如何优化网站高并发访问？( 二 ) _经验知识

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缓存
这个也比较常见了。缓存也在好多个环节中发生奇效：
数据从数据库到浏览器的过程：数据库->应用数据集->内存对象->动态页面->HTTP服务器->用户浏览器。
HTTP服务器->用户浏览器：浏览器都有本地缓存
动态页面->HTTP服务器：动态页面静态化。然后把静态化页面放在缓存里
本地数据集->内存对象->动态页面：一些语言框架本身就带缓存机制。也可以使用Memcached或Redis 。
数据库->应用数据集：数据库有查询缓存
图片服务器分离
图片存储在单独的图片服务器上。
数据库读写分离/分库分表等
一台服务很难满足业务上的压力。那么数据库可以做读写分离。或者分库分表。

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负载均衡
负载均衡分硬件和软件。硬件我们用过F5 。软件经常用的是Nginx 。
后台应用部署多套。前面挂负载均衡。客户端都直接访问负载均衡。由它把访问分摊到实际应用服务器上。

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镜像
解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异。
CDN
CDN=更智能的镜像+缓存+流量导流
希望我的回答可以帮助到你！
其他观点：
感觉面试过程中一定会问到的问题有三个。多线程。JVM 。高并发！

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何谓并发？同时处理操作！
何谓高并发？同时处理很多操作！
什么操作呢？页面请求:一个简单的页面请求可能包含了很多内容。比如验证登录。静态页面加载。动态数据加载（涉及到访问数据库。缓存等等）。图片加载。线程的启动和销毁！每一个操作都需要花费时间。总得加起来可能只有200ms 。但是如果你的服务器处理能力只能是一个请求级别的。那么100万个请求。你就需要20万秒。大概是几天的时间！
当然实际生活中我们没有这么水的服务器。换句话说。我们可以通过选择好的服务器来提高我们的并发能力！也就是说硬件的指数型升级能让我们应付高并发。但是事与愿违。如果处理一个请求占用的是100k内存。那么100万请求就需要100万M 。也就是差不多100G的内存！这无疑是现实生活中还没有的！

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在此之前。我们先来熟悉几个关于高并发的关键参数！
QPS:每秒处理的请求数量！
响应时间:处理一个请求需要的时间！
吞吐量:单位时间内的处理请求数量！
最大并发数:同一时间能支持的最大请求数！

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一般来说有下面这些常规办法:
1 。更多的静态资源:将代码中的大量枚举（容器加载时写入map 。放入本地缓存）。数据库中的定义表（定时任务放入缓存）。固定配置。HTML文件等静态化处理。缓存起来！
2 。图片服务器:一般来说。图片在一个页面上属于数据量比较大的东西。尽量避免动态数据和图片的顺序渲染。使用图片服务器分离数据和图片！
3 。优化代码:尽量避免多层循环。避免多次访问数据库。使用多线程提高cpu使用率和执行速度。使用java8的流式处理和并行处理提高速度！
4 。数据库:采用分库分表。mysql5.7之后。据说可以支持秒级百万级数据查询。速度相当之快。使用八库1024表。可以满足数据库一秒数百万的并发！同时可以开启缓存。写入存储过程等加快访问时间！分库分表之后还可以根据分表字段使用联合查询。避免了大多数数据库架构分布式之后不能联合查询的缺点！
5 。使用内存型数据存储:使用redis等内存缓存可以提高读写速度。在数据落库之前快速读写数据。使用mongodb等作为大字段。多字节的key value保存方式。防止关系型数据库的不足！
6 。负载均衡:使用nginx等负载均衡中间件。将请求分布到不同的机器上。避免单个应用持续的处理引起血崩！
总之。高并发是一项程序员必不可少缺的技术。也是面试必问的知识点。只有直面它。解决它才能对技术有更深的认识！
高并发的路上踩了很多坑。以后再记录下这些坑。和大家共勉！