大数据和高并发的解决方案汇总

　　　　大数据和高并发的解决方案汇总

 

1.3海量数据解决方案

 

1.使用缓存：

　　使用方式：1，使用程序直接保存到内存中。主要使用Map，尤其ConcurrentHashMap。

2，使用缓存框架。常用的框架：Ehcache，Memcache，Redis等。

　　最关键的问题是：什么时候创建缓存，以及其失效机制。

对于空数据的缓冲：最好用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。

 

2.数据库优化：

　　1，表结构优化。

　　2，SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化。可记录各语句执行时间，有针对性的分析。

　　3，分区

　　4，分表

　　5，索引优化

　　6，使用存储过程代替直接操作

3.分离活跃数据

　　例如用户，可以分为活跃用户和不活跃用户。

4.批量读取和延迟修改

　　高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。

　　高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。

5.读写分离

　　上图，数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。

6.分布式数据库

　　将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。有些复杂问题，如：事务处理，多表查询。

7.NoSql和Hadoop

　　NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。

　　Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。

 

1.4高并发的解决方案。

 

　　1.应用和静态资源分离。

　　　　将静态资源（js，css，图片等）放到专门的服务器中。

　　2.页面缓存

　　　　将应用生成的页面缓存起来可以节省大量cpu资源。

　　对于部分页面经常变换数据的，可以使用ajax来处理。

3.集群和分布式

　　集群，多台服务器具有相同的功能，主要起分流的作用。

　　分布式，将不同的业务放到不同的服务器中，处理一个请求可能需要多台服务器，进而提高一个请求的处理速度。

　　又分为静态资源集群和应用程序集群。后者较复杂，经常要考虑session同步等问题。

4.反向代理

　　客户端直接访问的服务器并不是直接提供服务的服务器，它从别的服务器获取资源，然后将结果返回给用户。

　　代理服务器和反向代理服务器：

　　代理服务器是代我们访获取资源，然后将结果返回。例如，访问外网的代理服务器。反向代理服务器是我们正常访问一台服务器的时候，服务器自己调用了别的服务器。

　　代理服务器我们主动使用，是为我们服务的，不需要有自己的域名；反向代理是服务器自己使用的，我们并不知道，有自己的域名。

5，CDN

　　CDN是一种特殊的集群页面缓冲服务器，和普通的集群的多台页面缓冲服务器相比主要区别是：其存放位置和分配请求方式不同。

　　CDN的服务器分布在全国各地，接收到请求后会将请求分配到最合适的CDN服务器节点来获取数据。其每一个CDN节点就是一个页面缓存服务器。

　　分配方式：并不是普通的负载均衡，而是专门的CDN域名解析服务器在解析域名的时候就分配好的，一般的做饭是：ISP那里使用CNAME将域名解析到一个特定的域名，然后再将解析到的那个域名用专门的CDN服务器解析（返回给浏览器，再访问）到相应的CDN节点。每个节点可能也集群了多台服务器。

 

　小结：

　　

　　

　　少你可以知道处理高并发的业务逻辑是:

• 前端:异步请求+资源静态化+cdn
• 后端:请求队列+轮询分发+负载均衡+共享缓存
• 数据层:redis缓存+数据分表+写队列
• 存储:raid阵列+热备
• 网络:dns轮询+DDOS攻击防护

　　

　　网站架构的整个演变主要围绕大数据和高并发而展开。解决的方案主要是使用缓存和多资源两种类型。多资源：多存储，多CPU，多网络。可以单个资源处理一个请求，也可以多个。

　　使用复杂框架之前一定要将项目的业务优化好，基础中的基础，重中之重！

 

　　架构和协议并不是神圣不可侵犯的东西。

 

------名白

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