높은 동시성을 위한 세 가지 솔루션은 무엇입니까?

높은 동시성을 위한 세 가지 솔루션은 다음과 같습니다. 1. 시스템 분할, 시스템을 여러 하위 시스템으로 분할 2. 모든 최신 컴퓨터 시스템에서 고성능을 위한 중요한 요소 중 하나인 캐시 3. MQ(Message Queue) in, first out' 데이터 구조를 기본 데이터 구조로 한다.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.

1: 시스템 분할, 시스템을 여러 하위 시스템으로 분할하고, 이를 수행하려면 dubbo를 사용하세요. 그러면 각 시스템이 데이터베이스로 연결되어 원래는 데이터베이스가 하나였지만 지금은 데이터베이스가 여러 개이므로 높은 동시성을 견딜 수 있습니다.

2: 캐시, 캐시를 사용해야 합니다. 대부분의 동시성 시나리오에는 더 많은 읽기와 더 적은 쓰기가 포함됩니다. 그런 다음 데이터베이스와 캐시 모두에 복사본을 쓴 다음 읽을 때 캐시를 대량으로 사용할 수 있습니다. 결국 Redis는 단일 시스템에서 수만 개의 동시성을 쉽게 실행할 수 있습니다. 괜찮아요. 따라서 프로젝트에서 주요 읽기 요청을 수행하는 시나리오에서 높은 동시성을 방지하기 위해 캐싱을 사용하는 방법을 고려할 수 있습니다.

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3: MQ(Message Queue), MQ를 사용해야 합니다. 예를 들어, 비즈니스 운영에서 데이터베이스에 자주 액세스하여 추가, 삭제, 수정을 수행해야 하는 경우가 발생할 수 있습니다. 이러한 높은 동시성은 확실히 시스템을 죽일 것입니다. Redis를 사용하여 캐시를 호스팅하면 언제든지 작동하지 않을 것입니다(가장 자주 사용되지 않는 데이터는 제거됨). 거래 지원이 없습니다. 따라서 mysql을 사용해야 할 때는 mysql을 사용해야 합니다. 당신은 무엇을 해야 합니까? MQ를 사용하십시오. 많은 수의 쓰기 요청이 MQ에 쏟아져 대기하고 느리게 재생됩니다. 그런 다음 시스템은 소비 후 천천히 쓰고 mysql의 로드 범위 내에서 제어합니다. 따라서 프로젝트에서 복잡한 쓰기 비즈니스 로직을 수행하는 시나리오에서 MQ를 사용하여 비동기식으로 작성하고 동시성을 향상시키는 방법을 고려해야 합니다. 단일 MQ 시스템이 수만 개의 동시성을 견딜 수 있으면 괜찮습니다.

확장 정보:

높은 동시성을 처리하는 또 다른 세 가지 방법

하위 데이터베이스 및 하위 테이블

아마도 최종 데이터베이스 수준에서는 높은 동시성에 저항해야 한다는 요구 사항이 불가피할 것입니다. 그렇다면 데이터베이스를 분할하세요. 다중 라이브러리로, 더 높은 동시성에 저항하기 위한 다중 라이브러리로, 테이블을 여러 테이블로 분할하여 각 테이블의 데이터 양을 더 작게 유지하여 SQL 실행 성능을 향상시킵니다.

읽기와 쓰기의 분리

이는 대부분의 경우 데이터베이스가 더 많이 읽고 더 적게 쓸 수 있음을 의미합니다. 마스터 라이브러리가 있는 마스터-슬레이브 아키텍처를 만들 수 있습니다. 쓰기와 슬레이브 라이브러리는 읽기와 쓰기를 분리합니다. 읽기 트래픽이 너무 많으면 슬레이브 라이브러리를 더 추가할 수 있습니다.

solrCloud

SolrCloud(solrcloud)는 Solr에서 제공하는 분산 검색 솔루션으로, 대용량 데이터의 분산된 전체 텍스트 검색을 해결할 수 있습니다. 클러스터를 구축했기 때문에 고가용성 기능을 갖추고 있으며, 마스터-슬레이브 백업을 수행합니다. 단일 장애 지점 문제를 방지하기 위해 동시에 데이터를 수집합니다. 데이터를 빠르게 복원할 수 있습니다. 그리고 새 노드를 동적으로 추가한 다음 데이터 균형을 조정하여 로드 밸런싱을 달성할 수 있습니다.

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