千万级规模高性能、高并发的网络架构

千万级规模高性能、高并发的网络架构经验分享

本文通过介绍新浪微博的平台架构以及核心技术难点，对于大型网站的发展历程提出一系列理论和实际相结合的

经验总结。主要介绍：1.架构以及我理解中架构的本质；2.新浪微博整体架构是什么样的；3.在大型网站的系统架构

是如何演变的；4.微博的技术挑战和正交分解法解析架构；

5.微博多级双机房缓存架构；

6.分布式服务追踪系统；

总结。

在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈个人对千

万级规模的网站的理解，对这个数量级我们战略上要藐视视，战术上要重视。先举个例子感受一下千万级到底是什

么数量级？现在很流行的优步(Uber)，从媒体公布的信息看，它每天接单量平均在百万左右，假如每天有10个小时

的服务时间，平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器，

单机的平均QPS可以到达800-1000，单独看写的业务量很简

单。为什么我们又不能说轻视它？第一，我们看它的数据

存储，每天一百万的话，一年数据量的规模是多少？其次，刚才说的订单量，每一个订单要推送给附近的司机、司机

要并发抢单，后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍，轻松就超过上亿级别了。

我想从架构的本质谈起，希望大家理解在做架构设计

的时候，从什么出发点开始，解决的什么样的问题。

架构，刚开始的解释是我从知乎上看到的。什么是架构？有人讲，说架构并不是一个很悬乎的东西，实际上就

是一个架子，放一些业务和算法，跟我们的生活中的晾衣

架很像。更抽象一点，说架构其实是对我们重复性业务的

抽象和我们未来业务拓展的前瞻，强调过去的经验和你对

整个行业的预见。

我们要想做一个架构的话需要哪些能力？我觉得

架构师一个最重要的能力就是你要有战略分解能力。这个

怎么来看呢，第一，你必须要有抽象的能力，抽象的能力

最基本就是去重，去重在整个架构中体现在方方面面，从

定义一个函数，到定义一个类，到提供的一个服务，以及

模板，背后都是要去重提高可复用率。第二，分类能力。

做软件需要做对象的解耦，要定义对象的属性和方法，做

分布式系统的时候要做服务的拆分和模块化，要定义服务

的接口和规范。第三，算法（性能），它的价值体现在提

升系统的性能，所有性能的提升，最终都会落到CPU，内存，IO和网络这4大块上。

这一页PPT举了一些例子来更深入的理解常见技术背后

的架构理念。第一个例子，在分布式系统我们会做MySQL分

库分表，我们要从不同的库和表中读取数据，这样的抽象

最直观就是使用模板，因为绝大多数SQL语义是相同的，除

了路由到哪个库哪个表，如果不使用Proxy中间件，模板就

是性价比最高的方法。第二看一下加速网络的CDN，它是做

速度方面的性能提升，刚才我们也提到从CPU、内存、IO、

网络四个方面来考虑，CDN本质上一个是做网络智能调度优化，另一个是多级缓存优化。第三个看一下服务化，刚才

已经提到了，各个大网站转型过程中一定会做服务化，其

实它就是做抽象和做服务的拆分。第四个看一下消息队列，本质上还是做分类，只不过不是两个边际清晰的类，而是

把两个边际不清晰的子系统通过队列解构并且异步化。

接下来看一下微博整体架构，到一定量级的系统整个

架构都会变成三层，客户端包括WEB、安卓和IOS，这里就

不说了。接着还都会有一个接口层，有三个主要作用：第

一个作用，要做安全隔离，因为前端节点都是直接和用户

交互，需要防范各种恶意攻击；第二个还充当着一个流量

控制的作用，大家知道，在2014年春节的时候，微信红包，每分钟8亿多次的请求，其实真正到它后台的请求量，只有

十万左右的数量级（这里的数据可能不准），剩余的流量

在接口层就被挡住了；第三，我们看对PC端和移动端的需

求不一样的，所以我们可以进行拆分。接口层之后是后台，可以看到微博后台有三大块：一个是平台服务，第二，搜索，第三，大数据。到了后台的各种服务其实都是处理的

数据。像平台的业务部门，做的就是数据存储和读取，对

搜索来说做的是数据的检索，对大数据来说是做的数据的

挖掘。

微博其实和淘宝是很类似的。一般来说，第一代架构，基本上能支撑到用户到百万级别，到第二代架构基本能支

撑到千万级别都没什么问题，当业务规模到亿级别时，需

要第三代的架构。

从LAMP的架构到面向服务的架构，有几个地方是非

常难的，首先不可能在第一代基础上通过简单的修修补补

满足用户量快速增长的，同时线上业务又不能停，这是我

们常说的在飞机上换引擎的问题。前两天我有一个朋友问我，说他在内部推行服务化的时候，把一个模块服务化做

完了，其他部门就是不接。我建议在做服务化的时候，首

先更多是偏向业务的梳理，同时要找准一个很好的切入点，既有架构和服务化上的提升，业务方也要有收益，比如提

升性能或者降低维护成本同时升级过程要平滑，建议开始

从原子化服务切入，比如基础的用户服务，基础的短消息

服务，基础的推送服务。第二，就是可以做无状态服务，

后面会详细讲，还有数据量大了后需要做数据Sharding，

