如何解决web大流量,高并发的问题

如何解决web大流量,高并发的问题,第1张

以下是一些总结的方法: 第一,确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。 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。

第二,优化数据库访问。 服务器的负载过大,一个重要的原因是CPU负荷过大,降低服务器CPU的负荷,才能够有效打破瓶颈。而使用静态页面可以使得CPU的负荷最小化。前台实现完全的静态化 当然最好,可以完全不用访问数据库,不过对于频繁更新的网站,静态化往往不能满足某些功能。 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,WordPress和Z-Blog都大量使用这种缓存技术 。我自己也写过一个Z-Blog的计数器插件,也是基于这样的原理。 如果确实无法避免对数据库的访问,那么可以尝试优化数据库的查询SQL.避免使用Select *from这样的语句,每次查询只返回自己需要的结果,避免短时间内的大量SQL查询。

第三,禁止外部的盗链。 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,好在目前可以简单地通过refer来控制盗链,Apache自己就可以通过配置来禁止盗链,IIS也有一些第三方的ISAPI可以实现同样的功能。当然,伪造refer也可以通过代码来实现盗 链,不过目前蓄意伪造refer盗链的还不多,可以先不去考虑,或者使用非技术手段来解决,比如在图片上增加水印。

第四,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。目前有不少免费的Web2.0网站提供图片分享和文件分享功能,因此可以尽量将图片和文件上 传到这些分享网站。

第五,使用不同主机分流主要流量 将文件放在不同的主机上,提供不同的镜像供用户下载。比如如果觉得RSS文件占用流量大,那么使用FeedBurner或者FeedSky等服务将RSS输出放在其他主机上,这样别人访问的流量压力就大多集中在FeedBurner的主机上,RSS就不占用太多资源了。

第六,使用流量分析统计软件。 在网站上安装一个流量分析统计软件,可以即时知道哪些地方耗费了大量流量,哪些页面需要再进行优化,因此,解决流量问题还需要进行精确的统计分析 才可以。我推荐使用的流量分析统计软件是GoogleAnalytics(Google分析)。我使用过程中感觉其效果非常不错,稍后我将详细介绍一下 GoogleAnalytics的一些使用常识和技巧。 1.分表 2.读写分离 3.前端优化。Nginx替换Apache(前端做负载均衡) 个人认为主要还是分布式架构是否到位,mysql和缓存的优化都是有限度的优化,而分布式架构做出来了,PV增长后,只需要堆机器就能扩容。

另附一些优化经验,首先学会用explain语句分析select语句,优化索引、表结构,其次,合理运用memcache等缓存,降低mysql的负载,最后,如果可能的话,尽量用facebook的hiphop-php把PHP编译了,提高程序效率。

你指的高并发量大概有多少?

几点需要注意:

尽量使用缓存,包括用户缓存,信息缓存等,多花点内存来做缓存,可以大量减少与数据库的交互,提高性能。

用jprofiler等工具找出性能瓶颈,减少额外的开销。

优化数据库查询语句,减少直接使用hibernate等工具的直接生成语句(仅耗时较长的查询做优化)。

优化数据库结构,多做索引,提高查询效率。

统计的功能尽量做缓存,或按每天一统计或定时统计相关报表,避免需要时进行统计的功能。

能使用静态页面的地方尽量使用,减少容器的解析(尽量将动态内容生成静态html来显示)。

解决以上问题后,使用服务器集群来解决单台的瓶颈问题。

基本上以上述问题解决后,达到系统最优。

至于楼上有人提到别用JAVA来做,除非是低层的连接数过大(如大量的端口占用需求),这种情况下考虑直接C来写,其他的可以用JAVA来做。

分2分情况:

一.普通的单应用并发,使用关键字synchronized就可以实现。

二.多应用或多台并发,这时在由于2者并非同一应用,使用synchronized并不能满足要求。此时,有下面几种方案:

数据库行级锁,优点是简单粗暴,缺点是容易死锁,非数据库专业人事建议不使用。

写入请求分离成一个独立项目,这就回到了第一种情况,优点是实现技术难度低,缺点是高并发性能相对不是很高。

使用分布式事务管理,这个是目前高并发处理的最优方案了。

最后要说的没有差的方案,每个方案都有其适用环境,请根据自身需求选择对应方案。


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原文地址: http://outofmemory.cn/sjk/6782403.html

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