高并发大流量专题---1、高并发大流量解决方案总结

高并发大流量专题---1、高并发大流量解决方案总结

QPS：每秒响应请求数（指HTTP请求）：每秒钟请求或者查询的数量，在互联网领域，指每秒响应请求数（指HTTP请求）；

吞吐量：单位时间内处理的请求数量（通常由QPS与并发数决定）

响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要100ms，这个100ms就是系统的响应时间

PV：综合浏览量（Page View），即页面浏览量或者点击量，一个访客在24小时内访问的页面数量；同一个人浏览你的网站同一页面，只记作一次PV

UV：独立访客（UniQue Visitor），即一定时间范围内相同访客多次访问网站，只计算为1个独立访客

带宽：计算带宽大小需关注两个指标，峰值流量和页面的平均大小

日网站带宽=PV/统计时间（换算到秒）*平均页面大小（单位KB）*8

峰值一般是平均值的倍数，根据实际情况来定

峰值每秒请求数（QPS）=（总PV数*80%）/（6小时秒数*20%）

一般了解单台服务器能够承受的QPS是多少

随着QPS的增长，每个阶段需要根据实际情况来进行优化，优化的方案也与硬件条件、网络带宽息息相关。

|||-begin

假设关系型数据库的每次请求在0.01秒完成；

假设单页面只有一个SQL查询，那么100QPS意味着1秒钟完成100次请求，但是此时我们并不能保证数据库查询能完成100次

|||-end

假设我们使用百兆带宽，意味着网站出口的实际带宽是8M左右

假设每个页面只有10K，在这个并发条件下，百兆带宽已经吃完

假设使用Memcache缓存数据库查询数据，每个页面对Memcache的请求远大于直接对DB的请求

Memcache的悲观并发数在2w左右，但有可能在之前内网带宽已经吃光，表现出不稳定

这个级别下，文件系统访问锁都成为了灾难

流量优化 方法

防盗链处理

前端优化 方法

减少HTTP请求

添加异步请求：比如ajax

启用浏览器缓存和文件压缩

CDN加速

建立独立图片服务器

服务端优化 方法

页面静态化

并发处理

队列处理

数据库优化 方法

数据库缓存

分库分表、分区操作

读写分离

负载均衡

Web服务器优化 方法

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