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1、隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和移動(dòng)智能化的廣泛興起,很多互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛將業(yè)務(wù)重心轉(zhuǎn)移到了移動(dòng)端。大量業(yè)務(wù)移動(dòng)化使得移動(dòng)端的流量持續(xù)上漲,據(jù)統(tǒng)計(jì),2017年淘寶天貓92%業(yè)務(wù)來自手機(jī)移動(dòng)端,每秒支付的峰值達(dá)到25.6萬筆,數(shù)據(jù)庫處理峰值達(dá)到4200萬次,交易峰值每秒達(dá)到32.5萬次,面對(duì)如此大的高并發(fā)流量沖擊,構(gòu)建一個(gè)穩(wěn)定、高效的高并發(fā)移動(dòng)架構(gòu)就顯得尤為重要。高并發(fā)是指同一時(shí)刻大量用戶同時(shí)發(fā)送請(qǐng)求,此時(shí)由于服務(wù)器資源的限制,當(dāng)請(qǐng)求到達(dá)閾值之后
2、,服務(wù)器的性能會(huì)驟然降低,甚至可能會(huì)引起服務(wù)器宕機(jī)。
針對(duì)高并發(fā)的特性,本文主要對(duì)負(fù)載均衡技術(shù)、緩存技術(shù)、分布式技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、消息隊(duì)列中間件技術(shù)在移動(dòng)應(yīng)用App高并發(fā)系統(tǒng)后臺(tái)架構(gòu)中的應(yīng)用進(jìn)行了研究,并結(jié)合這些技術(shù)構(gòu)建了一個(gè)高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)模型。并且由于負(fù)載均衡在高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)中的重要性,本文提出了一種改進(jìn)的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)權(quán)重輪詢隨機(jī)負(fù)載均衡算法,并將改進(jìn)的負(fù)載均衡算法應(yīng)用在App后臺(tái)高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)中,使App后臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)中集群性
3、能在動(dòng)態(tài)運(yùn)行的過程中達(dá)到最優(yōu);并對(duì)目前在面對(duì)高并發(fā)場(chǎng)景下所用到的一些策略和技術(shù)(如服務(wù)降級(jí)、限流、消息隊(duì)列)進(jìn)行了分析。
論文主要研究內(nèi)容如下:
(1)介紹了研究的背景以及意義。對(duì)國內(nèi)外移動(dòng)應(yīng)用的高并發(fā)性能研究現(xiàn)狀進(jìn)行闡述,并對(duì)目前用在高并發(fā)場(chǎng)景下的Nginx技術(shù)、緩存技術(shù)等進(jìn)行了分析。
(2)對(duì)常用經(jīng)典的負(fù)載均衡算法進(jìn)行了闡述。分析了基于權(quán)重負(fù)載均衡算法以及前人對(duì)其的改進(jìn),并在此基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的動(dòng)態(tài)
4、自適應(yīng)權(quán)重輪詢隨機(jī)負(fù)載均衡算法。
(3)對(duì)高并發(fā)場(chǎng)景下常用的一些高并發(fā)技術(shù)進(jìn)行了技術(shù)選型,并給出設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)方案,然后結(jié)合高并發(fā)常用的一些策略構(gòu)建一個(gè)App后臺(tái)高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)模型,并且利用改進(jìn)的負(fù)載均衡算法來實(shí)現(xiàn)均衡負(fù)載。同時(shí),通過Lua腳本和Nginx技術(shù)相結(jié)合,在網(wǎng)關(guān)層實(shí)現(xiàn)各種業(yè)務(wù)邏輯,減少后臺(tái)服務(wù)器的壓力。
(4)最后將本文構(gòu)建的高并發(fā)系統(tǒng)模型應(yīng)用在“三千客”移動(dòng)終端后臺(tái)訂單系統(tǒng)架構(gòu)中,并對(duì)訂單系統(tǒng)中的高并發(fā)業(yè)務(wù)場(chǎng)
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