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大数据和高并发的解决方案总结

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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2021-7-14 08:44:18 | 显示全部楼层 |阅读模式

    现在,软件架构变得越来越复杂了,好多技术层出不穷,令人眼花缭乱,解决这个问题呢,就是要把复杂问题简单化,核心就是要把握本质。

    软件刚开始的时候是为了实现功能,随着信息量和用户的增多,大数据和高并发成了软件设计必须考虑的问题,那么大数据和高并发本质是什么呢?

     

    欢迎关注博客园麦小逗,小逗与你同在

     

     


     

        本质很简单,一个是慢,一个是等。两者是相互关联的,因为慢,所以要等,因为等,所以慢,解决了慢也就解决了等,反之亦然。

        关键是如何解决慢和等,核心一个是短,一个是少,一个是分流。

        短是指路径要短。典型的MVC结构是请求->controller->model->view,然后把页面返回给用户。下面分别介绍三个核心。

     短

     

     

        1.页面静态化 -- 用户可以直接获取页面,不用走那么多流程,比较适用于不频繁更新的页面,比如登录页、表单页等。

        2.使用缓存 -- 第一次获取数据从数据库准提取,然后保存在缓存中,以后就可以直接从缓存提取数据。不过需要有机制维持缓存和数据库的一致性。

        3.使用存储过程 -- 哪些处理一次请求需要多次访问数据库的操作,可以把操作整合到存储过程,这样只要一次数据库访问就可以了。

        4.批量读取 -- 高并发情况下,可以把多个请求的查询合并到一次进行,以减少数据库的访问次数。

        5.延迟修改 -- 高并发情况下,可以把多次修改请求,先保存在缓存中,然后定时将缓存中的数据保存到数据库中,分享是可能会断电丢失缓存中的数据。

        6.使用索引 -- 索引可以看作hi特殊的缓存,使用索引就要求where字句中精确的给出索引列的值。

     少

     

     

       少是指查询的数据要少。

        1.分表 -- 把本来同一张表的内容,可以按照地区、类别等分成多张表,很简单的一个思路,但是要尽量避免分出来的多表关联查询。

        2.分离活跃数据 -- 例如登录用户业务,注册用户很多,但是活跃的登录用户很少,可以把活跃用户专门保存一张表,查询是先查询活跃表,没有的话再查总表,这也类似于缓存啦。

        3.分块 -- 数据库层面的优化,对程序是透明的,查询大数据只用找到相应块就行啦。

    分流

     

     

        1.集群 -- 将兵法请求分配到不同的服务器上,可以是业务服务器,也可以是数据库服务器。

        2.分布式 -- 分布式是把单词请求的多项业务逻辑分配到多个服务器上,这样可以同步处理很多逻辑,一般适用于特别复杂的业务请求。

        3.CDN -- 在域名解析层面的分流,例如将华南地区的用户分配都华南的服务器,华中地区的用户分配到华中的服务器

     

    THE END

    欢迎各位攻城狮指正修改,也可微信搜索微信号amcdulls,或程小白,同步更新博文

    转载自http://www.cnblogs.com/New-Zealand/p/5165663.html

    哎...今天够累的,签到来了1...
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