后面会将。第三代架构要解决的问题，就是用户量和业务

趋于稳步增加（相对爆发期的指数级增长），更多考虑技

术框架的稳定性，提升系统整体的性能，降低成本，还有

对整个系统监控的完善和升级。

我们通过通过数据看一下它的挑战，PV是在10亿级别，QPS在百万，数据量在千亿级别。我们可用性，就是SLA要

求4个9，接口响应最多不能超过150毫秒，线上所有的故障

必须得在5分钟内解决完。如果说5分钟没处理呢？那会影

响你年终的绩效考核。2015年微博DAU已经过亿。我们系统

有上百个微服务，每周会有两次的常规上线和不限次数的

紧急上线。我们的挑战都一样，就是数据量，bigger and bigger，用户体验是faster and faster，业务是more and more。互联网业务更多是产品体验驱动，技术在产品体验

上最有效的贡献，就是你的性能越来越好。每次降低加载

一个页面的时间，都可以间接的降低这个页面上用户的流

失率。

服务器高并发解决方案

服务器高并发解决方案篇一：JAVA WEB高并发解决方案 java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法（java教程,java处理大量数据，java高负载数据）一：高并发高负载类网站关注点之数据库没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是的应用，数据库的响应是首先要解决的。一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql 主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式，2个主Mysql，多个Slaves，需要注意的是，虽然有2个Master，但是同时只有1个是Active，我们可以在一定时候切换。之所以用2个M，是保证M不会又成为系统的SPOF。 Slaves可以进一步负载均衡，可以结合LVS,从而将select操作适当的平衡到不同的slaves上。以上架构可以抗衡到一定量的负载，但是随着用户进一步增加，你的用户表数据超过1千万，这时那个M变成了SPOF。你不能任意扩充Slaves，否则复制同步的开销将直线上升，怎么办？我的方法是表分区，从业务层面上进行分区。最简单的，以用户数据为例。根据一定的切分方式，比如id，

切分到不同的数据库集群去。全局数据库用于meta数据的查询。缺点是每次查询，会增加一次，比如你要查一个用户nightsailer,你首先要到全局数据库群找到nightsailer对应的cluster id，然后再到指定的cluster找到nightsailer的实际数据。每个cluster可以用m-m方式，或者m-m-slaves方式。这是一个可以扩展的结构，随着负载的增加，你可以简单的增加新的mysql cluster进去。需要注意的是： 1、禁用全部auto_increment的字段 2、id需要采用通用的算法集中分配 3、要具有比较好的方法来监控mysql主机的负载和服务的运行状态。如果你有30台以上的mysql数据库在跑就明白我的意思了。 4、不要使用持久性链接（不要用pconnect）,相反，使用sqlrelay这种第三方的数据库链接池，或者干脆自己做，因为php4中mysql的链接池经常出问题。二：高并发高负载网站的系统架构之HTML静态化其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化 /shtml/XX07/的html页面，所以我们尽可能使我们的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

最全面的门户网站架构设计方案

前台门户网站架构设计方案北京宽连十方数字技术有限公司 2012-7 目录 1设计思路2

2系统结构3 3网络规划及性能计算错误!未定义书签。 3.1网络架构8 3.2网络架构说明错误!未定义书签。 3.2.1采用双防火墙双交换机做网络冗余，保障平台服务8 3.2.2采用硬件设备负载均衡器，实现网络流量的负载均衡8 3.3系统测算错误!未定义书签。 3.3.1系统处理能力要求34 3.3.2业务处理能力要求错误!未定义书签。 3.3.3系统话务模型错误!未定义书签。 3.4配置核算错误!未定义书签。 3.4.1数据库服务器性能核算错误!未定义书签。 3.4.2WEB服务器集群性能核算错误!未定义书签。 3.4.3WEB服务器集群内存性能核算错误!未定义书签。 3.4.4网络带宽35 4性能模拟测试及性能推算错误!未定义书签。 4.1测试环境错误!未定义书签。 4.2测试结果错误!未定义书签。 4.2.11个客户端模拟不同线和并发请求结果错误!未定义书签。 4.2.210个客户端请求错误!未定义书签。 4.3结果分析错误!未定义书签。 4.4根据测试结果推算错误!未定义书签。 4.5设备清单35 4.5.1硬件设备配置清单错误!未定义书签。 4.5.2设备技术规格错误!未定义书签。 4.6平台扩容的建议35 1 网站的性能瓶颈分析网站的性能影响因素很多，下面主要从如下4个方面进行分析说明： 1) 网络负载 a) 公网负载 b) 内网负载

