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mongodb百亿数据存储(mysql数据库并发)

为了使多个GridFS命名为一个单一的数据库,文件和块都有一个前缀,默认前缀为fs,用户有权改变这个前缀。...(3)mongod:数据库服务端,每个实例启动一个进程,可以fork为后台运行。 (4)mongodump:数据库备份工具。 (5)mongorestore:数据库恢复工具。...GridFS结合自动分片及自动复制技术,可以实现高性能的分布式数据库集群架构,从而进行海量数据存储,如下图2所示。...图5 GridFS大容量文件测试结果 图6 GridFS大容量文件分片信息 4 结论 随着企业和个人数据的不断扩大,随着云计算的高速发展,越来越多的应用需要存储海量数据,并且对高并发和处理海量数据提出了更高的要求...,传统的关系型数据库对于这些应用场景难以满足应用需求,而作为NoSQL数据库之一的MongoDB数据库能够完全满足和解决在海量数据存储方面的应用,越来越多的大网站和企业选择MongoDB代替Mysql进行存储

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网站并发、吞吐知识初探

并发 1.什么是并发? 并发,是指同时访问服务器站点的连接数[引用百度]。指同一时刻向服务器发送的请求数。 2.QPS是什么? QPS是指每秒查询率,一般用作单位时间内处理的并发数量。...QPS=并发数/响应时间。 吞吐 1.什么是吞吐? 是指对网络、设备、端口、虚电路或其他设施,单位时间内成功传输的数据。 2.影响吞吐的因素?...主要的三个因素有QPS、响应时间和并发数,同时对硬件、带宽等也有影响。 吞出量和并发有什么区别 并发是指规定时间内的请求数量。吞吐是某个时间内的数据总量。...1、 相应时间 2、 服务器资源使用情况是否合理 3、 应用服务器和数据库资源使用是否合理 4、 系统能否实现扩展 5、 系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理是多少 6、 系统性能可能存在的瓶颈在哪里...1、响应时间:对请求作出响应所需要的时间 网络传输时间:N1+N2+N3+N4 应用服务器处理时间:A1+A3 数据库服务器处理时间:A2 响应时间=N1+N2+N3+N4+A1+A3+A2 2、并发用户数的计算公式

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    Mysql 大数据并发数据库优化

    Mysql 大数据并发数据库优化 一、数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能。...所 以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须要考虑,在高并发大数据的访问情况下,我们的系统会不会出现极端的情况。...(例如:对外统计系统在7月16日出现 的数据异常的情况,并发大数据的的访问造成,数据库的响应时间不能跟上数据刷新的速度造成。...在低并发访问的情况下,不会发生问题,但是当日期临界时的访问相当大的时候,在做这一判断的时 候,会出现多次条件成立,则数据库里会被插入多条当前日期的记录,从而造成数据错误。)...18.尽量避免大事务操作,提高系统并发能力。 19.尽量避免向客户端返回大数据,若数据量过大,应该考虑相应需求是否合理。 20. 避免使用不兼容的数据类型。

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    Linux并发(POSIX信号

    System-V的信号是老古董,除非万不得已,否则我们一般用POSIX信号,好用、简单、靠谱。...拓展: POSIX信号分为两种,分别是POSIX无名信号和POSIX有名信号,这两种信号比之前介绍的system-V的信号机制要简洁,虽然没有后者的应用范围那么广泛(尤其在一些老系统中,因为system-V...的信号机制要更古老一些),但是POSIX良好的设计使得他们更具吸引力。...POSIX有名信号的一般使用步骤是: 1,使用sem_open( )来创建或者打开一个有名信号。 2,使用sem_wait( )和sem_post( )来分别进行P操作和V操作。...POSIX无名信号的一般使用步骤是: 1,在这些线程都能访问到的区域定义这种变量(比如全局变量),类型是sem_t。 2,在任何线程使用它之前,用sem_init( )初始化他。

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    java并发编程|Semaphore信号

    0x02,Semaphore信号的用法 0x03,写这个技术点的目的 这个用法其实可以做限流的用途,获取许可就执行业务,获取不了许可就可以返回自定义信息,这样就可以基于自己想要做的事情做下,所以这篇文章就是自己想写的文章而已了...0x04,如何理解信号Semaphore 理解这个技术点可以对比生活中的例子,记得县城里都会有专门看车的地方,你获取到一个"令牌"即车牌,看车的人就会帮你去看,然后当你购物完一天去取车的时候,然后再把..."令牌"还给看车的,其实整个过程就和这个信号semaphore很像,得到一个许可之后才能去做事情。...0x05,总结 关于多线程中的这两个组件CountDownLatch,Semaphore,自己到这里已经写完了,至于CyclicBarrier组件用法比信号用法还少,这里自己就不再继续写了,想了解这个组件的可以自己看下

