單台伺服器並發能力怎麼調優

⑴ 如何提高高性能伺服器並發量

消除瓶頸是提高伺服器性能和並發能力的唯一途徑。 如果你能夠消除所有的瓶頸，你就能夠最大的發揮硬體性能，讓系統的性能和並發數到達最佳。 採用多線程多核編程，使用事件驅動或非同步消息機制，盡量減少阻塞和等待操作（如I/O阻塞、同步等待或計時/超時等）。 原理： 1、多線程多核編程，消除cpu瓶頸。 2、採用IOCP或epoll，利用狀態監測和通知方式，消除網路I/O阻塞瓶頸。 3、採用事件驅動或非同步消息機制，可以消除不必要的等待操作。 4、如果是Linux，可以採用AIO來消除磁碟I/O阻塞瓶頸。 5、在事件驅動框架或非同步消息中統一處理timer事件，變同步為非同步，而且可以在一個線程處理無數timer事件。 6、深入分析外部的阻塞來源，消除它。 比如資料庫查詢較慢，導致伺服器處理較慢，並發數上不去，這時就要優化資料庫性能。 7、如果與某個其他server通信量很大，導致性能下降較多。 可以考慮把這兩個server放在一個主機上，採用共享內存的方式來做IPC通信，可以大大提高性能。

⑵ 如何解決高並發問題

使用高性能的伺服器、高性能的資料庫、高效率的編程語言、還有高性能的Web容器，(對架構分層+負載均衡+集群)這幾個解決思路在一定程度上意味著更大的投入。

1、高並發：在同一個時間點，有大量的客戶來訪問我們的網站，如果訪問量過大，就可能造成網站癱瘓。

2、高流量：當網站大後，有大量的圖片，視頻，這樣就會對流量要求高，需要更多更大的帶寬。

3、大存儲：可能對數據保存和查詢出現問題。

解決方案：

1、提高硬體能力、增加系統伺服器。（當伺服器增加到某個程度的時候系統所能提供的並發訪問量幾乎不變，所以不能根本解決問題）

2、本地緩存：本地可以使用JDK自帶的Map、Guava Cache.分布式緩存：Redis、Memcache.本地緩存不適用於提高系統並發量，一般是用處用在程序中。

Spiring把已經初始過的變數放在一個Map中，下次再要使用這個變數的時候，先判斷Map中有沒有，這也就是系統中常見的單例模式的實現。

⑶ 高並發架構技術解決方案

高並發架構的難點是什麼？
高並發架構最大問題主要是由於網站PV訪問量大，單台伺服器承載大量訪問所帶來的壓力，所以會採用多台伺服器進行分流，採用伺服器集群技術，對於每個請求訪問會被 發送到不同的伺服器。
這樣架構的難點就在管理、維護、監控、負載等等都面臨很大的技術問題，同時還需要應對某些業務的突發流量，像秒殺、促銷等場景化使用什麼技術解決高並發？
互聯網分布式架構設計，提高系統並發能力的方式，方法論上主要有兩種：垂直擴展（Scale Up）與水平擴展（Scale Out）。
垂直擴展：提升單機處理能力。垂直擴展的方式又有兩種：
（1）增強單機硬體性能，例如：增加CPU核數如32核，升級更好的網卡如萬兆，升級更好的硬碟如SSD，擴充硬碟容量如2T，擴充系統內存如128G；
（2）提升單機架構性能，例如：使用Cache來減少IO次數，使用非同步來增加單服務吞吐量，使用無鎖數據結構來減少響應時間；
在互聯網業務發展非常迅猛的早期，如果預算不是問題，強烈建議使用「增強單機硬體性能」的方式提升系統並發能力，因為這個階段，公司的戰略往往是發展業務搶時間，而「增強單機硬體性能」往往是最快的方法。
不管是提升單機硬體性能，還是提升單機架構性能，都有一個致命的不足：單機性能總是有極限的。所以互聯網分布式架構設計高並發終極解決方案還是水平擴展。
水平擴展：只要增加伺服器數量，就能線性擴充系統性能。水平擴展對系統架構設計是有要求的，如何在架構各層進行可水平擴展的設計，以及互聯網公司架構各層常見的水平擴展實踐。
水平擴展要怎麼來做？首先是軟體服務拆分到不同的伺服器進行部署，全部堆積在一台上性能將會受限。例如：Redis 就只是部署在獨立的伺服器上，其它軟體都在這伺服器上出現增加各個軟體服務部署的服務後，採用技相關技術手段分擔到各個伺服器上。nginx反向代理層可以通過「DNS輪詢」的方式來進行水平擴展。dns-server對於一個域名配置了多個解析ip，每次DNS解析請求來訪問dns-server，會輪詢返回這些ip。php站點層可以通過修改nginx.conf實現負載均衡機制來進行水平擴展。從而設置多個web後端。服務層可以通過服務連接池來進行水平擴展；這里一部需要實現服務化，PHP像swoole tarsphp等資料庫可以按照數據范圍，或者數據哈希的方式來進行水平擴展；那高並發架構是什麼樣的？
常見互聯網分布式架構如上，分為：
（1）客戶端層：典型調用方是瀏覽器browser或者手機應用APP
（2）反向代理層：系統入口，反向代理
（3）站點應用層：實現核心應用邏輯，返回html或者json數據
（4）服務層：服務化，例如像Swoole
（5）數據-緩存層：緩存加速訪問存儲
（6）數據-資料庫層：資料庫固化數據存儲

