遇到高并发一些处理方法

处理高并发问题的一些方式
1.拆表：大表拆小表（垂直拆，水平拆；分表，分区partition，分片sharding），可以在应用层实现，也可以在数据库层面实现一部分；提高系统性能。
2.分库：把表放到不同的数据库，这也是分布式数据库的基础；提高系统性能。
3.分布式：不同的数据库放到不同的服务器；提高系统性能。
4.集群：使用数据库复制等技术组建集群，实现读写分离、备份等；提高系统性能、可用性。
5.缓存：对常用的数据进行缓存。提高系统性能。
6.备份：主从库，快照，热备，异地备份等；提高系统可用性
架构：LVS+keepalived+Java/PHP/python+mysql/mongodb+memcached/redis+centos+nginx/apache+sphinx/solr+Gearman+Munin+TFS

优化的顺序是：业务、程序、部署。

从业务上要处理好应用超出负荷时的处理，比如：目前在线人过多请稍候访问之类的提示；减少图片、附件等上传的大小限制，甚至临时取消附件功能，减少带宽和存储空间的压力；分页只支持固定的分页。

程序上包括应用的优化和数据库的优化。有可能的话尽量使用第三方的服务减少服务器自身的压力。首页等访问量大的页面静态化，减少数据库的压力，批量的实务代替时时的处理。数据库要对业务表的锁进行细化处理，读写分离。

部署上要数据库一台，另外两台负载均衡。使用cdn尽量把流量分离出去。增加防ddos攻击，跳高防护的等级，减少网络攻击对普通用户的影响。

并发中的性能问题
1，有钱就堆设备
2，充分利用缓存(配合php的黑魔法fastcgi_finish_request非常好用)

并发中数据一致性问题
1，使用队列
2，必要的自动复查
3，数据库锁的合理利用

负载均衡
读写分离
缓存，分布式缓存

最基本的各种配置文件的优化是有必要的.

程序方面:数据文件缓存,内存缓存,静态缓存,opcode缓存等等

数据库方面:设计合适的表结构,表缓存优化,主从动静分离,集群,冷热数据分离等…