有Apache JMeter工具是免費的、開源的和模塊化的 有一個UDP請求采樣器插件，它為JMeter添加了對UDP協議的支持，請參閱 “5000名在線用戶和400名并發用戶”的要求可以用以下方式來解釋：真正的用戶不會敲打被測系統non-stop，他們需要一些時間在操作之間“思考”，即閱讀文本、鍵入響應、填寫表格、接電話、，因此，你需要使用JMeter定時器引入現實的思考時間，這樣你就可以在以下情況下進行配置：5000名用戶“在線”（連接到服務器）4600名用戶什么都不做，只是“睡眠”400名用戶正在主動發送請求 只要你的機器能夠在不耗盡CPU、RAM、網絡等的情況下完成這項工作，就應該沒問題，我個人會使用greenlet之類的東西

1.可以將庫存信息加載到Redis中，將MySQL的訪問壓力轉移到Redis上，直接通過Redis來判斷并扣減庫存，利用lua腳本保證庫存安全。2.利用數據庫的樂觀鎖來處理前提都需要保持數據庫的最終一致性。

假設您的兩個“服務”生活在同一個Go程序中，依賴注入。您可以定義一個類型來包裝您的映射（或提供等效的功能），在應用程序啟動時實例化它，并將它注入HTTP處理程序和MQ使用者。 以下代碼旨在說明該概念： package mymap// importstype MyMap struct { // fields} package main// importsfunc main() { ... // instantiate the shared map object sharedMap := &MyMap{ /* init fields as appropriate */ } mqconsumer := &mqpkg.Consumer{ SharedMap: sharedMap // inject the map obj into the mq consumer // ... } // start the mq consumer // inject the map obj into the http handler http.HandleFunc("/foo", handlerWithMap(sharedMap)) log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))}func handlerWithMap(mymap *mymap.My

這是我一直用來托管Angular應用程序的server.js文件。我從Amazon Web Services Elastic Beanstalk獲得了代碼。 "use strict";const express = require("express");const compression = require('compression');// configconst port = process.env.PORT || 3000;const app_folder = "./";const options = { dotfiles: 'ignore', etag: false, extensions: ['html', 'js', 'scss', 'css'], index: false, maxAge: '1y', redirect: true,}// create appconst app = express();app.use(compression());app.use(express.static(app_folder, options));// serve angular pathsapp.all('*', function (req, res) { res.status(200).sendFile(`/`, {root: app_folder});});// start

有，而且非常常見。就不談分庫分表這種“極端”情況了 ———— 分庫分表肯定是沒有了的。即便是不分庫分表，為了便于日后擴展，也往往不用了。注意這里并不是真的就不用外鍵了，而是禁止的“物理外鍵”，即依賴數據庫本身提供的外鍵特性實現的。但從業務邏輯上講其實還是有外鍵的。一致性靠業務層實現，而非交給數據庫。比如常見的一種場景是“主表數據刪除了、關聯數據表里相應的記錄也要刪除”，靠物理外鍵很好解決，設置個級聯刪除咯；靠業務層實現就是自己分別到各個表里執行刪除操作了。同樣的，外鍵約束、級聯更新等操作也是如此。P.S. 很多場景下有“最終一致性”就足夠了，不要求一定要有“強一致性”。

Rx訂閱代碼始終是同步的。您需要做的是從Subscribe委托中刪除處理代碼，并使其成為可觀察序列的side-effect。以下是如何做到這一點： Subject<int> subject = new();int concurrentCount = 0;Task processor = subject .Buffer(TimeSpan.FromSeconds(1), 100) .Select(item => Observable.Defer(() => Observable.Start(() => { var c = Interlocked.Increment(ref concurrentCount); if (c > 1) Console.WriteLine($"Executing {c} simultaneous batches"); Interlocked.Decrement(ref concurrentCount); }))) .Merge(maxConcurrent: 2) .DefaultIfEmpty() .ToTask();Parallel.For(0, 1_000_000, new() { MaxDegreeOfParallelism = 2 }, i =>{ subject.OnNext(i);});subject.On

高并發集群旨在供多個用戶使用，共享集群資源，隔離每個筆記本等。對于所有提到的語言，創建單獨的進程，它們執行的代碼僅限于Spark向該語言公開的API。但是Scala代碼將在所有用戶共享的Spark JVM（每臺機器）中執行，因此您可以訪問JVM中的所有內容。 通常，在使用高并發集群時，還啟用了表acl（僅適用于SQL或SQL+Python），因此您可以控制誰可以訪問哪些數據、強制行/列級別的訪問控制等。