⑷ 如何提高網站並發訪問性能

1、HTML靜態化
其實大家都知道，效率最高、消耗最小的就是純靜態化的html頁面，所以我們盡可能使我們的網站上的頁面採用靜態頁面來實現，這個最簡單的方法
其實也是最有效的方法。但是對於大量內容並且頻繁更新的網站，我們無法全部手動去挨個實現，於是出現了我們常見的信息發布系統CMS，像我們常訪問的各個
門戶站點的新聞頻道，甚至他們的其他頻道，都是通過信息發布系統來管理和實現的，信息發布系統可以實現最簡單的信息錄入自動生成靜態頁面，還能具備頻道管
理、許可權管理、自動抓取等功能，對於一個大型網站來說，擁有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
除了門戶和信息發布類型的網站，對於交互性要求很高的社區類型網站來說，盡可能的靜態化也是提高性能的必要手段，將社區內的帖子、文章進行實時的靜態化、有更新的時候再重新靜態化也是大量使用的策略，像Mop的大雜燴就是使用了這樣的策略，網易社區等也是如此。
同時，html靜態化也是某些緩存策略使用的手段，對於系統中頻繁使用資料庫查詢但是內容更新很小的應用，可以考慮使用html靜態化來實現。
比如論壇中論壇的公用設置信息，這些信息目前的主流論壇都可以進行後台管理並且存儲在資料庫中，這些信息其實大量被前台程序調用，但是更新頻率很小，可以
考慮將這部分內容進行後台更新的時候進行靜態化，這樣避免了大量的資料庫訪問請求。
2、圖片伺服器分離
大家知道，對於Web伺服器來說，不管是Apache、IIS還是其他容器，圖片是最消耗資源的，於是我們有必要將圖片與頁面進行分離，這是基
本上大型網站都會採用的策略，他們都有獨立的、甚至很多台的圖片伺服器。這樣的架構可以降低提供頁面訪問請求的伺服器系統壓力，並且可以保證系統不會因為
圖片問題而崩潰。
在應用伺服器和圖片伺服器上，可以進行不同的配置優化，比如apache在配置ContentType的時候可以盡量少支持、盡可能少的LoadMole，保證更高的系統消耗和執行效率。
3、資料庫集群、庫表散列
大型網站都有復雜的應用，這些應用必須使用資料庫，那麼在面對大量訪問的時候，資料庫的瓶頸很快就能顯現出來，這時一台資料庫將很快無法滿足應用，於是我們需要使用資料庫集群或者庫表散列。
在資料庫集群方面，很多資料庫都有自己的解決方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案，常用的MySQL提供的Master/Slave也是類似的方案，您使用了什麼樣的DB，就參考相應的解決方案來實施即可。
上面提到的資料庫集群由於在架構、成本、擴張性方面都會受到所採用DB類型的限制，於是我們需要從應用程序的角度來考慮改善系統架構，庫表散列是常用並且最有效的解決方案。
我們在應用程序中安裝業務和應用或者功能模塊將資料庫進行分離，不同的模塊對應不同的資料庫或者表，再按照一定的策略對某個頁面或者功能進行更小的資料庫散列，比如用戶表，按照用戶ID進行表散列，這樣就能夠低成本的提升系統的性能並且有很好的擴展性。
sohu的論壇就是採用了這樣的架構，將論壇的用戶、設置、帖子等信息進行資料庫分離，然後對帖子、用戶按照板塊和ID進行散列資料庫和表，最終可以在配置文件中進行簡單的配置便能讓系統隨時增加一台低成本的資料庫進來補充系統性能。
4、緩存
緩存一詞搞技術的都接觸過，很多地方用到緩存。網站架構和網站開發中的緩存也是非常重要。這里先講述最基本的兩種緩存。高級和分布式的緩存在後面講述。
架構方面的緩存，對Apache比較熟悉的人都能知道Apache提供了自己的緩存模塊，也可以使用外加的Squid模塊進行緩存，這兩種方式均可以有效的提高Apache的訪問響應能力。
網站程序開發方面的緩存，Linux上提供的Memory
Cache是常用的緩存介面，可以在web開發中使用，比如用Java開發的時候就可以調用MemoryCache對一些數據進行緩存和通訊共享，一些大
型社區使用了這樣的架構。另外，在使用web語言開發的時候，各種語言基本都有自己的緩存模塊和方法，PHP有Pear的Cache模塊，Java就更多
了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。
5、鏡像
鏡像是大型網站常採用的提高性能和數據安全性的方式，鏡像的技術可以解決不同網路接入商和地域帶來的用戶訪問速度差異，比如ChinaNet和
ENet之間的差異就促使了很多網站在教育網內搭建鏡像站點，數據進行定時更新或者實時更新。在鏡像的細節技術方面，這里不闡述太深，有很多專業的現
