nginx共享内存是利用mmap将内容存储在内存中以及使用自旋锁。当master启动的时候,根据相应的指令去初始化共享内存。利用共享内存实现一个轻量级的k/v系统。
接口(或者页面)的访问统计是网站运营和优化的一个重要参考数据,对于分布式接口可以通过Nginx+Redis架构来简单实现分布式受访统计。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 作为《Java扩展Nginx》系列的第七篇,咱们来了解一个实用工具共享内存,正式开始之前先来看一个问题 在一台电脑上,nginx开启了多个worker,如下图,如果此时我们用了nginx-clojure,就相当于有了四个jvm进程,彼此相互独立,对于同一个url的多次请求,可能被那四个jvm中的任何一个处理: 📷 现在有个需求:统计某个url被
今年接触了一个策略类手游相关的项目,后端本身计划是使用skynet进行开发的,后来结合项目的时间紧急程度和客户端开发组讨论后决定使用PHP进行快速开发,后期再使用其他语言框架进行拆分业务;综合考虑最后选用了webman作为主要开发框架。
作者:肖涛 背景 Redis是一个应用广泛的开源NoSql数据库,在腾讯云Redis开发过程中,我们比较深入地对其进行了研究和应用,并和自研的Grocery等数据库系统做了一些对比,总结出了Redis
上篇分布式--OpenResty+lua+Redis中,我们了解了nginx结合lua脚本的强大之处,lua结合反向代理,可以对http请求提前做一些处理,来保证业务服务器的安全性和单一职责原则,以及结合Redis提升读写缓存的效率与持久化能力
有些读者在评论区里提了一些问题,然后这些问题是他们自己延伸想出来的,我觉得问题具有代表性,就在这篇回答下这些问题。
UPDATED: 本文已经不再适用,新版 ngx_lua 已经支持 semaphore 功能了。
某手机应用市场项目,其中请求量最大的功能是查询升级接口,具体点来说:客户端会不定期的把手机中应用名称及其应用版本发送到服务端,服务端通过比较版本来判断客户端的应用是否需要升级,如果需要就返回若干项相关信息。通常,一台手机里会装几十个到上百个应用不等,当海量客户端一起请求时,服务端的压力可想而知。
本文介绍了Redis的共享内存实现原理,包括内存池、对象内存管理、共享内存的分配和回收、以及共享内存的生命周期。同时,本文还介绍了Redis的共享内存实现的一些关键操作,包括遍历操作、数据库的遍历接口、随机key操作、主动超时淘汰、渐进式命令执行、以及渐进式dump和RDB的实现。
Redis主要包含2中持久化方式,即RDB和AOF,本文主要介绍RDB,AOF详见Redis持久化AOF (opens new window)
进程能够单独运行并且完成一些任务,但是也经常免不了和其他进程传输数据或互相通知消息,即需要进行通信,本文将简单介绍一些进程之间相互通信的技术--进程间通信(InterProcess Communication,IPC)。由于篇幅有限,本文不会对每一种进行详细介绍。
进程能够单独运行并且完成一些任务,但是也经常免不了和其他进程传输数据或互相通知消息,即需要进行通信,本文将简单介绍一些进程之间相互通信的技术–进程间通信(InterProcess Communication,IPC)。由于篇幅有限,本文不会对每一种进行详细介绍。
令牌桶算法是网络流量整形和速率限制中最常使用的一种算法,关于它的描述网上也比较多资源:
今日面经来源:https://www.nowcoder.com/discuss/985106
业务场景:调用算法接口,算法5分钟后得到数据然后调用node接口返回数据,此时node接口接收数据并把数据缓存,用户端访问node无论哪个进程都可以得到被缓存的数据
