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网站“高并发大流量大数据”解决思路

小宝3年前 (2021-06-20)站长杂谈1355

很多的人只要谈到“高并发大流量”就感觉非常的高大上,你感觉它难,是因为你没有一个清晰的思路,跟我们编程是一样的,你不知道从何入手这是最糟糕的。其实只要把思路告诉大家,瞬间就感觉简单多了。

698.png 网站“高并发大流量大数据”解决思路  网站 流量 数据 第1张

1、硬件升级

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。

 

2、负载均衡

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。

 

3、服务器集群

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。

 

4、数据库读写分离

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。

 

5、数据库分表技术(垂直分割,水平分割)

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。

 

6、表建立相应的索引

使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。

 

7、页面静态化

前台实现完全的静态化最好,可以完全不用访问数据库。

 

8、缓存技术(MemCache、Redis)

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。

 

9、禁止外部盗链

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。

 

10、控制大文件的下载

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。

 

11、CDN加速

在用户访问网站时,可以就近获取所需网页内容。可以快速提高用户的访问速度。

 

12、代码优化

程序代码优化的含义是最终生成的目标代码短(运行时间更短、占用空间更小),时空效率优化。



来源:Kali Linux

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