完全用nosql轻松打造千万级数据量的微博系统(整理篇) - Php - ChinaUnix.net12月19日很荣幸的参加了CU举办的PHP交流会,可能准备的时间比较仓促我写的《完全用nosql轻松打造千万级数据量的微博系统》ppt,大家可能不能很好的理解。这个信息ID,是用rdtsc+2位随机整数拼接而成的 64位整数唯一ID,防止出现自增ID出现的多服务器 id一致性的问题.在publish的时候,集群只是把微博信息的ID发送给redis的订阅者。
基于MongoDB的高并发高可用政府云平台架构实践。物理架构和逻辑架构不同,逻辑架构可以分10层、100层都可以,但不是分层越多越好。另外,缓存在UI层就有了,API这层也可以有缓存,不是所有的东西放到Redis里面才叫缓存,Redis属于分布式缓存,有些数据可以放到数据持久层,比如关系型数据库,MongDB也有,服务器只要配置够高,数据直接进数据持久层缓存或者数据访问层缓存也可以。省级单位政府云平台DB数据库架构。
利用Strophe.js库连接到Jabber服务器与openfire服务器 XMPP协议中的BOSH是XMPP Server对外提供的可以支持http直接访问服务器,一般是基于长轮询的。连接到openfire服务器:创建连接:连接openfire服务器的截图:连接到jabberd服务器的截图:使用 BOSH 技术 (Bidirectional-streams Over Synchronous HTTP) 来连接 XMPP 聊天服务器。
2013-07-26 09:53 阅读(1564) 评论(0) Smack 结合 Openfire服务器,建立IM通信,发送聊天消息 在文章开始,请你了解和熟悉openfire方面的相关知识,这样对你理解下面代码以及下面代码的用途有很好的了解。同时,你可能需要安装一个简单的CS聊天工具,来测试你的代码是否成功的在openfire服务器上建立会话链接,并成功的向在线用户发送聊天消息。
移动IM开源框架对比。最近在看移动IM相关的资料, 然后发现网上有很多的资料,所以在学习过程中,整理了一些笔记, 供那些 想了解 移动IM的童鞋一些参考。1、协议选型2、IM 服务器选型3、协议和IM服务器改造4、移动IM常见问题以及一些解决方案 5、一些第三方服务一、常用的IM协议。如果说基于现有的IM服务器搭建的话, 个人觉得 从IMserver性能以及后期维护和招人成本上来看, 应该是 Tigase > Openfire > Ejabberd八、写在最后。
使用scrapy,redis,mongodb实现的一个分布式网络爬虫------使用scrapy,redis, mongodb,graphite实现的一个分布式网络爬虫,底层存储mongodb集群,分布式使用redis实现, 爬虫状态显示使用graphite实现。
基于openfire和xmpp协议的Webim客户端设计与实现   摘要:WebIM,是基于HTTP协议,系统采用B/S结构进行开发,客户端以网页的形式实现与openfire服务器及其它客户端的及时通信。图4 web客户端与openfire服务器的通信方式   Web客户端的详细实现:   1)客户端UI,包括聊天窗口,登陆、消息、日志等   与openfire服务器连接地址设置,window["serverDomin"]指定其中一个openfire服务器的地址,否则客户端无法通讯。
基于XMPP的Android即时通讯应用设计方案。数据的不一致可能导致应用发生一些不可预知的错误,这时候最好是强制关闭应用,同时保持一个数据同步失败的状态到本地,下次启动的时候检查到上次同步失败的状态的时候,向服务器请求全量的数据并更新到本地数据库。在初始化完成,这时候客户端已经准备就绪,发送一个presence包通知服务器可以接收数据了,服务器开始向客户端推送数据,推送的数据包括离线消息,同步数据。
app后端搭建聊天服务器的经历。3. 那些著名app的聊天服务。实现”未读消息数”的方法:每次app打开或退出前,调用一个api标识该app是否在线并在redis中记录下来,在调用 发送消息的api时,通过检测一个消息,判断是否未读消息(发送离线的消息就是未读消息)我吸取了第一个社交app的教训,采用了开发openfire插件的方法,把所有发送给ios的离线消息在openfire内部截获下来,并用队列传送到apns系统中,愉快地解决了这个问题。
openfire因为网络不稳定而造成消息丢失的解决方案。接收方接收来自服务器的离线消息后,发送了相应的消息回执到消息发送方,下图为消息发送方接收到的消息回执:第一步:发消息方在线,收消息方离线,发消息方发消息后,就离线。第一部分:消息从发送方到服务器,这里增加消息回执(XEP-0184),可以确保消息真正发送至服务器,并且在等待消息回执时可以增加界面的进度图标显示,或是在消息回执超时后进行标记显示(下图为QQ截图)