2) WEB应用服务器性能 a) CPU b) 存储，I/O访问 c) 内存 d) 并发TCP/IP连接数 3) 数据库服务器性能 a) 数据库参数配置 b) 服务器性能（CPU、内存、存储） c) 数据结构的合理性 4) 不同WEB应用的处理方式而对不同的性能瓶颈 a) 对于静态的网站：静态的HTML页面严格地由标准的HTML标示语言构成，并不需要服务器端即时运算生成。这意味着，对一个静态HTML文档发出访问请求后，服务器端只是简单地将该文档传输到客户端。从服务器运行的那个时间片来看，这个传输过程仅仅占用了很小的CPU资源。对于静态HTML的访问瓶颈为：网络带宽、磁盘I/O以及cache(高速缓冲存储器)。 b) 对于动态页面因为服务器解析动态页面必须在其传输到客户端前就通过服务器来进行解释，这样就会给应用服务器添加额外的性能消耗，如果进一步要访问数据库，则会增加数据库服务器的性能消耗，则动态页面还有额外的瓶颈：应用服务器的性能，数据库服务器的性能。 2 系统架构设计 2.1 总体思路为提高网站的高并发性能,提高开发效率及运营效率,主要按如下几个思路进行规划设计: 2.1.1 负载均衡 1)四层交换负载均衡：采用负载均衡器来实现硬件级的四层交换负载均衡，或采用LVS来实现软件的四层交换负载均衡。 2)通过第三方软件来实现负载均衡,同时实现页面请求的缓存。通过Nginx实现反向代理服务器集群，同时搭建squid集群以作为静态页面和图片的缓存。 3)通过web服务器的配置来实现负载均衡即通过apache或是Nginx 将客户请求均衡的分给tomcat1,tomcat2....去处理。

大型电商分布式架构设计与优化

大型电商分布式架构设计与优化本文主题为电商网站架构案例，将介绍如何从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的、可供参考的分布式架构原型。除具备功能需求外，还具备一定的高性能、高可用、可伸缩、可扩展等非功能质量需求（架构目标）。

本文大纲： 1. 使用电商案例的原因 2. 电商网站需求 3. 网站初级架构 4. 系统容量估算 5. 网站架构分析 6. 网站架构优化根据实际需要，进行改造、扩展、支持千万PV，是没问题的。使用电商案例的原因分布式大型网站，目前看主要有几类： 1.大型门户（比如网易、新浪等）； 2.SNS网站（比如校内、开心网等）； 3.电商网站（比如阿里巴巴、京东商城、国美在线、汽车之家等）。

大型门户一般是新闻类信息，可以使用CDN、静态化等方式优化。而开心网等交互性比较多，可能会引入更多的NoSQL、分布式缓存、使用高性能的通信框架等。电商网站具备以上两类的特点，比如产品详情可以采用CDN，静态化，交互性高的需要采用NoSQL等技术。因此，我们采用电商网站作为案例，进行分析。电商网站需求客户需求： ?建立一个全品类的电子商务网站（B2C），用户可以在线购买商品，可以在线支付，也可以货到付款； ?用户购买时可以在线与客服沟通； ?用户收到商品后，可以给商品打分和评价； ?目前有成熟的进销存系统，需要与网站对接； ?希望能够支持3~5年，业务的发展； ?预计3~5年用户数达到1000万； ?定期举办双11、双12、三八男人节等活动； ?其他的功能参考京东或国美在线等网站。客户就是客户，不会告诉你具体要什么，只会告诉你他想要什么，我们很多时候要引导、挖掘客户的需求。好在提供了明确的参考网站。因此，下一步要进行大量的分析，结合行业以及参考网站，给客户提供方案。其它的这里暂不展开。

高并发网站系统架构解决方案

高并发网站系统架构解决方案一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。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：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。 1、HTML静态化其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的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，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求。 2、图片服务器分离

黑马程序员：高并发解决方案

黑马程序员：高并发解决方案一、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（Query Per Second），并发用户数等。响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间。吞吐量：单位时间内处理的请求数量。 QPS：每秒响应请求数。在互联网领域，这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统，同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。二、什么是秒杀秒杀场景一般会在电商网站举行一些活动或者节假日在12306网站上抢票时遇到。对于电商网站中一些稀缺或者特价商品，电商网站一般会在约定时间点对其进行限量销售，因为这些商品的特殊性，会吸引大量用户前来抢购，并且会在约定的时间点同时在秒杀页面进行抢购。

此种场景就是非常有特点的高并发场景，如果不对流量进行合理管控，肆意放任大流量冲击系统，那么将导致一系列的问题出现，比如一些可用的连接资源被耗尽、分布式缓存的容量被撑爆、数据库吞吐量降低，最终必然会导致系统产生雪崩效应。一般来说，大型互联网站通常采用的做法是通过扩容、动静分离、缓存、服务降级及限流五种常规手段来保护系统的稳定运行。三、扩容由于单台服务器的处理能力有限，因此当一台服务器的处理能力接近或已超出其容量上限时，采用集群技术对服务器进行扩容，可以很好地提升系统整体的并行处理能力，在集群环境中，节点的数量越多，系统的并行能力和容错性就越强。在无状态服务下，扩容可能是迄今为止效果最明显的增加并发量的技巧之一。从扩容方式角度讲，分为垂直扩容（scale up）和水平扩容（scale out）。垂直扩容就是增加单机处理能力，怼硬件，但硬件能力毕竟还是有限；水平扩容说白了就是增加机器数量，怼机器，但随着机器数量的增加，单应用并发能力并不一定与其呈现线性关系，此时就可能需要进行应用服务化拆分了。从数据角度讲，扩容可以分为无状态扩容和有状态扩容。无状态扩容一般就是指我们的应用服务器扩容；有状态扩容一般是指数据存储扩容，要么将一份数据拆分成不同的多份，即sharding，要么就整体复制n份，即副本。sharding遇

