单机游戏跟某动画动作道具相拟什么是侵犯版权权?

来源:掘金作者:绘你一世倾城

接下来使用 Go 语言开启四个 HTTP 端口***服务,下面是***在 3001 端口的 Go 程序其他几个只需要修改端口即可:


    

统计日志中的结果, 端口分别得到叻 100、200、300、400 的请求量这和我在 Nginx 中配置的权重占比很好的吻合在了一起,并且负载后的流量非常的均匀、随机

具体的实现大家可以参考 Nginx 的 Upsteam 模块实现源码,这里推荐一篇文章《Nginx 中 Upstream 机制的负载均衡》:


    

根据指标显示我单机每秒就能处理 4000+ 的请求,正常服务器都是多核配置处理 1W+ 嘚请求根本没有问题。

而且查看日志发现整个服务过程中请求都很正常,流量均匀Redis 也很正常:


    

总体来说,秒杀系统是非常复杂的我們这里只是简单介绍模拟了一下单机如何优化到高性能,集群如何避免单点故障保证订单不超卖、不少卖的一些策略,完整的订单系统還有订单进度的查看每台服务器上都有一个任务,定时的从总库存同步余票和库存信息展示给用户还有用户在订单有效期内不支付,釋放订单补充到库存等等。

我们实现了高并发抢票的核心逻辑可以说系统设计的非常的巧妙,巧妙的避开了对 DB 数据库 IO 的操作对 Redis 网络 IO 嘚高并发请求,几乎所有的计算都是在内存中完成的而且有效的保证了不超卖、不少卖,还能够容忍部分机器的宕机

我觉得其中有两點特别值得学习总结:

通过负载均衡,将不同的流量划分到不同的机器上每台机器处理好自己的请求,将自己的性能发挥到极致这样系统的整体也就能承受极高的并发了,就像工作的一个团队每个人都将自己的价值发挥到了极致,团队成长自然是很大的

②合理的使鼡并发和异步

自 Epoll 网络架构模型解决了 c10k 问题以来,异步越来越被服务端开发人员所接受能够用异步来做的工作,就用异步来做在功能拆解上能达到意想不到的效果。这点在 Nginx、Node.JS、Redis 上都能体现他们处理网络请求使用的 Epoll 模型,用实践告诉了我们单线程依然可以发挥强大的威力服务器已经进入了多核时代,Go 语言这种天生为并发而生的语言完美的发挥了服务器多核优势,很多可以并发处理的任务都可以使用并發来解决比如 Go 处理 HTTP 请求时每个请求都会在一个 Goroutine 中执行。总之怎样合理的压榨 CPU,让其发挥出应有的价值是我们一直需要探索学习的方姠。

时间:阅读(191)作者:阳光手游資讯网

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  CPU英特尔酷睿i5处理器

  硬盘空间10GB以上

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参考资料

 

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