高并发处理方案

时常看到高并发的问题，但高并发其实是最不需要考虑的东西。为何，他虚无缥缈，很少有网站真的需要这些东西，而且其中很多技术，其实你已经在用了。有这个意识就够了，不需要时刻盯着这个问题。只有很少的网站真的能达到高并发。

简单做一个归纳，从低成本、高性能和高扩张性的角度来说有如下处理方案：

1、HTML静态化

2、图片服务器分离

3、数据库集群和库表散列

4、缓存

5、镜像

6、负载均衡;一个典型的使用负载均衡的策略就是，在软件或者硬件四层交换的基础上搭建squid集群，这种思路在很多大型网站包括搜索引擎上被采用，这样的架构低成本、高性能还有很强的扩张性，随时往架构里面增减节点都非常容易。

下面也是一个牛人所做的总结，跟上面部分相同。

高并发时，性能瓶颈及当前常用的应对措施

1.数据库瓶颈。Mysql并发链接100

2.apache 并发链接1500

3.程序执行效率

1.有数据库瓶颈时，当前处理方案无外乎 主从，集群。增加cache(memcached).

如：手机之家新系统介绍及架构分享（http://www.slideshare.net/Fenng/ss-1218991?from=ss_embed）

就是在cache层做优化

又拍网架构（http://www.bopor.com/?p=652）

是以增加数据库，分表分库的方法解决。

Sina增加了mq(消息队列)来分发数据。

还有风站用了key-value的数据库。其实这可以理解成一个持久化的缓存。

2.apache瓶颈。

增加服务器。负载均衡。如sina的F5

由于进程数的限制。会把一些基本不变的代码挪出来放到单独的服务器。如css/js/图片。

国内成功的案例是tom的cdn

又如nginx的横空出世和squid的反向代理都是基于这个原因出来的。

3.php的执行效率。原因有多个。

1）.本身的效率低。

解决的成功案例是Zend Optimizer 和 facebooke的hiphop

Taobao是把php代码编译成模块解决效率问题。

2). 数据库查询效率问题。如可能有order by ,group by 等Sql数据问题。

这个其实应该归结到数据库设计问题。

解决的办法是建立正确的索引。增加memcache.。

对like表 用专用的sphinx.和lucence 等搜索服务。

程序员都应该会用explain对sql语句作分析。