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    并发网站解决方案

    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。...3、数据库集群、库表散列   大型网站都有复杂的应用,这些应用必须使用数据库,那么在面对大量访问的时候,数据库的瓶颈很快就能显现出来,这时一台数据库将很快无法满足应用,于是我们需要使用数据库集群或者库表散列...6、负载均衡   负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的高端解决办法。   ...这些业 务在物理服务器基础上,需要复杂的载平衡算法。在IP世界,业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定,在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP 地址、TCP和UDP端口共同决定。   ...为VIP型虚拟主机而特加的V**高速压缩通道,使用高速压缩的电信网通、电信国际(HK)、网通& lt;==>国际(HK)等跨网专线通道,智能多线,自动获取最快路径,极速的动态实时并发响应速度

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    信号——Linux并发之魂

    所以,前辈大佬们给出了一种解决方案——信号。 3.信号 3.1什么是信号 信号的本质是一把计数器,一把衡量临界资源多少的计数器。只要拥有信号,就在未来一定能够拥有临界资源的一部分。...信号-1:申请资源,其过程必须是原子性的。简称P操作。 信号+1:归还资源,其过程必须是原子性的。简称V操作。 所以,信号的核心操作:PV原语。...④只要生产者和消费者指向不同的位置,就可以实现生产者和消费者的并发执行。只有在为空和为 满时,才会出现同步和互斥问题。 那这些规则由什么来保证呢?信号。信号是表征临界资源中资源数目的。...所以消费者可以成功申请到数据资源信号,然后消费数据。但不知不觉,队列中的剩余空间多了一份,所以应对剩余空间资源的信号进行V操作。 若队列满时,剩余空间信号为0,生产者申请信号失败。...此时,数据资源信号为满,消费者可以申请到信号,从而进行操作。所以必须消费者先运行。 若队列空时,数据资源信号为0,消费者申请信号失败。

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    并发网站解决方案

    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。...3、数据库集群、库表散列   大型网站都有复杂的应用,这些应用必须使用数据库,那么在面对大量访问的时候,数据库的瓶颈很快就能显现出来,这时一台数据库将很快无法满足应用,于是我们需要使用数据库集群或者库表散列...6、负载均衡   负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的高端解决办法。   ...这些业务在物理服务器基础上,需要复杂的载平衡算法。在IP世界,业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定,在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP地址、TCP和UDP端口共同决定。   ...为VIP型虚拟主机而特加的V**高速压缩通道,使用高速压缩的电信网通、电信国际(HK)、网通国际(HK)等跨网专线通道,智能多线,自动获取最快路径,极速的动态实时并发响应速度,实现了网站的动态脚本实时同步

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    吞吐并发的公式,优化和参考值的关系_并发怎么计算

    QPS(TPS)= 并发数/平均响应时间 ps:并发一定,响应时间小,吞吐量大,所以读写吞吐是要区分的。...这种模式下的并发受到线程数的限制,但对于 Tomcat 来说几乎没有 BUG 存在了。...这个并发能力还与应用的逻辑密切相关,如果逻辑很复杂需要大量的计算,那并发能力势必会下降。如果每个请求都含有很多的数据库操作,那么对于数据库的性能也是非常高的。...对于单台数据库服务器来说,允许客户端的连接数量是有限制的。 并发能力问题涉及整个系统架构和业务逻辑。 系统环境不同,Tomcat版本不同、JDK版本不同、以及修改的设定参数不同。...并发的差异还是满大的。

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    系统吞吐、用户并发、性能测试的概念和公式

    系统吞吐几个重要参数:QPS(TPS)、并发数、响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间: 一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和...TPS理解混淆) 理解了上面三个要素的意义之后,就能推算出它们之间的关系: QPS(TPS)= 并发数/平均响应时间 一个系统吞吐通常由QPS(TPS)、并发数两个因素决定,每套系统这两个值都有一个相对极限值...而通常境况下,我们面对需求,我们评估出来的出来QPS、并发数之外,还有另外一个维度:日PV。 通过观察系统的访问日志发现,在用户很大的情况下,各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。...三、软件性能的几个主要术语 1、响应时间:对请求作出响应所需要的时间 网络传输时间:N1+N2+N3+N4 应用服务器处理时间:A1+A3 数据库服务器处理时间:A2 响应时间=N1+N2+N3+N4+...同时在线用户数=每秒请求数RPS(吞吐)+并发连接数+平均用户思考时间 平均并发用户数的计算:C=nL / T 其中C是平均的并发用户数,n是平均每天访问用户数(login session),L是一天内用户从登录到退出的平均时间