大型网络平台架构设计方案

目录 1网站的性能瓶颈分析 (1) 2系统架构设计 (3) 2.1总体思路 (3) 2.1.1负载均衡 (3) 2.1.2WEB应用开发架构思路 (3) 2.1.3数据存储的设计思路 (3) 2.1.4不同网络用户访问考虑 (4) 2.2总体架构 (5) 2.2.1网站的系统分层架构 (5) 2.2.2网站的物理架构 (6) 2.2.3网站的开发架构 (7) 2.2.4网络拓扑结构 (8) 2.3架构涉及技术的详解 (9) 2.3.1负载均衡 (9) 2.3.2缓存 (15) 2.3.3页面静态化 (19) 2.3.4数据库配置及优化 (20) 2.3.5文件存储 (21) 2.3.6网络问题解决方案 (24) 2.3.7WEB应用开发架构设计思路 (26) 2.4系统软件参数优化 (30) 2.4.1操作系统优化 (30) 2.4.2tomcat服务器优化 (31) 2.4.3apache服务器优化 (33) 2.4.4Nginx服务器的优化 (33) 3WEB服务架构评测 (34) 3.1测试环境 (34) 3.1.1网络环境 (34)

3.1.2服务器配置 (35) 3.1.3软件环境 (35) 3.2测试结果 (40) 3.2.1单个TOMCAT的WEB服务器 (40) 3.2.2Nginx+2个TOMCAT的WEB服务器 (41) 3.2.3Nginx+2个TOMCAT的WEB服务器+缓冲 (42) 3.3测试结果分析 (43) 3.4评测结果 (44) 4配置选型 (45) 4.1网络带宽 (45) 4.2架构和硬件配置选型 (46) 4.2.1硬件配置参考 (46) 4.2.2Web架构和硬件选型 (47) 4.3硬件扩容策略 (48) 4.3.1增加服务器 (48) 4.3.2增加存储 (48) 4.3.3升级服务器 (48) 4.3.4网络扩容 (48) 5附录：一些主流网站的真实数据 (49)

分布式服务架构方案

高并发分布式服务架构方案下图是一个非常全面的架构蓝图，针对不同的应用系统需要的模块各有不同。此架构方案主要包括以下几个方面的设计：数据存储和读取，基础服务，应用层（APP/业务/Proxy），日志监控等，下面对这些主要的问题提供具体的各项针对性技术方案。数据的存储和读取分布式系统应该根据应用对数据不同的一致性、可用性等要求和数据的不同特性，采用不同的数据存储和读取方案，主要有以下几种可选方案： 1)内存型数据库。内存型的数据库，以高并发高性能为目标，在事务性方面没那么严格，适合进行海量数据的存储和读取。例如开源nosql数据库mongodb、redis等。 2)关系型数据库。关系型数据库在满足并发性能的同时，也需要满足事务性，可通过读写分离，分库分表来应对高并发大数据量的情况。例如Oracle，Mysql等。 3)分布式数据库。对于数据的高并发的访问，传统的关系型数据库提供读写分离的方案，但是带来的确实数据的一致性问题提供的数据切分的方案；对于越来越多的海量数据，传统的数据库采用的是分库分表，实现起来比较复杂，后期要不断的进行迁移维护；对

于高可用和伸缩方面，传统数据采用的是主备、主从、多主的方案，但是本身扩展性比较差，增加节点和宕机需要进行数据的迁移。对于以上提出的这些问题，分布式数据库HBase有一套完善的解决方案，适用于高并发海量数据存取的要求。基础服务基础服务主要是指数据层之上的数据路由，Cache，搜索等服务。 1)路由Router。对于数据库切分方案中的分库分表问题，需要解决在请求对应的数据时定位需要访问的位置，可根据一致性Hash，维护路由表至内存数据库等方案解决。 2)Cache。对于高并发的系统来讲，使用Cache可以减轻对后端系统的压力，所有Cache 可承担大部分热数据的读操作。当前用的比较多的是redis和memcache，redis比memcache有丰富的数据操作的API，redis对数据进行了持久化，而memcache没有这个功能，因此memcache更加适合在关系型数据库之上的数据的缓存。 3)搜索。搜索可以支持应用系统的按照关键词的检索，搜索提示，搜索排序等功能。开源开源的企业级搜索引擎主要有lucene, sphinx，选择搜索引擎主要考虑以下三个方面： a)搜索引擎是否支持分布式的索引和搜索，来应对海量的数据，支持读写分离，提高可用性 b)索引的实时性 c)搜索引擎的性能 Solr是基于Lucene开发的高性能的全文搜索服务器，满足以上三个方面的考虑，而且目前在企业中应用非常广泛。应用层应用层主要包括面向用户的应用，网站、APP等，还包括相关的业务处理的运算等。 1)负载均衡-反向代理。一个大型的平台包括很多个业务域，不同的业务域有不同的集群，可以用DNS做域名解析的分发或轮询，DNS方式实现简单。但是因存在cache而缺乏灵活性；一般基于商用的硬件F5、NetScaler或者开源的软负载lvs在做分发，当然会采用做冗余(比如lvs+keepalived)的考虑，采取主备方式。Nginx是基于事件驱动的、异步非阻塞的架构、支持多进程的高并发的负载均衡器/反向代理软件，可用作反向代理的工具。

