QPS：QueriesPerSecond意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。TPS：是TransactionsPerSecond的缩写，也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求

背景2016年Q3季度初，在美团外卖上单2.0项目上线后，商家和商品数量急速增长，预估商品库的容量和写峰值QPS会很快遇到巨大压力。随之而来也会影响线上服务的查询性能、DB（数据库，以下统一称DB）主从延迟、表变更困难等一系列问题。要解决上面所说的问题，通常有两种方案。第一种方案是直接对现有的商品库进行垂直拆分，可以缓解目前写峰值QPS过大、D

1.业务场景 公司要进行多个城市的互联网教育项目，业务是天朝正统k12（呜呼哀哉）的教育范儿，现总用户量大概在300万左右，按照现有情况估算3年后会达到千万左右，按照用户量百万级的标准进行设计，高发时段并发可达100万QPS。2.业务架构!(http://sta

那么题主说memcached的事情redis都可以做，那么为什么memcached还有人用？那是因为它们两者并不是完全可以相互替代的，它们也有各自的长短优缺点：MemcachedMemcached的优点：Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于key、val

1.业务场景 公司要进行多个城市的互联网教育项目，业务是天朝正统k12（呜呼哀哉）的教育范儿，现总用户量大概在300万左右，按照现有情况估算3年后会达到千万左右，按照用户量百万级的标准进行设计，高发时段并发可达100万QPS。2.业务架构!(http://sta

本次慢sql优化是大促准备时的一个优化，优化4c16g单实例mysql支持QPS从437到4610，今天发文时618大促已经顺利结束，该mysql库和应用在整个大促期间运行也非常稳定。本文复盘一下当时的sql优化过程1.问题背景大促准备期间发现4c16G的

20w的QPS的场景下，服务端架构应如何设计？常规解决方案可使用分布式缓存来抗，比如redis集群，6主6从，主提供读写，从作为备，不提供读写服务。1台平均抗3w并发，还可以抗住，如果QPS达到100w,通过增加redis集群中的机器数量，可以扩展缓存的容量和并发读写能力。同时，缓存数据对于应用来讲都是共享的，主从架构，实现高可用。

一、背景京东APP商品详情页展示的评价数据通过单独请求评价接口获取，与商详模块流量近乎1:1，需要共同应对秒杀等海量流量的冲击，存在突发流量风险。经过对用户操作行为和评价埋点信息分析，评价调用与商详流量解耦可行，预期收益显著。为此，评价与商详模块研发人员组

一系统简介百舸流量运营平台承接着京东金融APP核心资源位和京东APP部分重要资源位，大促单接口QPS达到10w,压测单接口到20w,典型的c端读链路高并发场景。接下来，聊聊我们的系统都有哪些应对高并发的“武功秘籍”。二“武功秘籍”1缓存（redis缓存

一、背景部门中一核心应用，因为各种原因其依赖的MySQL数据库一直处于高水位运行，无论是硬件资源，还是磁盘使用率或者QPS等都处于较高水位，急需在大促前完成对应的治理，降低各项指标，以保障在大促期间平稳运行，以期更好的支撑前端业务。二、基本情况2.1、数据