一台普通配置的服务器到底能处理多少并发？

这个应该没有办法去做测试理论上来讲,一个高配置的至强处理器能支持的最大并发连接数是一两万个但在实际使用中服务器所能支持的并发数也与你的应用有关比如你服务器上面做网站做下载放OA系统等不同的应用也会支持不同的连接数
我的服务器用的是小鸟云的，性能稳定，访问很流畅。

负载均衡入口服务器配置

入口

upstream mServer{

server 149129114100:8080 weight=2 fail_timeout=30s max_fails=0;

server 14912975101:8080 weight=4 fail_timeout=30s max_fails=0;

server 14912976102:8080 weight=4 fail_timeout=30s max_fails=0;

}

server {

listen 80;

server_name  >一、Redis集群介绍

Redis真的是一个优秀的技术，它是一种key-value形式的NoSQL内存数据库，由ANSI C编写，遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。 Redis最大的特性是它会将所有数据都放在内存中，所以读写速度性能非常好。Redis是基于内存进行 *** 作的，性能较高，可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例如商品抢购秒杀等活动。

网站承受高并发访问压力的同时，还需要从海量数据中查询出满足条件的数据，需要快速响应，前端发送请求、后端和mysql数据库交互，进行sql查询 *** 作，读写比较慢，这时候引入Redis ,把从mysql 的数据缓存到Redis 中，下次读取时候性能就会提高；当然，它也支持将内存中的数据以快照和日志的形式持久化到硬盘，这样即使在断电、机器故障等异常情况发生时数据也不会丢失，Redis能从硬盘中恢复快照数据到内存中。

Redis 发布了稳定版本的 50 版本，放弃 Ruby的集群方式，改用 C语言编写的 redis-cli的方式，是集群的构建方式复杂度大大降低。Redis-Cluster集群采用无中心结构，每个节点保存数据和整个集群状态，每个节点都和其他所有节点连接。
为了保证数据的高可用性，加入了主从模式，一个主节点对应一个或多个从节点，主节点提供数据存取，从节点则是从主节点拉取数据备份，当这个主节点挂掉后，就会有这个从节点选取一个来充当主节点，从而保证集群不会挂掉。
redis-cluster投票:容错，投票过程是集群中所有master参与,如果半数以上master节点与master节点通信超过(cluster-node-timeout),认为当前master节点挂掉。
集群中至少应该有奇数个节点，所以至少有三个节点，每个节点至少有一个备份节点，所以下面使用6节点（主节点、备份节点由redis-cluster集群确定）。6个节点分布在一台机器上，采用三主三从的模式。实际应用中，最好用多台机器，比如说6个节点分布到3台机器上，redis在建立集群时为自动的将主从节点进行不同机器的分配。

二、单机redis模式

下载源码redis50并解压编译

wget >

提供几种供你思路：

1、网站页面静态化。静态化的页面为html(htm等)不需要web服务器重新加载项解析，只需要生成一次，以后每次都直接下载到客户端，效率高很多。

2、将网站的web服务器、数据库服务器、和文件服务器分开。通过将服务器专业化分工，以提高网站访问速度。因为和文件在下载的时候无论是IIS、Apache等服务器都会有很大压力。

3、设置专门的数据缓存服务器。将大量数据放到缓存数据区，在访问量少得时候存入数据，减少连接直接 *** 作数据库的开销。

4、数据库集群、库表散列。大型网站在面对大量访问的时候，会显现数据库的瓶颈，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是我们需要使用数据库集群或者库表散列来分散压力。

5、镜像。镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式，镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异，比如ChinaNet和EduNet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点，数据进行定时更新或者实时更新。

6、负载均衡。负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的高端解决办法。

7、最新：CDN加速技术。什么是CDN？CDN的全称是内容分发网络。其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构，将网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”，使用户可以就近取得所需的内容，提高用户访问网站的响应速度。CDN有别于镜像，因为它比镜像更智能，或者可以做这样一个比喻：CDN=更智能的镜像+缓存+流量导流。

