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…
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