WEB应用中的高并发问题
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什么是高并发，如何避免高并发
什么是⾼并发，如何避免⾼并发之前我将⾼并发的解决⽅法误认为是线程或者是队列可以解决，因为⾼并发的时候是有很多⽤户在访问，导致出现系统数据不正确、丢失数据现象，所以想到的是⽤队列解决，其实队列解决的⽅式也可以处理，⽐如我们在竞拍商品、转发评论微博或者是秒杀商品等，同⼀时间访问量特别⼤，队列在此起到特别的作⽤，将所有请求放⼊队列，以毫秒计时单位，有序的进⾏，从⽽不会出现数据丢失系统数据不正确的情况。
今天我经过查资料，⾼并发的解决⽅法有俩种，⼀种是使⽤缓存、另⼀种是使⽤⽣成静态页⾯；还有就是从最基础的地⽅优化我们写代码减少不必要的资源浪费：(1.不要频繁的new对象,对于在整个应⽤中只需要存在⼀个实例的类使⽤单例模式.对于String的连接操作,使⽤StringBuffer或者StringBuilder.对于utility类型的类通过静态⽅法来访问。
2. 避免使⽤错误的⽅式,如Exception可以控制⽅法推出,但是Exception要保留stacktrace消耗性能,除⾮必要不要使⽤ instanceof做条件判断,尽量使⽤⽐的条件判断⽅式.使⽤JAVA中效率⾼的类,⽐如ArrayList⽐Vector性能好。
)⾸先缓存技术我⼀直没有使⽤过，我觉得应该是在⽤户请求时将数据保存在缓存中，下次请求时会检测缓存中是否有数据存在，防⽌多次请求服务器，导致服务器性能降低，严重导致服务器崩溃，这只是我⾃⼰的理解，详细的资料还是需要在⽹上收集；⼀、什么是页⾯静态化：简单的说，我们如果访问⼀个链接 ,服务器对应的模块会处理这个请求，转到对应的jsp界⾯，最后⽣成我们想要看到的数据。
这其中的缺点是显⽽易见的：因为每次请求服务器都会进⾏处理，如果有太多的⾼并发请求，那么就会加重应⽤服务器的压⼒，弄不好就把服务器搞down 掉了。
那么如何去避免呢？如果我们把对 test.do 请求后的结果保存成⼀个 html ⽂件，然后每次⽤户都去访问 ,这样应⽤服务器的压⼒不就减少了？那么静态页⾯从哪⾥来呢？总不能让我们每个页⾯都⼿动处理吧？这⾥就牵涉到我们要讲解的内容了，静态页⾯⽣成⽅案… 我们需要的是⾃动的⽣成静态页⾯，当⽤户访问 ,会⾃动⽣成 test.html ,然后显⽰给⽤户。
WEB应用中的高并发问题
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。
高并发访问的优化方法
高并发访问的优化方法一、概述随着互联网的发展，高并发访问的问题越来越普遍。
许多网站、APP、微信公众号等都会遇到高并发访问的情况，如何优化成为了网站运营的重点之一。
本文将从硬件和软件两个方面阐述高并发访问的优化方法，希望对广大网站运营人员有所帮助。
二、硬件优化1、负载均衡负载均衡的主要作用是将请求平均分配到不同的服务器上，从而减轻单个服务器的压力，提高整个系统的处理能力。
负载均衡的方式有多种，如DNS轮询、IP轮询、Cookie插入等，根据实际需求选择合适的方式。
2、集群化通过集群化技术将多台服务器组成一个整体，成为单个逻辑服务器，从而提高系统的处理能力。
一般采用主备模式，当其中一台服务器故障时，其他服务器可以顶替其工作，使整个系统保持稳定。
3、存储优化存储优化主要是通过提高磁盘的读写速度、增大内存缓存等方式来提高系统读写性能。
常用的存储优化方式有RAID技术、SSD 固态硬盘等。
三、软件优化1、缓存缓存是指将经常访问的数据存放在高速缓存中，当需要访问时直接从缓存中读取，不必每次都从数据库或文件系统中读取，从而提高访问速度。
常用的缓存技术有Redis、Memcached等。
2、数据库优化数据库是网站系统的核心，如果数据库访问速度慢，整个系统将无法正常运作。
数据库优化主要有以下几个方面：（1）使用索引：索引可以加速数据的检索过程，减少数据库的扫描次数，提高查询效率。
（2）优化SQL语句：尽量避免使用全表扫描、子查询等复杂的SQL语句，优化SQL语句可以显著提高数据库的执行效率。
（3）分库分表：当数据库数据量巨大时，可以将数据按照某种规则进行分库分表，从而提高访问速度。
3、代码优化优化好的代码可以减少系统资源的占用，提高系统的性能。
代码优化的具体方法有许多，如优化算法、合理使用缓存、减少系统调用等。
