如何提高高性能服务器并发量

可以通过消除瓶颈来提高高性能服务器并发量。当能够消除所有的瓶颈时就能够最大的发挥硬件性能，让系统的性能和并发数到达最佳。【感兴趣的话点击此处，免费了解一下】

采用多线程多核编程，使用事件驱动或异步消息机制，尽量减少阻塞和等待操作（如I/O阻塞、同步等待或计时/超时等）。它的原理如下：

1，多线程多核编程，消除cpu瓶颈。

2，采用IOCP或epoll，利用状态监测和通知方式，消除网络I/O阻塞瓶颈。

3，采用事件驱动或异步消息机制，可以消除不必要的等待操作。

4，如果是Linux，可以采用AIO来消除磁盘I/O阻塞瓶颈。

5，在事件驱动框架或异步消息中统一处理timer事件，变同步为异步，而且可以在一个线程处理无数timer事件。

6，深入分析外部的阻塞来源，消除它。 比如数据库查询较慢，导致服务器处理较慢，并发数上不去，这时就要优化数据库性能。

7，如果与某个其他server通信量很大，导致性能下降较多。 可以考虑把这两个server放在一个主机上，采用共享内存的方式来做IPC通信，可以大大提高性能。

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使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器，(对架构分层+负载均衡+集群)这几个解决思路在一定程度上意味着更大的投入。

1、高并发：在同一个时间点，有大量的客户来访问我们的网站，如果访问量过大，就可能造成网站瘫痪。

2、高流量：当网站大后，有大量的图片，视频，这样就会对流量要求高，需要更多更大的带宽。

3、大存储：可能对数据保存和查询出现问题。

解决方案：

1、提高硬件能力、增加系统服务器。（当服务器增加到某个程度的时候系统所能提供的并发访问量几乎不变，所以不能根本解决问题）

2、本地缓存：本地可以使用JDK自带的Map、Guava Cache.分布式缓存：Redis、Memcache.本地缓存不适用于提高系统并发量，一般是用处用在程序中。

Spiring把已经初始过的变量放在一个Map中，下次再要使用这个变量的时候，先判断Map中有没有，这也就是系统中常见的单例模式的实现。

本文先提供一个没有采用的方式--采用事务加select for update的形式

这么做呢就有个非常严重的问题,--- 同一时刻只有一个有效服务

如果A系统拿到了数据,开始了事务但是没提交,那么B系统同样的条件也会查到同一批还没处理好提交的数据,此时B系统该查询线程就会阻塞等待A提交事务.这么看问题就来了,这里虽然保障了同一时刻只有一个服务可以拿到并处理一批数据,但是也导致了效率特别低,而且后面 无论扩展多少服务应用都没啥用

步骤解释:

我这里只写了大致的方案,一些redis高可用以及数据幂等性自己考虑去.

这种方式是 我觉得最好的方案 了,完全保障了每个服务每次 处理 mysql的数据都是 互不相同的数据 ,完全 避免了竞争 问题.

但是我们目前没有用这种方案,原因是...目前我们redis内存只申请到一个比较小的内存,而 zset采用的跳跃表结构虽然保障了数据查询非常快速,但是也非常占用内存 ,预估了一下按照我们的数据量起码要存储300万数据,用到的内存量是 3~4G 之间,好家伙直接把我们所有内存都用了,其他服务还用个屁...而且这玩意为了保障数据安全,不进行数据淘汰起码还要留个1G空闲安全空间....那肯定就用不了了

如果你们的服务 数据量够小 或者 内存够大 ,redis又做到了 高可用,高可靠 ,那么我还是 十分推荐 用这种方案,毕竟很多服务都是 性能为王!

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