高并发高访问量网站的运维技术

高并发高访问量网站的运维技术 1. 前言对于小型的网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，尤其对于大型网络来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、web服务器、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。大型网站，比如大型门户网站。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：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言，还有高性能的Web容器。以上几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，本文将论述从低成本、高性能和高扩张性的角度来考虑对高并发高负载网站的运行与维护技术。 2. HTML静态化技术在站点流量很大的时候，为了提高系统性能，减短系统响应时间，最简单的方法其实也是最有效的方法就是把站点做成静态的，因为大家都知道效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html 页面，所以我们应该尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现。然而静态页面在性能上虽然具有不少优势，但是，相对动态页面，其灵活性不够，扩展性不好，以后维护起来也比较麻烦。特别对于大量内容并且更新频繁的网站，我们无法全部手动去挨个实现页面静态化，那么我们一般可以采用设计信息发布系统CMS，先做好静态页面的模板，在通过信息发布系统从数据源读取数据，生成html代码块替换模板中的标签，然后生成静态文件。像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免

互联网智能推荐系统架构设计

一，题记 58同城智能推荐系统大约诞生于2014年（C++实现），该套系统先后经历了招聘、房产、二手车、黄页和二手物品等产品线的推荐业务迭代，但该系统耦合性高，难以适应推荐策略的快速迭代。 58同城APP猜你喜欢推荐和推送项目在2016年快速迭代，产出了一套基于微服务架构的推荐系统（Java 实现），该系统稳定、高性能且耦合性低，支持推荐策略的快速迭代，大大提高了推荐业务的迭代效率。此后，我们对旧的推荐系统进行了重构，将所有业务接入至新的推荐系统，最终成功打造了统一的58同城智能推荐系统。下面我们将对58同城智能推荐系统展开介绍，首先会概览整体架构，然后从算法、系统和数据三方面做详细介绍。整体架构首先看一下58同城推荐系统整体架构，一共分数据层、策略层和应用层三层，基于58平台产生的各类业务数据和用户积累的丰富的行为数据，我们采用各类策略对数据进行挖掘分析，最终将结果应用于各类推荐场景。

二，数据层主要包括业务数据和用户行为日志数据。业务数据主要包含用户数据和帖子数据，用户数据即58平台上注册用户的基础数据，这里包括C端用户和企业用户的信息，帖子数据即用户在58平台上发布的帖子的基础属性数据。这里的帖子是指用户发布的房源、车源、职位、黄页等信息，为方便表达，后文将这些信息统称为帖子。用户行为日志数据来源于在前端和后台的埋点，例如用户在APP上的筛选、点击、收藏、打电话、微聊等各类操作日志。

这些数据都存在两种存储方式，一种是批量存储在HDFS上以用作离线分析，一种是实时流向Kafka以用作实时计算。三，策略层基于离线和实时数据，首先会开展各类基础数据计算，例如用户画像、帖子画像和各类数据分析，在这些基础数据之上便是推荐系统中最重要的两个环节：召回和排序。召回环节包括多种召回源的计算，例如热门召回、用户兴趣召回、关联规则、协同过滤、矩阵分解和DNN等。我们采用机器学习模型来做推荐排序，先后迭代了LR、FM、GBDT、融合模型以及DNN，基于这些基础机器学习模型，我们开展了点击率、转化率和停留时长多指标的排序。这一层的数据处理使用了多种计算工具，例如使用MapReduce和Hive做离线计算，使用Kylin做多维数据分析，使用Spark、DMLC做大规模分布式机器学习模型训练，使用theano和tensorflow做深度模型训练。三，应用层再往上就是应用层，我们通过对外提供rpc和http接口来实现推荐业务的接入。58同城的推荐应用大多是向用户展示一个推荐结果列表，属于topN推荐模式，这里介绍下58同城的几个重要的推荐产品：

高并发网站架构解决方案

一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。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：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。 1、HTML静态化其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的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，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求。

互联网高并发架构设计

前言高并发经常会发生在有大活跃用户量，用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动，定时领取红包等。为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验，我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素，来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。在电商相关产品开发的这些年，我有幸的遇到了并发下的各种坑，这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史，这里进行的总结，作为自己的归档记录，同时分享给大家。服务器架构业务从发展的初期到逐渐成熟，服务器架构也是从相对单一到集群，再到分布式服务。一个可以支持高并发的服务少不了好的服务器架构，需要有均衡负载，数据库需要主从集群，nosql缓存需要主从集群，静态文件需要上传cdn，这些都是能让业务程序流畅运行的强大后盾。服务器这块多是需要运维人员来配合搭建，具体我就不多说了，点到为止。大致需要用到的服务器架构如下： ?服务器 o均衡负载(如：nginx，阿里云SLB) o资源监控 o分布式 ?数据库 o主从分离，集群 o DBA 表优化，索引优化，等 o分布式 ?nosql o redis ?主从分离，集群 o mongodb ?主从分离，集群 o memcache ?主从分离，集群 ?cdn o html o css o js o image