4、反向代理反向代理是指将请求从前端服务器转发到后端服务器，从而减轻后端服务器的压力，提高整个系统的性能。
处理高并发的六种方法
处理高并发的六种方法处理高并发的六种方法随着互联网的飞速发展，各种网站、移动应用和电子商务平台都面临着处理海量并发请求的挑战。
高并发是指在同一时间内，服务端接收到的客户端请求数量大于其能够处理的数量，这种情况下，如果服务器不能及时地处理请求，就有可能出现系统崩溃、服务停止等严重问题。
为了解决这一问题，本文介绍了处理高并发的六种方法。
1. 垂直扩展垂直扩展是指通过增加服务器的硬件配置来提升其运行效率，包括增加 CPU、加大内存、使用更快的硬盘等。
这种方式的优点是容易实现，操作简单，对系统架构没有太大影响，但是成本较高，容量上限较小，无法承载海量并发请求。
2. 水平扩展与垂直扩展相对应的是水平扩展，它是通过增加服务器的数量来提高整体系统的处理能力。
这种方式的优点在于成本相对较低，容量上限相对较大，吞吐量也较高。
但是，水平扩展需要考虑负载均衡、数据同步等问题，所以对系统架构的调整较大。
3. 负载均衡负载均衡是指通过多台服务器对请求进行分流，让每台服务器处理一部分请求，从而提高整体处理能力的方式。
负载均衡可以分为软件负载均衡和硬件负载均衡，软件负载均衡适合小规模的网络架构，硬件负载均衡适合大规模的网络架构。
负载均衡需要考虑多台服务器之间的数据同步、请求转发等问题。
4. CDN 加速CDN（Content Delivery Network，内容分发网络）是一种用于加快网络传输速度和提高网站可用性的技术。
CDN 可以将静态资源（如图片、CSS、JS 文件等）缓存到离客户端最近的服务器上，从而使客户端的请求可以更快地响应。
CDN 还可以通过负载均衡和智能路由等机制，让用户和最近的服务器之间建立连接，减少延迟和网络拥堵。
5. 缓存技术缓存技术是指将常用的数据存储到内存或磁盘中，从而可以将数据读写速度提高数倍以上。
缓存技术可以减轻数据库的负担，提高网站的访问速度。
缓存技术可以采用多种方式，如使用 Redis、Memcached 等内存数据库，使用 Nginx 或Apache 等 Web 服务器的缓存模块等。
高并发Web系统的设计与应用
高并发Web系统的设计与应用摘要：设计了高并发web系统的软硬件框架，提出了http并发数的测量和监控方法，给出了软硬件的配置和优化方案，最后以高考网上查分系统为例进行了应用。
关键词：网上查分；并发；nginx；php中图分类号：tp393 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）13-3049-04通过网络对外发布信息已被政府部门普遍采用，但由于社会对一些热点信息（如高考分数）的极度关注，用户每秒数千次访问造成的高并发，会导致web系统运行缓慢。
因此需采用先进的软硬件架构设计web系统，确定软硬件的最优参数，充分发挥软硬件的计算能力，合理决定软硬件的使用数量，确保系统的正常运行。
1 高并发系统web系统的并发一般指的是单位时间内系统与用户之间所有http 请求与响应的总和[1]，随着用户每秒http请求数逐渐增多，系统运行负载逐渐加重，系统每秒可完成的http连接数逐渐减少。
1.1 软硬件架构www服务器的php系统采用fastcgi结构，nginx将php动态网页请求转发给驻留内存的php-fpm进程，php-fpm进程运行代码、连接oracle数据库、返回结果给nginx。
php对缓存、数据库采用持久化（persistent）连接提高并发性能。
cacti[3]软件每隔一分钟采集一次http并发数、cpu使用率、互联网带宽等数据并绘制图形，实现对系统负载的定时监控。
1.2 http并发数的测量和监控1.2.1 http最大并发数的测量1.2.2 http并发数的监控2 系统设置与优化2.1 系统设置linux、nginx、php等软件的具体安装步骤、配置过程可见参考文献[5-6]，epoll机制[7]是nginx、php等软件实现高并发的关键技术，有关软件的参数配置范围并无现成公式可参考，数值大小跟服务器cpu的计算能力相关。
最优参数的寻找与http最大并发数的测量是个互动过程，假设服务器的http最大并发数为m，该文提出有关参数经验数值如下：1）linux中涉及高并发进程的用户对系统资源的使用上限：nproc 为m、nofile为m、stack为m×4k。
