服务器大流量、高并发该怎么处理

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所谓服务器大流量高并发指的是：在同时或极短时间内，有大量的请求到达服务端，每个请求都需要服务端耗费资源进行处理，并做出相应的反馈。

如何看待高并发问题

从服务端视角看高并发:服务端处理请求需要耗费服务端的资源，比如能同时开启的进程数、能同时运行的线程数、网络连接数、cpu、I/O、内存等等，由于服务端资源是有限的，那么服务端能同时处理的请求也是有限的。

高并发带来的问题：高并发问题的本质就是：资源的有限性。因此，当高并发出现时，服务端的处理和响应会越来越慢，甚至会丢弃部分请求不予处理，更严重的会导致服务端崩溃。

常用的高并发处理的思路与手段

• 高并发处理的基本思路

1)从客户端看 ：尽量减少请求数量，比如：依靠客户端自身的缓存或处理能力；尽量减少对服务端资源的不必要耗费，比如：重复使用某些资源，如连接池客户端处理的基本原则就是：能不访问服务端就不要访问。

• 高并发处理的基本手段

1) 客户端发出请求层面，常见的手段有：尽量利用浏览器的缓存功能，减少访问服务端，比如：js、css、图片等；可以考虑使用压缩传输的功能，减少网络流量，也会提高传输速度；考虑使用异步请求，分批获取数据。

2) 前端接收客户端请求层面，常见的手段有：动静分离，部分静态资源可以直接从Nginx返回；按请求的不同，分发到不同的后端进行处理引流工具，比如：、业务拆分访问等；前面再加上一层来做多个Nginx的负载均衡，比如：LVS、F5等；还可以在更前面使用CDN服务；还可以对动态内容进行缓存，尽量减少访问后端服务。

3) Web服务器层面，常见的手段有：使用最新的JVM，并进行配置优化；对Web服务器进行配置优化，比如：调整内存数量、线程数量等；提供多个能提供相同服务的Web服务器，以实现负载均衡；仔细规划Web服务器上部署的应用规模；对Web服务器进行集群。

4) Web应用层面，常见的手段有：动态内容静态化、Java开发优化、优化处理业务逻辑的算法、合理高效的利用缓存；优化访问数据库的Sql，可以考虑利用存储过程等数据库的能力；合理使用多线程，加快业务处理；部分业务可以考虑内存数据库，或者是进行纯内存处理；尽量避免远程调用、大量I/O等耗时的操作；合理规划事务等较为耗资源的操作；合理使用异步处理；对部分业务考虑采用预处理或者预计算的方式，减少实时计算量；内部系统间业务尽量直接调用、直接处理，减少WebService、工作流等。

5) 数据库层面，常见的手段有：合理选择数据库的引擎，比如Mysql的InnoDB与MyISAM引擎；进行配置优化；可以考虑使用存储过程电商运营入门来处理复杂的数据逻辑；数据库集群，进行读写分离；合理设计数据库的表结构、索引等；分库、分表，降低单库、单表的数据量。