調整 php-fpm & nginx 參數,讓 Server 可以承受更大的流量
因為準備上線的系統有可能遇到大流量的情境,所以上線前先用 Apache Bench 來做測試;不測還好,一測發現在連線數 100、request 數量 10000 的條件下 Call POST API,居然有 50% 的 request…
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因為準備上線的系統有可能遇到大流量的情境,所以上線前先用 Apache Bench 來做測試;不測還好,一測發現在連線數 100、request 數量 10000 的條件下 Call POST API,居然有 50% 的 request…
K8s 最吸引人的其中一個功能應該就是用 Auto Scaling 來應付高併發(High concurrency)情境,今天就用一個水平自動擴展(HPA)的範例來讓大家了解他的實際運作模式。
商城在高併發環境下除了要考量到使用者體驗外,還要處理「超賣」的問題;Redis 是一種記憶體資料庫,它有高讀寫效率的特性、能承受高 qps,而這篇文章則是運用它獨特的「鎖」解決超賣問題。