成的解決架構和產品可選。也有廉價的通過軟體實現的思路，比如Linux上的rsync等工具。
6、負載均衡
負載均衡將是大型網站解決高負荷訪問和大量並發請求採用的高端解決辦法。
負載均衡技術發展了多年，有很多專業的服務提供商和產品可以選擇，我個人接觸過一些解決方法，其中有兩個架構可以給大家做參考。
（1）、硬體四層交換
第四層交換使用第三層和第四層信息包的報頭信息，根據應用區間識別業務流，將整個區間段的業務流分配到合適的應用伺服器進行處理。
第四層交換功能就像是虛IP，指向物理伺服器。它傳輸的業務服從的協議多種多樣，有HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他協議。這些業
務在物理伺服器基礎上，需要復雜的載量平衡演算法。在IP世界，業務類型由終端TCP或UDP埠地址來決定，在第四層交換中的應用區間則由源端和終端IP
地址、TCP和UDP埠共同決定。
在硬體四層交換產品領域，有一些知名的產品可以選擇，比如Alteon、F5等，這些產品很昂貴，但是物有所值，能夠提供非常優秀的性能和很靈活的管理能力。「Yahoo中國」當初接近2000台伺服器，只使用了三、四台Alteon就搞定了。
(2)、軟體四層交換
大家知道了硬體四層交換機的原理後，基於OSI模型來實現的軟體四層交換也就應運而生，這樣的解決方案實現的原理一致，不過性能稍差。但是滿足一定量的壓力還是游刃有餘的，有人說軟體實現方式其實更靈活，處理能力完全看你配置的熟悉能力。
軟體四層交換我們可以使用Linux上常用的LVS來解決，LVS就是Linux Virtual
Server，他提供了基於心跳線heartbeat的實時災難應對解決方案，提高系統的強壯性，同時可供了靈活的虛擬VIP配置和管理功能，可以同時滿
足多種應用需求，這對於分布式的系統來說必不可少。
一個典型的使用負載均衡的策略就是，在軟體或者硬體四層交換的基礎上搭建squid集群，這種思路在很多大型網站包括搜索引擎上被採用，這樣的架構低成本、高性能還有很強的擴張性，隨時往架構裡面增減節點都非常容易。
對於大型網站來說，前面提到的每個方法可能都會被同時使用到，這里介紹得比較淺顯，具體實現過程中很多細節還需要大家慢慢熟悉和體會。有時一個很小的squid參數或者apache參數設置，對於系統性能的影響就會很大。
7、最新：CDN加速技術
什麼是CDN？
CDN的全稱是內容分發網路。其目的是通過在現有的Internet中增加一層新的網路架構，將網站的內容發布到最接近用戶的網路「邊緣」，使用戶可以就近取得所需的內容，提高用戶訪問網站的響應速度。
CDN有別於鏡像，因為它比鏡像更智能，或者可以做這樣一個比喻：CDN=更智能的鏡像+緩存+流量導流。因而，CDN可以明顯提高
Internet網路中信息流動的效率。從技術上全面解決由於網路帶寬小、用戶訪問量大、網點分布不均等問題，提高用戶訪問網站的響應速度。
CDN的類型特點
CDN的實現分為三類：鏡像、高速緩存、專線。
鏡像站點（Mirror Site），是最常見的，它讓內容直接發布，適用於靜態和准動態的數據同步。但是購買和維護新伺服器的費用較高，還必須在各個地區設置鏡像伺服器，配備專業技術人員進行管理與維護。對於大型網站來說，更新所用的帶寬成本也大大提高了。
高速緩存，成本較低，適用於靜態內容。Internet的統計表明，超過80%的用戶經常訪問的是20%的網站的內容，在這個規律下，緩存服務
器可以處理大部分客戶的靜態請求，而原始的伺服器只需處理約20%左右的非緩存請求和動態請求，於是大大加快了客戶請求的響應時間，並降低了原始伺服器的
負載。
CDN服務一般會在全國范圍內的關鍵節點上放置緩存伺服器。
專線，讓用戶直接訪問數據源，可以實現數據的動態同步。
CDN的實例
舉個例子來說，當某用戶訪問網站時，網站會利用全球負載均衡技術，將用戶的訪問指向到距離用戶最近的正常工作的緩存伺服器上，直接響應用戶的請求。
當用戶訪問已經使用了CDN服務的網站時，其解析過程與傳統解析方式的最大區別就在於網站的授權域名伺服器不是以傳統的輪詢方式來響應本地
DNS的解析請求，而是充分考慮用戶發起請求的地點和當時網路的情況，來決定把用戶的請求定向到離用戶最近同時負載相對較輕的節點緩存伺服器上。
通過用戶定位演算法和伺服器健康檢測演算法綜合後的數據，可以將用戶的請求就近定向到分布在網路「邊緣」的緩存伺服器上，保證用戶的訪問能得到更及時可靠的響應。
由於大量的用戶訪問都由分布在網路邊緣的CDN節點緩存伺服器直接響應了，這就不僅提高了用戶的訪問質量，同時有效地降低了源伺服器的負載壓力。

