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。
1、减少内存分配和释放
服务器在运行过程中,需要大量的内存容量来支撑,内存的分配和释放就尤为关键。用户在使用服务器的时候,可以通过改善数据结构以及算法制度来减少中间临时变量的内存分配和数据复制时间。
另外,可以选择使用共享内存模式来降低内存的分配和释放问题。共享内存在多处理器系统中,可以被不同的中央处理器访问,也可以有不同的进程共享,是一种非常快的进程通信方式。
2、使用持久链接
持久链接也被称为场链接,是通过TCP通信的一种方式。在一次TCP链接中持续发送多份数据而不断开连接。
从性能角度上来讲,建立TCP链接次数越少,越有利于性能的提升,尤其对于密集型图片或者网页等数据处理上来说有明显的加速作用。
3、改进I/O模型
I/O操作根据设备形式有不同的类型,例如我们常见的内存I/O,网络I/O,磁盘I/O。针对网络I/O和磁盘I/O, 它们的速度要慢很多,可以选择采用高带宽网络适配器可以提高网络I/O速度。
以上的I/O操作时需要CPU来调度的,这就需要CPU空出时间来等待I/O操作。如果在CPU调度上使用时间较少,也就能节约出CPU的处理时间,从这一点上来说也是提升高服务器并发处理能力的方式。
4、改进服务器并发数策略
服务器高并发策略的调整,是为了让I/O操作和CPU计算尽量重叠进行。一方面使CPU在I/O操作时等待时间内不要空闲,另一方面也是为了最大限度缩短等待时间。【感兴趣的话点击此处,了解一下】
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