高并发解决方法
高并发解决方法
高并发指系统在瞬间接受的并发请求较多时，响应时间相对较长或者无法响应的情况。
为解决高并发问题，常用的方法有以下几种：
1. 增加硬件资源：如增加服务器资源、增加缓存容量等来提高系统处理能力。
2. 使用负载均衡技术：将请求分散到多台服务器上，以达到平衡负载的效果。
通常使用的负载均衡技术包括DNS轮询、软件负载均衡和硬件负载均衡等。
3. 使用缓存技术：将常用的数据、页面等缓存在内存或者缓存服务器中，以减少数据库或者其他后台查询的负担，从而提高系统的响应速度。
4. 使用消息队列技术：将高并发的请求转化为消息，以异步的方式进行处理，从而避免直接访问数据库等资源，减轻系统负担。
5. 数据库技术优化：如使用索引、分表、分库等技术，将数据库请求均衡分布在多个数据库中，减少单个数据库的负担。
同时需要注意数据库连接池配置、SQL 语句优化等。
总之，解决高并发问题需要综合考虑多种技术手段，合理配置硬件资源和软件配置，以提高系统的稳定性和响应速度。
高并发请求的Web服务器配置优化
高并发请求的Web服务器配置优化在如今互联网快速发展的时代，Web服务器已成为一个不可缺少的组成部分，使用广泛。
Web服务器架构的重点是处理用户请求，因此高并发请求的Web服务器配置优化是保证网络系统稳定，可靠和高效的重要措施。
本文将从不同角度阐述Web服务器配置优化的相关问题，为读者提供参考建议。
一、硬件配置优化Web服务器处理请求的速度取决于服务器硬件，目前市场上普遍使用的服务器硬件包括处理器、内存、硬盘和网卡等。
针对高并发请求的Web服务器，硬件优化方案如下：1.处理器优化：选择高性能、低能耗的处理器，采用多核心、多线程，以提高处理器的工作效率。
2.内存优化：对于高并发请求的Web服务器，应选用大容量、高速率的内存，以保证足够的存储空间和数据传输速度。
3.硬盘优化：使用高速磁盘（如SSD），以更快的读写速度提升数据传输效率，减少用户请求等待时间。
4.网卡优化：使用高速的服务器网卡，加快数据传输速度。
二、网络配置优化网络配置的优化对于提高Web服务器的处理速度和并发请求响应速度非常重要。
以下是网络配置优化方案：1.网络设备优化：包括路由器、交换机等，最好选用高性能的设备，以保证数据传输的速度和流畅度。
2.网络拓扑优化：采用多层级、分布式结构的网络拓扑，减少网络瓶颈和单点故障的出现。
3.网络协议优化：采用TCP/IP协议栈优化，使用网络协议加速器等技术，减少网络延迟、增加网络吞吐量。
三、Web服务器软件优化Web服务器软件优化是提升Web服务器性能的关键。
以下是软件优化的方案：1.使用高性能的Web服务器软件：比如，Nginx，Apache等Web服务器软件有着不同的适用场景、优势和不足之处。
开发人员应根据应用场景和性能目标选择合适的Web服务器软件，以保证高并发请求的情况下服务器的处理效率。
2.充分利用缓存：缓存数据可以减少Web服务器的负担，加速数据的传输速度，提高Web服务器的响应速度。
Java Web开发中的常见问题汇总与解决方案
Java Web开发中的常见问题汇总与解决方案Java Web开发是现在互联网行业中非常热门的技术方向之一，它的发展势头也是越来越迅猛。
然而，在开发Java Web应用程序的过程中，总会遇到各种各样的问题，有的是因为技术不够熟练导致的，有的是由于环境不同而产生的。
为了让大家更好地掌握Java Web开发，本文将为您汇总整理了一些Java Web开发中常见的问题，并提供相应的解决方案。
一、数据访问异常在Java Web开发中，我们经常会遇到与数据库相关的异常。
尤其是在开发大型系统时，访问数据库的错误可能会成倍地影响系统的性能和可靠性。
以下列举一些常见的数据访问异常和解决方案。
1、连接池过期连接池过期是一个非常常见的问题，尤其是在系统高并发的情况下，会造成系统性能的明显下降。
解决方法是通过合理的配置和优化连接池的使用，提高系统的吞吐量和稳定性。
2、防止数据库死锁死锁是在高并发系统中经常遇到的问题之一。
如果多个线程并发访问数据库的同一个资源，就有可能导致死锁的产生。
要解决这个问题，可以通过使用数据库的锁机制来避免死锁的产生。
3、被动连接关闭一些数据库和Java ORM框架对于空闲连接资源的回收策略不同，可能会导致被动关闭连接的情况发生。
解决方案是做好连接池的配置和优化，避免过度的空闲连接资源占用。
