100万并发架构设计，100万并发服务器配置

如何设计高并发的服务器,如何提升服务器性能?

1、提高CPU并发计算能力 服务器之所以可以同时处理多个请求，在于操作系统通过多执行流体系设计使得多个任务可以轮流使用系统资源，这些资源包括CPU，内存以及I/O. 这里的I/O主要指磁盘I/O， 和网络I/O。

2、增加内存容量。电脑的速度上不去，根本原因是内存不能支撑目前数据的运行，服务器也一样，增加服务器的内存也是更有必要的，这样会使处理器子系统更加高效的运行，内存容量的提高和价格的下降是现在行业的主要特征，那么增加内存容量也是势在必行。更换硬盘。

3、为了实现这一目标，服务器设计的关键在于构建端口模型，采用线程池管理和CPU优化。首先，通过初始化工作线程，每个线程都与一个特定的完成端口关联，异步接收数据。在数据处理阶段，服务器会检测并处理可能的错误，同时继续轮询，确保响应的实时性。

4、减少内存分配和释放服务器在运行过程中，需要大量的内存容量来支撑，内存的分配和释放就尤为关键。用户在使用服务器的时候，可以通过改善数据结构以及算法制度来减少中间临时变量的内存分配和数据复制时间。另外，可以选择使用共享内存模式来降低内存的分配和释放问题。

高并发架构技术解决方案?

1、负载均衡 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高端解决办法。 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。

2、：系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。2：缓存，必须得用缓存 大部分的高并发场景，都是读多写少，那你完全可以在数据库和缓存里都写一份，然后读的时候大量走缓存不就得了。

3、libevent：libevent是一个事件驱动的网络库，它可以帮助你处理大量的并发连接。它提供了高效的事件循环和异步I/O操作，适用于构建高性能的网络应用程序。 Nginx：Nginx是一个轻量级的高性能Web服务器，它采用事件驱动的架构和非阻塞I/O模型，能够处理大量并发连接。

4、解决方案：提高硬件能力、增加系统服务器。（当服务器增加到某个程度的时候系统所能提供的并发访问量几乎不变，所以不能根本解决问题）本地缓存：本地可以使用JDK自带的Map、Guava Cache.分布式缓存：Redis、Memcache.本地缓存不适用于提高系统并发量，一般是用处用在程序中。

高并发网站架构的设计方案是怎样的?

1、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。

2、使用缓存 所谓的缓存就是把数据咱是放置到内存中，前台在请求的时候直接从内存中读取数据，而不需要去查询数据库或者读取文件等，这样就能做到最快的响应。网站架构和网站开发中的缓存是非常重要的。

3、要做一个大流量的，高并发的网站，其底层架构可以选用ssh或者springmvc或者用Struts2或者结合hibernate 一起使用都可以的。系统能不能承受住高并发，还要看服务器的配置能不能承受得住呢。

4、计算：多组服务器，负载均衡等技术控制流量。存储：存储这里就比较麻烦，按照KV存储简单的资源，然后在计算部分进行整合。真的没办法做KV的，采用跨库索引来做。单机存储数量要合理，不能太多。还有就是事务性的问题，解决方案就是BASE思想或者采用日志方式。

5、以最前端的网络接入层为例，一般做法是在高配机器上部署支持高并发的web服务器(如nginx)集群，后端映射个多个业务组件达到并发处理能力；在数据访问方面充分做好缓存，包括数据缓存、页面、甚至文件缓存，需要存储大量数据的情况下则考虑分布式。

6、libevent：libevent是一个事件驱动的网络库，它可以帮助你处理大量的并发连接。它提供了高效的事件循环和异步I/O操作，适用于构建高性能的网络应用程序。 Nginx：Nginx是一个轻量级的高性能Web服务器，它采用事件驱动的架构和非阻塞I/O模型，能够处理大量并发连接。

美团面试题:如何设计负载均衡架构支撑千万级用户的高并发访问?

服务器负载均衡(Server Load Balancing)，其原理是将工作任务相对均衡地分摊到多个节点(服务器集群)上执行，从而提升整个业务系统的性能。诸如LVS、HA Proxy等开源软件，可以在现有的网络基础架构之上建立负载均衡机制，以满足业务增长的需要，对于网站的来说不啻为一种廉价且有效的扩展性选择。

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。负载均衡。

通过重定向，来达到“负载均衡”的目标。例如，我们在下载PHP源码包的时候，点击下载链接时，为了解决不同国家和地域下载速度的问题，它会返回一个离我们近的下载地址。重定向的HTTP返回码是302 这个重定向非常容易实现，并且可以自定义各种策略。但是，它在大规模访问量下，性能不佳。

关于rest，仅仅是一种风格，至于框架，spring mvc 是比较成熟的，其实这块mvc 框架都不会成为你的问题，从团队熟练以及扩展上来说，spring 是个不错的选择，这块只要你设计好，开放API 是比较方便的。

海量高并发系统架构该怎样设计

1、首先要结合具体的业务场景，不根据业务就云设计就是在耍流氓。业务场景 首先你要确定你所架构的系统服务于什么业务。假如我们现在是一个小创业公司，注册用户就20万，每天活跃用户就1万，每天单表数据量就1000，然后高峰期每秒钟并发请求最多就10。

2、高性能 性能是大型网站架构设计的一个重要方面，任何软件架构设计方案都必须考虑可能带来的性能问题，也正因为性能问题几乎无处不在，在请求链路的任何一个环节，都是我们去做极致性能优化方案中的切入点。

3、提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。前者垂直扩展可以通过提升单机硬件性能，或者提升单机架构性能，来提高并发性，但单机性能总是有极限的，互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是后者：水平扩展。

4、本地缓存，对于Java的本地缓存而言就是讲数据放入静态(static)的数据结合中，然后需要用的时候就从静态数据结合中拿出来，对于高并发的环境建议使用 ConcurrentHashMap或者CopyOnWriteArrayList作为本地缓存。

5、互联网分布式架构设计，提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。垂直扩展：提升单机处理能力。

大数据量高并发访问数据库结构的设计

1、存储 将硬盘分成NTFS格式，NTFS比FAT32快，并看你的数据文件大小，1G以上你可以采用多数据库文件，这样可以将存取负载分散到多个物理硬盘或磁盘阵列上。

2、数据库结构的设计 为了保证数据库的一致性和完整性，在逻辑设计的时候往往会设计过多的表间关联，尽可能的降低数据的冗余。(例如用户表的地区，我们可以把地区另外存放到一个地区表中)如果数据冗余低，数据的完整性容易得到保证，提高了数据吞吐速度，保证了数据的完整性，清楚地表达数据元素之间的关系。

3、所以在考虑整个系统的流程的时候，我们必须要考虑，在高并发大数据量的访问情况下，我们的系统会不会出现极端的情况。（例如：对外统计系统在7月16日出现的数据异常的情况，并发大数据量的的访问造成，数据库的响应时间不能跟上数据刷新的速度造成。

4、回答量：133 采纳率：0% 帮助的人：74万 我也去答题访问个人页 关注 展开全部 数据库设计(Database Design)是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求(信息要求和处理要求)。

5、(3)Hive是Hadoop架构中的数据仓库，主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。Hbase主要作为面向列的数据库运行在HDFS上，可存储PB级的数据。Hbase利用MapReduce来处理内部的海量数据，并能在海量数据中定位所需的数据且访问它。

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