OPENFIRE 使用Hazelcast插件进行集群。openfire设置的域名要一样,数据库要设置到同一个地方,我的是A服务器的openfire数据库设置为本地的数据库,即数据库地址为localhost(A服务器地址),B服务器的openfire数据库则为A服务器的数据地址。1.为了提高成功率,我是在openfire部署好之后,进入openfire后台,分别在插件那栏安装Hazelcast Clustering Plugin ,安装过程全部自动进行,如下图。
[Java] 优化openfire服务器,达到单机20万,集群50万 | 教程大全优化openfire服务器,达到单机20万,集群50万 openfire压测概述Openfire 采用Java开发,基于XMPP(Jabber)协议,开源的即时通讯服务器。在熟悉了openfire源码后,我决定花些时间测试一下openfire的极限。3.hazelcast和openfire优化: hazelcast本身就很多问题,例如一台设备内存满了或者处理超时,那么整个集群就没响应了。
Redis中的很多功能是memcached/tt没有的,当然对于mongodb来说可能可以实现Redis的大多数功能但是又显得过于重量级了。对于存储就不一样了,比如mongodb实现了sharding,而如果现在希望把Redis用作存储并且一个节点不足以支持应用的话,我们可以手动为业务分配不同的节点,也可以和memcached一样采取一致性哈希(在扩容的时候业务上可以忍受部分数据的丢失,Redis现在还没有支持客户端哈希的.NET客户端)。
知名IT互联网公司都在使用哪些数据库(附全球最强数据库大盘点)任何数据库,都有其优缺点, 无论是传统关系型数据库还是NoSQL数据库又或者NewSQL数据库。MySQL 数据数百TB级,redis 数据几TB级。这些业务:1)对于数据库的稳定性要求高,需要数据持久化存储2)存储空间的需求也比较大, 数据量在几十TB、几百TB级别3)对于事务有强烈需求,需要保证事务的ACID特性 4)读写量大,需要数据库性能优良,可扩展性好,能集群化提供服务。
观点|“互联网Redis应用场景探讨”摘录。以下内容来自社区交流“互联网Redis应用场景探讨”,供您参考。目前市面上有关于redis的书,另外可以考虑先把redis.io上的documents都读一遍,记得是全部看一遍,详细看完之后一定会对redis有个比较系统的了解,脱离新手。如果是数据容量比较小的场景,建议用redis-2.8的release版本 redis sentinel做HA,如果数据量比较大,单机存储不下的话,可以考虑用redis-3.0的集群版本搭建。
如何改变Redis用不好的误区。在这个案例的另一问题:一个非法日志服务的存在,表面上是管理问题,实质上还是技术问题,因为Redis的使用无法像关系型数据库那样有DBA的监管,它的运维者无法管理和提前知道里面放的是什么数据,开发者也无需任何申明就可以向Redis中写入数据并使用,所以这里我们发现Redis的使用没这些场景的管理后在长期的使用中比较容易失控,我们需要一个对Redis使用可治理和管控的透明层。
农业4.0:智慧农业。首先通过数据采集将IOT感知的数据存储到我们的存储资源中,建立我们的云数据中心;在基础设施和物理资源基础上开发我们的平台,提供统一的研发平台,满足业务组件灵活插拔、系统资源占用灵活配置等要求;在平台基础上开发我们的各类业务;平台后端使用统一的云管理平台,实现采集及各类资源的集中统一管理;对外使用统一的云服务控制台,各类业务系统接入我们的控制台,向不同类型的客户提供各类业务服务。
你有memcached,我有redis;比如说Memcached,通过一致性hash提供集群功能,但是我们的一些业务,缓存如果有一台宕机,整个业务可能就被拖慢了,这就要求我们提供缓存备份的功能,但Memcached又没有,而Redis当时又没有集群功能,于是我们投入2~4个人花了大约2个月时间基于LevelDB的原理,自己做了一套缓存框架支持存储、备份、集群的功能,后来又在这个框架的基础上增加了跨机房同步的功能,很大程度上提升了业务的可用性水平。
MongoDB(一):简介。(1)丰富的数据模型:MongoDB将原来“行”的概念换成更加灵活的“文档”模型。(2)容易扩展:由于MongoDB采用面向文档的数据模型,因此可以自动在多台服务器之间分割数据。MongoDB还可以平衡集群的数据和负载,自动重拍文档。(4)卓越的性能:MongoDB使用MongoDB传输协议作为与服务器交互的主要方式。如果主服务器挂掉,MongoDB会自动切换到备份服务器上,并且将备份服务器提升为活跃服务器。
8天学通MongoDB——第六天 分片技术。这里要注意的是我们开启的是mongos,不是mongod,同时指定下config服务器,这里我就开启D盘上的mongodb,端口3333。 先前图中也可以看到,我们client直接跟mongos打交道,也就说明我们要连接mongos服务器,然后将4444,5555的mongod.片已经集群了,但是mongos不知道该如何切分数据,也就是我们先前所说的片键,在mongodb中设置片键要做两步。查看mongodb的数据分片情况。