二、Web服务器异常Java Web开发中的Web服务器异常也是非常常见的问题。
以下列举一些常见的Web服务器异常和解决方案。
1、多线程并发处理异常在高并发的情况下，Web服务器可能会产生并发处理异常，这种情况下就需要通过合理的代码设计和服务器配置来保证系统的性能和稳定性。
2、内存溢出和内存泄漏内存溢出和内存泄漏是很多Java Web开发者常常碰到的问题。
要解决这个问题，可以通过调整JVM内存参数，优化代码的编写和设计，避免无意中创建了对象并长时间占用内存资源。
3、负载均衡异常Java Web应用程序在高并发的情况下，可能会导致负载均衡的异常。
淘宝高并发解决方案
概述淘宝是中国最大的电商网站之一，每天有数以亿计的用户访问淘宝平台。
在高并发的访问环境下，如何保证淘宝的稳定性和可用性是一个重要的挑战。
本文将介绍淘宝高并发解决方案，包括架构设计、缓存优化、数据库优化以及负载均衡。
架构设计淘宝采用了分布式架构来应对高并发的访问压力。
整个系统被划分为多个服务模块，每个模块独立运行，并通过消息队列进行通信。
这种架构设计可以有效地提高系统的可伸缩性和可扩展性。
缓存优化为了减轻数据库的压力，淘宝采用了大量的缓存来加速数据访问。
其中，最核心的缓存技术是利用Redis来缓存热点数据。
通过将频繁访问的数据放入Redis缓存中，可以大大提高系统的响应速度和吞吐量。
淘宝还利用CDN（内容分发网络）来缓存静态资源，例如商品图片、CSS文件和JavaScript文件。
CDN可以将这些静态资源缓存在全球各地的节点上，用户可以就近访问这些缓存节点，从而提高访问速度。
数据库优化淘宝使用了分布式数据库来处理海量的数据。
数据库采用主从复制的方式，将读写操作分散到多个数据库节点上，从而提高数据库的并发处理能力。
为了减少数据库查询的负载，淘宝采用了数据库分库分表的技术。
将数据按照一定的规则分散到多个数据库和表中，从而均衡数据库的负载，并且降低了单个数据库的数据量和并发访问量。
此外，淘宝还采用了数据库的读写分离技术。
将读操作和写操作分别路由到不同的数据库节点上，从而提高数据库的读写性能。
负载均衡淘宝使用了负载均衡技术来分发用户的请求，以实现高并发的访问。
主要的负载均衡技术包括DNS负载均衡和反向代理负载均衡。
DNS负载均衡将用户的请求解析到多个服务器的IP地址上，从而使得用户的请求被均衡地分发到不同的服务器上。
反向代理负载均衡则是通过将用户的请求发送到多个反向代理服务器上，由反向代理服务器再将请求分发给后端的多个应用服务器。
这样可以均衡地分担用户的请求压力，提高系统的并发处理能力。
总结淘宝面临着海量用户的高并发访问压力，为了保证系统的稳定性和可用性，需要在架构设计、缓存优化、数据库优化和负载均衡等方面进行优化。
高并发系统设计中的技术难点与解决方案
高并发系统设计中的技术难点与解决方案近年来，随着互联网技术的不断发展，高并发系统的需求也越来越大。
高并发系统的设计对于各种互联网服务是至关重要的，而且也是难度极高的。
在高流量请求的情况下，系统容易出现瓶颈以及性能下降等问题。
如何解决这些问题，让系统具有更好的扩展性和可靠性，是每一个互联网工程师都需要思考的问题。
下面本文将探讨高并发系统设计中的技术难点及其解决方案。
一、面临的技术难点1. 服务器负载均衡在高并发的情况下，服务器容易因为请求过多而崩溃。
而负载均衡技术可以将请求均匀地分发到多个服务器上，协调服务器资源分配。
实现负载均衡的方法有很多，例如DNS负载均衡、硬件负载均衡、软件负载均衡等。
但是每一种方法都存在对应的缺点，需要开发人员根据实际场景进行选择和优化。
2. 并发控制当大量用户同时请求系统时，系统需要处理的并发请求过多。
这就需要进行并发控制，以防止请求处理的混乱和错误。
在高并发的情况下，为了更好地保证并发控制，常常采用的方法是增加服务器数量、采用分布式处理技术、利用缓存技术等方式来提高系统并发处理的能力。
3. 数据库性能问题数据库是实现高并发系统的核心组成部分。
但是，高并发对于数据库的访问压力也很大，容易造成瓶颈和性能下降。
因此，在高并发系统的设计中，如何提高数据库的性能也是一个关键点。
常见的解决办法是利用数据库的缓存机制、分库分表、数据异构等方式来优化数据库性能。
二、解决方案1、负载均衡的解决方案（1）基于DNS的负载均衡DNS（Domain Name System）是互联网中的一项关键服务，它负责将网址转换为IP地址。
