应对高并发笔记

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本文介绍了针对高并发系统的多种优化方案，包括利用浏览器缓存、子域名部署、动静分离技术等减少请求负担；通过应用集群、分布式缓存等方式提高服务器响应能力；采用数据库优化措施如分库分表、读写分离等提升数据处理效率；借助SOA架构和服务治理框架实现系统模块化；运用异步消息队列减轻实时处理压力；并提出建立全面的日志监控系统以及进行压力测试的方法。

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浏览器应对高并发
1、浏览器缓存，减少请求
2、多个子域名部署，突破浏览器链接限制
3、图片文件独立域名部署，减少请求传输量
4、减少浏览器cookie大小

服务器端：
1、动静分离部署nginx+tomcat
2、应用集群，负载均衡--F5/Array/LVS/Nginx/TOMCAT
3、分布式缓存Memcached+Redis
4、应用本地缓存 Ehcache
5、JVM参数调优
6、用并发请求更好的技术 NodeJs/GoLang
nodejs处理并发是Tomcat的很多倍

数据库优化：
1、数据库
2、分库分表
3、读写分离
4、数据库本身缓存 Mysql Query Cache

网络端:
1、增大机房带宽
2、CND缓存

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SOA优化，按服务拆分系统
RMI-Hessian、Httpinvoker
服务治理框架 -- Dubbo
大系统小做

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异步消息
Kafka
RabbitMQ
RocketMQ
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日志监控系统
1、在调用的客户端（PC/APP）增加TraceId
2、日志记录TraceId，访问时间点
3、日志收集，统计分析

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压力测试工具
1、Apache自带ab命令
2、Jmeter
3、LoadRunner
4、TcpCody拷贝线上流量测试环境
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