摘要：
为了支持高并发访问和海量数据的场景，在搭建应用时需要努力构建可伸缩的系统，这样在后期系统遇到瓶颈时可以简单地通过垂直伸缩或水平伸缩扩展系统。本文整理借鉴了林昊老师对构建可伸缩系统的文章。一、垂直伸缩垂直伸缩指通过增加或升级单台机器的硬件来获得对高并发访问和大数据量的更好支持。1、支持高并发访问可以增加CPU和内存，同时需要对系统进行一定调整，尽可能使得软件性能随硬件性能线性增长。增加CPU时，需要进行如下调整：首先需要减小锁的开销。当Java程序中线程比较多时，线程的上下文切换开销会增大，对锁的竞争也会变得更激烈，所以通常意义上线程并不是越多越好。当系统因为锁的竞争而导致CPU利用率较低时，可 阅读全文
摘要：
传统关系型数据库面临很多问题。1、需要很高的实时插入性能：在高并发读写环境下，每秒上万次读请求勉强可以支撑，但是在每秒上万次写请求之下，硬盘I/O将无法承受。2、需要海量数据存储能力的同时还需要非常快的查询检索速度：在一个表中存储数以亿计的记录后，使用SQL查询的效率是极为低下的。3、需要将数据存储无缝扩展到整个集群：数据库的横向扩展比较困难，往往需要停机维护和数据迁移，不能像Web服务器那样简单地通过增加服务器数量来减轻负载。针对高并发读写、海量存储以及可扩展性三个方向，有不同的NoSQL解决方案，这里对每个方向分别简要介绍了Redis、MongoDB、Cassandra三款NoSQL数据库 阅读全文