DNS负载均衡采用多个IP解析地址，将请求分发到多个服务器上。
使用DNS负载均衡的优点在于可以大大提高系统的可用性和性能，但是DNS负载均衡有一个严重的缺点，即DNS缓存过程不可控，不适用于实时性要求较高的系统。
（2）基于硬件的负载均衡硬件负载均衡是将请求直接分发到硬件上，用专用的负载均衡设备来处理请求，以实现请求均衡负载的目的。
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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，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、图片服务器分离大家知道，对于Web服务器来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，图片是最消耗资源的，于是我们有必要将图片与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略，他们都有独立的图片服务器，甚至很多台图片服务器。
这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为图片问题而崩溃，在应用服务器和图片服务器上，可以进行不同的配置优化，比如apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持，尽可能少的LoadModule，保证更高的系统消耗和执行效率。
3、数据库集群和库表散列大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是我们需要使用数据库集群或者库表散列。
在数据库集群方面，很多数据库都有自己的解决方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案，常用的MySQL提供的Master/Slave也是类似的方案，您使用了什么样的DB，就参考相应的解决方案来实施即可。
上面提到的数据库集群由于在架构、成本、扩张性方面都会受到所采用DB类型的限制，于是我们需要从应用程序的角度来考虑改善系统架构，库表散列是常用并且最有效的解决方案。
我们在应用程序中安装业务和应用或者功能模块将数据库进行分离，不同的模块对应不同的数据库或者表，再按照一定的策略对某个页面或者功能进行更小的数据库散列，比如用户表，按照用户ID进行表散列，这样就能够低成本的提升系统的性能并且有很好的扩展性。
soh u的论坛就是采用了这样的架构，将论坛的用户、设置、帖子等信息进行数据库分离，然后对帖子、用户按照板块和ID进行散列数据库和表，最终可以在配置文件中进行简单的配置便能让系统随时增加一台低成本的数据库进来补充系统性能。
4、缓存缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存。
网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。
这里先讲述最基本的两种缓存。
高级和分布式的缓存在后面讲述。
架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块，也可以使用外加的Squid模块进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。
网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web 开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。
另外，在使用web语言开发的时候，各种语言基本都有自己的缓存模块和方法，PHP有Pear的Cache模块，Java就更多了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。
5、nginx分流Nginx以事件驱动的方式编写，所以有非常好的性能，同时也是一个非常高效的反向代理、负载平衡。
其拥有匹配Lighttpd的性能，同时还没有Lighttpd的内存泄漏问题，而且Lighttpd的mod_proxy也有一些问题并且很久没有更新。
现在，Igor将源代码以类BSD许可证的形式发布。
