数据是如何存储的

数据是如何存储的,第1张

转自网友文章: 大型网站数据优化

千万人同时访问的网站,一般是有很多个数据库同时工作,说明白一点就是数据库集群和并发控制,这样的网站实时性也是相对的。这些网站都有一些共同的特点:数据量大,在线人数多,并发请求多,pageview高,响应速度快。总结了一下各个大网站的架构,主要提高效率及稳定性的几个地方包括:1、程序

程序开发是一方面,系统架构设计(硬件+网络+软件)是另一方面。软件架构方面,做网站首先需要很多web服务器存储静态资源,比如、视频、静态页等,千万不要把静态资源和应用服务器放在一起。一个好的程序员写出来的程序会非常简洁、性能很好,一个初级程序员可能会犯很多低级错误,这也是影响网站性能的原因之一。

网站要做到效率高,不光是程序员的事情,数据库优化、程序优化这是必须的,在性能优化上要数据库和程序齐头并进!缓存也是两方面同时入手。第一,数据库缓存和数据库优化,这个由dba完成(而且这个有非常大的潜力可挖,只是由于我们都是程序员而忽略了他而已)。第二,程序上的优化,这个非常的有讲究,比如说重要一点就是要规范SQL语句,少用in 多用or,多用preparestatement,另外避免程序冗余如查找数据少用双重循环等。另外选用优秀的开源框架加以支持,我个人认为中后台的支持是最最重要的,可以选取spring+ibatis。因为ibatis直接 *** 作SQL并有缓存机制。spring的好处就不用我多说了,IOC的机制可以避免new对象,这样也节省开销。据我分析,绝大部分的开销就是在NEW的时候和连接数据库时候产生的,请尽量避免。另外可以用一些内存测试工具来做一个demo说明hibernate和ibatis谁更快!前台你想用什么就用什么,struts,webwork都成,如果觉得自己挺牛X可以试试用tapestry。用数据库也未必不能解决访问量巨大所带来的问题,作成静态文件硬盘的寻址时间也未必少于数据库的搜索时间,当然对资料的索引要下一翻工夫。我自己觉得门户往往也就是当天、热门的资料点击率较高,将其做缓存最多也不过1~2G的数据量吧,举个例子:◎ 拿网易新闻来说 >

1、在java中,高并发属于一种编程术语,意思就是有很多用户在访问,导致系统数据不正确、糗事数据的现象。并发就是可以使用多个线程或进程,同时处理不同的 *** 作。2、处理高并发的方法

对于一些大型网站,比如门户网站,在面对大量用户访问、高并发请求方面,基本的解决方案集中在这样几个环节:使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。

(1)动静分离。静态资源请求与动态请求分离,项目中需要访问的、声音、js/css等静态资源需要有独立的存放位置,便于将来实现静态请求分离时直接剥离出来,比如nginx可以直接配置文件直接访问目录,而不需要经过tomcat。这样tomcat就可以专注处理动态请求, *** 作数据库数据处理之类的。静态请求代理服务器性能比tomcat高很多。

(2)引入缓存。数据库缓存、页面缓存,这东西好用不复杂,搞明白什么地方适用最重要。简单的例子是频繁读取,不修改的地方最适用。也是后续集群做数据共享的一个方式之一,集群环境下,经常会碰到数据共享问题。

(3)如果将来数据量大,单一数据库成为瓶颈时,数据库的读写分离来了。数据库集群,读写分离,分表分区。

您好,不管您现在是否解决了中文路劲的问题。建议您,将路径改为英文路径,因为作为程序员不应该把路径设置成中文,路径设置成中文会出现意想不到的结果。假如下次又让你迁移数据到另一个地方,是否又要解决同样的问题呢?您说是不是。所以,不要在用中文路径了。

