高并发大流量网站 10 个解决方法
普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP,如果访问量比这个还要大, 那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题 ,否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题。
它是根据某种负载策略把请求分发到集群中的每一台服务器上,让整个服务器群来处理网站的请求。公司比较有钱的,可以购买专门负责负载均衡的硬件(如:F5),效果肯定会很好。对于大部分公司,会选择廉价有效的方法扩展整个系统的架构,来增加服务器的吞吐量和处理能力,以及承载能力。
服务器集群就是指将N台服务器集中起来一起进行同一种服务,它们之间通过网络实现通信。让N台服务器之间相互协作,共同承载一个网站的请求压力。在客户端看来就像是只有一个服务器。集群可以利用多个计算机进行并行计算从而获得很高的计算速度,也可以用多个计算机做备份,从而使得任何一个机器坏了整个系统还是能正常运行。
基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作(INSERT、UPDATE、DELETE),而从数据库处理SELECT查询操作。
当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,很有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。
使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
前台实现完全的静态化最好,可以完全不用访问数据库。
缓存技术就是另一个解决方案,就是将动态数据存储到缓存文件中,动态网页直接调用 这些文件,而不必再访问数据库
外部网站的图片或者文件盗链往往会带来大量的负载压力,因此应该严格限制外部对于自身的图片或者文件盗链
大文件的下载会占用很大的流量,并且对于非SCSI硬盘来说,大量文件下载会消耗 CPU,使得网站响应能力下降。因此,尽量不要提供超过2M的大文件下载,如果需要提供,建议将大文件放在另外一台服务器上。
一个项目刚开始的时候是为了实现基本功能,随着版本和功能的迭代,大数据和高并发成了软件设计必须考虑的问题!本质很简单,一个是慢,一个是等。解决核心 一个是短,一个是少,一个是分流,最后一个是集群/横向扩张/读写分离/建立主从
并发,在操作系统中,是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间,且这几个程序都是在同一个处理机上运行,但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行,通常我们所定义的高并发并非上述解释,简单的来说就是在某个时间点、有多少个访问同时到来。
在这篇文章中,你将了解到并发与多线程相关的一系列概念,通过一些例子我们可以在不纠结于具体的技术细节的情况下形成对并发与多线程相关的各种概念的抽象理解。有了这些概念以后,我们再去学习具体的理论和技术细节就是手到擒来的事了。
网站响应时间是指系统对请求作出响应的时间。通俗来讲就是我们把网址输入进浏览器然后敲回车键开始一直到浏览器把网站的内容呈现给用户的这段时间。网站响应时间是越短越好,因为网站页面打开速度越快
nodejs是支持高并发的。那么为什么单线程的nodejs可以高并发?下面本篇文章就来给大家介绍一下,希望对大家有所帮助。nodejs支持高并发的原因:nodejs是非阻塞异步操作。针对每个并发请求,服务端给请求注册一个激发事件(I/O),并给一个回调函数(这个过程没有阻塞新的连接请求)。
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