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V2EX  ›  bigbigeggs  ›  全部回复第 1 页 / 共 8 页
回复总数  148
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@dilu 感谢,的确给些假数据,对方就比较迷惑了。的确可以试试这种方法,感觉可以作为迫不得已的一种屈服
@AliCN 接口不太可能停,认证指的是登录这种?
@summerwar 看了下请求头,什么都有。UA referer 这些全构造了,像一个真人一样,头大
@cyrivlclth 这种营销手段,很少会有用户参与的,太没有参与感了。事实上,在一些节日大促,比如 618 双 11 ,的确会有一波不小的流量,等服务扛不住了,自然而然就会想到例如缓存,业务随机拦截,mq 异步等等,当然大部分业务不会遇到这种情况
@Pantheoon 🤣🤣 兄弟,的确真实。“而是如何用 2 天时间在屎山一样的代码中,拉齐一样是屎山代码的兄弟域” 这句话 我赞同,当然大部分是面试用用。不过在真实的工作中,遇到高并发,缓存这块还是需要第一时间想到的解决手段
”在我自己的小水管,压不上去,如果哪位大佬有比较好的机器,欢迎压测一波,看看性能能到哪里去“ 这里可能被大家误解了,我的意思是 我自己用我的服务器压不上去,我知道瓶颈点不在代码,是在于机器。而很多时候,我们做营销活动,不是说加机器就能把 qps 给提升上去的,所以思路很重要。我的意思是 如果哪位大佬有比较强劲的机器,我的代码都是开源的,很容易部署的,可以放在他的服务器压测一波,看看瓶颈点在哪里
@NavsSite @cyrivlclth @zhhmax 代码主要是思路和逻辑,值得学习。最主要代码是 grantPrize 这一块,逻辑我已经贴出来了。其中的思路,比如缓存,锁,随机比例拦截,预减库存等等思路都是处理高并发的手段,很多细节没有一一列举,包括如何保证 redis 库存和 mysql 一致,如果业务在活动中想修改库存怎么办,怎么保证不重复领取等等问题。 至于百万 qps ,也就非常好实现了,在实际 mysql 减库存之前,利用缓存,随机预处理已经拦截了 99%的流量,剩下 1%很大,也可以用 mq 异步来处理。一台 redis 达到 10W qps ,基本工业级别都是分布式,水平扩展,达到百万 qps 非常的简单。
@buffzty 小水管看来撑不住,我看日志 连接池不够用了,拿不到资源,cpu 飙到了 90%多了。明天我加大 web 容器连接池试试,再试试你说的抢占式服务器,明天研究下
@buffzty 好的 大佬 别刷了(哭了),明天有空 写了 ip 封禁,超过多少次的,直接给封了
@buffzty 老哥,刚才我给下线了,怕扛不住。我想说有没有大佬有好的机器,可以把项目部署一下,压测一波
![1]( https://imgur.com/tcxF4gE)

![1]( https://imgur.com/a/40qPQDB)

哪位老哥在压测呀,别压我的小水管呀,等会我限流了,在这样搞
107 天前
回复了 bigbigeggs 创建的主题 职场话题 阿里国际 icbu 金融 bu 还值得去么
@xiaowangge 的确,阿里国际 不算阿里核心业务把,听说加班贼严重,而却很多老阿里人
<a href="https://imgur.com/dvuVb1e"><img src="https://i.imgur.com/dvuVb1e.png" title="source: imgur.com" /></a>
大家有些网址不要乱来,我这边数据库都能看得到的
[图片]( https://imgur.com/a/51agHXO)
150 天前
回复了 wudixiaomianyang 创建的主题 酷工作 招 Java 高级工程师!
哪个公司?
@oiYuer 如果单说性能的话,要求非常非常高。openresty+lua 是一个很好的解决方案,但它的稳定性感觉有待商榷
@nicoljiang 感谢分享,刚才简单 google 了下 leveldb ,有点像 mongdb ?如果效率高,可以考虑使用,至于为什么我没有选择计数器,使用计数器还需要单独维护一个全局变量,使用中间件的话,反而降低了短链的稳定性
@mosliu 1. 机器性能不够,500W murmur64 0 冲突,1000W 不好说 2. 数据库慢,其实可以通过分库分表,读写分离,依然可以得到很好的性能,微博底层就是数据库。如果不选择数据库,选择 hbase ,es 等,反而有更多的其他问题需要解决。3. bloomfilter 过滤器我感觉这里用处不大,如果存在不一定真的不存在,如果不存在才是真的一定不存在,这个存在还是去查数据库,感觉用处有限
@kuanat 应用是推特,微博这种。比如最长 140 个字,我的 url 就占用 50 多个字符了,很浪费,有了短链的存在
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