处理指令的最简单方式包括两个步骤:cpu先从内存中读取一条指令,然后执行,这样单条指令的处理过程称为一个“指令周期”,程序的执行就是由许多指令周期组成。
所谓的快照,就是记录某一个瞬间东西,比如当我们给风景拍照时,那一个瞬间的画面和信息就记录到了一张照片。
进程间通信一直是工程实现经常遇到的场景,比如说数据处理的进程将结果发送给日志进程记录;亦或者多个数据处理进程,在处理数据的的时候,会有一部分配置需要共享,这样以来这些配置文件一个node只存一份即可,并且在内存中查询肯定比redis快的;再或者就是处理大型数据集的时候,需要一个控制进程和多个数据线程,控制线程进行数据的分片和整合,数据进程进行无脑计算,这个时候控制线程和数据线程是需要进行通信的。
年前被同事安利了这个分布式最终一致性的存储系统 Anna 。初略看了一眼Paper,似乎很是牛X。说是支持任意规模的扩展,并且性能不低于 pedis。于是抽空来看看并了解下这套系统的设计特点和这种夸张的单机性能和扩展性的来源。
试想一下,如果 Redis 每执行一条写操作命令,就把该命令以追加的方式写入到一个文件里,然后重启 Redis 的时候,先去读取这个文件里的命令,并且执行它,这不就相当于恢复了缓存数据了吗?
Redis的读写操作都是在内存中,所以Redis性能才会高,但是当Redis重启后,内存中的数据就会丢失,那为了保存内存中的数据不会丢失,Redis实现了数据持久化机制,会把数据保存到磁盘,这样Redis重启就能够从磁盘恢复原有的数据
来源:高效运维 ID:greatops 前言 之前在实习时,听了 OOM 的分享之后,就对 Linux 内核内存管理充满兴趣,但是这块知识非常庞大,没有一定积累,不敢写下,担心误人子弟,所以经过一个一段时间的积累,对内核内存有一定了解之后,今天才写下这篇博客,记录以及分享。 【OOM - Out of Memory】内存溢出 内存溢出的解决办法: 1、等比例缩小图片 2、对图片采用软引用,及时进行 recycle( ) 操作。 3、使用加载图片框架处理图片,如专业处理图片的 ImageLoader 图片加
之前在实习时,听了 OOM 的分享之后,就对 Linux 内核内存管理充满兴趣,但是这块知识非常庞大,没有一定积累,不敢写下,担心误人子弟,所以经过一个一段时间的积累,对内核内存有一定了解之后,今天才写下这篇博客,记录以及分享。
RDB全称Redis Database Backup file(Redis数据备份文件),也被叫做Redis数据快照。简单来说就是把内存中的所有数据都记录到磁盘中。当Redis实例故障重启后,从磁盘读取快照文件,恢复数据。快照文件称为RDB文件,默认是保存在当前运行目录。
之前在实习时,听了 OOM 的分享之后,就对 Linux 内核内存管理充满兴趣,但是这块知识非常庞大,没有一定积累,不敢写下,担心误人子弟,所以经过一个一段时间的积累,对内核内存有一定了解之后,今天才写下这篇文章记录,分享。
当前内存数据库发展迅速,用户对于存储系统的要求也越来越高,为了满足各类业务场景的需要,腾讯云设计了新一代的内存数据库,不但保留了原来系统的高性能,高可用等特性,同时还兼容了当前流行的Redis原生协议及使用方式。我们试图在解决原生方案短板的基础上,不断创新,使得新系统同时具备易懂、易用、易维护、高可靠、低成本等特点。主要体现在以下几个方面:
所谓「代码热更新」,是指代码发生变化后,不用 reload 或者 graceful restart 进程就能生效。比如有一个聊天服务,连接着一百万个用户的长连接,所谓代码热更新就是在长连接不断的前提下完成代码更新。实际上因为所有的 require 操作都是通过 package.loaded 来加载模块的,只要代码是以 module 的形式组织的,那么就可以通过 package.loaded 实现代码热更新,并且基本不影响性能。
