从总体上来看，对于大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：1.首先需要解决网络带宽和Web请求的高并发，需要合理的加大服务器和带宽的投入，并且需要充分的利用系统中软件、硬件的缓存机制，将能缓存的内容都进行缓存存储，减少计算层和存储层的压力 ...

ps ：读书笔记 海量数据解决方案 缓存和页面静态化 　　缓存就是把从数据库中的数据暂时存起来，下次使用时无需在查询数据库。缓存分为程序直接保存到内存和框架框架２种。程序缓存一般使用currentHashMap直接保存到内存。框架缓存的话有redis，memcache等。 　　ps:空数据值 ...

先贴在这待整理。 一、数据量太大获取缓慢怎么办？ 貌似这个问题在所有开发的应用系统中都会碰到这个问题，随着时间的推移，由于需求的不断演变，项目的数据量日渐增多，功能上的效率问题也会逐步显露出来，例如统计报表、查询下载、地图渲染等功能模块，当这些功能涉及到几十张表甚至上百张表时，不难想象一次性 ...

如何处理大量数据高并发大流量并发操作方案 文/赖忠标 大数据并发处理解决方案：1、HTML静态化 效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，无法全部手动去挨个实现 ...

简介 随着业务量的上升，以前的架构已经不满足业务的发展，数据作为业务中最重要的一环，需要有更好的架构作为支撑。目前我司有sql server转mysql的需求，所以结合当前业务，我挑选了阿里云开源的一个很好用的同步工具DataX DataX介绍 DataX 是一个异构数据 ...

一、什么是高并发 高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。 高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS ...

一、网站应用背景开发一个网站的应用程序，当用户规模比较小的时候，使用简单的：一台应用服务器+一台数据库服务器+一台文件服务器，这样的话完全可以解决一部分问题，也可以通过堆硬件的方式来提高网站应用的访问性能，当然，也要考虑成本的问题。 当问题的规模在经济条件下通过堆硬件的方式解决不了 ...

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 ...