dota计数器,dota2 计算中

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于dota计数器的问题，于是小编就整理了2个相关介绍dota计数器的解答，让我们一起看看吧。

1. 华硕的ROG Swift PG27UQ显示器为什么这么贵？
2. 处理电商高并发有什么要求？一般有哪些处理方式？

华硕的ROG Swift PG27UQ显示器为什么这么贵？

还在寻找一款梦幻级的***显示器？那考虑下华硕的ROG Swift PG27UQ显示器吧，27寸量子点IPS面板，3840x2160分辨率，144Hz刷新率，支持NVIDIA的G-Sync HDR，支持ROG Light灯效，不过19999元的价格也没谁了。这个显示器为什么这么贵？除了规格惊人、信仰加成之外，很大一个原因就是其成本也很贵，全新的G-Sync HDR模块使用了英特尔的FPGA芯片以及3GB DDR4内存，光是FPGA芯片成本就增加了至少500美元。

最近有一波G-Sync HDR显示器上市了，之前NVIDIA就表态称他们的价格不便宜，至少一千美元以上，而华硕ROG Swift PG27UQ显示器大概是其中最贵的一款，国内19999元人民币。PCper网站日前评测了这款显示器，并且做了拆解，揭开了显示器成本如此贵的秘密。

这个电路使用了风扇制冷，这就是G-Sync HDR模块，之前用过NVIDIA的G-Sync显示器的玩家可能还会记得NVIDIA使用了一个单独的G-Sync模块才给显示器提供G-Sync效果，第一代售价199美元，已经不便宜了，但是现在的G-Sync HDR模块更贵。

这个模块使用的不是之前的ASIC芯片了，而是英特尔的Altera Arria 10 FPGA芯片，具体型号是GX 480，根据官方资料介绍，这是一款48万门的FPGA芯片，支持24个17.4Gbps的收发器，还支持222对LVDS I/O。

除了英特尔的FPGA芯片，G-Sync HDR模块还搭配了6颗美光4Gb内存，总容量3GB，速率DDR4-2400，要比第一代的模块的768MB内存容量更大速度更快。

从这一点上来说，整个G-Sync HDR模块的成本实在是不低，网上店铺找到的Altera Arria 10 FPGA芯片价格高达2600美元，NVIDIA这边显然是不可能有这个价格的，但是PCper估算仅仅是FPGA芯片，G-Sync HDR模块的成本就增加了至少500美元，再加上3GB DDR4内存，所以G-Sync HDR的物料成本确实会很高。

处理电商高并发有什么要求？一般有哪些处理方式？

我的第一家公司就是电商公司，后面工作基本都是高并发服务开发，下面说下自己对于高并发的拙见。

先来认识下并发的关键术语:

并发量:就是说指定时间段内的访问量，一般用TPS(每秒事务数)，QPS(每秒查询数)，响应时间等指标进行表示！

何为高并发？短时间内有大量的请求访问服务器，即TPS或者QPS很高！

高并发对服务器有着极高的要求，而这些要求主要集中在应用服务器和数据库服务器上，所以一般高并发的解决通常是提高应用服务器和数据库的处理能力！

针对应用服务器:

限流:比如说以前玩dota的时候，遇到游戏平台限流，登录了也玩不了！一般限流通过某种算法(计数器，漏桶等)选择性的让一部分请求到达后台，进行处理！

消峰:通常在电商的秒杀系统，活动等场景下，通常会在短时间内出现大量的流量，从正态分布图来看就是一个尖峰，如何让访问变得平缓呢？通常将请求放请求队列，让应用服务主动拉取，进行请求执行！

提高应用服务器能力:

①，连接能力:抛弃传统的多线程(多进程)处理连接的方式，使用基于netty的IO多路复用的架构搭建服务器，提高连接能力，可使用nginx搭建应用服务集群实现负载均衡的同时，保证更多连接。

1，HTML静态化 ，将活动页面上的所有可以静态的元素全部静态化，并尽量减少动态元素。通过CDN来抗峰值。

4.如果请求过多，判定web服务器的压力过大，增加前端的web服务器，做负载均衡

5.图片服务器分离

1：系统拆分，将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。

2：缓存，必须得用缓存。大部分的高并发场景，都是读多写少，那你完全可以在数据库和缓存里都写一份，然后读的时候大量走缓存不就得了。毕竟人家redis轻轻松松单机几万的并发啊。没问题的。所以你可以考的虑考虑你的项目里，那些承载主要请求读场景，怎么用缓存来抗高并发。

3：MQ(消息队列)，必须得用MQ。可能你还是会出现高并发写的场景，比如说一个业务操作里要频繁搞数据库几十次，增删改增删改，疯了。那高并发绝对搞挂你的系统，人家是缓存你要是用redis来承载写那肯定不行，数据随时就被LRU(淘汰掉最不经常使用的)了，数据格式还无比简单，没有事务支持。所以该用mysql还得用mysql啊。那你咋办？用MQ吧，大量的写请求灌入MQ里，排队慢慢玩儿，后边系统消费后慢慢写，控制在mysql承载范围之内。所以你得考虑考虑你的项目里，那些承载复杂写业务逻辑的场景里，如何用MQ来异步写，提升并发性。MQ单机抗几万并发也是ok的。

4：分库分表，可能到了最后数据库层面还是免不了抗高并发的要求，好吧，那么就将一个数据库拆分为多个库，多个库来抗更高的并发；然后将一个表拆分为多个表，每个表的数据量保持少一点，提高sql跑的性能。

5：读写分离，这个就是说大部分时候数据库可能也是读多写少，没必要所有请求都集中在一个库上吧，可以搞个主从架构，主库写入，从库读取，搞一个读写分离。读流量太多的时候，还可以加更多的从库。

6：solrCloud:SolrCloud(solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案，可以解决海量数据的 分布式全文检索，因为搭建了集群，因此具备高可用的特性，同时对数据进行主从备份，避免了单点故障问题。可以做到数据的快速恢复。并且可以动态的添加新的节点，再对数据进行平衡,可以做到负载均衡。

到此，以上就是小编对于dota计数器的问题就介绍到这了，希望介绍关于dota计数器的2点解答对大家有用。

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