你要做的第一件事就是序列化圖像。這意味著我們需要將圖像文件轉換成可以通過互聯網傳輸的內容，在這種情況下，最好的選擇是base64編碼。以下是您的解決方案： Client-side <script> const socket = io(); document.getElementById("img-submit").onclick = function () { const ourFile = document.getElementById('img-uplaod').files[0]; const reader = new FileReader(); reader.onloadend = function() { socket.emit("send-img", reader.result); } reader.readAsDataURL(ourFile); };</script> Server-side const express = require("express");const path = require("path");const fs = require("fs");const app = express();const http = require("http").Server(app);const io = require("socket.i

pm2 用起來還好吧。可以自動重啟，然后還能起別的服務。用起來也挺簡單 node index.js 改成 pm2 start index.js 就好了。

您有一個server_arg結構。將指向這個server_arg結構的指針傳遞給兩個threads。 這項任務很有可能 s->portNum = htons(6123); 將在第一個thread復制值之前發生 address.sin_port = htons(s->portNum); 這就是所謂的data-race。和任何data-race一樣，唯一比較松散的是你作為程序員。 您需要兩個結構，每個thread一個。例如，作為數組： server_arg s[2[ = { { 9191 }, { 6123 }}; 然后將&s[0]傳遞給第一個thread，將&s[1]傳遞給第二個。 端口號還有另一個問題，當您像上面一樣將兩個端口分配放在一起時，應該很容易看到：您調用htons兩次。

你的問題其實不是關于任何代碼問題，但是既然你問了。。。 我將在服務器上設置一個LAMP堆棧，并將其用作我的移動應用程序的back-end，該應用程序每天有大約1000個活躍用戶。 如果您關心性能，您可能應該使用LEMP而不是LAMP。 但是我完全不知道是什么決定了我的服務器的極限。我在許多托管提供商的網站上看到，他們提供固定數量的并發用戶，比如20或100個。 您可以購買的所有服務器可分為3個簡單組： 共享主機（你和其他1000人共享同一臺服務器）。 VPS/VDS（服務器分為N個獨立部分，您的資源得到保證：M個CPU內核、K個RAM、T GB HDD/SSD、S GB輸入/輸出流量）。 專用服務器（你擁有一切）。 如果您看到任何限制，如“X max connections”或“Y SQL querys per second”，這意味著您將討論共享主機。你不允許消費超過你的限額，否則同一臺服務器的所有客戶端都可能受到你網站/服務“流行”的影響。堅持VPS/VDS至少如果你不想聽到無聊的限制，你唯一的限制將是核心、RAM、HDD空間和流量使用。 當已達到最大限制時，嘗試訪問服務器的用戶會發生什么情況？ 取決于客戶端的軟件配置和服務器的配置。大多數客戶端（如瀏覽器）的默認行為是等待特定的超時。大多數web服務器(Apache/Nginx的默認行為是將連接保持在隊列中，直到解釋器(PHP

如果需要兩個服務器在同一個端口上運行，則需要將其中一個服務器設置為將某些請求代理給另一個服務器(我建議使用Node.js服務器代理所有non-websocket到Django，例如。https://github.com/http-party/node-http-proxy). 如果您不需要兩個服務器在同一個端口上運行，只需將它們更改為使用不同的端口，在這種情況下，您將在不同的URL上訪問這兩個內容。您可以在Node應用程序中更改port: 8000，或者在Django的runserver，例如runserver 127.0.0.1:8010（或者0.0.0.0:8010在您自己的機器之外公開dev服務器）。

您的代碼中有太多問題，很遺憾。。。 無論是在你如何使用承諾，還是在你如何使用pg-promise方面，它都是不正確的。 承諾的問題是，您應該將它們鏈接起來，這意味著使用來自db.tx（return db.tx(...)）的結果（您沒有這樣做），創建一個松散的承諾，結果是與事務關聯的松散連接。而且，return await是一個anti-pattern。 pg-promise用法的問題是，您應該對您正在創建的事務/任務上下文t執行查詢（如下所示）。但是您正在對db根連接執行每個查詢，這會產生無數的連接請求。 另外，創建一個任務來執行一個查詢也沒有任何意義。 如果這還不夠糟糕，那么您正在對值進行字符串連接，這在查詢格式中是一個嚴格的禁忌。 最后，多個插入應該作為multi-row查詢執行，而不是作為單獨的查詢執行，這是對性能的浪費-請參見multi-row插入。

寫成這樣就行var fs = require('fs')var http = require('http')function handler(req, res) { fs.readFile(__dirname + req.url, function (err, data) { if (err) { res.writeHead(404) res.end(JSON.stringify(err)) return } res.writeHead(200) res.end(data) })}http.createServer(handler).listen(1337, '127.0.0.1')

你需要那么高的性能嗎？如果確實需要，其實有很多策略來實現對服務器性能壓榨，但這些都可能需要你對已經運行正常的程序進行一定的改動升級比如你可以引入虛擬化或者容器化，讓nodejs項目部署多份，實現單機多服務(集群)效果，這樣前端再部署一個負載分配的代理，就在一定程度上實現提高應用可用性和處理速度的問題，不過這可能涉及對應用的較多改造