一般的提法是1000并发,指同时在线数,即1000个客户和服务器保持着连接。可能一整天都能保持这个状态,因此不带上具体多久。
如果每秒1K个请求,每个请求都是写入操作,数据大小是4K,那么这是典型的数据库应用。每秒需要写入的数据量是1K*4K=4M。单机下普通配置的mongodb可以应付这样的压力。可否找一下那些地方成为瓶颈了。看看磁盘忙不忙,mongo的CPU高不高。
场景很重要,比如一万并发的qps还是tps,这完全不同的概念。
服务器做做优化,现在通过epoll支撑百万连接十万并发没什么瓶颈。但是,这只是网络层,如果落到具体业务,那就另当别论了。比如redis可以十万并发,因为只需要网络io和访问内存。但是如果有业务处理,挂上了数据库,走了kafka,并且再走redis,那就要具体问题具体分析了。
数据库单存qps,我们原来基准测试结果是可以支撑六万到八万左右,但是有事务的增删改绝对不是这个量级。
其实你需要的是一个基准测试的结果,例如tcp,http基准测试;tomcat基准测试;应用框架基准测试;redis基准测试;mysql基准测试等。
我们做过应用框架基准测试,基于springboot,测试接口没什么逻辑,就是直接查询sql并返回结果。基准测试结果是八核16G内存,跑两个实例,可以撑到8万并发左右,应该还有优化空间吧。
你这问题就和一天跑一百公里要个什么车一样,也不说什么路,也不说拉什么货
撇开场景扯性能,扯吞吐量,扯并发都是耍流氓
几台服务器加F5,一台不牢靠
看你什么样的场景,业务复杂度,就个静态页面,给你两台ng就搞定了
允许配置全站加速吗?另外需求不明确
32核128G内存
不可以,如果是短期高并发,建议考虑挂载负载均衡服务器。
C10kp……这是很经典的问题啊,一般nio就做到了。
要看性能要求了,如果只讨论并发数量,用异步网络模型,并发一万个链接没啥问题吧,只是数据处理不过来,大多数链接都是在等待结果而已。服务器配置1核8g差不多够了吧
并发数是说同一时刻, 有多少人访问你的服务器, 注意不是同一秒, 是同一时刻, 服务器的配置当然就要看你处理一个请求所花费的时间, 例如一个请求, 你要花费1000毫秒(1秒钟) 那你可以在服务器做并发测试, 看看并发的时候, 性能达到多少欢迎分享,转载请注明来源:夏雨云
评论列表(0条)