高并发网站的调优

今天看了一篇这方面的文章,针对下载频道现在情况,我也写点个人观点。

一、页面尽量静态化
二、配置服务器动态的走apache,静态的走Lighttpd
三、用最好的OS如FreeBSD
四、重点优化mysql性能从编译、配置上入手
五、最基本的控制好程序性能及SQL查询
六、做缓存、做代理反向代理
七、页面上的优化了,节省流量上的考虑

这7条是原文提到的。

针对我遇见的情况我再补充几条。

1.对频繁操作的数据放到内存做缓存
2.如果数据量大考虑分表分库
3.上回参加sd大会的总结,yahoo!exceptional performance团队的技术经理,讲了一些调优的方法,就是著名的那14条军规,yahoo有这个api,ff上的一个插件,从中我学习到的是在表现层的一些调优,比如脚本的位置的设置,css的设置。具体大家可下载yslow就是前面所说的那个插件来调优你的网站
4.应该是分布式吧,现在下载频道基本将一些公用的模块(就是能够独立出来的模块,我们现在是把打分和评论),独立出来了做成个公共模块,独立到另外一台server上,利用跨站点的技术进一步减轻服务器的压力。 5.除了使用先进的技术,当然不能忘记的还是优化你的算法和优化你的架构,缓存的数据结构也做到适合系统,在数据库查询和文件之间做一个合适的分配,是你的系统运行最优
6.现在满头疼的是如何减少io的读取,个人观点是把一些小的文件可以放到内存中去
7.前端的缓存代理,注意数据同步问题

今天就说到这,得干活了。 

### 三级标题:高并发系统的设计原则与性能策略 在构建高并发系统时,设计原则和性能方法是决定系统稳定性和扩展性的核心要素。高并发系统的架构设计需要从多个维度出发,包括横向扩展(Scale-out)、纵向扩展(Scale-up)、缓存机制、异步处理等技术手段,确保系统在面对海量请求时依然具备良好的响应能力和容错能力[^1]。 #### 高并发系统设计的核心目标 高并发系统的三大核心目标是高性能、高可用和可扩展性。其中,**高性能**意味着系统能够在单位时间内处理更多的请求;**高可用**指的是系统能够持续提供服务,即使部分节点发生故障也不会影响整体服务的可用性;**可扩展性**则强系统能够通过增加资源来线性提升服务能力,满足不断增长的业务需求[^2]。 #### 系统分层架构与负载均衡 系统分层架构是实现高并发的重要基础,通常分为接入层、应用层、数据层和缓存层。接入层负责流量度和限流控制,应用层承担业务逻辑处理,数据层关注数据库访问优化,而缓存层用于降低对后端数据库的压力。负载均衡是提升系统横向扩展能力的关键手段,可以通过轮询、最小连接数、哈希等方式将请求均匀分配到各个服务节点上,从而提高整体吞吐量[^3]。 #### 缓存策略与异步处理 缓存机制是提升系统性能的有效方式之一。常见的缓存使用姿势包括 Cache Aside(读穿/写穿)策略、多副本缓存、中间代理缓存等。合理使用缓存可以显著减少对数据库的直接访问压力,提高响应速度。此外,异步处理也是高并发系统中常用的技术,例如使用消息队列进行削峰填谷、解耦服务用、延迟执行等操作,避免同步阻塞带来的性能瓶颈。 #### 数据库优化方案 在高并发场景下,数据库往往是性能瓶颈的关键点。为了缓解这一问题,可以采用主从复制、读写分离、分库分表等策略。主从复制可以提升读取能力,而分库分表则能有效解决单表容量限制和查询性能下降的问题。对于大规模写入场景,还可以引入 NoSQL 数据库如 Redis、MongoDB 来作为关系型数据库的补充,提升系统整体的读写效率[^3]。 #### 服务注册与发现机制 微服务架构下的高并发系统通常依赖服务注册与发现机制来管理服务实例。Dubbo 和 Spring Cloud 提供了不同的服务治理方案,其中 Dubbo 更侧重于高效的 RPC 用,适合内部服务通信;而 Spring Cloud 基于 HTTP 的 RESTful 接口更适合对外暴露 API 或跨语言用。两者都可以结合使用,以实现更灵活的服务用和管理[^1]。 #### 性能度量与监控体系 性能优化的前提是建立完善的度量体系,常用的性能指标包括平均响应时间、最大响应时间、分位值(P95/P99)等。通过对这些指标的持续监控,可以及时发现性能瓶颈并进行针对性优化。同时,还需要建立服务端监控体系,包括节点健康检测、限流熔断、日志追踪等功能,保障系统的稳定性。 --- ### 示例代码:基于 Redis 的缓存穿透解决方案(布隆过滤器) ```java import com.google.common.hash.BloomFilter; import com.google.common.hash.Funnels; public class BloomFilterExample { public static void main(String[] args) { // 初始化布隆过滤器,预计插入100万个元素,误判率为0.01% BloomFilter<CharSequence> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(), 1000000, 0.0001); // 添加用户ID到布隆过滤器 bloomFilter.put("user123"); // 检查是否存在 boolean mightContain = bloomFilter.mightContain("user123"); System.out.println("是否可能存在: " + mightContain); // 输出 true } } ``` 该示例展示了如何使用布隆过滤器防止缓存穿透攻击,适用于高并发场景下的缓存保护策略。 ---
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