高并发量网站解决方案

前端 优化

6、延长静态资源缓存时间
这样，频繁访问网站的访客就能够更快地访问。不过，这里要通过修改文件名的方式，确保在资源更新的时候，用户会拉取到最新的内容。

7、把CSS放在页面头部，把JavaScript放在页面底部
这样就不会阻塞页面渲染，让页面出现长时间的空白。

2、选择合适的图片格式
如果图片颜色数较多就使用JPG格式，如果图片颜色数较少就使用PNG格式，如果能够通过服务器端判断浏览器支持WebP，那么就使用WebP格式和SVG格式。

1、HTML静态化

2、图片服务器分离

后台代码优化

解析大文件的xml数据使用sax替代dom4j,使用分段批量提交来完成大数据量的插入。
对于大批量字符串的拼接使用stringbuffer或者stringbuilder代替string进行+拼接。
根据业务情况使用缓存减少对数据库的访问。
单线程应尽量使用 HashMap, ArrayList，因为HashTable,Vector使用了同步机制，降低了性能。
在finally块中关闭流,断开连接，释放资源。
避免在循环条件中使用复杂表达式 。

数据库优化

redis缓存

mycat 数据库集群

表设计

分表 水平(数据)垂直(字段)

2、能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的（电话号码），这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

    3、对于不可变字符类型char和可变字符类型varchar 都是8000字节,char查询快，但是耗存储空间，varchar查询相对慢一些但是节省存储空间。在设计字段的时候可以灵活选择，例如用户名、密码等长度变化不大的字段可以选择CHAR，对于评论等长度变化大的字段可以选择VARCHAR。

    4、字段的长度在最大限度的满足可能的需要的前提下，应该尽可能的设得短一些，这样可以提高查询的效率，而且在建立索引的时候也可以减少资源的消耗。

MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。

例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。

另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。

对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。

 

2.       别名的使用

别名是大型数据库的应用技巧，就是表名、列名在查询中以一个字母为别名，查询速度要比建连接表快1.5倍。

    适当建立索引

　　说起提高数据库性能，索引是最物美价廉的东西了。不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行个正确的’create index’，查询速度就可能提高百倍千倍，这可真有诱惑力。可是天下没有免费的午餐，查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的，这些写操作，增加了大量的I/O。由于索引的存储结构不同于表的存储，一个表的索引所占空间比数据所占空间还大的情况经常发生。这意味着我们在写数据库的时候做了很多额外的工作，而这个工作只是为了提高读的效率。因此，我们建立一个索引，必须保证这个索引不会“亏本”。一般需要遵守这样的规则：

　　索引的字段必须是经常作为查询条件的字段;

　　如果索引多个字段，第一个字段要是经常作为查询条件的。如果只有第二个字段作为查询条件，这个索引不会起到作用;

　　索引的字段必须有足够的区分度;

　　Mysql 对于长字段支持前缀索引;