摘要:ConcurrentDictionary 是.NET 4.0中在并行和并发编程方面显著增强的基石。但是在对其进行深入研究之前,让我们来回顾一下在.NET之前版本中存在的问题。.NET中哈希表的第一个版本是System.Collections.Hashtable。尽管它并非是线程安全的,但在理论上你可以通过简单地调用Hashtable.Synchronized来得到线程安全的封装器。不幸的是,由于这个封装器所使用的方式,它并不是真正线程安全的,比方说,你想要检查一个键值是否存在于集合中。如果不存在,那么你就想要执行一个不会重复的操作,在那里会将结果保存。即使ContainsKey和set_Ite
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06 2011 档案
摘要:QQ游戏于前几日终于突破了百万人同时在线的关口,向着更为远大的目标迈进,这让其它众多传统的棋牌休闲游戏平台黯然失色,相比之下,联众似乎已经根本不是QQ的对手,因为QQ除了这100万的游戏在线人数外,它还拥有3亿多的注册量(当然很多是重复注册的)以及QQ聊天软件900万的同时在线率,我们已经可以预见未来由QQ构建起来的强大棋牌休闲游戏帝国。服务器程序,其可承受的同时连接数目是有理论峰值的,通过C++中对TSocket的定义类型:word,我们可以判定这个连接理论峰值是65535,也就是说,你的单个服务器程序,最多可以承受6万多的用户同时连接。但是,在实际应用中,能达到一万人的同时连接并能保证正常
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摘要:那现在来说,稳定的中间件应该是什么样子呢? 对于客户端请求,如果发现服务停止,可以实现服务无缝转移---这叫不丢失任何服务. 对于多个客户端请求,可以讲请求轮巡到不同的服务器上---这样叫负荷平摊,如果再做到可以根据客户端数量方面地增减服务器数量,那就能很通过简单增加服务器,实现系统效率的提升。 最牛的是,如果你再加上分布式程序设计。一个函数,根据服务器负荷平摊的特点,可以让多个服务器,同时为一个函数工作。思考: 第一:客户端请求,实现轮巡。 知道了请求,需要轮巡。就要先知道有那些服务器---》 设计服务器注册注销机制。 还要知道请求当前,每台服务器上有那些负荷---》客户端请求计算机制。 然
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摘要:动态应用,是相对于网站静态内容而言,是指以c/c++、php、Java、perl、.net等服务器端语言开发的网络应用软件,比如论坛、网络相册、交友、BLOG等常见应用。动态应用系统通常与数据库系统、缓存系统、分布式存储系统等密不可分。大型动态应用系统平台主要是针对于大流量、高并发网站建立的底层系统架构。大型网站的运行需要一个可靠、安全、可扩展、易维护的应用系统平台做为支撑,以保证网站应用的平稳运行。大型动态应用系统又可分为几个子系统:l Web前端系统l 负载均衡系统l 数据库集群系统l 缓存系统l 分布式存储系统l 分布式服务器管理系统l 代码分发系统Web前端系统结构图:为了达到不同应用
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摘要:千万级的注册用户,千万级的帖子,nTB级的附件,还有巨大的日访问量,大型网站采用什么系统架构保证性能和稳定性?首先讨论一下大型网站需要注意和考虑的问题。数据库海量数据处理:负载量不大的情况下select、delete和update是响应很迅速的,最多加几个索引就可以搞定,但千万级的注册用户和一个设计不好的多对多关系将带来非常严重的性能问题。另外在高UPDATE的情况下,更新一个聚焦索引的时间基本上是不可忍受的。索引和更新是一对天生的冤家。高并发死锁:平时我们感觉不到,但数据库死锁在高并发的情况下的出现的概率是非常高的。文件存储的问题:大型网站有海量图片数据、视频数据、文件数据等等,他们如何存储
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摘要:架构演变第一步:物理分离webserver和数据库最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易出问题,于是进入了第一步演变阶段:将应用和数据库从物理上分离,变成了两台机器,这个时候技术上没有什么新的要求,但你发现确实起到效果了,系统又恢复到以前
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摘要:前言:我们知道以往资料要放到 M 台服务器上,最简单的方法就是取余数 (hash_value % M) 然后放到对应的服务器上,那就是当添加或移除服务器时,缓存重组的代价相当巨大。 添加服务器后,余数就会产生巨变,这样就无法获取与保存时相同的服务器, 从而影响缓存的命中率。下面这篇文章写的非常好,结合memcached的 特点利用Consistent hasning 算法,可以打造一个非常完备的分布式缓存服务器。我是Mixi的长野。本次不再介绍memcached的内部结构, 开始介绍memcached的分布式。memcached的分布式 memcached的分布式是什么意思? Cache::M
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摘要:FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统,她对文件进行管理,功能包括:文件存储、文件同步、文件访问(文件上传、文件下载)等,解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务,如相册网站、视频网站等等。FastDFS服务端有两个角色:跟踪器(tracker)和存储节点(storage)。跟踪器主要做调度工作,在访问上起负载均衡的作用。存储节点存储文件,完成文件管理的所有功能:存储、同步和提供存取接口,FastDFS同时对文件的metadata进行管理。所谓文件的meta data就是文件的相关属性,以键值对(key valuepair)方式表示,如:width=1024,其
