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        信息流量大選BGP大帶寬服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運營

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        所屬分類:商務(wù)服務(wù)
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        所在地區(qū):福建 時間:2024-05-14【加入收藏夾】【關(guān)閉

        貨源介紹

        要知道信息流服務(wù)器要選擇什么樣的服務(wù)器?

         大帶寬是一定要的  我們機房的BGP三線單IP服務(wù)器 103.219.31.*  訪問速度穩(wěn)定
        線路優(yōu)化  CPU:i7/至強 內(nèi)存:8/32  GB硬盤:500GB  SAS 帶寬:G口/100Mbps獨享

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        用戶多,不代表你服務(wù)器訪問量大,訪問量大不一定你服務(wù)器壓力大!我們換成專業(yè)點的問題,高并發(fā)下怎么優(yōu)化能避免服務(wù)器壓力過大。

        1,整個架構(gòu):可采用分布式架構(gòu),利用微服務(wù)架構(gòu)拆分服務(wù)部署在不同的服務(wù)節(jié)點,避免單節(jié)點宕機引起的服務(wù)不可用!

        2,數(shù)據(jù)庫:采用主從復(fù)制,讀寫分離,甚至是分庫分表,表數(shù)據(jù)根據(jù)查詢方式的不同采用不同的索引比如b tree,hash,關(guān)鍵字段加索引,sql避免復(fù)合函數(shù),避免組合排序等,避免使用非索引字段作為條件分組,排序等!減少交互次數(shù),一定不要用select *!

        3,加緩存:使用諸如memcache,redis,ehcache等緩存數(shù)據(jù)庫定義表,結(jié)果表等等,數(shù)據(jù)庫的中間數(shù)據(jù)放緩存,避免多次訪問修改表數(shù)據(jù)!登錄信息session等放緩存實現(xiàn)共享!諸如商品分類,省市區(qū),年齡分類等不常改變的數(shù)據(jù),放緩存,不要放數(shù)據(jù)庫!
        同時要避免緩存雪崩和穿透等問題的出現(xiàn)導(dǎo)致緩存崩潰!

        4,增量統(tǒng)計:不要實時統(tǒng)計大量的數(shù)據(jù),應(yīng)該采用晚間定時任務(wù)統(tǒng)計,增量統(tǒng)計等方式提前進行統(tǒng)計,避免實時統(tǒng)計的內(nèi)存,CPU壓力!

        5,加圖片服務(wù)器:圖片等大文件,一定要單獨經(jīng)過文件服務(wù)器,避免IO速度對動態(tài)數(shù)據(jù)的影響!保證系統(tǒng)不會因為文件而崩潰!

        6,HTML文件,枚舉,靜態(tài)的方法返回值等靜態(tài)化處理,放入緩存!

        7,負載均衡:使用nginx等對訪問量過大的服務(wù)采用負載均衡,實現(xiàn)服務(wù)集群,提高服務(wù)的最大并發(fā)數(shù),防止壓力過大導(dǎo)致單個服務(wù)的崩潰!

        8,加入搜索引擎:對于sql中常出現(xiàn)的like,in等語句,使用lucence或者solr中間件,將必要的,依賴模糊搜索的字段和數(shù)據(jù)使用搜索引擎進行存儲,提升搜索速度!#注意:全量數(shù)據(jù)和增量數(shù)據(jù)進行定時任務(wù)更新!

        9,使用消息中間件:對服務(wù)之間的數(shù)據(jù)傳輸,使用諸如rabbit mq,kafka等等分布式消息隊列異步傳輸,防止同步傳輸數(shù)據(jù)的阻塞和數(shù)據(jù)丟失!

        10,拋棄tomcat:做web開發(fā),接觸最早的應(yīng)用服務(wù)器就是tomcat了,但是tomcat的單個最大并發(fā)量只能不到1w!采取netty等actor模型的高性能應(yīng)用服務(wù)器!

        11,多線程:現(xiàn)在的服務(wù)器都是多核心處理模式,如果代碼采用單線程,同步方式處理,極大的浪費了CPU使用效率和執(zhí)行時間!

        12,避免阻塞:避免bio,blockingqueue等常常引起長久阻塞的技術(shù),而改為nio等異步處理機制!

        13,CDN加速:如果訪問量實在過大,可根據(jù)請求來源采用CDN分流技術(shù),避免大流量完成系統(tǒng)崩潰!

        14,避免低效代碼:不要頻繁創(chuàng)建對象,引用,少用同步鎖,不要創(chuàng)建大量線程,不要多層for循環(huán)!
         

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