我们小伙伴们在访问淘宝、网易等大型网站时有没有考虑到，网站首页、商品详情页以及新闻详情页面是如何处理的？怎么能够支撑这么大流量的访问呢？
Redis缓存作为提高系统性能最好的方式相信大家对其一定不陌生，各位作为秃头老码农不仅需要掌握Redis的基础用法还得了解Redis的相关原理，比如Redis过期策略和内存淘汰机制。
用户的耐心不是线性的。第1秒的时候基本上没有人会放弃这个站点。但是，1秒开外之后，如果没有适当的反馈的话（例如浏览器标头显示页面标题），用户开始以一个加速的比率离开。到3~4秒的时候，一般的站点会一半的潜在用户。当然，具体的阈值根据网站、用户行为和意图以及其他因素不同而有所不同……但万变不离其宗。
有报道称，卡塔尔世界杯可能是压垮 Twitter 的最后一根稻草。一位离职的 Twitter 员工对外媒表示，Twitter 有 50% 的概率会在为期 29 天的世界杯期间发生重大服务中断。他认为，Twitter 在世界杯期间肯定会发生一些事故，比如服务响应缓慢或错误，用户能看到的概率有 90%。
经常看我爱水煮鱼博客的同学，有没有发现我的博客非常快，而你的博客比较慢呢？那是因为我的博客经过了优化。
性能就是核心要素之一，不然我为什么架构设计？随随便便一个lowlow的系统上线就好了。所以性能优化是很多小公司卖不去过的坎。这么说吧，当然优化网站性能的手段也非常多：
0：日志每秒刷新，但是在事务提交时不做任何处理，1，每次提交都刷新，这是最安全的也是默认的。2，每次事务提交都把日志缓存写到日志文件，再由innodb每秒做一次刷新。
刚开始的时候应用和静态资源是保存在一起的，当并发量达到一定程度的时候就需要将静态资源保存到专门的服务器中，静态资源主要包括图片、视频、js、css和一些资源文件等，这些文件因为没有状态所以分离比较简单，直接存放到响应的服务器就可以了，一般会使用专门的域名去访问。 通过不同的域名可以让浏览器直接访问资源服务器而不需要再访问应用服务器了。架构图如下：
刚开始的时候应用和静态资源是保存在一起的，当并发量达到一定程度的时候就需要将静态资源保存到专门的服务器中，静态资源主要包括图片、视频、js、css和一些资源文件等，这些文件因为没有状态所以分离比较简单，直接存放到响应的服务器就可以了，一般会使用专门的域名去访问。
在过去的半年时间里，研发团队内部尝试抓了一波儿慢查询SQL跟进处理率。发现有些同学对于慢查询处理的思路就是看看有没有用到索引，没有用到就试图加一个，实在不行就甩锅给这种情况是历史设计问题或者自行判定为用户特殊操作下触发的小概率事件，随即便申请豁免掉... 其实问题没有根本上解决。
访问数据太多导致查询性能下降 确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据，可能是太多行或列 确认MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行 避免犯如下SQL语句错误 查询不需要的数据。解决办法：使用limit解决 多表关联返回全部列。解决办法：指定列名 总是返回全部列。解决办法：避免使用SELECT * 重复查询相同的数据。解决办法：可以缓存数据，下次直接读取缓存 是否在扫描额外的记录。解决办法： 使用explain进行分析，如果发现查询需要扫描大量的数据，但只返回少数的行，可以通过如下技巧去优化： 使用索引覆盖扫描，把所有的列都放到索引中，这样存储引擎不需要回表获取对应行就可以返回结果。 改变数据库和表的结构，修改数据表范式 重写SQL语句，让优化器可以以更优的方式执行查询。
在之前的两个章节中，我们主要讨论了数据库的两个比较重要的知识——事务和索引。猿人工厂君也知道，内容对于新手而言，理解起来还是比较很吃力的，文中提到的原理和内容，有兴趣的可以和我一起探讨，猿人工厂君就不一一赘述了。今天我们会开始一个新的话题。
在当今互联网时代，网站的打开速度对于用户体验和网站的成功至关重要。然而，很多人经常遇到网站打开缓慢的问题，这不仅会让用户感到失望，还可能导致用户流失和业务损失。网站打开缓慢的原因有很多种可能，涉及网络带宽、服务器性能、网站代码、DNS解析、浏览器问题以及网络安全等多个方面。
1.慢查询：很难在短时间内过滤出需要的数据 查询字区分度低 -> 要在大数据量的表中筛选出来其中一部分数据会产生大量的磁盘io -> 降低磁盘效率
分布式缓存的一致性 Hash 算法
定位到C:/Windows/SysWOW64占用了34.5G，而正常系统该文件夹只有1G左右
