现在对网络负载均衡的使用是随着网站规模的提升根据不同的阶段来使用不同的技术： 第一阶段：利用Nginx或HAProxy进行单点的负载均衡，这一阶段服务器规模刚脱离开单服务器、单数据库的模式，需要一定的负载均衡，但 是仍然规模

受400万的长连接，一个LVS，下面挂三台服务器，LVS首先存在单点问题，LVS一台就要承受1200万连接，这个是肯定扛不住这样多的连接数的，我 们就放弃了使用单点运营。第一个是服务端做，第二个是客户端做，前面也讲

经过一个星期紧锣密鼓的底层架构调整，以及业务代码重构，终于完成了数据库的垂直拆分。拆分之后，每个应用程序只访问对应的数据库，一方面将单点数据库拆分成了多个，分摊了主库写压力；另一方面，拆分后的数据库各自独立，实现了业务隔离，不再互相影响。

负载均衡配置1 2. Memagent 调研Memagent简介 Memagent优点与缺点 Memagent单点故障安装 Memagent使用 Memagent性能测试 Memagent结论 Memagent命令参考

乐观锁原理2018/10/15 23. 乐观锁原理 对于多点写入需要应用程序处理这些异常 建议生产环境下使用单点写入，防止这种冲突。 PXC无法解决热点行更新问题2018/10/15 24. 2018/10/15写入性能图示

最新版本的Redis已经支持了分布式存储 功能。Redis Cluster是一个实现了分布式且允许单点故障的Redis高级版本，它没有中心节点，具有线性可伸缩的功能。下图给出Redis Cluster

laves只负责 读，其中两个Slave有序列化机制，并且必定有两个Slave在不同的机器上以消除单点故障隐患。 Membase集群。Membase在百分点推荐引擎中扮演了主存的角色，主要用于支持百分

。 难点1：NameNode的扩展性 众所周知，Hadoop HDFS中的NameNode单点是阻碍Hadoop集群能够无限扩充的一个最大问题点。云梯在跨机房之前一直是单NameNode的结构，不管如何优

开发一款全新的消息队列，既保留mcq的优点，又能满足一些新的需求。 可靠性 目前的mcq是单点的，一旦一台mcq服务器故障，所有队列的消息都将丢失。由于mcq非常稳定，目前并没有这样的事故发生

onOptionsItemSelected(item)) { return true; } ……….//处理其他菜单点击事件 returnsuper.onOptionsItemSelected(item); }

，有可能会引起级联反应影响大量业务。项目从设计上对以下问题做了处理，保障系统的可用性： 系统是否有单点？ DB扩容/维护/故障怎么办？ Redis维护/升级补丁怎么办？ 服务万一挂了如何快速恢复？如何尽量不影响下游应用？

可扩展性受限，无法跟上业务流量增长的需求。以及如618、双十一大促等瞬间流量高峰。 虽然可以成对部署避免单点故障，但是一般只能提供1+1冗余。 缺乏互联网快速迭代的灵活性，升级成本昂贵。 一般只能根

随着网站规模的提升， 对网络负载均衡的使用。 第一阶段：利用Nginx或HAProxy进行单点的负载均衡，这一阶段服务器规模刚脱离开单服务器、单数据库的模式，需要一定的负载均衡，但是仍 然规模

另一个区自动创建的功能，似乎当时也没有起效。不过，好在我们的机器都是多可用区部署，除个别非关键组件单点，以及AWS API暂时不可用外，另一个可用区的网络并没有受到影响，对外服务也没有受到干扰。

onetooneformula 找到例子） (9)lazy（可 选 — 默认为 proxy）：默认情况下，单点关联是经过代理的。lazy="no-proxy"指定此属性应该在实例变量第一次被访问时应该延迟抓取（fetche

19; // 19 var myStr = String(num); // "19" 或者，再简单点儿： 1 2 var num= 19; // 19 var myStr = "" +num; //

网站架构演变及其技术脉络■[Step1]Web动静态资源分离及其与DB物理分离优点：“简单”、安全性提高 缺点：存在单点，谈不上高可用性（high availability架构目标） 技术点：应用设计要保证可扩展（fr

对于一个功能和数据量不断增加的应用，要保持比较高的可用性并非易事。为了实现高可用，付钱拉从避免单点故障、保证应用自身的高可用、解决交易量增长等方面做了许多探索和实践。 在不考虑外部依赖系统突发

我的系统测试环境和线上环境有时候会搞混了。咋办？那就为线上环境加一个权限控制系统吧…… 我的系统有单点，那就加个负载均衡器吧，负载均衡器的单点呢？那就再加个等价路由器吧…… 做加法谁不会？就不想去简化一样系统吗？就不能不拆东墙补西墙么？

请求。因为性能不是首要因素，我们为每个节点配置独立的 Varnish以降低缓存hit，同时也避免了单点故障（SPOF）。在这个项目中，我们更重视可用性。因为一个前端网站服务器中使用了Apache 2，