时长:大小4.23M
作者回复: 思路不错👍👍
作者回复: T=transaction,代表写请求
Q=query,代表读请求
作者回复: 最常用的方式
作者回复: 可以达到,但有点复杂,nginx做级联不太合适,因为顶层的nginx性能是瓶颈,多级导流一般用在处理能力有差异的系统上,例如一级用F5,二级用LVS,三级用nginx
作者回复: 1000万是用户数量,不是访问次数,访问次数会多很多,其它分析都可以
作者回复: 我宁愿用LVS,久经考验,性能强大😄
作者回复: 同样1000万日活用户,不同业务特点的QPS差异很大,例如抖音的访问量会明显高于支付业务,论坛业务明显高于工具类业务
作者回复: 确实有点吓人,千万日活转换为百万同时在线这里有问题,一般把日活转换为pv,例如平均每个用户会访问100个页面,日访问量就是10亿,每秒就是大约1.2万的并发访问量,再按照峰值等于均值3倍来算,也就3.6万,远远没有125万那么夸张
作者回复: 谁都没法防DDOS攻击呀,不暴露ip,正常用户也访问不了啊😄
作者回复: 与时俱进,现在基本都是32核48g内存了
作者回复: 基本OK
作者回复: 基于业务场景进行性能压测,了解大概量级即可,不需要很精确
作者回复: 论坛不怎么赚钱啊😂
作者回复: 服务发现用了负载均衡
作者回复: 是的,LibreOffice Draw
作者回复: 日活用户数 != 用户访问数,论坛类业务,一个用户一天可能访问几十个页面
作者回复: 最好算一下,当然有经验的架构师确实能够凭感觉预估
作者回复: 1000万日活的业务,你真的要这么节省么?😂😂
作者回复: 这种方式也可以,dns做同机房多入口负载均衡