还有就是,如果非要解决中文路径问题看看,代码编码是否和系统编码一样(假如不一样,解析出来的路径肯定就是错误的)。

如果想确定服务器是否正确接收到了正确的请求路径,可以通过nginx(如果有使用nginx)输出一下

你如果用到了权限,看看是否是权限不足导致的,毕竟看不到你的请求的response

1 大型网站系统的特点

2 大型网站架构演化历程

21 初始阶段架构

问题:网站运营初期,访问用户少,一台服务器绰绰有余。

特征:应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。

描述:通常服务器 *** 作系统使用 linux,应用程序使用 PHP 开发,然后部署在 Apache 上,数据库使用 Mysql,通俗称为 LAMP。汇集各种免费开源软件以及一台廉价服务器就可以开始系统的发展之路了。

22 应用服务和数据服务分离

问题:越来越多的用户访问导致性能越来越差,越来越多的数据导致存储空间不足,一台服务器已不足以支撑。

特征:应用服务器、数据库服务器、文件服务器分别独立部署。

描述:三台服务器对性能要求各不相同:应用服务器要处理大量业务逻辑,因此需要更快更强大的 CPU;数据库服务器需要快速磁盘检索和数据缓存,因此需要更快的硬盘和更大的内存;文件服务器需要存储大量文件,因此需要更大容量的硬盘。

23 使用缓存改善性能

问题:随着用户逐渐增多,数据库压力太大导致访问延迟。

特征:由于网站访问和财富分配一样遵循二八定律:80% 的业务访问集中在 20% 的数据上。将数据库中访问较集中的少部分数据缓存在内存中,可以减少数据库的访问次数,降低数据库的访问压力。

描述:缓存分为两种:应用服务器上的本地缓存和分布式缓存服务器上的远程缓存,本地缓存访问速度更快,但缓存数据量有限,同时存在与应用程序争用内存的情况。分布式缓存可以采用集群方式,理论上可以做到不受内存容量限制的缓存服务。

24 使用应用服务器集群

问题:使用缓存后,数据库访问压力得到有效缓解。但是单一应用服务器能够处理的请求连接有限,在访问高峰期,成为瓶颈。

特征:多台服务器通过负载均衡同时向外部提供服务,解决单一服务器处理能力和存储空间不足的问题。

描述:使用集群是系统解决高并发、海量数据问题的常用手段。通过向集群中追加资源,提升系统的并发处理能力,使得服务器的负载压力不再成为整个系统的瓶颈。

25 数据库读写分离

问题:网站使用缓存后,使绝大部分数据读 *** 作访问都可以不通过数据库就能完成,但是仍有一部分读 *** 作和全部的写 *** 作需要访问数据库,在网站的用户达到一定规模后,数据库因为负载压力过高而成为网站的瓶颈。

特征:目前大部分的主流数据库都提供主从热备功能,通过配置两台数据库主从关系,可以将一台数据库服务器的数据更新同步到一台服务器上。网站利用数据库的主从热备功能,实现数据库读写分离,从而改善数据库负载压力。

描述:应用服务器在写 *** 作的时候,访问主数据库,主数据库通过主从复制机制将数据更新同步到从数据库。这样当应用服务器在读 *** 作的时候,访问从数据库获得数据。为了便于应用程序访问读写分离后的数据库,通常在应用服务器端使用专门的数据访问模块,使数据库读写分离的对应用透明。

26 反向代理和 CDN 加速

问题:中国网络环境复杂,不同地区的用户访问网站时,速度差别也极大。

特征:采用 CDN 和反向代理加快系统的静态资源访问速度。

描述:CDN 和反向代理的基本原理都是缓存,区别在于 CDN 部署在网络提供商的机房,使用户在请求网站服务时,可以从距离自己最近的网络提供商机房获取数据;而反向代理则部署在网站的中心机房,当用户请求到达中心机房后,首先访问的服务器时反向代理服务器,如果反向代理服务器中缓存着用户请求的资源,就将其直接返回给用户。

27 分布式文件系统和分布式数据库

问题:随着大型网站业务持续增长,数据库经过读写分离,从一台服务器拆分为两台服务器,依然不能满足需求。

特征:数据库采用分布式数据库,文件系统采用分布式文件系统。

描述:分布式数据库是数据库拆分的最后方法,只有在单表数据规模非常庞大的时候才使用。不到不得已时,更常用的数据库拆分手段是业务分库,将不同的业务数据库部署在不同的物理服务器上。

