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高并发服务器逻辑处理瓶颈，如何解决？( 二 )

高并发服务器

  • 服务配置中心Apollo
  • 认证授权中心Spring Security OAuth
  • 服务框架Spring MVC/Boot
  • 监控反馈组件
    • 数据总线Kafka
    • 日志监控ELK
    • 调用链监控CAT
    • Metrics监控KairosDB
    • 健康检查和告警ZMon
    • 限流熔断和流聚合Hystrix/Turbine
    总结出来上述几点解决高并发服务器逻辑处理瓶颈外 ， 还要考虑网络因素 ， 例如采用CDN加速 ， 将不同地点的请求分发到不同的服务集群上 ， 避免网络对速度的影响！
    总之 ， 根据自身实际业务在合理范围内尽可能的拆分 ， 拆分以后同类服务可以通过水平扩展达到整体的高性能高并发 ， 同时将越脆弱的资源放置在链路的越末端 ， 访问的时候尽量将访问链接缩短 ， 降低每次访问的资源消耗 。服务之间直接restful模型使用http调用 ， 或者redis ， kafka类的消息中间件通信 。单个服务直接使用nginx做负载集群 ， 同时前后端分离 ， 数据库分库分表等一整套分布式服务系统！
    高并发服务器逻辑处理瓶颈，如何解决？

    文章插图
    前后端分离




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