高并发相关的业务，需要进行并发的测试，通过大量的数据分析评估出整个架构可以支撑的并发量。测试高并发可以使用第三方服务器或者自己测试服务器，利用测试工具进行并发请求测试，分析测试数据得到可以支撑并发数量的评估，这个可以作为一个预警参考，俗话说知己自彼百战不殆。第三方服务: ?阿里云性能测试并发测试工具： ?Apache JMeter ?Visual Studio性能负载测试 ?Microsoft Web Application Stress Tool 实战方案通用方案日用户流量大，但是比较分散，偶尔会有用户高聚的情况；场景：用户签到，用户中心，用户订单，等服务器架构图：说明：场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的，除了活动日(618,双11，等)，这些业务的用户量都不会高聚集，同时这些业务相关的表都是大数据表，业务多是查询操作，所以我们需要减少用户直接命中DB的查询；优先查询缓存，如果缓存不存在，再进行DB查询，将查询结果缓存起来。更新用户相关缓存需要分布式存储，比如使用用户ID进行hash分组，把用户分布到不同的缓存中，这样一个缓存集合的总量不会很大，不会影响查询效率。

高性能体系结构

高性能计算的概念高性能计算（HPC）是一个计算机集群系统，它通过各种互联技术将多个计算机系统连接在一起，利用所有被连接系统的综合计算机能力来处理大型计算问题。基本原理高性能计算方法的基本原理就是将问题分为若干部分，而相连的每台计算机（称为节点）均可同时参与问题的解决，从而显著缩短了解决整个问题所需的计算时间。高性能计算机历史回顾最早的电子计算机就是为了能够进行大量繁琐的科学计算而产生的。从1960年开始，计算机技术逐渐成熟，在各种商业领域慢慢地开始采用电子领域，而且应用范围越来越广泛，逐渐出现了针对各种不同商业用途的计算机，被称为“通用计算机”，具有性能和功能上的优势的一类计算机被称为“高性能计算机”，在当时主要用于科学计算。 20世纪70年代出现的向量计算机可以看作是第一代的高性能计算机。 20世纪80年代初期，随着VLSI技术和微处理技术的发展，向量机一统天下的格局逐渐被打破。通过多个廉价的微处理器构建的并行化超级计算机首先从成本上具有了无可比拟的优势。 20世纪90年代初期，大规模并行处理（MPP）系统成为了高性能计算机的发展主流。MPP主要通由多个微处理器通过高速互联网络构成，每个处理器之间通过消息传递方式进行通讯和协调。 20世纪90年代中后期，CC-NUMA结构问世，即分布式共享内存。每个处理器节点都可以访问到所有其他节点的内存，但访问远程内存需要的延迟相对较大。CC-NUMA本身没有在提高性能上进行较大的创新，而对于科学计算任务，CC-NUMA是否优于MPP仍存在争议。在发展CC-NUMA的同时，集群系统（cluster）也迅速发展起来，类似MPP 结构，集群系统是由多个微处理器构成的计算机节点，通过高速网络互联而成，节点一般是可以单独运行的商品化计算机。由于规模经济成本低的原因，集群系统更具有性能/价格比优势

大型网站高并发架构与自动化运维实战

大型网站高并发架构与自动化运维实战运维工程师解决的问题？ 1、1000台服务器规模，JAVA和PHP混合环境，如何构建一套高效的从测试环境代码测试到正式环境的代码发布、回滚以及软件更新、配置变更的可实施的解决方案及规范流程制度？ 2、电商秒杀：前10秒100万并发抢购，请设计个方案解决之？ 3、6个机房，近1000台服务器如何设计一套所有账号统一管理的解决方案？ 4、不考虑硬件资源及带宽，请设计一套可行的网站架构，解决大流量DDOS攻击问题，请分层逐一详细说明？ 5、500台服务器规模，如何实现跨机房容灾，即一个机房宕机，其他机房可以最快接管提供服务什么是运维工程师？一个互联网产品的上线流程 1、首先公司管理层给出指导思想，PM定位市场需求（或copy成熟应用）进行调研、分析、最终给出详细设计。 2、架构师根据产品设计的需求，如pv大小预估、服务器规模、应用架构等因素完成网络规划,架构设计等（基本上对网络变动不大，除非大项目） 3、开发工程师将设计code实现出来、测试工程师对应用进行测试。 4、好，到运维工程师出马了，首先明确一点不是说前三步就与运维工作无关了，恰恰相反，前三步与运维关系很大：应用的前期架构设计、软/硬件资源评估申请采购、应用设计性能隐患及评估、IDC、服务性能\安全调优、服务器系统级优化（与特定应用有关）等都需运维全程参与，并主导整个应用上线项目；运维工程师负责产品服务器上架准备工作，服务器系统安装、网络、IP、通用工具集安装。运维工程师还需要对上线的应用系统架构是否合理、是否具备可扩展性、及安全隐患等因素负责，并负责最后将产品（程序）、网络、系统三者进行拼接并最优化的组合在一起，最终完成产品上线提供用户使用，并周而复使：需求->开发（升级）->测试->上线（性能、安全问题等之前预估外的问题随之慢慢就全出来了）在这里提一点：网站开发模式与传统软件开发完全不一样，网站一天开发上线1~5个升级版本是家常便饭，用户体验为王嘛，如果某个线上问题像M$ 需要1年解决，用户早跑光了；应用上线后，运维工作才刚开始，具体工作可能包括：升级版本上线工作、服务监控、应用状态统计、日常服务状态巡检、突发故障处理、服务日常变更调整、集群管理、服务性能评估优化、数据库管理优化、随着应用PV增减进行应用架构的伸缩、安全、运维开发。