WP越来越慢？很多人有这种感觉，WordPress网站其实慢不是本身的原因，任何庞大臃肿的程序都免不了各种的卡顿情况出现，就像我们的手机电脑用久了就会卡的感觉。WordPress网站慢，网站越来越卡首先需要排查各种慢的原因，因为原因不同解决的方法不同。今天盘点WordPress网站加速和优化提速的一些方法。
经过前面几天的学习，相信你已经对上网的姿势和java这门语言有了一些了解，学会了一门面向对象语言的一些基础知识，算得少一只刚刚出生的很萌很可爱的小猿猿了！
在接口测试中，客户端发送的request至服务端反馈的response中传输的数据就是接口测试最重要的部分
这个时候是一个web项目里包含了所有的模块，一个数据库里包含了所需要的所有表，这时候网站访问量增加时，首先遇到瓶颈的是应用服务器连接数，比如tomcat连接数不能无限增加，线程数上限受进程内存大小、CPU内核数等因素影响，当线程数到达一定数时候，线程上下文的切换对性能的损耗会越来越严重，响应会变慢，通过增加web应用服务器方式的横向扩展对架构影响最小，这时候架构会变成下面这样：
公司有一个Web Service，访问量不大， 但也不算小， 每天几百万的量级。正常情况下， 平均每个请求响应的时间在200毫秒左右。 每天几百万的访问量， 那么程序每秒请求处理数量在几十个左右， 高峰期也就上百， 而服务器上php处理请求的进程数是大于这个数的，因此， 服务器的处理能力勉强能满足当前量级的请求， 除了少数时候高峰期会出现不稳定的状况， 大多数时候也算是相安无事， 但是从服务器失败请求的数量来看应该离服务器处理能力极限的临界点不远了。 这个Web Service有一个特点， 它并不是面向终端
【mysql优化专题】：本专题全文围绕mysql优化进行全方位讲解，本篇为优化入门篇，让大家知道为什么要优化，究竟在优化什么。喜欢的朋友可以关注收藏。 优化，一直是面试最常问的一个问题。因为从优化的角
虽然使用缓存思想似乎是一个很简单的事情，但是缓存机制却有一个核心的难点，就是——缓存清理。我们所说的缓存，都是保存一些数据，但是这些数据往往是会变化的，我们要针对这些变化，清理掉保存的“脏”数据，却可能不是那么容易。
众所周知，Redis是缓存中间件领域中的无冕之王。 来个灵魂拷问：缓存解决能解决什么问题呢？ 把热数据存放到存取速度快的存储介质中，通过空间换时间的方式来提升数据的存取速度。 存取速度快的存储介质都会贵一些，贵的东西肯定要省着点用。 那么，如何节省缓存空间呢？ 让缓存过期。 当前时间到达过期时间时，将删除缓存，减少空间的占用； 如果缓存空间已满，则根据配置的maxmemory-policy来决定如何腾出新的空间以继续提供读写服务。
排行榜 游戏服务器中涉及到很多排行信息，比如玩家等级排名、金钱排名、战斗力排名等。 一般情况下仅需要取排名的前N名就可以了，这时可以利用数据库的排序功能，或者自己维护一个元素数量有限的top集合。 但是有时候我们需要每一个玩家的排名，玩家的数量太多，不能利用数据库（全表排序压力太大），自己维护也会比较麻烦。 使用Redis可以很好的解决这个问题。它提供的有序Set，支持每个键值（比如玩家id）拥有一个分数（score），每次往这个set里添加元素， Redis会对其进行排序，修改某一元素的score后，也会
统计数据来自所有边缘节点上的请求记录，其中，对于没有缓存或缓存过期（可缓存）的请求以及不可缓存的请求，均计入回源请求中，其他直接命中缓存的，则为命中请求。
但想着，这是别人嚼烂很多次的内容，缺乏挑战性，而且，页面操作过程中能优化的地方实在太多了。
就其 SEO 而言，网站和网页的速度和性能非常重要。速度更快的网站可能在搜索引擎结果页面上排名更高。它也有可能获得更多的网络流量和浏览量。对于商业网站，这直接转化为营业额的增加和更好的覆盖面。
在Apache, PHP, mysql的体系架构中，MySQL对于性能的影响最大，也是关键的核心部分。对于Discuz!论坛程序也是如此，MySQL的设置是否合理优化，直接 影响到论坛的速度和承载量！同时，MySQL也是优化难度最大的一个部分，不但需要理解一些MySQL专业知识，同时还需要长时间的观察统计并且根据经验 进行判断，然后设置合理的参数。
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 最近在维护一台CentOS服务器的时候，发现内存无端"损失"了许多，free和ps统计的结果相差十几个G，搞的我一度又以为遇到灵异事件了，后来Google了许久才搞明白，特此记录一下，以供日后查询。 虽然天天都在用Linux系统办公，其实对它的了解也不过尔尔。毕业几年才迈入"知道自己不知道"的境界，我觉得自己丝毫没有愧对万年吊车尾这个称号 :( 问题描述和初步调查 同事说有一台服务器的内存用光了，我连上去用free看了下，确实有点怪。 $ fr
