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会玩code
技术专家 @腾讯
·
4年前
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屏蔽作者: 会玩code
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【高并发学习笔记】
处理高并发流量的三种方案:
1. 横向扩展和纵向扩展
纵向扩展:不断提升单节点的处理能力,方案简单,一般在项目初期使用,直接升级硬件解决问题。
横向扩展:采用多节点来处理流量,减少单个节点的压力,需要考虑部分节点故障时整个系统的可用性以及数据的一致性。
2. 使用缓存
3. 异步处理
先将请求丢到消息队列中,快速响应用户,同时也能释放资源来响应更多的用户,消息队列的另一端会去异步处理请求逻辑,处理完后再通知用户成功/失败。
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【前端】不懂就问:各位在公司或者团队,有用原子化css么?就是tailwindcss。
一长串代码好啰嗦啊 阅读也不好阅读
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#技术er迷惑行为大赏#
如果有个产品是面向全球的,那它的日期管理是怎么设计的呢?时区如何处理?
jym有什么想法吗?
1 赞 ·
9 评论
有个团队接入了 AI coding。
周一,一个需求刚写完,AI 已经把接口、页面和测试草稿铺出来了。
周三,PR 列表开始变长。
代码能跑,测试是绿的。 review的人看了半小时,找不到明显的问题,也说不出它是安全的。
周五,发布前最后一个 PR 卡住了。 没人愿意点 merge。
因为点下去的人,要对后面的系统负责。
Sonar 2026 说,96% 的开发者并不完全信任 AI 生成的代码。 但每次提交前都会验证的人,不到一半。
ProjectDiscovery 2026 也看到同一件事: 代码变快了,安全团队被压得更紧了。很多时间花在手动确认问题上。
我们看 GitHub 公开轨迹。 有 AI coding 证据、也有代码产出的人里,稳定参与 review 的是 24.3%。 同时留下 review 和 issue 反馈轨迹的,是 9.4%。
AI 会让代码越来越多。
但最后让代码进入系统的,还是人。
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