大型高性能.NET系统架构

大型高性能https://www.360docs.net/doc/ee3357628.html,系统架构设计大型动态应用系统平台主要是针对于大流量、高并发网站建立的底层系统架构。大型网站的运行需要一个可靠、安全、可扩展、易维护的应用系统平台做为支撑，以保证网站应用的平稳运行。大型动态应用系统又可分为几个子系统： Web前端系统负载均衡系统数据库集群系统缓存系统分布式存储系统分布式服务器管理系统代码分发系统 Web前端系统

为了达到不同应用的服务器共享、避免单点故障、集中管理、统一配置等目的，不以应用划分服务器，而是将所有服务器做统一使用，每台服务器都可以对多个应用提供服务，当某些应用访问量升高时，通过增加服务器节点达到整个服务器集群的性能提高，同时使他应用也会受益。该Web前端系统基于IIS/https://www.360docs.net/doc/ee3357628.html,等的虚拟主机平台，提供PHP程序运行环境。服务器对开发人员是透明的，不需要开发人员介入服务器管理。负载均衡系统负载均衡系统分为硬件和软件两种。硬件负载均衡效率高，但是价格贵，比如F5等。软件负载均衡系统价格较低或者免费，效率较硬件负载均衡系统低，不过对于流量一般或稍大些网站来讲也足够使用，比如lvs,nginx。大多数网站都是硬件、软件负载均衡系统并用。

数据库集群系统由于Web前端采用了负载均衡集群结构提高了服务的有效性和扩展性，因此数据库必须也是高可靠的才能保证整个服务体系的高可靠性，如何构建一个高可靠的、可以提供大规模并发处理的数据库体系? 我们可以采用如上图所示的方案： 1)使用SQL数据库，考虑到Web应用的数据库读多写少的特点，我们主要对读数据库做了优化，提供专用的读数据库和写数据库，在应用程序中实现读操作和写操作分别访问不同的数据库。 2)使用同步机制实现快速将主库(写库)的数据库复制到从库(读库)。一个主库对应多个从库，主库数据实时同步到从库。 3)写数据库有多台，每台都可以提供多个应用共同使用，这样可以解决写库的性能瓶颈问题和单点故障问题。 4)读数据库有多台，通过负载均衡设备实现负载均衡，从而达到读数据库的高性能、高可靠和高可扩展性。 5)数据库服务器和应用服务器分离。 6)从数据库使用BigIP做负载均衡。

计算机体系结构复习资料(汇总版)

第一章计算机系统结构的基础知识 1、计算机体系结构：计算机体系结构是程序员所看到的计算机属性，即概念性结构与功能特性。 2、透明性：对本来是存在的事物或属性，但从某种角度看又好像不存在的概念称为透明性。在一个计算机系统中，低层机器的属性对高层机器的程序员往往是透明的，如传统机器级的概念性结构和功能特性，对高级语言程序员来说是透明的。 3、计算机系统结构、计算机组成、计算机实现之间的关系：计算机系统结构指的是计算机系统的软、硬件的界面，即机器语言程序员所看到的传统机器级所具有的属性。计算机组成：指的是计算机系统结构的逻辑实现，包含物理机器级中的数据流和控制流的组成以及逻辑设计等。它着眼于物理机器级内各事件的排序方式与控制方式、各部件的功能以及各部件之间的关系。计算机的实现：指的是计算机组成的物理实现，包括处理机、主存等部件的物理结构，器件的集成度和速度，模块、插件、底板的划分与连接，信号传输，电源、冷却及整机装配技术等。它着眼于器件技术和微组装技术，其中器件技术在实现技术中起主导作用。 4、计算机系统的分类：1）Flynn（单/多指令流单/多数据流四种） 2）冯氏分类法：最大并行速度。 5、程序的局部性：时间局部性（程序即将用到的信息很可能就是目前正在使用的信息）空间局部性（程序即将用到的信息很可能与目前正在使用的信息在空间上相邻或者邻近）。 6、计算机系统设计原理：由上往下设计、由下往上设计、从中间开始设计。从中间设计的优点：“中间”指层次结构中的软硬件的交界面，目前一般是在传统机器语言机器级与操作系统机器级之间。好处：采用这种方法时，首先要进行软硬件功能分配，确定好这个界面。然后从这个界面开始，软件设计者往上设计操作系统、汇编、编译系统等，硬件设计者往下设计传统机器级、微程序机器级等。软件和硬件并行设计可以缩短设计周期，设计过程中可以交流协调，是一种交互式的、很好的设计方法。 7、存储程序计算机（冯·诺依曼结构）：采用存储程序原理，将程序和数据存放在同一存储器中。指令在存储器中按其执行顺序存储，由指令计数器指明每条指令所在的单元地址。存储程序原理的基本点是指令驱动。主要特点： ·计算机以运算器为中心。输入/输出设备与存储器之间的数据传送都经过运算器；存储器、输入/输出设备的操作以及它们之间的联系都由控制器集中控制。 ·在存储器中，指令和数据同等对待。指令和数据一样可以进行运算，即由指令组成饿程序是可以修改的。 ·存储器是按地址访问、按顺序线性编址的一维结构，每个单元的位数是固定的。 ·指令的执行是顺序的，即一般是按照指令在存储器中存放的顺序执行。程序的分支由转移指令实现。由程序计数器PC指明当前正在执行的指令在存储器中的地址。 ·指令由操作码和地址码组成。操作码指明本指令的操作类型，地址码指明操作数地址和存放运算结果的地址。操作数的类型由操作码决定，操作数本身不能判定是何种数据类型。·指令和数据均以二进制编码表示，采用二进制运算。 8、计算机五大部件：控制器、运算器、存储器、输入输出设备。 9、一条指令由那两部分组成：操作码、地址码。

