需要的更新和访问需要

查看原文:http://www.architecy.com/archives/312
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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