一个适当配置的Mongodb分片集群是没有单点故障。本文描述了分片集群中存在的几种不同的潜在的节点故障场景,以及Mongodb对这些节点故障是怎么处理的。1、Mongos节点宕机一个Mongos进程应该运行在每一个应用程序服务器上,这个服务器应该独占这个Mongos进程,并且通过它与分片集群来通讯。这表明,任何一个应用程序服务器节点故障,对作为一个整体的分片集群来讲并没有什么影响,所有别的应用程序服务器将依然是继续正常工作。
用rails3做目前的这个网站项目,已经有半年多了。用于存储首页缓存数据,保存股票行情数据,以及配合redis-store作为rails默认页面缓存,等等。因为官网说redis原生的cluster方案,有可能将在2011年6月才出RC版,所以目前我们使用redis的master-slave机制,自己写了一个监控脚本,配合keepalived,实现两台redis服务器之间的数据同步(replication)和容错转移(failover),以此来达成高可用。
服务器只是在不断的创造新数据并让这些数据在内存中流通而已,它没有任何需要从外部读取数据。游戏服务器需要把运营过程中的数据吐出,保存到可以处理这么大数据量的数据库中去。我们用 redis 保存玩家的数据,考虑到玩家数量可能很多,一个 redis 仓库可能不够,我们使用了 32 个 redis 仓库,按玩家 id 分开存放。在前三个月,我们不用太考虑冷热数据的问题,这个期间还谈不上流失玩家,所有玩家数据都是热数据。
云风的 BLOG: 谈谈陌陌争霸在数据库方面踩过的坑(排行榜篇)他们最终仅仅把数据库当成一个可靠的数据储存点和中转点,认为把所谓重要的数据写进数据库就万事大吉,然后再别扭的从另一个位置把数据从数据库读出来使用。在数据库的吞吐量满足系统需求的时候,这个模块很容易实现正确。说的是不同的人对数据库熟悉情况不同,不熟悉数据库的人用不出数据库的性能#20-#22 当玩家分数变迁,把原来的桶减一,新的桶加一。
2.1 SSRF漏洞原理。可以利用 SSRF 往内网发送任意的应用层数据,我们将 SSRF 漏洞和 Redis 未授权漏洞串联起来,我们就可以通过 SSRF 向内网的 Redis 服务进行攻击尝试。有两个条件需要满足,第一存在 SSRF 漏洞的服务器必须得支持 gopher 协议,才可以成功地往内网的服务器端口进行数据发送。然后通过 SSRF 漏洞的接口,攻击者将这个参数替换成 gopher 的协议,O1解析 gopher 协议,向它处在的内网环境中的 Redis 服务进行攻击。
在桌面平台如Windows、macOS和linux,非常简单实现。windows(64位)下使用curl命令。Linux远程下载文件的两种方法:ftp命令和scp命令。ftp命令:服务器有安装ftp Server,另外一台Linux可以使用ftp的client程序来进行文件的拷贝读取和下载。1、概述此文档用于定义日志记录的规范,所有项目的日志应遵循此文档中定义的日志等级划分和格式记录日志,以便未来统一管理和分析日志,使日志的功用得到最大化的提升。
第一步,我们要确定哪些数据是经常查询的热点数据,哪些不是经常需要的那些数据(如归档数据用于分析)。a)主要的数据或静态形式的数据,如用户资料。关联的或关系数据(核心数据):我们大部分数据本质上是关联的,例如,A是B的朋友,C是A和B的朋友,这样高度语义的数据最适合图处理模型。应用层缓存(内容缓存):为了最大限度地减少缓存未命中,并确保缓存始终是最新的数据,我们必须寻找一个从未过期的缓存,并始终保持数据。
对于本系统业务日志数据的存储选型,由于考虑到业务日志数据结构多样化、数据量较大,所以选用MongoDB的NoSQL技术,同时系统面对着高并发的访问,采取了缓存的机制提升性能,选用Redis缓存组件实现数据缓存存储。本章节先大致介绍系统框架及物理结构情况,由于涉及几个技术点,比如:nginx负载均衡搭建、asp.netmvc与WCF服务之间调用、redis分布式缓存使用、MongoDB存储日志、MQ异步传输日志数据、文件服务实现。
Memcache,Redis,MongoDB(数据缓存系统)方案对比与分析一、问题: 数据库表数据量极大(千万条),要求让服务器更加快速地响应用户的需求。而在100k以上的数据中,Memcached性能要高于Redis,虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化,但是比起 Memcached,还是稍有逊色。而Redis更倾向于内存数据库,因此对对可靠性方面要求比较高3.从本质上讲,Memcached只是一个单一key-value内存Cache;