1)帮助大家对Nginx有一定的认识 2)熟悉Nginx有哪些应用场景 3)熟悉Nginx特点和架构模型以及相关流程 4)熟悉Nginx定制化开发的几种模块分类
当应用程序向文件写入数据时,内核通常先将数据复制到内核缓冲区中,然后排入队列,然后由内核决定何时写入硬盘。
共享内存广泛用于Redis,Kafka,RabbitMQ 等高性能组件中,本文主要提供一个共享内存在广告埋点数据采集的实战场景。
H2Engine服务器引擎介绍 简介 H2Engine服务器引擎架构是轻量级的,与其说是引擎,个人觉得称之为平台更为合适。因为它封装的功能非常精简,但是提供了非常简洁方便的扩展机制,使得可以用C++、python、lua、js、php来开发具体的服务器功能。H2引擎的灵感来源于web服务器Apache。大家都知道Apache封装了浏览器的的连接和协议通讯,而具体功能逻辑则通过fastcgi的方式交由不同的编程语言实现,本人大学的刚接触php的时候,看到在php里print的字符串直接就出现在浏览器里,当
require是无条件包含,也就是如果一个流程里加入require,无论条件成立与否都会先执行require,当文件不存在或者无法打开的时候,会提示错误,并且会终止程序执行
Lua 中没有常见面向对象语言中所谓类的概念,取而代之使用模块来组织管理代码。关于模块的基础知识大家可以参考「OpenResty 最佳实战」,本文聊点别的。
继上节使用原生多进程并行运行,基于Redis作为消息队列完成了圆周率的计算,本节我们使用原生操作系统消息队列来替换Redis。
进程内高速缓存,跨平台,支持cmake,facebook开发的 https://gitee.com/mirrors/cachelib.git
对于某一个接口I,请求频率阈值T,假设请求均匀分散到N台服务器上,每台服务器上接口I的频率阈值就是T/N,这样每台机器通过检查接口I的本地请求频率就可以做频率控制。
通过前面几篇的学习,相信你已经对 Swoole 的进程有了一定的了解。不管是单进程还是进程池,我们都着重讲了进程间的通讯问题。毕竟对于进程来说,它们是内存隔离的,通讯相对来说就是一个很大的问题。而我们之前讲的内容其实都是不使用第三方工具来进行通信的,但其实更方便的方式是直接使用一些第三方工具做为中间的存储媒介,让不同的进程直接去读取这里的内容就可以实现通信的能力了。比如说我们最常见的就是使用 Redis ,不过即使是 Redis ,甚至是使用了连接池,也会有连接建立的过程,所以也并不是最高效的。今天,我们要学习的一个共享内存表格,是 Swoole 提供的一种更高效的数据同步方式。除此之外,我们还要学习另外两个非常常用的进程间同步功能,一个是无锁计数器,另一个就是进程锁。
为了封禁某些爬虫或者恶意用户对服务器的请求,我们需要建立一个动态的 IP 黑名单。对于黑名单之内的 IP ,拒绝提供服务。
导读:在私有云中服务器被恶意请求时候,如何快速建立动态IP黑名单,拒绝提供服务?总结本篇文章希望对从事相关工作的同学能够有所帮助或者启发 。
男孩“一觉醒来”忘记了对女孩子的承诺,这时候女孩子把曾经海誓山盟的录音逐条播放给男孩子听,帮助他“恢复记忆”。
锁是一个抽象的概念,锁的实现,需要依存于一个可以存储锁的空间。在多线程中是内存,在多进程中是内存或者磁盘。更重要的是,这个空间是可以被访问到的。多线程中,不同的线程都可以访问到堆中的成员变量;在多进程中,不同的进程可以访问到共享内存中的数据或者存储在磁盘中的文件。但是在分布式环境中,不同的主机很难访问对方的内存或磁盘。这就需要一个都能访问到的外部空间来作为存储空间。
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