去评论
爱生活

大数据高并发怎么解决

铜都小狗
2022/03/21 08:40:28
如何处理几十万条并发数据大数据并发处理解决方案:1、HTML静态化 效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面,所以尽可能使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,无法全部手动去挨个实现,于是出现了常见的信息发布系统CMS,像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。 2、图片服务器分离 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。 这一实现起来是比较容易的一现,如果服务器集群操作起来更方便,如果是独立的服务器,新手可能出现上传图片只能在服务器本地的情况下,可以在令一台服务器设置的IIS采用网络路径来实现图片服务器,即不用改变程序,又能提高性能,但对于服务器本身的IO处理性能是没有任何的改变。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,于是需要使用数据库集群或者库表散列。 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。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、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。 6、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。 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。它传输的业务服从的协议多种多样,有HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他协议。这些业务在物理服务器基础上,需要复杂的载量平衡算法。在IP世界,业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定,在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP地址、TCP和UDP端口共同决定。 在硬件四层交换产品领域,有一些知名的产品可以选择,比如Alteon、F5等,这些产品很昂贵,但是物有所值,能够提供非常优秀的性能和很灵活的管理能力。Yahoo中国当初接近2000台服务器使用了三四台Alteon就搞定了。高并发写选sql还是nosql?  

SQL的独特优势包括:1. SQL能够加强与数据的交互,并允许对单个数据库设计提出问题。这是很关键的特征,因为无法交互的数据基本上是没用的,并且,增强的交互性...大数据风险偏高要多久才能消除  

有利必有弊,大数据也不例外。大数据被认为将会带来生活、工作与思维的重大变革。众多互联网企业在利用大数据方面所做的工作使数据行业看到了新的发展路径。大数...高并发量大的话怎么处理热点,数据等  

可以私聊我~关系数据库为什么不能从根本上解决大数据并发的问题?  

转)基本的数据库并发控制. 对于多用户系统,数据库操作的并发问题很常见,造成的错误如,数据丢失,读取错误数据等。究其本质原因其实是数据不一致