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基于移動(dòng)應(yīng)用App的高并發(fā)性能研究與應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2021-12-02 14:29
  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(lái)自手機(jī)移動(dòng)端,每秒支付的峰值達(dá)到25.6萬(wàn)筆,數(shù)據(jù)庫(kù)處理峰值達(dá)到4200萬(wàn)次,交易峰值每秒達(dá)到32.5萬(wàn)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,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(kù)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)中集群性能在動(dòng)態(tài)運(yùn)行的過(guò)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... 

【文章來(lái)源】:浙江理工大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】:73 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于移動(dòng)應(yīng)用App的高并發(fā)性能研究與應(yīng)用


論文章節(jié)結(jié)構(gòu)圖

工作流程圖,工作流程,進(jìn)程組,并發(fā)性


浙江理工大學(xué)碩士學(xué)位論文 基于移動(dòng)應(yīng)用App的高并發(fā)性能研究與應(yīng)用Master Process: 充當(dāng)整個(gè)進(jìn)程組與用戶交互的接口,維護(hù)并監(jiān)控 Worker Process 。不處理具體的業(yè)務(wù),只把相應(yīng)的信息發(fā)到 Worker Process。其同時(shí)負(fù)責(zé) Nginx 的平滑的重啟、配置文件生效、關(guān)閉等。Worker Process: 處理具體的業(yè)務(wù)。Nginx 中 Master 和 Worker 的工作流程圖如圖 2.1 所示。

示意圖,測(cè)試環(huán)境,架構(gòu),時(shí)延


圖 3.1 測(cè)試環(huán)境服務(wù)集群架構(gòu)示意圖實(shí)驗(yàn)一:假設(shè)在運(yùn)行的過(guò)程中集群中沒(méi)有服務(wù)器節(jié)點(diǎn)宕機(jī)或斷網(wǎng)等特殊情況。根據(jù)實(shí)驗(yàn)一得到表 3.2。表 3.2 三種算法的平均響應(yīng)時(shí)延如下并發(fā)連接數(shù)/QPSWRR WLC DAWRRRLB響應(yīng)時(shí)延/ms成功響應(yīng)連接數(shù)/QPS響 應(yīng) 時(shí)延/ms成 功 響 應(yīng) 連接數(shù)/QPS響 應(yīng) 時(shí)延/ms成功響應(yīng)連接數(shù)/QPS100 3.62 99 2.59 99 2.68 100300 3.74 297 2.63 298 2.66 298500 4.79 489 3.27 487 3.31 491700 19.87 686 7.34 684 7.68 687900 48.61 881 12.4 879 12.1 8781100 188.7 1074 166.5 1076 159.6 10651300 358.32 1249 346.3 1253 287.4 1259

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]Redis分布式緩存技術(shù)在Hadoop平臺(tái)上的應(yīng)用[J]. 姚經(jīng)緯,楊福軍.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2017(06)
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碩士論文
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本文編號(hào):3528629

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