最高并发量1万的WEB服务器配置

不同类型的网站对于服务器资源的占用情况也不一样.

如果是普通的企业站或者文字为主的网站.不需要做负载均衡,用一台四核至强处理器.4G以上内存.10M以上带宽的配置基本上就能满足.

如果是较大规模或者是图片.视频内容较多的网站,则会对服务器资源占用较高.推荐用双至强八核处理器.32G内存.1T硬盘的配置来放数据库,然后再用几台普通四核配置的机器放网站前端来做负载均衡即可.带宽需要根据你们的具体需求来决定.

以下是一些总结的方法: 第一，确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。 普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP，如果访问量比这个还要大，那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题，否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题。

第二，优化数据库访问。 服务器的负载过大，一个重要的原因是CPU负荷过大，降低服务器CPU的负荷，才能够有效打破瓶颈。而使用静态页面可以使得CPU的负荷最小化。前台实现完全的静态化 当然最好，可以完全不用访问数据库，不过对于频繁更新的网站，静态化往往不能满足某些功能。 缓存技术 就是另一个解决方案，就是将动态数据存储到缓存文件中，动态网页直接调用这些文件，而不必再访问数据库，WordPress和Z-Blog都大量使用这种缓存技术 。我自己也写过一个Z-Blog的计数器插件，也是基于这样的原理。 如果确实无法避免对数据库的访问，那么可以尝试优化数据库的查询SQL.避免使用Select *from这样的语句，每次查询只返回自己需要的结果，避免短时间内的大量SQL查询。

第三，禁止外部的盗链。 外部网站的图片或者文件盗链往往会带来大量的负载压力，因此应该严格限制外部对于自身的图片或者文件盗链，好在目前可以简单地通过refer来控制盗链，Apache自己就可以通过配置来禁止盗链，IIS也有一些第三方的ISAPI可以实现同样的功能。当然，伪造refer也可以通过代码来实现盗 链，不过目前蓄意伪造refer盗链的还不多，可以先不去考虑，或者使用非技术手段来解决，比如在图片上增加水印。

第四，控制大文件的下载。 大文件的下载会占用很大的流量，并且对于非SCSI硬盘来说，大量文件下载会消耗CPU，使得网站响应能力下降。因此，尽量不要提供超过2M的大 文件下载，如果需要提供，建议将大文件放在另外一台服务器上。目前有不少免费的Web2.0网站提供图片分享和文件分享功能，因此可以尽量将图片和文件上 传到这些分享网站。

第五，使用不同主机分流主要流量 将文件放在不同的主机上，提供不同的镜像供用户下载。比如如果觉得RSS文件占用流量大，那么使用FeedBurner或者FeedSky等服务将RSS输出放在其他主机上，这样别人访问的流量压力就大多集中在FeedBurner的主机上，RSS就不占用太多资源了。

第六，使用流量分析统计软件。 在网站上安装一个流量分析统计软件，可以即时知道哪些地方耗费了大量流量，哪些页面需要再进行优化，因此，解决流量问题还需要进行精确的统计分析 才可以。我推荐使用的流量分析统计软件是GoogleAnalytics（Google分析）。我使用过程中感觉其效果非常不错，稍后我将详细介绍一下 GoogleAnalytics的一些使用常识和技巧。 1.分表 2.读写分离 3.前端优化。Nginx替换Apache(前端做负载均衡) 个人认为主要还是分布式架构是否到位，mysql和缓存的优化都是有限度的优化，而分布式架构做出来了，PV增长后，只需要堆机器就能扩容。

另附一些优化经验，首先学会用explain语句分析select语句，优化索引、表结构，其次，合理运用memcache等缓存，降低mysql的负载，最后，如果可能的话，尽量用facebook的hiphop-php把PHP编译了，提高程序效率。

处理高并发的六种方法

1：系统拆分，将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。

2：缓存，必须得用缓存。大部分的高并发场景，都是读多写少，那你完全可以在数据库和缓存里都写一份，然后读的时候大量走缓存不就得了。毕竟人家redis轻轻松松单机几万的并发啊。没问题的。所以你可以考的虑考虑你的项目里，那些承载主要请求读场景，怎么用缓存来抗高并发。

3：MQ(消息队列)，必须得用MQ。可能你还是会出现高并发写的场景，比如说一个业务操作里要频繁搞数据库几十次，增删改增删改，疯了。那高并发绝对搞挂你的系统，人家是缓存你要是用redis来承载写那肯定不行，数据随时就被LRU(淘汰掉最不经常使用的)了，数据格式还无比简单，没有事务支持。所以该用mysql还得用mysql啊。那你咋办？用MQ吧，大量的写请求灌入MQ里，排队慢慢玩儿，后边系统消费后慢慢写，控制在mysql承载范围之内。所以你得考虑考虑你的项目里，那些承载复杂写业务逻辑的场景里，如何用MQ来异步写，提升并发性。MQ单机抗几万并发也是ok的。

4：分库分表，可能到了最后数据库层面还是免不了抗高并发的要求，好吧，那么就将一个数据库拆分为多个库，多个库来抗更高的并发；然后将一个表拆分为多个表，每个表的数据量保持少一点，提高sql跑的性能。

5：读写分离，这个就是说大部分时候数据库可能也是读多写少，没必要所有请求都集中在一个库上吧，可以搞个主从架构，主库写入，从库读取，搞一个读写分离。读流量太多的时候，还可以加更多的从库。

6：solrCloud:

SolrCloud(solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案，可以解决海量数据的 分布式全文检索，因为搭建了集群，因此具备高可用的特性，同时对数据进行主从备份，避免了单点故障问题。可以做到数据的快速恢复。并且可以动态的添加新的节点，再对数据进行平衡,可以做到负载均衡：

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