视频网站高并发优化解决方法

简介:
视频​‌‌网站高并发处理不好,直接影响用户的使用体验,高并发容易引起带宽不足,播放卡顿等问题,视频播放实现边下边播完善用户体验,是一件十分重要的事情!目前手机观看视频用户是主流,p2p边下边播技术在手机模式下,是完全和PC一样的,这个是已经被小编用自己的产品证实过(从PC到安卓和iOS手机都可以)
p2p视频播放技术追求的是更好的用户体验,可以实现如下性能:
1、节省服务器带宽,降低成本
2、支持边下边播
3、断点续传
4、支持多源下载,下载极速体验
6、天然防盗链,比http安全太多
7、封装简单,容易集成到自己的项目
相关文章
|
4月前
|
存储 监控 固态存储
在高并发环境下,如何优化 WAL 的写入性能?
在高并发环境下,如何优化 WAL 的写入性能?
|
7月前
|
人工智能 JSON 前端开发
【Spring boot实战】Springboot+对话ai模型整体框架+高并发线程机制处理优化+提示词工程效果展示(按照框架自己修改可对接市面上百分之99的模型)
【Spring boot实战】Springboot+对话ai模型整体框架+高并发线程机制处理优化+提示词工程效果展示(按照框架自己修改可对接市面上百分之99的模型)
|
2月前
|
存储 监控 固态存储
在高并发环境下,如何优化 WAL 的写入性能?
在高并发环境下,如何优化 WAL 的写入性能?
|
2月前
|
缓存 监控 负载均衡
nginx相关配置及高并发优化
Nginx的高并发优化是一个综合性的过程,需要根据具体的业务场景和硬件资源量身定制。以上配置只是基础,实际应用中还需根据服务器监控数据进行持续调整和优化。例如,利用工具如ab(Apache Benchmarks)进行压力测试,监控CPU、内存、网络和磁盘I/O等资源使用情况,确保配置的有效性和服务的稳定性。
124 0
|
4月前
|
存储 缓存 安全
.NET 在金融行业的应用:高并发交易系统的构建与优化之路
【8月更文挑战第28天】在金融行业,交易系统需具备高并发处理、低延迟及高稳定性和安全性。利用.NET构建此类系统时,可采用异步编程提升并发能力,优化数据库访问以降低延迟,使用缓存减少数据库访问频率,借助分布式事务确保数据一致性,并加强安全性措施。通过综合优化,满足金融行业的严苛要求。
52 1
|
4月前
|
监控 算法 Java
企业应用面临高并发等挑战,优化Java后台系统性能至关重要
随着互联网技术的发展,企业应用面临高并发等挑战,优化Java后台系统性能至关重要。本文提供三大技巧:1)优化JVM,如选用合适版本(如OpenJDK 11)、调整参数(如使用G1垃圾收集器)及监控性能;2)优化代码与算法,减少对象创建、合理使用集合及采用高效算法(如快速排序);3)数据库优化,包括索引、查询及分页策略改进,全面提升系统效能。
52 0
|
6月前
|
存储 NoSQL Java
探索Java分布式锁:在高并发环境下的同步访问实现与优化
【6月更文挑战第30天】Java分布式锁在高并发下确保数据一致性,通过Redis的SETNX、ZooKeeper的临时节点、数据库操作等方式实现。优化策略包括锁超时重试、续期、公平性及性能提升,关键在于平衡同步与效率,适应大规模分布式系统的需求。
178 1
|
5月前
|
存储 NoSQL Java
探索Java分布式锁:在高并发环境下的同步访问实现与优化
【7月更文挑战第1天】在分布式系统中,Java分布式锁解决了多节点共享资源的同步访问问题,确保数据一致性。常见的实现包括Redis的SETNX和过期时间、ZooKeeper的临时有序节点、数据库操作及Java并发库。优化策略涉及锁超时、续期、公平性及性能。选择合适的锁策略对高并发系统的稳定性和性能至关重要。
186 0
|
缓存 Java 应用服务中间件
【高并发优化手段】基于Springboot项目(二)
【高并发优化手段】基于Springboot项目
484 0
|
7月前
|
存储 NoSQL Java
探索Java分布式锁:在高并发环境下的同步访问实现与优化
【4月更文挑战第17天】Java分布式锁是解决高并发下数据一致性问题的关键技术,通过Redis、ZooKeeper、数据库等方式实现。它确保多节点共享资源时的同步访问,防止数据不一致。优化策略包括锁超时重试、续期、公平性和性能优化。合理设计分布式锁对支撑大规模分布式系统至关重要。
600 2