參考原文：http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/53230138 一、網站應用背景 開發一個網站的應用程序，當用戶規模比較小的時候，使用簡單的：一台應用服務器+一台數據庫服務器+一台文件服務器，這樣的話完全可以解決一部分問題 ...

不論是Redhat還是CentOS系統，除去從CDN緩存或者數據庫優化、動靜分離等方面來說，在架構層面上，實 現海量數據高並發實時同步訪問概括起來大概可以從以下幾個方面去入手，當然NFS的存儲也可以是分布式文 件系統，這里只是針對中小企業來說的。 1、inotify（sersync ...

第1章 引言 隨着互聯網應用的廣泛普及，海量數據的存儲和訪問成為了系統設計的瓶頸問題。對於一個大型的互 聯網應用，每天幾十億的PV無疑對數據庫造成了相當高的負載。對於系統的穩定性和擴展性造成了極大的問題。通過數據切分來提高網站性能，橫向擴展數據層已 經成為架構研發人員首選的方式。水平 ...

1. 緩存和頁面靜態化　　數據 量大 這個 問題 最 直接 的 解決 方案 就是 使用 緩存， 緩存 就是 將從 數據庫 中 獲取 的 結果 暫時 保存 起來， 在下 次 使用 的 時候 無需 重新 到 數據庫 中 獲取， 這樣 可以 大大 降低 數據庫 的 壓力。 　　緩存的使用方式 ...

在實際的工作環境下，許多人會遇到海量數據這個復雜而艱巨的問題，它的主要難點有以下幾個方面：一、數據量過大，數據中什么情況都可能存在。如果說有10條數據，那么大不了每條去逐一檢查，人為處理，如果有上百條數據，也可以考慮，如果數據上到千萬級別，甚至 過億，那不是手工能解決的了，必須通過工具或者程序進行 ...

1) 分布式DB水平切分中用到的主要關鍵技術：分庫，分表，M-S,集群，負載均衡 2) 需求分析：一個大型互聯網應用每天幾十億的PV對DB造成了相當高的負載，對系統的穩定性的擴展性帶來極大挑戰。 3) 現有解決方式：通過數據切分提高網站性能，橫向擴展數據層 水平切分DB，有效 ...

一、大型互聯網系統數據的存儲處理 解釋：主庫集群並不能解決並發寫的壓力 ​ 因為是一個集群，集群上的每一個節點上面存的數據是要保證是一樣的。在任何一台節點上去插入一條數據，最終這些數據都要同步到集群的各個節點上面去的，也就是說個個節點上面的也會進行一次寫操作，所以並沒有起到緩解 ...

先貼在這待整理。 一、數據量太大獲取緩慢怎么辦？ 貌似這個問題在所有開發的應用系統中都會碰到這個問題，隨着時間的推移，由於需求的不斷演變，項目的數據量日漸增多，功能上的效率問題也會逐步顯露出來，例如統計報表、查詢下載、地圖渲染等功能模塊，當這些功能涉及到幾十張表甚至上百張表時，不難想象一次性 ...