何谓大规模并发，不同层面有不同的理解
企业应用（Intranet）：千级强并发，万级弱并发（在线用户），十万级用户
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大型企业ERP、供应链,大型企业HR、办公OA
互联网应用（Internet）：百万级强并发，千万级弱并发（在线用户），亿级用户/
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门户网站（新浪、腾讯）
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平台级电子商务（阿里巴巴、淘宝网、拍拍网）
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搜索引擎（百度）
电子商务企业应用（Intranet + Internet）：十万级强并发，百万级弱并发（在线用户），千万级用户
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B2C电子商务（京东、凡客、一号店）
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垂直型电子商务（金银岛、携程）
不同系统间的并发特点
企业系统
大量事务性、实时性访问
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大量的事务、锁检测导致数据库访问瓶颈
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需要数据操作的实时更新
大量有状态性访问
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数据访问具有较强的操作上下文
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数据一致性、准确性的高敏感
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数据每一次事务性更新都必须得到充分展现，并且确保数据访问的一致性
清晰的业务逻辑进行并发划分
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一般来说，企业系统都可以进行明确的业务区分，从而决定系统特点
互联网系统
海量非事务性访问
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极其巨大的数据量及数据访问导致IO操作成为瓶颈
模糊的并发区分
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并发访问的用户中很难通过内容进行有效分发
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并发访问一般具有地域性
数据访问效率的高敏感
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用户对系统的响应时间非常敏感，需要在几秒内得到信息反馈
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用户更加在意数据的匹配性
电子商务系统
数据实时性的高敏感
价格、信息同步的一致性等
受制于企业级系统的约束
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如支付，受事务性影响
海量非事务性访问+一定规模事务性访问
信息访问具有互联网系统特点、信息操作具有企业系统特点
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如数据的搜索查询、展现具有互联网系统特点
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如数据的操作（支付、结算）具有企业系统事务性特点
什么是性能问题
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在可识别的压力下，系统无法提供服务 （最差的性能问题）
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在可识别的压力下，系统无法按服务质量标准提供服务 （满足性能标准，但是健壮性不足）
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在可识别的压力下，系统无法持续按服务质量标准提供服务 （系统的可靠性和健壮性）
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在超过识别的压力下，系统无法尽快恢复
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能否有故障转移、故障恢复、冗余热备等机制
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在超过识别的压力下，系统无法柔性伸缩 （系统的可伸缩性）
什么不是性能问题
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超过可识别的压力情况下，系统暂时无法有效提供服务
性能测量
服务质量
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网络响应：网络响应时间、网络吞吐量、网络带宽及带宽利用率
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服务响应时间：包括平均、峰值、标准区间值
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服务处理质量：事务成功率、单位时间响应事务次数
服务端设备状态
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CPU：CPU使用率
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内存：使用内存大小
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VM：GC次数（Full GC次数）、堆内存、线程数、锁和阻塞情况
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磁盘IO：磁盘访问效率、磁盘空间、磁盘IO吞吐量
系统可靠性、健壮性
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单节点处理的访问量
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故障恢复时间
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节点复制和节点扩展的难易
系统可能的性能瓶颈
网络
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网络带宽的总体限制
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网络连接数的限制（如TCP/IP, 数据库连接等）
服务器
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每个响应占用相应的资源，导致内存成为瓶颈
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比如JVM为每个线程分配栈空间，过多栈空间导致内存消耗
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比如每个HTTP连接在Session存储内容，导致OOME
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同时响应一定量的并发操作，导致CPU占用过高
磁盘IO
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频繁访问数据库，导致数据交换IO操作频繁
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频繁访问IO文件，导致磁盘IO成为瓶颈
企业级系统架构及技术特点
架构设计
基于SOA和MDA的架构
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以服务为核心单元的 设计思想，以传统WS作为服务发布
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以模块化为系统构建方式，重视应用子系统和子模块的独立性和可重用性
中央集中式部署架构
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专业小型服务器
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一般不会超过5台部署服务器，不会多于10个应用节点
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热备和故障恢复机制、灾备系统
关注流程
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工作流技术，尤其是分布式节点间流程整合
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企业系统间的无缝转移
门户
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跨系统，跨节点间的单点登录
技术运用
以商业性产品为主
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追求单节点稳定性
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较少需要7*24小时支持
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以商业性关系数据库为主要存储
比较严格的事务性访问
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完全基于数据库事务
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分布式事务（JTA）
较为复杂并且功能丰富的用户界面
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用户具有相对统一的客户端（比如使用IE浏览器）
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用户可以接受适当的响应和延迟
互联网系统架构及技术特点
架构设计
以界面展现和用户体验为主要设计
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大量运用Ajax实现局部提交和局部刷新
以轻量级、伸缩性为架构主要考虑
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除某些平台级应用外，极少使用服务扩展
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使用REST风格的WebService或者纯粹的处理Json的Web响应
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数以百台甚至上万台PC服务器，多个数据中心，站点镜像
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分布式独立域以及部署域之间定时通信
高性能缓存机制
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双向页面缓存
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内容静态化技术
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数据缓存
非事务、非关系型数据库
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全面NoSQL数据库
技术运用
大量使用开源技术产品
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LAMP: Linux + Apache + MySQL + PHP
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Tomcat, Lucene, Memcache
简单界面开发技术
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脚本语言，如PHP, Python， Ruby等
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对多种浏览器的支持
底层高性能处理优化
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使用C、C++实现底层通信和IO优化
电子商务系统架构及技术特点
架构设计
关注数据的糅合（Mashup）
关系数据库与高性能NoSQL数据库结合
不固定的架构设计思路
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可能偏互联网方向，也可能偏企业系统方向
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分布式部署
事务缓存机制
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事务迁移、事务恢复、事务批量处理
较为严格的安全机制
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部分功能使用HTTPS及数字证书
与企业系统的对接交互
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与银行、支付平台的对接
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与企业订单系统、进销存系统、物流系统的对接
技术运用
有时效的缓存机制
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确保数据实时性与性能的平衡
大量数据挖掘和分析运用
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相关性分析
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定向推荐
部分运用商业中间件技术产品
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应用服务器
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业务流程管理
大量的开源技术运用
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Java相关开源技术比较常见