Nginx因为它的稳定性、丰富的模块库、灵活的配置和低系统资源的消耗而闻名．业界一致认为它是Apache2.2＋mod_proxy_balancer的轻量级代替者，不仅是因为响应静态页面的速度非常快，而且它的模块数量达到Apache的近2/3。
对proxy和rewrite模块的支持很彻底，还支持mod_fcgi、ssl、vhosts，适合用来做mongrel clusters的前端HTTP响应。
Nginx专为性能优化而开发，性能是其最重要的考量,实现上非常注重效率。
它支持内核Poll模型，能经受高负载的考验,有报告表明能支持高达50,000个并发连接数。
Nginx具有很高的稳定性。
其它HTTP服务器，当遇到访问的峰值，或者有人恶意发起慢速连接时，也很可能会导致服务器物理内存耗尽频繁交换，失去响应，只能重启服务器。
例如当前apache一旦上到200个以上进程，web响应速度就明显非常缓慢了。
而Nginx采取了分阶段资源分配技术，使得它的CPU 与内存占用率非常低。
nginx官方表示保持10,000个没有活动的连接，它只占2.5M内存，所以类似DOS这样的攻击对nginx来说基本上是毫无用处的。
就稳定性而言,nginx比lighthttpd更胜一筹。
Nginx支持热部署。
它的启动特别容易, 并且几乎可以做到7*24不间断运行，即使运行数个月也不需要重新启动。
你还能够在不间断服务的情况下，对软件版本进行进行升级。
Nginx采用master-slave模型,能够充分利用SMP的优势，且能够减少工作进程在磁盘I/O的阻塞延迟。
当采用select()/poll()调用时，还可以限制每个进程的连接数。
Nginx代码质量非常高，代码很规范，手法成熟，模块扩展也很容易。
特别值得一提的是强大的Upstream与Filter链。
Upstream为诸如reverse proxy,与其他服务器通信模块的编写奠定了很好的基础。
而Filter链最酷的部分就是各个filter不必等待前一个filter执行完毕。
它可以把前一个filter的输出做为当前filter的输入，这有点像Unix的管线。
这意味着，一个模块可以开始压缩从后端服务器发送过来的请求，且可以在模块接收完后端服务器的整个请求之前把压缩流转向客户端。
Nginx采用了一些os提供的最新特性如对sendfile (Linux2.2+)，accept-filter (FreeBSD4.1+)，TCP_DEFER_ACCEPT (Linux 2.4+)的支持，从而大大提高了性能。
当然，nginx还很年轻，多多少少存在一些问题，比如：Nginx是俄罗斯人创建，虽然前几年文档比较少，但是目前文档方面比较全面，英文资料居多，中文的资料也比较多，而且有专门的书籍和资料可供查找检查配置文件是否正确：cd /usr/local/nginx/sbin sudo ./nginx -t重新加载配置文件：./nginx -s reload重启nginx服务器： cd /etc/init.d sudo ./nginx restart6、镜像镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式，镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异，比如ChinaNet和EduNet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点，数据进行定时更新或者实时更新。
在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现成的解决架构和产品可选。
也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。
7、负载均衡(目前还看不太懂啦，先收录一下)负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。
负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择，我个人接触过一些解决方法，其中有两个架构可以给大家做参考。
1）硬件四层交换第四层交换使用第三层和第四层信息包的报头信息，根据应用区间识别业务流，将整个区间段的业务流分配到合适的应用服务器进行处理。
第四层交换功能就象是虚IP，指向物理服务器。