28 使用 NoSQL 和搜索引擎

问题:随着网站业务越来越复杂,对数据存储和检索的需求也越来越复杂。

特征:系统引入 NoSQL 数据库及搜索引擎。

描述:NoSQL 数据库及搜索引擎对可伸缩的分布式特性具有更好的支持。应用服务器通过统一数据访问模块访问各种数据,减轻应用程序管理诸多数据源的麻烦。

29 业务拆分

问题:大型网站的业务场景日益复杂,分为多个产品线。

特征:采用分而治之的手段将整个网站业务分成不同的产品线。系统上按照业务进行拆分改造,应用服务器按照业务区分进行分别部署。

描述:应用之间可以通过超链接建立关系,也可以通过消息队列进行数据分发,当然更多的还是通过访问同一个数据存储系统来构成一个关联的完整系统。

纵向拆分:将一个大应用拆分为多个小应用,如果新业务较为独立,那么就直接将其设计部署为一个独立的 Web 应用系统。纵向拆分相对较为简单,通过梳理业务,将较少相关的业务剥离即可。

横向拆分:将复用的业务拆分出来,独立部署为分布式服务,新增业务只需要调用这些分布式服务横向拆分需要识别可复用的业务,设计服务接口,规范服务依赖关系。

210 分布式服务

问题:随着业务越拆越小,存储系统越来越庞大,应用系统整体复杂程度呈指数级上升,部署维护越来越困难。由于所有应用要和所有数据库系统连接,最终导致数据库连接资源不足,拒绝服务。

特征:公共业务提取出来,独立部署。由这些可复用的业务连接数据库,通过分布式服务提供共用业务服务。

3 大型网站架构模式

31 分层

大型网站架构中常采用分层结构,将软件系统分为应用层、服务层、数据层:

分层架构的约束:禁止跨层次的调用(应用层直接调用数据层)及逆向调用(数据层调用服务层,或者服务层调用应用层)。

分层结构内部还可以继续分层,如应用可以再细分为视图层和业务逻辑层;服务层也可以细分为数据接口层和逻辑处理层。

32 分割

将不同的功能和服务分割开来,包装成高内聚低耦合的模块单元。这有助于软件的开发和维护,便于不同模块的分布式部署,提高网站的并发处理能力和功能扩展能力。

33 分布式

大于大型网站,分层和分割的一个主要目的是为了切分后的模块便于分布式部署,即将不同模块部署在不同的服务器上,通过远程调用协同工作。

分布式意味可以用更多的机器工作,那么 CPU、内存、存储资源也就更丰富,能够处理的并发访问和数据量就越大,进而能够为更多的用户提供服务。

分布式也引入了一些问题:

常用的分布式方案:

34 集群

集群即多台服务器部署相同应用构成一个集群,通过负载均衡设备共同对外提供服务。

集群需要具备伸缩性和故障转移机制:伸缩性是指可以根据用户访问量向集群添加或减少机器;故障转移是指,当某台机器出现故障时,负载均衡设备或失效转移机制将请求转发到集群中的其他机器上,从而不影响用户使用。

35 缓存

缓存就是将数据存放在距离最近的位置以加快处理速度。缓存是改善软件性能的第一手段。

网站应用中,缓存除了可以加快数据访问速度以外,还可以减轻后端应用和数据存储的负载压力。

常见缓存手段:

使用缓存有两个前提:

36 异步

软件发展的一个重要目标和驱动力是降低软件耦合性。事物之间直接关系越少,彼此影响就越小,也就更容易独立发展。

大型网站架构中,系统解耦的手段除了分层、分割、分布式等,还有一个重要手段——异步。

业务间的消息传递不是同步调用,而是将一个业务 *** 作拆分成多阶段,每个阶段间通过共享数据的方式异步执行进行协作。

异步架构是典型的生产者消费模式,二者不存在直接调用。异步消息队列还有如下特性:

37 冗余

大型网站,出现服务器宕机是必然事件。要保证部分服务器宕机的情况下网站依然可以继续服务,不丢失数据,就需要一定程度的服务器冗余运行,数据冗余备份。这样当某台服务器宕机是,可以将其上的服务和数据访问转移到其他机器上。

