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好像刚刚看到peking2说他做了一个100K tps的node service
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好像刚刚看到peking2说他做了一个100K tps的node service# Programming - 葵花宝典
d*f
1
可以和辛晓琪组成废材组合
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T*i
2
记不得是哪个帖子了?
能否展开说说?硬件?协议?测试条件?
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j*n
3


【在 d********f 的大作中提到】
: 可以和辛晓琪组成废材组合
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w*g
4
同求。

【在 T********i 的大作中提到】
: 记不得是哪个帖子了?
: 能否展开说说?硬件?协议?测试条件?

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b*e
5
顶干货。

【在 w***g 的大作中提到】
: 同求。
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p*2
6
24core的机器
每台handle 5-7k tps。剩下就是堆机器了。
http rest
production 自己dc

【在 T********i 的大作中提到】
: 记不得是哪个帖子了?
: 能否展开说说?硬件?协议?测试条件?

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T*i
7
还以为是一台机器100K。呵呵。
收到请求后干啥?
访问后台数据库?
后台DB用啥?

【在 p*****2 的大作中提到】
: 24core的机器
: 每台handle 5-7k tps。剩下就是堆机器了。
: http rest
: production 自己dc

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p*2
8
后台redis
做bid

【在 T********i 的大作中提到】
: 还以为是一台机器100K。呵呵。
: 收到请求后干啥?
: 访问后台数据库?
: 后台DB用啥?

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p*2
9
我看1m tps就已经很强大了
如果一台100k 10台就搞定了
你的c++能搞定吗

【在 T********i 的大作中提到】
: 还以为是一台机器100K。呵呵。
: 收到请求后干啥?
: 访问后台数据库?
: 后台DB用啥?

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c*o
10
其实这个没说做什么,一点意义也没有。
我们是aws m3.xlarge play scala, 95% cpu是大概6k rpm, autoscale,根据流量自动
随便堆机器。
不过在85% 以上CPU用量不稳定, 突然来大量的流量会造成很高的latency, 所以一般
限定在50-75% CPU
我们是记录,初步整合数据,有些流程调用多个(>5)第三方服务,还有一套类似
google play
payment的loyalty program redemption system.
对play/scala的可靠性和扩展性很满意,在可能有大的流量spike, 大量第三方服务 (
你没办法预测它们的表现)的未知的环境里表现很好。
后台mongodb
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T*i
11
不知道是HTTP还是HTTPS?
C++的话,HTTP,一台100K肯定没问题。一台1M有点悬,关键不知道都干些啥了?

【在 p*****2 的大作中提到】
: 我看1m tps就已经很强大了
: 如果一台100k 10台就搞定了
: 你的c++能搞定吗

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c*o
12
表现大概是平均15-20ms JVM latency, 30-50ms added 3rd party external service
latency
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T*i
13
redis的话,数据库后台的cost和HTTP(S)前台相比是marginal的。
基本上只要测前台性能就好了。

【在 p*****2 的大作中提到】
: 后台redis
: 做bid

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N*n
14

这也要看TPS到底在干啥吧。一个T操作俩TABLE,另一个T操作10个。这就不是
一个复杂度的。

【在 T********i 的大作中提到】
: 记不得是哪个帖子了?
: 能否展开说说?硬件?协议?测试条件?

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h*c
15
证书验证到加密握手,没有50ms搞不定,
这里面会有多个第三方,ca,信用卡验证,都要证书验证到加密握手
但如果只是加atomic 计数器,问题不大
limited opinion
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