K60 Pro官方停產 第三方瞬間漲價
雖然沒有官方宣布，但Redmi的一些高管也已經透露了，Redmi K60 Pro已經停產且不會補貨，這一切都是為了即將到來的K60 Ultra鋪路，屬于廠家的正常操作。但有意思的是該機在停產之后
1、縮短響應時間
2、提高并發數(增加吞吐量)
3、讓系統處于合理狀態
圖片
系統時間是瓶頸： 緩存復用計算結果，降低時間開銷，因為cpu時間較內存容量更加昂貴。
如何拆分系統 如何使用部分系統整體負載更加均衡 充分發揮硬件設施性能優勢 減少系統內部開銷等
關注算法選擇是否高效，算法邏輯優化，空間時間優化任務執行吃力，使用無鎖數據結構。
空間換時間:ThreadLocal
時間換空間：采用壓縮算法壓縮數據，更復雜的邏輯減少數據傳輸。
關注代碼細節優化,代碼實現是否合理,是否創建了過多的對象，循環遍歷是否高效,cache使用是否合理
優化層次：從整理到細節，從全局角度到局部視角。
代碼優化層次(1)
代碼優化層次(2)
圖片
select count(*)from table where add time<"2017- 11-0623:59:59" and status=0 add count in(1,2) ORDER BY id ASC;代碼邏輯要適應數據變化的場景
圖片
圖片
圖片
●用更高效的算法替換現有算法，而不改變其接口
● 增量式算法，復用之前的計算結果，比如一個報表服務，要從全量數據中生成報表數據量很大，但是每次增量的數據較少，則可以考慮只計算增量數據和之前計算結果合并，這樣處理的數據量就小很多
● 并發和鎖的優化，讀多寫少的業務場景下，基于CAS的LockFree比mutex 性能更好
● 當系統時間是瓶頸,采取空間換時間邏輯算法,分配更多空間節省系統時間
● 緩存復用計算結果，降低時間開銷， CPU時間較內存容量更加昂貴
● 當系統空間容量是瓶頸，采取時間換空間算法策略
● 網絡傳輸是瓶頸，使用系統時間換取空間的壓縮， HTTP的gzip 壓縮算法
● APP的請求分類接口，使用版本號判斷哪些數據更新，只下載更新的數據，使用更多的代碼邏輯處理更細粒 度的數據
● 并行執行，比如一段邏輯調用了多個RPC接口，而這些接口之間并沒有數據依賴，則可以考慮并行調用，降低響 應時間
● 異步執行，分析業務流程中的主次流程，把次要流程拆分出來異步執行，更進一步可以拆分到單獨的模塊去執行， 比如使用消息隊列，徹底和核心流程解耦，提高核心流程的穩定性以及降低響應時間
● 系統微服務化
● 無狀態化設計，動態水平彈性擴展
● 調用鏈路梳理，熱點數據盡量靠近用戶
● 分布式Cache 、 多級多類型緩存
● 提前拒絕，保證柔性可用
● 容量規劃
● 分庫分表，讀寫分離，數據分片
案例：
圖片
讀多寫少、冷熱數據明顯，熱點數據緩存到調用鏈路更靠近用戶的地方
● L1緩存容量小負責抗最熱點的數據， L2緩存考慮目標是容量，緩存更大范圍的數據(一般用戶的timeline), 高熱點,數據單獨緩存，比如設置白名單，大V 的用戶數據放在L1緩存
● feed(關注的feed 、topic 的feed,一些運營的feed),前幾頁的訪問比例，前三頁占了90%+,針對這種業務特性，把 前面幾頁數據作為熱點數據提到L1 cache
Feed系統消息發布
寫擴散 (PUSH)
● 推送策略：拆分數據并行推，活躍用戶先推，非活躍用戶慢慢推
● 有 1w個用戶關注，發了一個feed,拆分成100份,每份100個并行推
● 1w個用戶里活躍的可能有2000個，活躍用戶先推，非活躍用戶慢慢推，保證活躍用戶體驗，非活躍用戶推 了很大概率也不看
讀擴散(PULL)
圖片
Feed系統存儲選型
圖片
本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-26-16297-0.html互聯網高并發設計的手段:架構、算法、代碼
聲明：本網頁內容旨在傳播知識，若有侵權等問題請及時與本網聯系，我們將在第一時間刪除處理。郵件：2376512515@qq.com
Copyright ? 2016-2023 天津谷騏科技有限公司 版權所有 sitemap.xml
違法及侵權請聯系：2376512515@qq.com 津ICP備18001702號
津公網安備 12010102000574號