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并发量与访问量,并发量与访问量的区别

交换机交换机时间2024-04-28 23:40:12分类SIP Trunk浏览8
导读:大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于并发量与访问量的问题,于是小编就整理了5个相关介绍并发量与访问量的解答,让我们一起看看吧。12306的并发量可以达到多少?4核8g服务器能抗住2000并发吗?每天5万个IP的访问量的电子商务网站需要多大的带宽?直播公屏信息为什么会叠加?收到大数据信息如何处理?12306的并发量可以达……...

大家好,今天小编关注到一个比较意思的话题,就是关于并发量与访问量的问题,于是小编就整理了5个相关介绍并发量与访问量的解答,让我们一起看看吧。

  1. 12306的并发量可以达到多少?
  2. 4核8g服务器能抗住2000并发吗?
  3. 每天5万个IP的访问量的电子商务网站需要多大的带宽?
  4. 直播公屏信息为什么会叠加?
  5. 收到大数据信息如何处理?

12306的并发量可以达到多少

12360的并发量为300万。

12306现在基本上已经能够支撑大数据量了,虽然直到现在仍有不少人吐槽12306的系统,但在程序员看来,12306的复杂程度已经超过了任何一款软件 ,每天点击量高达1495亿次、300多万并发量 ,12306挺过了流量的高峰2***亿次的日访问量。

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4核8g服务器能抗住2000并发吗?

一般来说4核8g的机器每秒钟能抗下500左右的并发访问量,但是也不一定,如果你每个请求话费0.1s可以处理完,那么一台机器只能完成100个请求,但是如果每个请求只要100ms可以处理完,那么一台机器每秒也许可以处理几百个请求,经验来说,每秒一两百到每秒七八百都有可能

数据库而言,通常推荐8核16g以上的机器,甚至是16核32g的机器

主要耗费的时间是数据库和java系统之间的网络通信,如果大部分的业务纯粹在自己内存上完成,那性能是极高的

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数据库最好是SSD固态硬盘比较好

每天5万个IP的访问量的电子商务网站需要多大的带宽

如果1万PV流量的网站,不算太高哦,用双路四核的服务器就可以满足。但是考虑到以后访问量的进一步增加,最好是买双路六核的服务器,性能更好一些。其实PV对你挑选服务器而言,意义不大,真正有关系的是你的同时在线IP,也是连接并发数。把你同时在线多少会员再加上非会员访问估算出来,数值尽量偏大一点,然后再去挑选合适的CPU、内存等***。再分析你的访问页面的大小X同时在线人数算出你的峰值带宽,选择你的带宽就行了。也可以选择云主机租用,没有明确数据分析,变数太大,云主机可以很方便的增加各种***,可以很好的解决你的问题。

直播公屏信息为什么会叠加?

这个是直播的时候主播打开的窗口延迟问题。

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很好理解,主播从网页上打开自己的直播间,打开后显示的画面比主播当前的动作要慢几秒。所以,网页里的画面就过会才显示主播打开网页的操作,网页里的主播打开的网页,也因为延迟,过几秒才进行打开网页操作…如此就会出现重叠窗口。总之就是延迟产生的这种画面。

直播公屏信息叠加主要源于网络延迟和高并发访问量。当直播平台同时接收到大量用户发送的弹幕消息时,服务器需要将这些消息实时推送给其他在线观众,但由于网络传输需要一定时间,消息可能在到达观众端之前会有一定延迟。

这种情况下,如果多个观众发送的消息在同一时间到达服务器,但还未被实时推送到观众端时,它们的叠加就会发生。叠加问题可以通过优化服务器的处理能力、增加带宽以及改善网络流畅度来解决。

收到大数据信息如何处理?

1. 大数据处理之一:***集

大数据的***集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、app或者传感器形式等)的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单查询和处理工作。比如,电商使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的***集。

在大数据的***集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在***集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

2. 大数据处理之二:导入/预处理

虽然***集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这

些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。

3. 大数据处理之三:统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通

的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

到此,以上就是小编对于并发量与访问量的问题就介绍到这了,希望介绍关于并发量与访问量的5点解答对大家有用。

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