如何处理大量数据高并发大流量并发 *** 作方案

大数据并发处理解决方案：
1、HTML静态化
效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，无法全部手动去挨个实现，于是出现了常见的信息发布系统CMS，像常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
2、服务器分离
对于Web服务器来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，是最消耗资源的，于是有必要将与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略，他们都有独立的服务器，甚至很多台服务器。这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为问题而崩溃，在应用服务器和服务器上，可以进行不同的配置优化，比如apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持，尽可能少的LoadModule，保证更高的系统消耗和执行效率。 这一实现起来是比较容易的一现，如果服务器集群 *** 作起来更方便，如果是独立的服务器，新手可能出现上传只能在服务器本地的情况下，可以在令一台服务器设置的IIS采用网络路径来实现服务器，即不用改变程序，又能提高性能，但对于服务器本身的IO处理性能是没有任何的改变。
3、数据库集群和库表散列
大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是需要使用数据库集群或者库表散列。
4、缓存
缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存。网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块，也可以使用外加的Squid模块进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。
网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。另外，在使用web语言开发的时候，各种语言基本都有自己的缓存模块和方法，PHP有Pear的Cache模块，Java就更多了，net不是很熟悉，相信也肯定有。
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。在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现成的解决架构和产品可选。也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。
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终极解决办法。 负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择。
硬件四层交换
第四层交换使用第三层和第四层信息包的报头信息，根据应用区间识别业务流，将整个区间段的业务流分配到合适的应用服务器进行处理。　第四层交换功能就象是虚IP，指向物理服务器。它传输的业务服从的协议多种多样，有>

要想打造独属于企业的大数据平台，需要做好三件事，其一是搭建基础的企业信息系统；其二是组建专业的技术团队；其三是根据企业的发展规划来建设大数据平台。

大数据分析平台首先要有数据来源，而数据来源主要有三个方面，其一是企业自身的信息系统，这部分数据的价值密度是比较高的，是最为关键的部分；其二是企业的物联网系统；其三是互联网系统。企业自身的信息系统建设是第一步，涉及到企业最基本的运营数据，物联网系统可以根据企业的实际运营情况来进行规划，而互联网上的数据主要是行业数据，可以与专业的咨询公司进行数据合作。

大数据分析平台的打造是一个专业度非常高的工作，需要一个专业的团队来完成，涉及到的技术角色包括大数据平台开发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师和大数据运维工程师，在大数据平台搭载之后，往往还需要对企业员工进行大数据应用的讲解，这部分业务往往也需要大数据团队来完成。企业可以根据自身的规模来逐渐完善大数据团队，在早期也可以采用一些行业内的成熟方案，这样可以节省一定的人力和时间。

企业专属的大数据分析平台，一定要有三方面特征，第一是符合企业的行业属性；第二是符合企业的发展规划；第三是符合未来的发展趋势，包括行业发展趋势和技术发展趋势。这部分工作的难度是比较大的，设计人员不仅需要对于大数据有整体的认知能力，而且对于行业领域也要有深刻的理解，同时还要与企业自身的定位和发展相契合，因此这部分设计工作通常需要企业内部的管理专家，行业专家和技术专家共同来完成。

这里涉及到一个概念，就是d性伸缩。

俗话说计划不如变化快，特别是互联网行业，市场形势瞬息万变。

如果服务器容量规划和实际情况不符，可能会出现这样的情况：

可能雄心勃勃的开发了一个业务，对市场充满期待，买了一堆机器，上线后发现不温不火，服务器严重低负载，烧的都是钱啊。

相反可能一个创新的点子，本来没抱多大希望，上线后突然火了，请求量暴增，而此时你的服务器满负荷，采购扩容都来不及，导致业务一定时期不可用，让竞争对手抢占了先机。

所以服务器必须具备d性伸缩的能力，一方面应对增长的用户量场景，一方面节约相应的成本。

服务器d性伸缩的能力需要是在各个环节都要满足，包括前端的入口，负载均衡，后端的服务，底层的数据库都要有能力做到d性伸缩。

d性伸缩的含义就是在可以根据请求量的变化自动的计算资源容量，快速容易的增加机器和减少机器，甚至于更改机器的配置。

一般公司是很难做到这一点的，这涉及到主机的cpu,磁盘的虚拟化，对系统资源的容器化，对网络带宽的管理等等方方面面。对于一个小公司而言做这些事情代价是很高的。

所以公有云服务提供商出现了，他们就是专业做这个事情的，彻底托管屏蔽业务底层依赖的硬件和基础软件资源。从负载均衡，主机硬件资源，网络带宽，数据库，搜索引擎，安全防护一条龙服务。这样企业不用过多的考虑服务器资源方面的规划，一切资源可以随时增加和释放，非常方便。

对于初创公司，一般业务公司来说上云是个很不错的选择。目前比较成熟的云服务提供商包括：亚马逊AWS，微软Azure，阿里云，腾讯云，华为云等。

以上是我的建议，望采纳。

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