Поиск Настройки. Время на прочтение 4 мин. Казалось бы, известные вещи — но собрав все ответы и объяснения какие я давал и кое-что что нашёл позже в гугле , решил сохранить их не у себя в гугл-драйве, а написать краткий обзор. Пусть это будет обобщённый диалог в виде вопросов и ответов. Что делать? О: Поставим несколько томкатов на отдельных серверах в паралель. Они будут по-прежнему использовать одну базу на одном сервере. В: Но как же пользователь будет заходить на ваши несколько серверов? В: Но ведь может получиться что пользователь залогинится на одном томкате, а следующий запрос load-balancer пошлёт на другой, где пользователь не залогинен! О: Это мы говорим о том как организовать сессию. Например, делаем sticky sessions например когда load-balancer добавляет к запросу куку с указанием на какой томкат он этот запрос проксирует — а все последующие запросы с этой кукой направляет обязательно на тот же самый сервер. Таким образом каждый отдельный пользователь будет работать только с одним сервером. В: А если этот конкретный сервер упадёт? О: Сессия пользователя потеряется. Поэтому лучше использовать хранение сессий в кэше. Томкат «из коробки» умеет хранить их в memcached например. То есть мы дописываем строчку в конфиг и на отдельном сервере запускаем memcached — теперь все томкаты хранят сессии на нём и если пользователь попал с очередным запросом на другой сервер, он этого не заметит — сессия будет работать все равно. В: Какие ещё преимущества у кэша для сессий? О: Мы можем проектировать изменения базы так чтобы поддерживать обратную совместимость между двумя соседними версиями. Это нетрудно. Добавлять колонки, например, нужно вместе с новой версией, а вот удалять ненужные только при следующем релизе. В: Хорошо, теперь у нас узким местом становится база. Что мы будем делать при возрастании нагрузки на неё? О: В первую очередь между базой и томкатами полезно сделать кэш. Ещё раньше вероятно мы используем кэш на уровне ORM например, второй уровень кеша в Hibernate. Общий смысл в том что в течение сессии пользователь использует ограниченный набор данных, поэтому их удобно кэшировать. В: Ну а всё-таки, допустим даже кэш нас не спасает. Как можно уменьшить нагрузку на базу? О: У нас есть несколько путей. Например можно часть базы какую-нибудь особо насосную таблицу допустим выделить в другую базу на отдельном сервере, может даже в NoSQL хранилище или какой-нибудь специальный кэш. Конечно, лучше это разделение сделать ещё при проектировании : В: А какие есть другие пути? Какие решения на уровне самой базы данных? О: Можно использовать шардинг — при этом таблицы разбиваются на несколько серверов и обращение к нужному происходит, например, по части id-шника. В некоторых случаях можно разделить сразу, допустим, сделки, транзакции, электронные документы и т. В: Какой недостаток этого подхода? О: С такими таблицами впоследствии будет сложнее работать — join с таблицей лежащей на нескольких серверах очевидно будет менее эффективен — вообще усложняется индексирование, запросы по критериям и т. Вообще само проектирование ощутимо усложняется. В: Хорошо, знаете ли вы ещё варианты? О: Самый простой это настроить репликацию, например так что база содержит копии на нескольких серверах, из них один используется для записи, а остальные для чтения. Эти последние быстро синхронизируют своё содержимое при апдейтах. Получается что общее количетсво запросов к базе теперь распределяется по нескольким машинам. Конечно это полезно именно когда чтения больше чем записи. В: Какие дальнейшие пути масштабирования вы могли бы предложить? О: Например, очереди сообщений. Скажем, пользователь сохраняет новую транзакцию — но мы не пишем её в базу сами. Вместо этого отсылаем сообщение в очередь скажем RabbitMQ что такие-то данные должны быть сохранены. Это сообщение будет выдано одному из нескольких серверов осуществляющих обработку и сохранение в базу. Однако сама по себе архитектура на таком уровне уже требует больше внимания и размышлений — возможно даже это тот момент когда приложение стоит переписать целиком : В: Ладно, с этим ясно, давайте поговорим о другом… и тут могут начать про гарбаж-коллекторы, или попросить написать двоичный поиск в массиве — проверка на вшивость — но это уже не важно Поделившись своими «наблюдениями» по собеседованиям я буду рад конечно дополнениям, исправлениям и т. Теги: java performance tomcat httpd. Хабы: Программирование Java. Комментарии Комментарии Комментарии Лучшие за сутки Похожие. Java разработчик вакансий. Как использовать облачные платформы Сloud. Время Место Онлайн. Подробнее в календаре. Открытый урок «Кластерный анализ данных» Дата 7 февраля. Практический вебинар «Карьерный консультант в IT: кто, где, когда? Открытый урок «Behaviour Tree в Unity» Дата 8 февраля. Открытый урок «Symfony. Делаем тонкие контроллеры» Дата 8 февраля. Неделя победителей рейтинга Хабр Карьеры Дата 12 — 18 февраля. Открытый урок «Основные понятия современной корпоративной архитектуры» Дата 12 февраля. Открытый урок «Дедлайн. Инструкция по выживанию» Дата 12 февраля. Открытый урок «Тимлид с технической ролью и без неё» Дата 13 февраля. Вебинар «Архитектура решений на основе Kubernetes» Дата 13 февраля. Открытый урок «Vault PKI. Строим собственный Certificate Authority» Дата 13 февраля. Первая всероссийская студенческая олимпиада по фронтенду Дата 18 — 19 февраля. DevOpsConf конференция для инженеров и всех, кто должен понимать инженеров Дата 4 — 5 марта. Время — Ваш аккаунт Войти Регистрация.

Лирика бесплатные пробы Ява

Ганджубас Инчхон

Лирика бесплатные пробы Ява

Купить Лирика Ханты-Мансийский АО-Югра

Вы точно человек?

Лирика бесплатные пробы Ява

Бошки Слима купить

Лирика бесплатные пробы Ява

Лирика бесплатные пробы Ява

Все статьи

Краткое описание игры

Обучающимся

Вы точно человек?

1 Simple Trick To Turn Off All Warden Spawning

Report Page