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。
web园设置多个最大工作进程数，这个主要是解决web网页服务器的负载均衡问题，充分利用CPU资源，主要用于网页，带来的问题是cache和session会变为多份难以控制，可以通过设计IIS会话状态里配置状态服务器。
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，一般的做法是：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。
代码注意事项：
1、TABLOCK（表锁）
此选项被选中时，SQL Server 将在整个表上置共享锁直至该命令结束。 这个选项保证其他进程只能读取而不能修改数据。
2、ROWLOCK(行锁)
行级封锁确保在用户取得被更新的行到该行进行更新这段时间内不被其它用户所修改。因而行级锁即可保证数据的一致性又能提高数据操作的迸发性。