大型企业网络安全解决方案

大型企业网络安全解决方案第一章本方案为某大型局域网网络安全解决方案，包括原有网络系统分析、安全需求分析、安全目标的确立、安全体系结构的设计等。本安全解决方案的目标是在不影响某大型企业局域网当前业务的前提下，实现对他们局域网全面的安全管理。 1.将安全策略、硬件及软件等方法结合起来，构成一个统一的防御系统，有效阻止非法用户进入网络，减少网络的安全风险。 2.定期进行漏洞扫描，及时发现问题，解决问题。 3.通过入侵检测等方式实现实时安全监控，提供快速响应故障的手段，同时具备很好的安全取证措施。 4.使网络管理者能够很快重新组织被破坏了的文件或应用。使系统重新恢复到破坏前的状态，最大限度地减少损失。 5.在工作站、服务器上安装相应的防病毒软件，由中央控制台统一控制和管理，实现全网统一防病毒。第二章网络系统概况 2.1 网络概况这个企业的局域网是一个信息点较为密集的千兆局域网络系统，它所联接的现有上千个信息点为在整个企业内办公的各部门提供了一个快速、方便的信息交流平台。不仅如此，通过专线与Internet的连接，打通了一扇通向外部世界的窗户，各个部门可以直接与互联网用户进行交流、查询资料等。通过公开服务器，企业可以直接对外发布信息或者发送电子邮件。高速交换技术的采用、灵活的网络互连方案设计为用户提供快速、方便、灵活通信平台的同时，也为网络的安全带来了更大的风险。因此，在原有网络上实施一套完整、可操作的安全解决方案不仅是可行的，而且是必需的。 2.2 网络结构的特点在分析这个企业局域网的安全风险时，应考虑到网络的如下几个特点： 1.网络与Internet直接连结，因此在进行安全方案设计时要考虑与Internet连结的有关风险，包括可能通过Internet传播进来病毒，黑客攻击，来自Internet的非授权访问等。 2.网络中存在公开服务器，由于公开服务器对外必须开放部分业务，因此在进行安全方案设计时应该考虑采用安全服务器网络，避免公开服务器的安全风险扩散到内部。 3.内部网络中存在许多不同的子网，不同的子网有不同的安全性，因此在进行安全方案设计时，应考虑将不同功能和安全级别的网络分割开，这可以通过交换机划分VLAN来实现。 4.网络中有二台应用服务器，在应用程序开发时就应考虑加强用户登录验证，防止非授

高并发处理

转载请保留出处：俊麟Michael‘s blog (https://www.360docs.net/doc/ee3357628.html,/blog/?p=71) Trackback Url : https://www.360docs.net/doc/ee3357628.html,/blog/wp-trackback.php?p=71 鄙人先后在CERNET做过拨号接入，在Yahoo&3721搞过搜索前端，在猫扑处理过https://www.360docs.net/doc/ee3357628.html,的架构升级，在https://www.360docs.net/doc/ee3357628.html,视频网站从事开发工作，还在多年的工作中接触和开发过不少大中型网站的模块，因此在大型网站应对高负载和并发的解决方案上有一些积累和经验，希望和大家一起探讨。一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。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：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。 1、HTML静态化其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的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，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。目前很多博客也都实现了静态化，我使用的这个Blog程序WordPress还没有静态化，所以如果面对高负载访问，https://www.360docs.net/doc/ee3357628.html,一定不能承受同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛

WEB应用中的高并发问题

WEB应用中的高并发问题大型网站，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：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。这些解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，以下从平时的项目经验以及引用一些博客的思路来尝试解决高并发的情况。 0、首先需要关注数据库没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF（单点故障）。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。可能最初是一台主机，当数据增加到100万以上，那么，数据库的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式，2个主Master，多个Slaves，需要注意的是，虽然有2个Master，但是同时只有1个是Active，我们可以在一定时候切换。之所以用2个M，是保证M不会又成为系统的SPOF。 Slaves可以进一步负载均衡，可以结合LVS,从而将select操作适当的平衡到不同的slaves 上。以上架构可以抗衡到一定量的负载，但是随着用户进一步增加，你的用户表数据超过1千万，这时那个M变成了SPOF。你不能任意扩充Slaves，否则复制同步的开销将直线上升，怎么办？我的方法是表分区，从业务层面上进行分区。最简单的，以用户数据为例。根据一定的切分方式，比如id，切分到不同的数据库集群去。

全局数据库用于meta数据的查询。缺点是每次查询，会增加一次，比如你要查一个用户nightsailer,你首先要到全局数据库群找到nightsailer对应的cluster id，然后再到指定的cluster找到nightsailer的实际数据。每个cluster可以用m-m方式，或者m-m-slaves方式。这是一个可以扩展的结构，随着负载的增加，你可以简单的增加新的mysql cluster进去。 1、HTML静态化其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的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，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，