目录：实践1:基于autoscalingcpu指标的扩容与缩容实践2:基于prometheus自定义指标QPS的扩容与缩容Pod自动扩容/缩容（HPA）HorizontalPodAutoscaler（HPA，Pod水平自动伸缩），根据资源利用率或者自定义指标自动调整replicationcontroller,deployment或replicaset，实现部署的自动扩展和缩减，让部署的规模接近于实
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Web程序 时间：
2019-12-13 23:46:45
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前段时间做了一个压测项目，对压测过程中学到的知识进行了总结，在此和大家分享下： 一、确定压测的目的 1. 通过不断加压，得到服务器峰值，找出系统瓶颈。 2. 验证系统的稳定性。 3. 确定系统各项指标是否满足上线预估目标。 4. 为后期性能优化提供参考依据。? 二、解决环境问题 压测时，要隔离线上环 ...
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2019-12-11 12:42:21
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推荐学习材料：中华石杉公众号和B站视频； 分布式ID： 1）生成方式有几种，优缺点对比；UUID/snowFlake/ 分布式缓存： 1）缓存架构？ 2）Redis，AOP、cluster方案 3）真正支撑高并发及高可用的复杂系统中缓存架构是？ 如何让redis集群支撑几十万QPS高并发+99.99 ...
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2019-12-11 00:43:19
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一.为什么要进行分库分表 高并发，请求太多，扛不住了。(比如一台单机一般最好不要超过2000/s的QPS，高峰时期有8000QPS，这时候就要利用分库分表、消息中间件、数据库中间件、异步写来缓解服务器压力) 单机磁盘容量快满了 单表数据量太大，SQL越跑越慢 二. 分库分表中间件有哪些，优缺点 ? ...
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2019-12-08 17:32:36
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哈尔滨SEO： 1、引言 在即时通讯网经常能看到各种高大上的高并发、分布式、高性能架构设计方面的文章，平时大家参加的众多开发者大会，主题也都是各种高大上的话题——什么5G啦、AI人工智能啦、什么阿里双11分分钟多少万QPS高并发等等。 但实际上，对于普通的开发者（包括IM开发人员）来说，多数公司、多 ...
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移动开发 时间：
2019-12-07 23:22:43
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作者：中华石杉 Redis 主从架构 单机的 redis，能够承载的 QPS 大概就在上万到几万不等。对于缓存来说，一般都是用来支撑读高并发的。因此架构做成主从(master-slave)架构，一主多从，主负责写，并且将数据复制到其它的 slave 节点，从节点负责读。所有的读请求全部走从节点。这样 ...
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2019-12-04 01:49:16
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参考并做个记录。 高并发主要就是为了提高QPS,降低RT。并且同时保证数据的正确性、系统的可用性就OK了。 1、网站并发量上来了？啥都不要管，先扩容，堆机器。机器多了自然需要集群技术、负载均衡了。（提升QPS） 2、机器多了也扛不住了？服务拆分，把集中式部署改成分布式部署。（提升QPS） 3、分布式 ...
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2019-11-27 22:00:04
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1、Tps与Qps TPS: （每秒事务处理量(TransactionPerSecond)） TPS = （COM_COMMIT + COM_ROLLBACK）/UPTIME 事务提交加事务回滚的和再除以时间 QPS:每秒查询率 QPS = QUESTIONS/UPTIME 查询的个数除以时间 2、 ...
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数据库 时间：
2019-11-22 15:31:48
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spring cloud alibaba 纯代码限流
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其他好文 时间：
2019-11-21 09:27:15
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Redis、Memcache和MongoDB的区别 https://www.cnblogs.com/tuyile006/p/6382062.html >>Memcached Memcached的优点：Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于key、value ...
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数据库 时间：
2019-11-18 10:10:34
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