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高并發(fā)電商評(píng)論系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2021-09-12 12:27
  近年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,電子商務(wù)迅速發(fā)展。多數(shù)電子商務(wù)平臺(tái)意識(shí)到評(píng)論對(duì)銷(xiāo)量的影響,為消費(fèi)者提供了功能豐富的評(píng)論系統(tǒng)。評(píng)論系統(tǒng)在發(fā)展的過(guò)程中出現(xiàn)了一些問(wèn)題,主要為隨著用戶(hù)的增加,訪問(wèn)量逐漸增長(zhǎng),系統(tǒng)出現(xiàn)響應(yīng)時(shí)間過(guò)長(zhǎng),甚至崩潰的情況。為了解決這些問(wèn)題,需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)高并發(fā)評(píng)論系統(tǒng)。本文主要研究了高并發(fā)優(yōu)化使用的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和集群技術(shù),并對(duì)使用到的分布式服務(wù)框架Dubbo、分布式緩存Redis、消息隊(duì)列Kafka和分布式搜索引擎Elasticsearch等相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了綜述。在研究相關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)上,本文設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一個(gè)高并發(fā)的電商評(píng)論系統(tǒng)。系統(tǒng)采用分層結(jié)構(gòu),主要包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、業(yè)務(wù)層和負(fù)載均衡層。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層使用Mycat實(shí)現(xiàn)分庫(kù)分表和讀寫(xiě)分離,數(shù)據(jù)庫(kù)采用雙主雙從結(jié)構(gòu),同時(shí)使用redis cluster集群模式搭建Redis集群,使用Elasticsearch存儲(chǔ)后臺(tái)搜索數(shù)據(jù)。業(yè)務(wù)層將系統(tǒng)分為評(píng)論模塊、標(biāo)簽?zāi)K、問(wèn)答模塊和后臺(tái)管理模塊,使用Dubbo實(shí)現(xiàn)服務(wù)化。為了將評(píng)論模塊和標(biāo)簽?zāi)K解耦,引入消息隊(duì)列Kafka。針對(duì)高并發(fā)的請(qǐng)求,業(yè)務(wù)層采用了多級(jí)緩存方案,對(duì)于并發(fā)要求... 

【文章來(lái)源】:南京大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】:86 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

高并發(fā)電商評(píng)論系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)


圖4.1網(wǎng)關(guān)層負(fù)載均衡配置拓?fù)鋱D??40??

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【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào):3394222

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