大数据和高并发的解决方案汇总 1.3海量数据解决方案 1.使用缓存： 　　使用方式：1，使用程序直接保存到内存中。主要使用Map，尤其ConcurrentHashMap。 2，使用缓存框架。常用的框架：Ehcache，Memcache ...

现在，软件架构变得越来越复杂了，好多技术层出不穷，令人眼花缭乱，解决这个问题呢，就是要把复杂问题简单化，核心就是要把握本质。 软件刚开始的时候是为了实现功能，随着信息量和用户的增多，大数据和高并发成了软件设计必须考虑的问题，那么大数据和高并发本质是什么呢？ 本质很简单，一个是慢，一个是 ...

现在，软件架构变得越来越复杂了，好多技术层出不穷，令人眼花缭乱，解决这个问题呢，就是要把复杂问题简单化，核心就是要把握本质。 软件刚开始的时候是为了实现功能，随着信息量和用户的增多，大数据和高并发成了软件设计必须考虑的问题，那么大数据和高并发本质是什么呢？ 欢迎关注博客园麦小逗，小逗 ...

随着中国大型IT企业信息化速度的加快，大部分应用的数据量和访问量都急剧增加 ，大型企业网站正面临性能和高数据访问量的压力，而且对存储、安全以及信息检索等 等方面都提出了更高的要求…… 本文中，我想通过几个国外大型IT企业及网站的成功案例，从Web技术人员角度探讨 如何积极地应对国内大型网站 ...

1：硬件方面 普通的一个p4的服务器每天最多能支持10万左右的IP,如果访问量超过10W那么需要专用的服务器才能解决，如果硬件不给力软件怎么优化都是于事无补的。主要影响服务器的速度 有：网络-硬盘读写速度-内存大小-cpu处理速度。 2：软件方面 第一个要说的就是数据库，首先要有一个很好 ...

1：硬件方面 普通的一个p4的服务器每天最多能支持大约10万左右的IP，如果访问量超过10W那么需要专用的服务器才能解决，如果硬件不给力 软件怎么优化都是于事无补的。主要影响服务器的速度 有：网络-硬盘读写速度-内存大小-cpu处理速度。 2：软件方面 第一个要说的就是数据库，首先要有一个 ...

.NET 大数据量并发解决方案 大并发大数据量请求一般会分为几种情况： 大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找、更新操作 大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表的大数据量进行查询操作 大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表进行更新操作 第一类 ...

大数据解决方案 使用缓存： 使用方式：1，使用程序直接保存到内存中。主要使用Map，尤其ConcurrentHashMap。 使用缓存框架。常用的框架：Ehcache，Memcache，Redis等。 最关键的问题是：什么时候创建缓存，以及其失效机制。 对于空数据的缓冲：最好用一个特定 ...