网站都是从小网站一步一步发展为大型网站的，而这之中的挑战主要来自于庞大的用户、安全环境恶劣、高并发的访问和海量的数据，任何简单的业务处理，一旦需要处理数以 P 计的数据和面对数以亿计的用户时，问题就会
在此前的面经里，曾经提到过，到EA面试时被面试官提问，使用哈希算法的分布式集群，如何处理扩容的问题。当时自己对一致性哈希完全不了解，也最终没能灵光乍现的现场想出解决办法。昨天地铁回家时不知为何突然想起这个问题，询问了Mars，才知道还有一致性哈希这种已经大量使用的解决办法，Mars用十几站地铁的时间给我大概讲明白了其原理，在此和同我一样小白的同学分享一下。
QPS：Queries Per Second意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
最近，阅读了Will Larson的文章Introduction to Architecting System for Scale，感觉很有价值。作者分享了他在Yahoo!与Digg收获的设计可伸缩系统的架构经验。在我过往的架构经验中，由于主要参与开发企业软件系统，这种面向企业内部的软件系统通常不会有太大的负载量，太多的并发量，因而对于系统的可伸缩性考虑较少。大体而言，只要在系统部署上考虑集群以及负载均衡即可。本文给了我很多启发，现把本文的主要内容摘译出来，并结合自己对此的理解。 Larson首先认为，一个
MySQL优化一般是需要索引优化、查询优化、库表结构优化三驾马车齐头并进。 本章节开始讲查询优化。 一、为什么查询速度会慢 可以把查询当作一个任务，它由一系列子任务组成，每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询，实际上是优化其子任务，要么消除其中一些子任务，要么减少子任务的执行次数，要么让子任务运行得更快。 MySQL在执行查询的时候有哪些子任务，这个是有一定的方法进行剖析的，具体方法下回单独拿一个章节来分析。 通常来说，查询的生命周期大致可以按照顺序来看：从客户端，到服务端，然后在服务器上进行解
HTTP/2的开发基于SPDY进行跃进式改进在诸多修改中，最显著的改进在于，HTTP/2使用了一份经过定制的压缩算法，基于霍夫曼编码，以此替代了SPDY的动态流压缩算法，以避免对协议的Oracle攻击——这一类攻击以CRIME为代表。此外，HTTP/2禁用了诸多加密包，以保证基于TLS的连接的前向安全（参考Wiki）
InnoDB和MyISAM是在使用MySQL最常用的两个表类型，各有优缺点，视具体应用而定。基本 的差别为：
当我们希望MySQL能够以更高的性能运行查询时，最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的。一旦理解了这一点，很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则让优化器能够按照预想的合理方式运行
当时的情形是这样的，先介绍一下自己的项目。然后介绍完项目背景以后，因为有一个登陆模块。于是乎有了如下问题
现在无论是企业的业务系统还是互联网上的网站程序都面临着数据量大的问题，这个问题如果解决不好将严重的影响系统的运行速度，下面就针对这个问题的各种解决解决方案进行介绍。 1. 缓存和页面静态化 1.1 缓存 数据量大这个问题最直接的解决方案就是使用缓存，缓存就是将数据库中获取的结果暂时保存起来在，在下次使用的时候无需从数据库中提取，这样可以大大降低数据库压力。常用的缓存框架有Ehcache、Memcache 和 Redis等。 不过缓存也不是什么情况都适用，它主要用于数据变化不是很频繁的情况。而且如果是定期失效
优酷视频网站架构 一、网站基本数据概览 据2010年统计，优酷网日均独立访问人数（uv)达到了8900万，日均访问量（pv）更是达到了17亿，优酷凭借这一数据成为google榜单中国内视频网站排名最高的厂商。 硬件方面，优酷网引进的戴尔服务器主要以 PowerEdge 1950与PowerEdge 860为主，存储阵列以戴尔MD1000为主，2007的数据表明，优酷网已有1000多台服务器遍布在全国各大省市，现在应该更多了吧。 二、网站前端框架 从一开始，优酷网就自建了一套CMS来解决前端的页面显示，各个模
1）用户发起请求 2）服务器接受请求 3）服务器处理请求（压力最大） 4）服务器响应请求
进程内缓存是指缓存和应用程序在相同地址空间。即同一个进程内。分布式缓存是指缓存和应用程序位于不同进程的缓存，通常部署在不同服务器上。
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