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    Web并发页面访问统计实现

    往期精选 页面访问统计,可能在上学的时候就讲过如何简单实现,例如在servletContext中保存一个页页面访问次数,然后每访问一次加1;或者每访问一次就把操作记录保存到数据库,这样的处理方式,做做实验就算了...1、需求是保存页面访问IP、时间、以及其他一些可用的信息,以后需要保存的访问信息可扩展 2、不能影响当前的访问速度 3、能支持一定量的并发访问 接到朋友给的这个需求,我想到了一下几点:1、如何筛选我们需要统计的页面...经过测试并发还没到200就突然不保存数据库了,访问也变得特慢,最后竟然堆内存溢出了。 没有办法只能再在本机用loadRunner进行测试,同时通过jconsole java自带工具来检测内存变化情况。...测试情况与朋友说的一样,刚开始能够正常运行,当并发达到一定量,就开始出现保存缓慢,最后不知道怎么整的保存线程不再运行,就这样队列越来越大,自然堆内存大到溢出了。...经过修改,在loadRunner和tomcat的测试下,基本上能够达到tomcat最大的并发以上用户,并且占用少量资源。

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    系统吞吐(TPS)、用户并发、性能测试概念和公式

    系统吞吐几个重要参数:QPS(TPS)、并发数、响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (...很多人经常会把并发数和TPS理解混淆) 理解了上面三个要素的意义之后,就能推算出它们之间的关系: QPS(TPS)= 并发数/平均响应时间         一个系统吞吐通常由QPS(TPS)、并发数两个因素决定...1、 相应时间 2、 服务器资源使用情况是否合理 3、 应用服务器和数据库资源使用是否合理 4、 系统能否实现扩展 5、 系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理是多少 6、 系统性能可能存在的瓶颈在哪里...1、 架构设计是否合理 2、 数据库设计是否合理 3、 代码是否存在性能方面的问题 4、 系统中是否有不合理的内存使用方式 5、 系统中是否存在不合理的线程同步方式 6、 系统中是否存在不合理的资源竞争...同时在线用户数=每秒请求数RPS(吞吐)+并发连接数+平均用户思考时间 平均并发用户数的计算:C=nL / T 其中C是平均的并发用户数,n是平均每天访问用户数(login session),L是一天内用户从登录到退出的平均时间

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    如何估算一台数据库服务器能够承受的并发

    我们在评估数据库并发的时候,即使数据库服务器性能再好,你做出的评估如果没有结合使用数据库的程序的话,那也是属于纸上谈兵。 ?...结合以下实际情况,可以更准确安全的做数据库并发评估或技术选型: 链接数据库的都有哪些程序?给APP用和给大数据团队做数据报表分析用完全是两码事; 业务数据多大?最大的表能达到多少?是否需要分库?...可以根据高峰期QPS来预估数据库要承受的并发,在此基础上再做2倍、3倍的扩容,防止突然来的高流量冲击。...最好的办法是做压力测试 上面说的是数据库服务器的并发预估考虑的内在因素和外在因素,根据这些因素我们便能预估出一台服务器需要承受的并发是多大了。...但是仅仅是预估,无法达到一个准确的数字,或者说这台数据库服务器最大能承受的并发是多少也是无法知道的。 ?

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    系统吞吐、TPS(QPS)、用户并发、性能测试概念和公式

    系统吞吐几个重要参数:QPS(TPS)、并发数、响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间: 一般取平均响应时间 (...很多人经常会把并发数和TPS理解混淆) 理解了上面三个要素的意义之后,就能推算出它们之间的关系: QPS(TPS)= 并发数/平均响应时间 一个系统吞吐通常由QPS(TPS)、并发数两个因素决定...1、 相应时间 2、 服务器资源使用情况是否合理 3、 应用服务器和数据库资源使用是否合理 4、 系统能否实现扩展 5、 系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理是多少 6、 系统性能可能存在的瓶颈在哪里...1、 架构设计是否合理 2、 数据库设计是否合理 3、 代码是否存在性能方面的问题 4、 系统中是否有不合理的内存使用方式 5、 系统中是否存在不合理的线程同步方式 6、 系统中是否存在不合理的资源竞争...同时在线用户数=每秒请求数RPS(吞吐)+并发连接数+平均用户思考时间 平均并发用户数的计算:C=nL / T 其中C是平均的并发用户数,n是平均每天访问用户数(login session),L是一天内用户从登录到退出的平均时间

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