当用户过多时,如何对服务器进行优化?

当用户过多时,如何对服务器进行优化?,第1张

这个问题有点搞笑!!!

用户多,不代表你服务器访问量大,访问量大不一定你服务器压力大!我们换成专业点的问题,高并发下怎么优化能避免服务器压力过大?

1,整个架构:可采用分布式架构,利用微服务架构拆分服务部署在不同的服务节点,避免单节点宕机引起的服务不可用!

2,数据库:采用主从复制,读写分离,甚至是分库分表,表数据根据查询方式的不同采用不同的索引比如btree,hash,关键字段加索引,sql避免复合函数,避免组合排序等,避免使用非索引字段作为条件分组,排序等!减少交互次数,一定不要用select!

3,加缓存:使用诸如memcache,redis,ehcache等缓存数据库定义表,结果表等等,数据库的中间数据放缓存,避免多次访问修改表数据!登录信息session等放缓存实现共享!诸如商品分类,省市区,年龄分类等不常改变的数据,放缓存,不要放数据库!

同时要避免缓存雪崩和穿透等问题的出现导致缓存崩溃!

4,增量统计:不要实时统计大量的数据,应该采用晚间定时任务统计,增量统计等方式提前进行统计,避免实时统计的内存,CPU压力!

5,加服务器:等大文件,一定要单独经过文件服务器,避免IO速度对动态数据的影响!保证系统不会因为文件而崩溃!

6,HTML文件,枚举,静态的方法返回值等静态化处理,放入缓存!

7,负载均衡:使用nginx等对访问量过大的服务采用负载均衡,实现服务集群,提高服务的最大并发数,防止压力过大导致单个服务的崩溃!

8,加入搜索引擎:对于sql中常出现的like,in等语句,使用lucence或者solr中间件,将必要的,依赖模糊搜索的字段和数据使用搜索引擎进行存储,提升搜索速度!#注意:全量数据和增量数据进行定时任务更新!

9,使用消息中间件:对服务之间的数据传输,使用诸如rabbitmq,kafka等等分布式消息队列异步传输,防止同步传输数据的阻塞和数据丢失!

10,抛弃tomcat:做web开发,接触最早的应用服务器就是tomcat了,但是tomcat的单个最大并发量只能不到1w!采取netty等actor模型的高性能应用服务器!

11,多线程:现在的服务器都是多核心处理模式,如果代码采用单线程,同步方式处理,极大的浪费了CPU使用效率和执行时间!

12,避免阻塞:避免bio,blockingqueue等常常引起长久阻塞的技术,而改为nio等异步处理机制!

13,CDN加速:如果访问量实在过大,可根据请求来源采用CDN分流技术,避免大流量完成系统崩溃!

14,避免低效代码:不要频繁创建对象,引用,少用同步锁,不要创建大量线程,不要多层for循环!

还有更多的细节优化技术,暂时想不起来了!

如手机无法正常上网,可根据以下情况进行排障:
情况一SIM卡与手机的金属触点接触不充分,可重新插入SIM卡尝试。
情况二SIM卡损坏或手机出现问题,可换机测试,看是否是SIM卡或手机出现故障。
情况三当前所处位置是信号盲区或突然没信号,可换个地方测试并留意身边其他用户手机信号是否正常。
情况四手机卡欠费、停机,可缴清欠费、开机即可。   
情况五号码使用异常被暂停服务,例如号码用于违法、违规活动等。
情况六在台港澳地区或国外漫游,需开通台港澳漫游、国际漫游功能后才可以使用。
情况七当月上网产生总流量达到套餐流量封顶值,系统自动关闭上网功能,或对网络进行限速,次月自动恢复开通,具体按照您套餐的流量封顶规则为准。

温馨提示:
若以上情况排查后还未能解决您的问题,可点击>由于二者不属于同一层面,所以本来是没有可比性的。但随着发展,默认的>

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原文地址: https://outofmemory.cn/zz/12571563.html

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