访问和负载很小的服务也必须部署 至少两台服务器构成一个集群,目的就是通过冗余实现服务高可用。数据除了定期备份,存档保存,实现 冷备份 外;为了保证在线业务高可用,还需要对数据库进行主从分离,实时同步实现 热备份。

为了抵御地震、海啸等不可抗因素导致的网站完全瘫痪,某些大型网站会对整个数据中心进行备份,全球范围内部署 灾备数据中心。网站程序和数据实时同步到多个灾备数据中心。

38 自动化

大型网站架构的自动化架构设计主要集中在发布运维方面:

39 安全

4 大型网站核心架构要素

架构 的一种通俗说法是:最高层次的规划,难以改变的决定。

41 性能

性能问题无处不在,所以网站性能优化手段也十分繁多:

42 可用性

可用性指部分服务器出现故障时,还能否对用户提供服务

43 伸缩性

衡量伸缩的标准就是是否可以用多台服务器构建集群,是否容易向集群中增删服务器节点。增删服务器节点后是否可以提供和之前无差别的服务。集群中可容纳的总服务器数是否有限制。

44 扩展性

衡量扩展性的标准就是增加新的业务产品时,是否可以实现对现有产品透明无影响,不需要任何改动或很少改动,既有功能就可以上线新产品。主要手段有:事件驱动架构和分布式服务。

45 安全性

安全性保护网站不受恶意攻击,保护网站重要数据不被窃取。

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关于系统架构和软件分层的概念我们在前几期的文章中曾经介绍过多次了。今天,昌平java课程就来详细了解一下,软件架构中的分层都有哪些类型。希望大家通过对本文的阅读,能够对软件架构领域有更多的了解和认识。

经典的三层架构:

1基础层:dao,帮助类,IO读写,资源加载等一些基础设施,他们作为整个系统基础的模块可以组合成业务层和服务层

2业务层和服务层:典型的就是service,这里承载更多的是业务的实现,资源的组合调度,事务实现,等等,这里是整个系统核心的地方,下面整合底层dao以及事务,根据业务和场景灵活的把业务逻辑使用底层的基础单元拼接组合起来,上面为表现层提供具体的业务处理逻辑

3表现层:接受外部的请求,并把调用对应的service *** 作具体业务,把终结果反馈给调用者或是用户

四层架构,在基础层基础之上还可以在分出一层:领域层,基础层还是提供基本的数据 *** 作和IO与网络 *** 作,不过领域层对基础层再来一次封装和整合,目的也是方便整合底层资源方便service层调用,简化业务层和基础层的复杂依赖

静态业务对象:

ViewObject:VO界面展示用到的数据对象

DomainObject:DO领域层对象,一般可以简约的理解为javabean对象,从业务中抽取的基本模型类

BussinessObject:BO业务对象一般也在service业务层,如果DO不能完全表达,可以使用BO获取更多信息的表达,并且还可以封装重用DO中的实体信息

PersistantObject:PO持久存储对象,一般作用于dao层,和数据库实体对应

DataTransferObject:DTO数据传递对象,用于封装参数,数据中转会,重构过程方法列表会用到

动态处理对象:

Controller控制器,Manager管理类,Service服务类,Repository,DAO数据源,Client客户端,Dispather转发器,Handler处理器,Interceptor拦截器

Helper,Utils帮助类

动态的配置文件与属性:

一些经常用到的开关和阈值一定要写在配置文件中,或有配置中心可以下发,不要在程序中写死,而且要有对相应的刷新机制api接口,调用后强制刷新配置参数

常用的比如:

活动的开始结束日期

业务中的大值,限制值等阈值

外界的URI:文件上传地址,静态资源位置,等等

等等一切可以借鉴Ioc理念抽取出来的配置变量

以上就是关于数据是如何存储的全部的内容,包括:数据是如何存储的、如何配置可以使tomcat的并发性能达到最大、java高并发等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!

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原文地址: https://outofmemory.cn/sjk/9629094.html

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