oracle高并发架构设计，oracle 高并发解决方案

如何设计高并发的服务器,如何提升服务器性能?

关闭不必要的系统服务，如：打印服务；精简开机启动服务等。

减少内存分配和释放服务器在运行过程中，需要大量的内存容量来支撑，内存的分配和释放就尤为关键。用户在使用服务器的时候，可以通过改善数据结构以及算法制度来减少中间临时变量的内存分配和数据复制时间。

安装GPU驱动程序：在使用服务器GPU之前，需要先安装相应的GPU驱动程序。不同型号的GPU需要不同的驱动程序，可以在GPU厂商的官方网站上下载。配置GPU环境：在安装完GPU驱动程序之后，需要对GPU环境进行配置。

用mq解决稳定性。将耗时比较长或者耗费资源的请求排队，异步处理，减轻服务器压力增加稳定性 数据库 关系型、非关系型数据库上最牛比SSD硬盘，分库分表，读写分离，读的流量多时还要增加从库提高IO性能。

增加CPU的核心数、提高CPU的主频、使用更快的内存、增加硬盘的容量和速度等等。此外，还可以使用负载均衡技术，将请求分散到多台服务器上，提高系统的并发处理能力。

提高CPU并发计算能力 服务器之所以可以同时处理多个请求，在于操作系统通过多执行流体系设计使得多个任务可以轮流使用系统资源，这些资源包括CPU，内存以及I/O. 这里的I/O主要指磁盘I/O， 和网络I/O。

浅谈应该如何理解Oracle的架构知识

1、块（Block）是用来管理存储空间的最基本的单位，也是最小的逻辑存储单位。区（Extent）是Oracle存储分配的最小单位，它是由一个或多个数据块组成的。

2、ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品；作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。

3、oracle的架构图如下：sql server中是用户架构分离：架构不再等效于数据库用户；现在，每个架构都是独立于创建它的数据库用户存在的不同命名空间。也就是说，架构只是对象的容器。

kafka高并发基于什么实现

上面提到了kafka的ISR机制，kafka的容错性就是由ISR的机制来保证的。kafka集群可以动态扩展broker，多个partition同时写入消费数据，实现真正的高并发。

Kafka为了实现高吞吐量和容错，还引入了很多优秀的设计思路，如零拷贝，高并发网络设计，顺序存储，以后有时间再说。

Kafka是高吞吐量低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有广泛的应用。那他是如何做到这么高的吞吐量和高性能呢？生产者通过多batch合并一个request 一次性发送broker提高吞吐量 。

高并发 支持数千个客户端同时读写 日志收集 一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。消息系统 解耦和生产者和消费者、缓存消息等。

在 kafka 中， topic 是一个存储消息的逻辑概念，可以认为是一个消息集合。每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个topic。

还有，对于复杂的流式处理系统，Kafka 生产者的上游可能是另一个流式处理系统，这个系统可能有着自己的一致性方案。

架构高可用高并发系统的设计原则

1、可用性 衡量一个系统架构设计是否满足高可用的目标，就是假设系统中任何一台或者多台服务器宕机时，以及出现各种不可预期的问题时，系统整体是否依然可用。

2、服务器部署：服务器部署也是设计高可用性系统中非常重要的一环。可以采用多台服务器部署方式，对于网络服务也可以采用集群部署来提高可用性。同时，还需要采取措施保证服务器的备份和灾备恢复。

3、首先要结合具体的业务场景，不根据业务就云设计就是在耍流氓。业务场景 首先你要确定你所架构的系统服务于什么业务。

4、下面是设计大型Web系统时，需要注意的一些核心原则： 可用性 性能 可靠性 可扩展 易管理 成本 上面的这些原则给设计分布式Web架构提供了一定的基础和理论指导。

5、高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。

海量高并发系统架构该怎样设计

高性能 性能是大型网站架构设计的一个重要方面，任何软件架构设计方案都必须考虑可能带来的性能问题，也正因为性能问题几乎无处不在，在请求链路的任何一个环节，都是我们去做极致性能优化方案中的切入点。

本地缓存，对于Java的本地缓存而言就是讲数据放入静态(static)的数据结合中，然后需要用的时候就从静态数据结合中拿出来，对于高并发的环境建议使用 ConcurrentHashMap或者CopyOnWriteArrayList作为本地缓存。

本文先介绍高并发系统的度量指标，然后讲述高并发系统的设计思路，再梳理高并发的关键技术，最后结合作者的经验做一些延伸探讨。 高并发的度量指标 既然是高并发系统，那并发一定要高，不然就名不副实。

互联网分布式架构设计，提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。垂直扩展：提升单机处理能力。

一个完整的系统架构设计应该包括以下内容：功能需求分析：对系统的功能需求进行细致的分析和定义，明确系统需要实现的功能和目标。

高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。

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