1樓：loving why
散熱問題也會導致宕機
我乙個客戶就是，用的組裝機，只有乙個風扇，現在用2張GPU，執行一下就會宕掉，前兩天讓我幫忙加風扇/
2樓：陳鵬
百萬級請求需要巨量的伺服器資源進行訪問應答，會消耗伺服器的CPU、記憶體、頻寬等資源，造成網路擁堵，如果只有一台伺服器，自然是會宕機的，如果想要保障伺服器本身的可用性，就要考慮負載均衡和伺服器集群，通過負載均衡可以實現訪問量的分布和頻寬資源的增加、分配，降低單台伺服器的訪問壓力，同時防止網路擁堵；伺服器集群則可以增強伺服器整體群落的應答效能，從而相對有效提公升伺服器的可用性。
3樓：心奮鬥
你的應用有加防禦嗎，，瀏覽量大不大，併發數多嗎，還有你的伺服器配置咯這些都是問題，我也是做伺服器有問題也可以交流交流，我是做香港伺服器的。
4樓：Find單身派
個人認為雲主機會宕機除了一些不當的操作，火災等無法控制的因素外，最大的原因就是跑滿，結果就崩潰了。
一般來說一台物理機來做虛擬化，會有一定的虛擬比例，比如1臺物理機最後虛擬成20個雲主機，但由於虛擬比例，記憶體並沒有物理機本身的記憶體了，於是在業務到高峰期時，這20個雲主機很容易跑滿，然後掛掉。
5樓：藍隊雲
伺服器出現宕機的常見原因
1.在執行環境的問題中，最普遍的問題時磁碟空間耗盡。
2..在效能問題中，最普通的伺服器宕機原因確實是執行很糟糕的SQL，但也不一定都是這個原因，比如也有很多問題時由於伺服器Bug或錯誤的行為導致的。
3..糟糕的Schema和索引設計是第二大影響效能的問題。
4..複製問題通常由於主備資料不一致導致。
5.資料丟失問題通常由於drop table的錯誤操作導致，並總是便隨著缺少可用備份的問題。
6樓：Zign
作為乙個穩定的系統是不會崩潰的，這輩子都不會，要不怎麼能叫穩定呢。
那為什麼實踐中我們確實會遇到訪問量過大而伺服器趴窩呢？因為實際情況比較複雜。
服務每個請求都是要吃記憶體的，請求越多記憶體用量越大，但記憶體畢竟是有限的，可能是物理記憶體確實用光了，也可能是OS或者中間層的限制。但不管怎樣，一旦發生後果嚴重。
daemon大概率會被os殺死，或者內部出現了問題導致完全失去響應。伺服器就趴窩了。
有些東西設計上就不是為大負載高併發來做的。比如早年的mysql/myisam。速度快不快？
飛快。但一定資料庫大到一定程度，效能就會直線下降。雖然在這個階段還只是反應慢，伺服器沒有趴窩，但這種慢並非是線性增長的，而是近似於指數那這樣增長方式。
比如100個請求的時候每個請求1秒，200個請求的時候每個1.5秒，300個請求的時候每個5秒，到了1000個的時候就每個乙個小時了。
就像高速公路，車少的時候大家都能跑到法定速度。車一旦增多就會堵車。更嚴重的是即使堵車之後即使進入的車流沒有繼續增加，因為出高速的車流越來越慢，堵車也會越來越嚴重，最後堵到所有人都堵死。
到這個程度就可以認為是事實上的趴窩了，因為幾乎所有人的請求都會因為超時而掛掉。
其實說第二個問題的時候已經提到這個問題了，雖然擁堵本身是等一等就能消解，但一旦系統負荷增大到遠超預期，那就不一定會發生什麼事。比如大量的擁堵導致緩衝區爆了，導致了一連串連鎖反應，比如前面提過的記憶體也爆了，進而引發一些不可逆的後果，最後導致伺服器宕機。
現實生活中，情況可能會更複雜，宕機可能是多重作用的結果。
比如乙個系統有4個節點做負載分散，哪怕4個死了3個也不會完全宕機。
結果一波高峰導致其中兩個節點暫時負荷變高，反映變慢。然後導致接下來短時間所有的流量都被匯入剩下的兩個節點，把剩下兩個節點搞到完全不動了。
這個時候雖然前兩個反應過來了，但面對海量的求情也很快就趴窩了。畢竟是是需要四個人才能搞定的活，現在兩個兄弟趴了，剩下兩個孤軍奮戰趴也是遲早的事。
這樣伺服器就全趴了。
面試被問到在百萬級請求的情況下，伺服器如何保證可用性
這很難說，隨便講講我能給你講一整天。
如果要一句話回答這個問題的話：那就是具體看是什麼樣的系統。
完全靜態的還是請求特別複雜特別重的那種。前者倒是簡單，後者你要每秒出1百萬張火車票12306也一樣做不到。
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