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 ...

其实任何简单的问题，只要规模大了都会成为一个问题，就如中国人口多，很多小问题都会变成大问题一样。但处理这种海量数据的方法无非就是分治和”人海”战术。使用人海战术的前提是问题的划分能够支持这种人海战术，其手段无非是切割（纵向，横向）和负载均衡。纵向分隔主要是按业务（功能）来分，也就是所谓面向服务架构 ...

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 ...

不论是Redhat还是CentOS系统，除去从CDN缓存或者数据库优化、动静分离等方面来说，在架构层面上，实 现海量数据高并发实时同步访问概括起来大概可以从以下几个方面去入手，当然NFS的存储也可以是分布式文 件系统，这里只是针对中小企业来说的。 1、inotify（sersync ...

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 ...

在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至 过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行 ...

《高性能网站建设进阶指南-Web开发者性能优化最佳实践（口碑网前端团队 翻译）》这本书中，对网站性能的前端界面提供了一些很宝贵的经验，如下： 因此，在这些静态资源的处理上，选择正确的处理方式还是对整体网站性能还是有很大帮助的！ （3）数据库优化 数据库优化是整个网站性能优化的最基础的一个 ...