事实上,这个问题必须结合上述大量数据进行讨论。在什么情况下高并发?一定是平时访问量大的情况,平时访问量大的数据存储也在增加。这是相辅相成的,当然也有需要的例子。例如,12306,这里的高并发比其数据不大。那么,平时的访问量如何解决呢?这里涉及到服务器和数据库的问题,从这两个方面进行优化。增加网络服务器的数量,即建立集群,进行负载平衡。既然一台服务器不能完成任务,多使用几台,多使用几台机房。
在通向第二种解决方法之前,除了数据库服务器之外,还有其他优化方法吗?当然有。页面缓存。cdn。反向代理。应用程序与静态资源分离(例如,下载的资源单独放置,为该服务器提供高带宽资源)。
增加数据库服务器的数量,同样建立集群,平衡负载。大容量数据的解决方案。使用缓存。许多事情是相辅相成的。与缓存相比,高并发问题更常用于解决,因为大量数据导致访问缓慢,容易导致高并发问题的严重性。此外,由于数据库通常是网络访问的瓶颈,我们应该尽可能避免在业务逻辑允许的情况下操作数据库,因此有缓存。将必要的数据存储在存储器中,不需要每次读取数据库,浪费不必要的性能,加快访问速度。这就是缓存的好处。使用缓存和管理缓存软件时应该注意什么?页静态化-不想说明,有什么值得说明的吗?数据库的优化。数据库表的结构有关。数据类型的选择。sql优化。索引优化。配置优化。需要注意的地方太多,应该作为单独的章节出来。数据库读写分离。分离数据库中的活跃数据。为什么要分离呢?谈谈我在实际环境中遇到的问题吧!有的表只有10几个字段,表有130万个数据,但大小已经达到5G的数据,这本身是不合理的,这么少的数据占有很多数据,其中一些字段存储了很多字符串(例如文章内容等),每次检索这个表时大部分都不能使用这些大字段内容此时,我们可以考虑垂直分割手表,分离活动数据,大大提高访问速度。
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