g*****g
发帖数: 34805 | 1 最根本的，不懂得把商业逻辑和数据库分开。他的单机能不能顶住百万次冲击另说，
他把订单接收，订单存储，订单处理，余票维护，统统放在了一台机器上。
把东西放在一个篮子上不说，处理订单和存储订单都在一起，降低单机性能是必然的。
app server要stateless，要不管存储，这样可以无限扩张，这才是高性能集群的必须。
其次，不懂得把竞争的资源分开。余票数目就是一个竞争的counter，他前台所有的
request都要-1，后台所有的退票都要+1。最后的结果就是所有的线程都等在这个
counter上，前后台一起排队，timeout。
前台几百条web server没当。用户可以发request，但是没有response，于是继续刷。
本来一人下一单，现在一人下10单都是可能的。
所以，魏老师很忙。 |
z****e
发帖数: 54598 | 2 魏老师比其它那几头强的地方就是他多少懂点java
所以跟他说app server, stateless这些概念，他还是能懂的
剩下的那几个打酱油的，基本上都看不懂
老魏缺少的只是把这十年的课给补上
这不，总算明白cloud了，知道web server要放cloud上了 |
g*****g
发帖数: 34805 | 3 也知道上Cassandra了。问题是这些都有了，不就是复制我的方案，还要他的牛逼
单机干嘛？
【在 z****e 的大作中提到】
: 魏老师比其它那几头强的地方就是他多少懂点java
: 所以跟他说app server, stateless这些概念，他还是能懂的
: 剩下的那几个打酱油的，基本上都看不懂
: 老魏缺少的只是把这十年的课给补上
: 这不，总算明白cloud了，知道web server要放cloud上了
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T********i
发帖数: 2416 | 4 你这么多天还一直洋洋自得你的10万每秒呢。288台机器100万勉强就不得了了。
这个是单机500万请求每秒。你的方案要先queue住这些请求。处理速度基本上和单线程
区别不大。
我还没问你你要用cassandra怎么queue住呢？众所周知queue是要有排序的。
cassandra这方面短板基本无药可医。
你能用cache我为啥不能用。
我可以multicast票务状态实时给无穷台服务器，还可以跨dc。让这些台服务器去分流
压力好了。真正有票才给主服务器试一下。
要不要再搞几台queue服务器继续分流？我说了1-2万一台。从来没说过多少台。
我看搞20台，够服务全世界了。
【在 g*****g 的大作中提到】
: 最根本的，不懂得把商业逻辑和数据库分开。他的单机能不能顶住百万次冲击另说，
: 他把订单接收，订单存储，订单处理，余票维护，统统放在了一台机器上。
: 把东西放在一个篮子上不说，处理订单和存储订单都在一起，降低单机性能是必然的。
: app server要stateless，要不管存储，这样可以无限扩张，这才是高性能集群的必须。
: 其次，不懂得把竞争的资源分开。余票数目就是一个竞争的counter，他前台所有的
: request都要-1，后台所有的退票都要+1。最后的结果就是所有的线程都等在这个
: counter上，前后台一起排队，timeout。
: 前台几百条web server没当。用户可以发request，但是没有response，于是继续刷。
: 本来一人下一单，现在一人下10单都是可能的。
: 所以，魏老师很忙。
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z****e
发帖数: 54598 | 5 其实把他的硬件配置乘以4，做成一个小集群
上个jboss，绝对性能不会比他单机差
处理票的数据罢了，不过这个乘以4放在几百个web server的背景下
显得微不足道，也就是10%的计算量，避开高峰期，找个没什么人的时间
比如凌晨3点左右处理一下就好了
但是放在他原来那个1w单机的背景下，显得很大
哇，四倍
【在 g*****g 的大作中提到】
: 也知道上Cassandra了。问题是这些都有了，不就是复制我的方案，还要他的牛逼
: 单机干嘛？
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T********i
发帖数: 2416 | 6 说实话，跟你的cassandra半毛钱关系都没有。
卖完票我后台用个mysql都没压力。用microsoft access mdb都行。
就那么几亿张票，顺序写进去。
【在 g*****g 的大作中提到】
: 也知道上Cassandra了。问题是这些都有了，不就是复制我的方案，还要他的牛逼
: 单机干嘛？
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T********i
发帖数: 2416 | 7 你的基本功不行。紧耦合的同步开销算不明白的。
这是你的短板。板上明白人这么多。别露馅了。
【在 z****e 的大作中提到】
: 其实把他的硬件配置乘以4，做成一个小集群
: 上个jboss，绝对性能不会比他单机差
: 处理票的数据罢了，不过这个乘以4放在几百个web server的背景下
: 显得微不足道，也就是10%的计算量，避开高峰期，找个没什么人的时间
: 比如凌晨3点左右处理一下就好了
: 但是放在他原来那个1w单机的背景下，显得很大
: 哇，四倍
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g*****g
发帖数: 34805 | 8 又不懂了吧，Cassandra的ID我当然用的是time based uuid，怎么会有排序问题呢？
100万我300台机器处理了，你要500万，我就上1500台机器，干嘛要queue呢？都是写硬
盘呀。
你的牛逼SSD不舍得买。
你那内存数据库，怎么反反复复来？让你复制到全世界，也是异步存，没有ack。出了
事不是闹着
玩得。
【在 T********i 的大作中提到】
: 你这么多天还一直洋洋自得你的10万每秒呢。288台机器100万勉强就不得了了。
: 这个是单机500万请求每秒。你的方案要先queue住这些请求。处理速度基本上和单线程
: 区别不大。
: 我还没问你你要用cassandra怎么queue住呢？众所周知queue是要有排序的。
: cassandra这方面短板基本无药可医。
: 你能用cache我为啥不能用。
: 我可以multicast票务状态实时给无穷台服务器，还可以跨dc。让这些台服务器去分流
: 压力好了。真正有票才给主服务器试一下。
: 要不要再搞几台queue服务器继续分流？我说了1-2万一台。从来没说过多少台。
: 我看搞20台，够服务全世界了。
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z****e
发帖数: 54598 | 9 我压根不需要紧耦合，直接分库处理
还同步，你又吃太饱了
跟你说了，几百个web server没跑
你省那么几台做什么？
【在 T********i 的大作中提到】
: 你的基本功不行。紧耦合的同步开销算不明白的。
: 这是你的短板。板上明白人这么多。别露馅了。
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