⑸ 如何提高並發處理速度

大數據並發處理解決方案：
1、HTML靜態化
效率最高、消耗最小的就是純靜態化的html頁面，所以盡可能使網站上的頁面採用靜態頁面來實現，這個最簡單的方法其實也是最有效的方法。但是對於大量內容並且頻繁更新的網站，無法全部手動去挨個實現，於是出現了常見的信息發布系統CMS，像常訪問的各個門戶站點的新聞頻道，甚至他們的其他頻道，都是通過信息發布系統來管理和實現的，信息發布系統可以實現最簡單的信息錄入自動生成靜態頁面，還能具備頻道管理、許可權管理、自動抓取等功能，對於一個大型網站來說，擁有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
2、圖片伺服器分離
對於Web伺服器來說，不管是Apache、IIS還是其他容器，圖片是最消耗資源的，於是有必要將圖片與頁面進行分離，這是基本上大型網站都會採用的策略，他們都有獨立的圖片伺服器，甚至很多台圖片伺服器。這樣的架構可以降低提供頁面訪問請求的伺服器系統壓力，並且可以保證系統不會因為圖片問題而崩潰，在應用伺服器和圖片伺服器上，可以進行不同的配置優化，比如apache在配置ContentType的時候可以盡量少支持，盡可能少的LoadMole，保證更高的系統消耗和執行效率。 這一實現起來是比較容易的一現，如果伺服器集群操作起來更方便，如果是獨立的伺服器，新手可能出現上傳圖片只能在伺服器本地的情況下，可以在令一台伺服器設置的IIS採用網路路徑來實現圖片伺服器，即不用改變程序，又能提高性能，但對於伺服器本身的IO處理性能是沒有任何的改變。
3、資料庫集群和庫表散列
大型網站都有復雜的應用，這些應用必須使用資料庫，那麼在面對大量訪問的時候，資料庫的瓶頸很快就能顯現出來，這時一台資料庫將很快無法滿足應用，於是需要使用資料庫集群或者庫表散列。
4、緩存
緩存一詞搞技術的都接觸過，很多地方用到緩存。網站架構和網站開發中的緩存也是非常重要。架構方面的緩存，對Apache比較熟悉的人都能知道Apache提供了自己的緩存模塊，也可以使用外加的Squid模塊進行緩存，這兩種方式均可以有效的提高Apache的訪問響應能力。
網站程序開發方面的緩存，Linux上提供的Memory Cache是常用的緩存介面，可以在web開發中使用，比如用Java開發的時候就可以調用MemoryCache對一些數據進行緩存和通訊共享，一些大型社區使用了這樣的架構。另外，在使用web語言開發的時候，各種語言基本都有自己的緩存模塊和方法，PHP有Pear的Cache模塊，Java就更多了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。
5、鏡像
鏡像是大型網站常採用的提高性能和數據安全性的方式，鏡像的技術可以解決不同網路接入商和地域帶來的用戶訪問速度差異，比如ChinaNet和ENet之間的差異就促使了很多網站在教育網內搭建鏡像站點，數據進行定時更新或者實時更新。在鏡像的細節技術方面，這里不闡述太深，有很多專業的現成的解決架構和產品可選。也有廉價的通過軟體實現的思路，比如Linux上的rsync等工具。
6、負載均衡
負載均衡將是大型網站解決高負荷訪問和大量並發請求採用的終極解決辦法。 負載均衡技術發展了多年，有很多專業的服務提供商和產品可以選擇。
硬體四層交換
第四層交換使用第三層和第四層信息包的報頭信息，根據應用區間識別業務流，將整個區間段的業務流分配到合適的應用伺服器進行處理。第四層交換功能就象是虛IP，指向物理伺服器。它傳輸的業務服從的協議多種多樣，有HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他協議。這些業務在物理伺服器基礎上，需要復雜的載量平衡演算法。在IP世界，業務類型由終端TCP或UDP埠地址來決定，在第四層交換中的應用區間則由源端和終端IP地址、TCP和UDP埠共同決定。
在硬體四層交換產品領域，有一些知名的產品可以選擇，比如Alteon、F5等，這些產品很昂貴，但是物有所值，能夠提供非常優秀的性能和很靈活的管理能力。Yahoo中國當初接近2000台伺服器使用了三四台Alteon就搞定了。