服务程序最为关键的设计是并发服务模型，当前有以下几种典型的模型：
- 单进程服务，使用非阻塞IO
使用一个进程服务多个客户，通常与客户通信的套接字设置为非阻塞的，阻塞只发生在select()、poll()、epoll_wait()等系统调用上面。这是一种行之有效的单进程状态机式服务方式，已被广泛采用。
缺点是它无法利用SMP(对称多处理器)的优势，除非启动多个进程。此外，它尝试就绪的IO文件描述符后，立即从系统调用返回，这会导致大量的系统调用发生，尤其是在较慢的字节传输时。
select()本身的实现也是有局限的：能打开的文件描述符最多不能超过FD_SETSIZE，很容易耗尽；每次从select()返回的描述符组中扫描就绪的描述符需要时间，如果就绪的描述符在末尾时更是如此（epoll特别彻底修复了这个问题）。
- 多进程服务，使用阻塞IO
也称作 accept/fork 模型，每当有客户连线时产生一个新的进程为之服务。这种方式有时是必要的，比如可以通过 *** 作系统获得良好的内存保护，可以以不同的用户身份运行程序，可以让服务运行在不同的目录下面。但是它的缺点也很明显：进程比较占资源，进程切换开销太大，共享某些信息比较麻烦。Apache 13就使用了这种模型，MaxClients数很容易就可以达到。
- 多线程服务，使用阻塞IO
也称之 accept/pthread_create模型，有新客户来时创建一个服务线程而不是服务进程。这解决了多进程服务的一些问题，比如它占用资源少，信息共享方便。但是麻烦在于线程仍有可能消耗光，线程切换也需要开销。
- 混合服务方式
所谓的混合服务方式，以打破服务方和客户方之间严格的1:1关系。基本做法是：
新客户到来时创建新的工作线程，当该工作线程检测到网络IO会有延迟时停止处理过程，返回给Server一个延迟处理状态，同时告诉 Server被延迟的文件描述符，延迟超时时间。Server会在合适的时候返回工作线程继续处理。注意这里的工作线程不是通过 pthread_create()创建的，而是被包装在专门用于处理延迟工作的函数里。
这里还有一个问题，工作线程如何检测网络IO会有延迟？方法有很多，比如设置较短的超时时间调用poll()，或者甚至使用非阻塞IO。如果是套接字，可以设置SO_RCVTIMEO和SO_SNDTIMEO选项，这样更有效率。
除了延迟线程，Server还应提供了未完成线程的支持。
如有有特别耗费时间的 *** 作，你可以在完成部分工作后停止处理，返回给Server一个未完成状态。这样Server会检查工作队列是否有别的线程，如果有则让它们运行，否则让该工作线程继续处理，这可以防止某些线程挨饿。
典型的一个混合服务模型开源实现ServerKit
Serverkit的这些线程支持功能可简化我们的服务程序设计，效率上应该也是有保证的。
2 队列(queue)
ServerKit提供的队列是一个单向链表，队列的存取是原子 *** 作，如果只有一个执行单元建议不要用，因为原子 *** 作的开销较大。
3 堆(heap)
malloc()分配内存有一定的局限，比如在多线程的环境里，需要序列化内存分配 *** 作。ServerKit提供的堆管理函数，可快速分配内存，可有效减少分配内存的序列化 *** 作，堆的大小可动态增长，堆有引用计数，这些特征比较适合多线程环境。目前ServerKit堆的最大局限是分配单元必须是固定大小。
4 日志记录
日志被保存在队列，有一个专门的线程处理队列中的日志记录：它或者调用syslog()写进系统日志，或者通过UDP直接写到远程机器。后者更有效。
5 读写锁
GNU libc也在pthreads库里实现了读写锁，如果定义了__USE_UNIX98就可以使用。不过ServerKit还提供了读写锁互相转换的函数，这使得锁的应用更为d性。比如拥有读锁的若干个线程对同一个hash表进行检索，其中一个线程检索到了数据，此时需要修改它，一种办法是获取写锁，但这会导致释放读锁和获取写锁之间存在时间窗，另一种办法是使用ServerKit提供的函数把读锁转换成写锁，无疑这种方式更有效率。
除了以上这些功能，ServerKit还提供了数据库连接池的管理（当前只支持MySQL）和序列化（Sequences），如感兴趣可参见相关的API文档。
二、ServerKit服务模块编写
ServerKit由3部分组成：server程序，负责加载服务模块、解析配置文件、建立数据库连接池；libserver，动态链接库，提供所有功能的库支持，包括server本身也是调用这个库写的；API，编程接口，你编写的服务模块和ServerKit框架进行对话的接口。
ServerKit需要libConfuse解析配置文件，所以出了安装ServerKit，还需要安装libConfuse。关于libConfuse可参考 >

使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器，(对架构分层+负载均衡+集群)这几个解决思路在一定程度上意味着更大的投入。

1、高并发：在同一个时间点，有大量的客户来访问我们的网站，如果访问量过大，就可能造成网站瘫痪。

2、高流量：当网站大后，有大量的，视频，这样就会对流量要求高，需要更多更大的带宽。

3、大存储：可能对数据保存和查询出现问题。

解决方案：

1、提高硬件能力、增加系统服务器。（当服务器增加到某个程度的时候系统所能提供的并发访问量几乎不变，所以不能根本解决问题）

2、本地缓存：本地可以使用JDK自带的Map、Guava Cache分布式缓存：Redis、Memcache本地缓存不适用于提高系统并发量，一般是用处用在程序中。

Spiring把已经初始过的变量放在一个Map中，下次再要使用这个变量的时候，先判断Map中有没有，这也就是系统中常见的单例模式的实现。

20000的并发量需要150台服务器。

150台。Tomcat 默认配置的最大请求数是 150，也就是说同时支持 150 个并发，当然了，也可以将其改大。

如果是较大规模或者是，视频内容较多的网站，则会对服务器资源占用较高，推荐用双至强八核处理器，32G内存，1T硬盘的配置来放数据库，然后再用几台普通四核配置的机器放网站前端来做负载均衡即可，带宽需要根据你们的具体需求来决定。

易使用性：

服务器的功能相对于PC机来说复杂许多，不仅指其硬件配置，更多的是指其软件系统配置。服务器要实现如此多的功能，没有全面的软件支持是无法想象的。但是软件系统一多，又可能造成服务器的使用性能下降，管理人员无法有效 *** 纵。

所以许多服务器厂商在进行服务器的设计时，除了在服务器的可用性、稳定性等方面要充分考虑外，还必须在服务器的易使用性方面下足功夫。

服务器的易使用性主要体现在服务器是不是容易 *** 作，用户导航系统是不是完善，机箱设计是不是人性化，有没有关键恢复功能，是否有 *** 作系统备份，以及有没有足够的培训支持等方面。

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Web20网站提供分享和文件分享功能，因此可以尽量将和文件上 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。

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