是否可以使用 WCF 架构每天处理 1B 请求？
Is it possible to handle 1B requests per day with WCF architecture?
我有用 .NET 编写的机器学习 WCF 服务。计算量不是很大，但是有一些小的计算。共有 2 个大共享集合：
- 包含统计信息和结果的 ConcurrentDictinary
- MemoryChache 在
lock 秒内包含用户会话详细信息。
它的工作速度非常快，并在 LAN 内提供几毫秒的响应时间（在客户端），工作量不是很大。由于工作负载会更高 - ConcurrentDictinary、lock`s、MemoryChache（带 GC）和 WCF 基础设施（带 WebServer）将成为限制因素。
现在我有一个拥有巨大流量的客户，所以我预计每天有多达十亿个（每天最多 200m 用户会话 * 来自一个用户的 5 个请求）请求。并且请求是同步的（页面加载时间将取决于它们）所以我必须尽量减少响应时间。
所以：
我可以使 WCF 基础结构水平扩展吗？ WCF 请求能否以相等的比例并行化到多个端点？
要通过 MemoryChache 和一般计算并行化内存使用，我认为可以使用某种自定义类型的 MapReduce。是否有任何内置的 .NET 分布式计算方法可以帮助我？ AFAIK-不。
也许在 SCALA 中重写所有内容并使用 Hadoop 或更好的 Spark 会更容易。
但是不想重写所有内容:( 想法？
是的，查看用于水平扩展的负载平衡。您可以通过带有流量管理器的硬件解决方案 (F5 is popular provider - click this link for more info), through a software balancer (e.g. Consul) or through your code - there is a good sample on Code Project。
负载平衡策略包括循环法，或基于资源的决定，决定哪个服务最不忙。
对于 1B 交易，网络可能成为瓶颈，这将迫使您使用硬件解决方案。对于路由智能很少的粗略解决方案，您可以在 100 或 1000 台机器上的不同端点上托管您的服务，然后让您的客户将流量分配给节点。
我认为最有说服力的信息是是否存在任何共享状态——实例是否需要相互了解。如果是这样，那么您需要考虑的不仅仅是简单的负载平衡！
我有用 .NET 编写的机器学习 WCF 服务。计算量不是很大，但是有一些小的计算。共有 2 个大共享集合：
- 包含统计信息和结果的 ConcurrentDictinary
- MemoryChache 在
lock秒内包含用户会话详细信息。
它的工作速度非常快，并在 LAN 内提供几毫秒的响应时间（在客户端），工作量不是很大。由于工作负载会更高 - ConcurrentDictinary、lock`s、MemoryChache（带 GC）和 WCF 基础设施（带 WebServer）将成为限制因素。
现在我有一个拥有巨大流量的客户，所以我预计每天有多达十亿个（每天最多 200m 用户会话 * 来自一个用户的 5 个请求）请求。并且请求是同步的（页面加载时间将取决于它们）所以我必须尽量减少响应时间。
所以：
我可以使 WCF 基础结构水平扩展吗？ WCF 请求能否以相等的比例并行化到多个端点？
要通过 MemoryChache 和一般计算并行化内存使用，我认为可以使用某种自定义类型的 MapReduce。是否有任何内置的 .NET 分布式计算方法可以帮助我？ AFAIK-不。 也许在 SCALA 中重写所有内容并使用 Hadoop 或更好的 Spark 会更容易。 但是不想重写所有内容:( 想法？
是的，查看用于水平扩展的负载平衡。您可以通过带有流量管理器的硬件解决方案 (F5 is popular provider - click this link for more info), through a software balancer (e.g. Consul) or through your code - there is a good sample on Code Project。
负载平衡策略包括循环法，或基于资源的决定，决定哪个服务最不忙。
对于 1B 交易，网络可能成为瓶颈，这将迫使您使用硬件解决方案。对于路由智能很少的粗略解决方案，您可以在 100 或 1000 台机器上的不同端点上托管您的服务，然后让您的客户将流量分配给节点。
我认为最有说服力的信息是是否存在任何共享状态——实例是否需要相互了解。如果是这样，那么您需要考虑的不仅仅是简单的负载平衡！