⑹ 如何處理高並發

處理高並發的六種方法

1：系統拆分，將一個系統拆分為多個子系統，用bbo來搞。然後每個系統連一個資料庫，這樣本來就一個庫，現在多個資料庫，這樣就可以抗高並發。

2：緩存，必須得用緩存。大部分的高並發場景，都是讀多寫少，那你完全可以在資料庫和緩存里都寫一份，然後讀的時候大量走緩存不就得了。畢竟人家redis輕輕鬆鬆單機幾萬的並發啊。沒問題的。所以你可以考的慮考慮你的項目里，那些承載主要請求讀場景，怎麼用緩存來抗高並發。

3：MQ(消息隊列)，必須得用MQ。可能你還是會出現高並發寫的場景，比如說一個業務操作里要頻繁搞資料庫幾十次，增刪改增刪改，瘋了。那高並發絕對搞掛你的系統，人家是緩存你要是用redis來承載寫那肯定不行，數據隨時就被LRU(淘汰掉最不經常使用的)了，數據格式還無比簡單，沒有事務支持。所以該用mysql還得用mysql啊。那你咋辦？用MQ吧，大量的寫請求灌入MQ里，排隊慢慢玩兒，後邊系統消費後慢慢寫，控制在mysql承載范圍之內。所以你得考慮考慮你的項目里，那些承載復雜寫業務邏輯的場景里，如何用MQ來非同步寫，提升並發性。MQ單機抗幾萬並發也是ok的。

4：分庫分表，可能到了最後資料庫層面還是免不了抗高並發的要求，好吧，那麼就將一個資料庫拆分為多個庫，多個庫來抗更高的並發；然後將一個表拆分為多個表，每個表的數據量保持少一點，提高sql跑的性能。

5：讀寫分離，這個就是說大部分時候資料庫可能也是讀多寫少，沒必要所有請求都集中在一個庫上吧，可以搞個主從架構，主庫寫入，從庫讀取，搞一個讀寫分離。讀流量太多的時候，還可以加更多的從庫。

6：solrCloud:
SolrCloud(solr 雲)是Solr提供的分布式搜索方案，可以解決海量數據的 分布式全文檢索，因為搭建了集群，因此具備高可用的特性，同時對數據進行主從備份，避免了單點故障問題。可以做到數據的快速恢復。並且可以動態的添加新的節點，再對數據進行平衡,可以做到負載均衡：