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摘要:http://www.cnblogs.com/JimmyZhang/archive/2008/07/26/1252183.html
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摘要:BinaryFormatterBook类using System;using System.Collections;using System.Text;namespace SerializableTest{ [Serializable] public class Book { public Book() { alBookReader = new ArrayList(); } public string strBookName; [NonSerialized] public string strBookPwd; private string _bookID; public string Book
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摘要:原文:(KrazyNio AT hotmail.com), 2006.04. 06一、memcached 简介在很多场合,我们都会听到 memcached 这个名字,但很多同学只是听过,并没有用过或实际了解过,只知道它是一个很不错的东东。这里简单介绍一下,memcached 是高效、快速的分布式内存对象缓存系统,主要用于加速 WEB 动态应用程序。二、memcached 安装首先是下载 memcached 了,目前最新版本是 1.1.12,直接从官方网站即可下载到 memcached-1.1.12.tar.gz。除此之外,memcached 用到了 libevent,我下载的是 libeven
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摘要:用 Collection / Object 时经常想用一个物件(Object)去生成另一个物件并保留原有数据(如 DataTable.Copy()),最没头没脑的做法是:view plaincopy to clipboardprint?public MyObject Copy() { MyObject oNewObject = new MyObject(); oNewObject.Value1 = this.Value1; oNewObject.Value2 = this.Value2; oNewObject.Value3 = this.Value3; return oNewObject; }
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摘要:1.NameValueCollection类集合是基于 NameObjectCollectionBase 类。但与 NameObjectCollectionBase 不同,该类在一个键下存储多个字符串值(就是键相同,值就连接起来如下例子)。该类可用于标头、查询字符串和窗体数据。每个元素都是一个键/值对。NameValueCollection 的容量是 NameValueCollection 可以保存的元素数。NameValueCollection 的默认初始容量为零。随着向 NameValueCollection 中添加元素,容量通过重新分配按需自动增加。如下例子:NameValueColle
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摘要:这段时间公司的ERP系统正在开发当中,由于该系统并发连接用户比较多,要求必须使用windows2008中的NLB群集完成服务器布署,经过几天的布署,终于将服务器搭建好,现将布署过程用实验的形式整理下来,并对NLB中所涉及到的相关知识做了一定的描述:1. 什么是群集?群集是指一组服务器,通过彼此的协同作业,提供一个相同的服务或应用程序,用于提升服务或应用程序的可用性(availability)、可靠性(reliability)和可扩展性(scalability)。当群集内的服务器down掉以后,服务请求会转给其它群集内的节点,以实现24小时不中断的服务2. Windows server 中的群集
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摘要:http://www.codeproject.com/KB/recipes/lib-conhash.aspx
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摘要:最近在研究"一致性HASH算法"(Consistent Hashing),用于解决memcached集群中当服务器出现增减变动时对散列值的影响。后来 在JAVAEYE上的一篇文章中,找到了其中的 KetamaHash 算法的JAVA实现(一种基于虚拟结点的HASH算法),于是为了加深理解,对照 JAVA版本,用C#重写了一个。放到这里,如果大家感兴趣的话, 可以下载测试一下,如果发现写法有问题请及时告之我,以便我及时修正。 下面是对Ketama的介绍: Ketama is an implementation of a consistent hashing algorithm
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摘要:有一个n边形,顶点为p1,p2,...,pn;给定一个已知点p,判断p在此多边形内还是外。预备知识: 两线段相交的定义,如果一条线段的两端分别处在另一条线段的两端,则此两线段相交判断2点在线段的两侧可以用向量的叉乘实现!基本步骤:1,过p点垂直向上作一条射线2,判断此射线与n边形n条边的交点3,把所有交点相加,如果是奇数则说明在多边形内,否则在多边形外思路非常的简单,另外说明一下几种特殊的情况:1,射线与多边形的顶点相交;比如射线过多边形的Pi点,则如果Pi-1和Pi+1在此射线的异侧,此交点可以算一个,如果此两点在射线的同侧,则此交点不计。此结论非常简单,画个图应该就能明白了2,p点在多边形
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