Your AI powered learning assistant

Highload 2. Трехзвеньевая структура. Кэширование

Понимание основ облачных вычислений Облачные вычисления предполагают отправку запросов из браузера на сервер, где запрос обрабатывается. Сервер определяет, какая служба будет обрабатывать запрос, и отправляет его обратно в браузер. Этот процесс зависит от операционных систем, сетевых карт и веб-серверов.

Преимущества и проблемы облачного хостинга "Облачный хостинг" означает аренду виртуальных серверов вместо владения физическим оборудованием. Он обеспечивает масштабируемость и гибкость, но может иметь ограничения с точки зрения возможностей отладки или проблем с производительностью из-за совместного использования ресурсов несколькими пользователями.

Улучшение пользовательского опыта Чтобы гарантировать, что пользователи сразу увидят свои посты после публикации, необходимы специальные средства. Репликация может быть простым и эффективным решением для распределения данных по нескольким серверам. Кэширование часто используемых данных в памяти ускоряет поиск и снижает зависимость от медленного доступа к диску.

Эффективность кэширования "Кэширование" относится к хранению часто используемых данных в памяти для более быстрого извлечения. Извлечение данных из кэша занимает около 20 миллисекунд по сравнению со 100 миллисекундами при непосредственном доступе к базе данных. Эффективность кэширования зависит от частоты обращений, на которую влияют такие факторы, как пропускная способность сервера и размер кэша.

Оптимизация серверных процессов Подсчитав количество запросов и время обработки, мы можем определить, сколько памяти требуется для обработки всех данных. В этом случае, при 289 запросах на сервер со скоростью 50 запросов в секунду, каждый процесс занимает всего 20 мегабайт памяти. Это позволяет эффективно обрабатывать запросы пользователей без каких-либо проблем.

Управление интенсивным трафиком "Вконтакте" ежедневно получает от своих пользователей около 42 миллионов просмотров страниц. При среднем времени просмотра около 35 минут и посещении около десяти страниц в час в часы пик для поддержания стандартных операций требуются серверы, способные обрабатывать до шести миллионов запросов в секунду.

Серверная инфраструктура "Вконтакте" оперирует более чем двумя с половиной тысячами серверов, которые отвечают за обработку миллионов пользовательских запросов ежесекундно. Значительный объем включает в себя различные типы, такие как изображения, тексты, файлы JavaScripts и т.д., Которые требуют значительного места для хранения на этих серверах.

Оптимизация производительности сервера Оптимизируя производительность сервера, мы можем повысить скорость и эффективность работы нашего веб-сайта. Это включает в себя сведение к минимуму ненужных вычислений, использование кэширования для статического контента и использование специализированных серверов для более быстрой доставки изображений.

Архитектура микросервисов "Архитектура микросервисов" относится к разбиению системы на более мелкие независимые сервисы, которые выполняют конкретные задачи. Распределяя рабочую нагрузку между несколькими серверами с различными возможностями, мы можем добиться лучшей масштабируемости и производительности.

Разделение интерфейса и бэкенда Разделение функций frontend и backend позволяет нам оптимизировать каждый компонент в отдельности. Интерфейс обрабатывает запросы пользователей, в то время как серверная часть эффективно обрабатывает данные, не тратя ресурсы на ненужные вычисления или рендеринг статического контента в режиме реального времени.

Эффективная внутренняя коммуникация Серверная часть обрабатывает запросы от внешнего интерфейса и эффективно извлекает данные. Он использует большую систему библиотек, хранящихся в памяти, для быстрой обработки тысяч запросов без каких-либо проблем. Серверная часть также ставит входящие запросы в очередь на обработку, что обеспечивает плавную обработку даже с медленными клиентами.

Специализированные серверы "Интерфейс" и "бэкенд" могут эффективно работать на одном сервере, используя специализированные серверы или сервисы. Такая архитектура улучшает использование ресурсов, не требуя дополнительной мощности сервера. Разделяя различные типы запросов, такие как статический контент или обработка видео, мы можем оптимизировать производительность.

Более быстрая обработка данных Исправляя данные, используемые для вычисления различных HTML-блоков, мы можем повысить скорость обработки. Например, данные о погоде используются для расчета как связанных с погодой, так и исторических блоков. Кэширование данных или предварительная генерация страниц также могут повысить производительность.

Персонализация и авторизация "Кэширование" относится к хранению готовых страниц в кэше браузера, чтобы они быстрее загружались при повторном посещении пользователем. Однако персонализация, основанная на пользовательских предпочтениях, может потребовать создания динамического контента, даже если включено кэширование.

Оптимизация использования кэша Чтобы оптимизировать использование кэша, важно определить, какие части веб-страницы являются статическими (неизменяемыми), а какие содержат динамическую информацию, которая нуждается в частом обновлении. Правильно настроив параметры кэширования для каждого блока или раздела страницы, мы можем сбалансировать эффективность с доставкой актуального контента.

Оптимизация кэширования новостей Ключом к кэшированию новостей является сохранение списка из пяти последних новостных статей. При запросе информации для создания новостной страницы мы извлекаем кэшированное значение и используем его в качестве содержимого. Однако при таком подходе возникают проблемы, такие как устаревшие значения в кэше и потенциальные проблемы с памятью.

Параллельная структура "Страх" вводит параллельную структуру, в которой несколько процессов пытаются обновить или прочитать из кэша одновременно. Это приводит к проблемам с блокировкой при попытке перезаписать значения памяти, в то время как другой процесс все еще использует их. Чтобы решить эту проблему, мы можем реализовать механизмы блокировки или использовать атомарные операции.

Введение в кэширование Кэширование - это процесс, при котором данные или информация хранятся во временной области хранения, называемой кэшем. Это помогает повысить производительность за счет сокращения времени, необходимого для извлечения данных из основной памяти или диска. В кэше хранятся часто используемые данные, что обеспечивает более быстрый доступ и извлечение.

Типы кэшей - Существуют различные типы кэшей, такие как кэши процессора, кэши веб-браузера и кэши результатов запросов к базе данных. - Кэши процессора хранят инструкции и данные, которые часто используются процессором. - Веб-браузер кэширует файлы веб-сайтов локально на вашем устройстве, чтобы сократить время загрузки при повторном посещении веб-сайтов. - Кэширование результатов запросов к базе данных сохраняет результаты ранее выполненных запросов для более быстрого извлечения.

Оптимизация обновлений кэша Чтобы свести к минимуму влияние частых обновлений кэша, мы можем объединить несколько изменений в единый процесс. Обновляя кэш реже, но с большими пакетами изменений, мы можем добиться общей тенденции, не перегружая систему. Однако существует риск, если скорость изменений превысит то, с чем может справиться наша система.

Важность и проблемы кэширования "Кэширование" относится к хранению часто используемых данных в памяти для более быстрого извлечения. Это помогает повысить производительность за счет сокращения запросов к базе данных или дорогостоящих вычислений. Однако кэширование сопряжено с такими проблемами, как обеспечение актуальности данных и обработка ситуаций, когда срок действия кэшированных значений истекает или они становятся недействительными.