就目前而言，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用资料或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter寻求指导。关闭9年前。我们正在研究一种具有故障转移集群的文档数据库存储解决方案，适用于一些读/写密集型应用程序。我们将平均每秒有40,000次并发写入写入数据库(峰值可能高达70,000次)-并且可能发生几乎相似数量的读取。我们还需要一种机制让数据库通知新写入的记录(数据库级别的某种触发器)。就正确选择文档数据库和相关容量规划而言，什么是好的选择？更新更多关于预期的细节。平
我正在寻找一个网络应用程序的原型(prototype)，该应用程序将使用套接字将温和的消息流推送到移动网络应用程序客户端。我想选择一种架构，如果/当它转移到生产环境时将适用于大量客户(这样我以后就不必更改)我想从Rails开始，因为它很熟悉并且从一开始就具有强大的结构，这意味着更容易制作原型(prototype)。我认为Faye将提供我需要的发布-订阅层，但我是否会通过使用ruby和大量套接字连接来制造瓶颈，或者Faye是否会隔离/保护Ruby服务器免受该负载的影响，如果你遵循？一开始负载不会很大所以没关系，我只是不想在以后有很多套接字连接时被绊倒，我希望我使用node.js!服务
我正计划编写一个Rails应用程序，其中多个用户将使用带有ActionController::Live和Puma的服务器发送事件将更新的信息推送给他们。我已经编写了一个测试应用程序，它似乎运行良好。对于我正在做的事情，SSE比WebSockets更有意义，因为大多数用户只是在“倾听”，而SSE比设置也依赖于Faye的websockets-rails简单得多(在这种情况下，我会自己编写Faye之上的代码)。我想知道的是Rails中服务器发送事件的可扩展性如何？这是在我将使用Puma的前提下进行的，它会为连接到EventSource的每个用户创建一个新线程。潜在地，这个应用程序旨在实现同时
扩展设计理念可扩展性是任何一个系统所追求的，对于Dubbo来说是同样适用。什么是可扩展性可扩展性是一种设计理念，代表了我们对未来的一种预想，我们希望在现有的架构或设计基础上，当未来某些方面发生变化的时候，我们能够以最小的改动来适应这种变化。可扩展性的优点可扩展性的优点主要表现模块之间解耦，它符合开闭原则，对扩展开放，对修改关闭。当系统增加新功能时，不需要对现有系统的结构和代码进行修改，仅仅新增一个扩展即可。扩展实现方式一般来说，系统会采用Factory、IoC、OSGI等方式管理扩展(插件)生命周期。考虑到Dubbo的适用面，不想强依赖Spring等IoC容器。而自己造一个小的IoC容器，也觉
扩展设计理念可扩展性是任何一个系统所追求的，对于Dubbo来说是同样适用。什么是可扩展性可扩展性是一种设计理念，代表了我们对未来的一种预想，我们希望在现有的架构或设计基础上，当未来某些方面发生变化的时候，我们能够以最小的改动来适应这种变化。可扩展性的优点可扩展性的优点主要表现模块之间解耦，它符合开闭原则，对扩展开放，对修改关闭。当系统增加新功能时，不需要对现有系统的结构和代码进行修改，仅仅新增一个扩展即可。扩展实现方式一般来说，系统会采用Factory、IoC、OSGI等方式管理扩展(插件)生命周期。考虑到Dubbo的适用面，不想强依赖Spring等IoC容器。而自己造一个小的IoC容器，也觉
1可靠性Reliability容忍硬件故障、软件失效、人为错误即使发生了错误，系统仍可用。针对可消除影响的故障类型。硬件故障：硬件增加冗余；软件容错容忍多机失效；软件失效：特点：长期引而不发，特定条件触发。方案：全面考虑，充分测试，反复评估，及时响应。人为错误：简化人为操作；分离易错场景；充分测试；快速恢复机制；监控系统，及时报警；流程化与培训； 2可扩展性Scalability处理负载与性能、延迟概率、吞吐量系统应对负载增加的能力描述负载：用负载参数的数字来描述，参数取决于系统的体系架构。例如：每秒处理请求数、数据库写入比例、同时在线用户数、缓存命中率描述性能：吞吐量throughput：
1可靠性Reliability容忍硬件故障、软件失效、人为错误即使发生了错误，系统仍可用。针对可消除影响的故障类型。硬件故障：硬件增加冗余；软件容错容忍多机失效；软件失效：特点：长期引而不发，特定条件触发。方案：全面考虑，充分测试，反复评估，及时响应。人为错误：简化人为操作；分离易错场景；充分测试；快速恢复机制；监控系统，及时报警；流程化与培训； 2可扩展性Scalability处理负载与性能、延迟概率、吞吐量系统应对负载增加的能力描述负载：用负载参数的数字来描述，参数取决于系统的体系架构。例如：每秒处理请求数、数据库写入比例、同时在线用户数、缓存命中率描述性能：吞吐量throughput：
区块链可扩展性一直是个热门话题。几乎所有的区块链网络都将每秒交易量（TPS）作为卖点。然而，TPS并不是比较区块链网络的有效指标，这也使得评估它们的相对性能成为挑战。此外，高TPS通常要付出代价。这就出现了一个问题：这些网络是否真的有那么高扩展性，还是它们只是提高了吞吐量？我们首先来看看如何定义可扩展性，为实现可扩展性做出了哪些取舍，以及为什么有效性证明是可扩展性的终极解决方案。并非所有的交易都平等首先我们要确定，简单的TPS指标并不是可扩展性的准确衡量标准。为对节点执行交易进行补偿（并阻止用户用不必要的计算来扰乱网络），区块链会按照链上计算收取一定比例费用。在以太坊上，计算负担的复杂性以g
区块链可扩展性一直是个热门话题。几乎所有的区块链网络都将每秒交易量（TPS）作为卖点。然而，TPS并不是比较区块链网络的有效指标，这也使得评估它们的相对性能成为挑战。此外，高TPS通常要付出代价。这就出现了一个问题：这些网络是否真的有那么高扩展性，还是它们只是提高了吞吐量？我们首先来看看如何定义可扩展性，为实现可扩展性做出了哪些取舍，以及为什么有效性证明是可扩展性的终极解决方案。并非所有的交易都平等首先我们要确定，简单的TPS指标并不是可扩展性的准确衡量标准。为对节点执行交易进行补偿（并阻止用户用不必要的计算来扰乱网络），区块链会按照链上计算收取一定比例费用。在以太坊上，计算负担的复杂性以g
图数据库可扩展性指南、设计分布式数据库系统、图数据库查询优化。在许多企业场景中，拥有一个分布式和可扩展的图数据库系统是非常受欢迎的。一方面，这很大程度上受到大数据处理框架的持续兴起和流行的影响，包括但不限于Hadoop、Spark和NoSQL数据库；另一方面，随着越来越多的数据以相关和多维的方式进行分析，将所有数据打包到一个实例的一个图中变得越来越困难，拥有一个真正分布式和水平可扩展的图数据库是必须的-有。不要被误导设计和实现可扩展的图形数据库系统从来都不是一项简单的任务。有无数的企业，尤其是互联网巨头，已经探索了使图形数据处理可扩展的方法。尽管如此，大多数解决方案要么仅限于其私有和狭窄的用例
