如何提高高性能服务器并发量

1、减少内存分配和释放

服务器在运行过程中，需要大量的内存容量来支撑，内存的分配和释放就尤为关键。用户在使用服务器的时候，可以通过改善数据结构以及算法制度来减少中间临时变量的内存分配和数据复制时间。

另外，可以选择使用共享内存模式来降低内存的分配和释放问题。共享内存在多处理器系统中，可以被不同的中央处理器访问，也可以有不同的进程共享，是一种非常快的进程通信方式。

2、使用持久链接

持久链接也被称为场链接，是通过TCP通信的一种方式。在一次TCP链接中持续发送多份数据而不断开连接。

从性能角度上来讲，建立TCP链接次数越少，越有利于性能的提升，尤其对于密集型或者网页等数据处理上来说有明显的加速作用。

3、改进I/O模型

I/O操作根据设备形式有不同的类型，例如我们常见的内存I/O，网络I/O，磁盘I/O。针对网络I/O和磁盘I/O, 它们的速度要慢很多，可以选择采用高带宽网络适配器可以提高网络I/O速度。

以上的I/O操作时需要CPU来调度的，这就需要CPU空出时间来等待I/O操作。如果在CPU调度上使用时间较少，也就能节约出CPU的处理时间，从这一点上来说也是提升高服务器并发处理能力的方式。

4、改进服务器并发数策略

服务器高并发策略的调整，是为了让I/O操作和CPU计算尽量重叠进行。一方面使CPU在I/O操作时等待时间内不要空闲，另一方面也是为了最大限度缩短等待时间。感兴趣的话点击此处，了解一下

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：

web前端和前端开发工程师区别如下：

- Web前端：

1）精通HTML，能够书写语义合理，结构清晰，易维护的HTML结构。

2）精通CSS，能够还原视觉设计，并兼容业界承认的主流浏览器。

3）熟悉JavaScript，了解ECMAScript基础内容，掌握1~2种js框架，如JQuery

4）对常见的浏览器兼容问题有清晰的理解，并有可靠的解决方案。

5）对性能有一定的要求，了解yahoo的性能优化建议，并可以在项目中有效实施。

6）

- Web后端：

1）精通jsp，servlet，java bean，JMS，EJB，Jdbc，Flex开发，或者对相关的工具、类库以及框架非常熟悉，如Velocity，Spring，Hibernate，iBatis，OSGI等，对Web开发的模式有较深的理解

2）练使用oracle、sqlserver、mysql等常用的数据库系统，对数据库有较强的设计能力

3）熟悉maven项目配置管理工具，熟悉tomcat、jboss等应用服务器，同时对在高并发处理情况下的负载调优有相关经验者优先考虑

4）精通面向对象分析和设计技术，包括设计模式、UML建模等

5）熟悉网络编程，具有设计和开发对外API接口经验和能力，同时具备跨平台的API规范设计以及API高效调用设计能力

高并发架构的难点是什么？

高并发架构最大问题主要是由于网站PV访问量大，单台服务器承载大量访问所带来的压力，所以会采用多台服务器进行分流，采用服务器集群技术，对于每个请求访问会被 发送到不同的服务器。

这样架构的难点就在管理、维护、监控、负载等等都面临很大的技术问题，同时还需要应对某些业务的突发流量，像秒杀、促销等场景化使用什么技术解决高并发？

互联网分布式架构设计，提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。

垂直扩展：提升单机处理能力。垂直扩展的方式又有两种：

（1）增强单机硬件性能，例如：增加CPU核数如32核，升级更好的网卡如万兆，升级更好的硬盘如SSD，扩充硬盘容量如2T，扩充系统内存如128G；

（2）提升单机架构性能，例如：使用Cache来减少IO次数，使用异步来增加单服务吞吐量，使用无锁数据结构来减少响应时间；

在互联网业务发展非常迅猛的早期，如果预算不是问题，强烈建议使用“增强单机硬件性能”的方式提升系统并发能力，因为这个阶段，公司的战略往往是发展业务抢时间，而“增强单机硬件性能”往往是最快的方法。

不管是提升单机硬件性能，还是提升单机架构性能，都有一个致命的不足：单机性能总是有极限的。所以互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是水平扩展。

水平扩展：只要增加服务器数量，就能线性扩充系统性能。水平扩展对系统架构设计是有要求的，如何在架构各层进行可水平扩展的设计，以及互联网公司架构各层常见的水平扩展实践。

水平扩展要怎么来做？首先是软件服务拆分到不同的服务器进行部署，全部堆积在一台上性能将会受限。例如：Redis 就只是部署在独立的服务器上，其它软件都在这服务器上出现增加各个软件服务部署的服务后，采用技相关技术手段分担到各个服务器上。nginx反向代理层可以通过“DNS轮询”的方式来进行水平扩展。dns-server对于一个域名配置了多个解析ip，每次DNS解析请求来访问dns-server，会轮询返回这些ip。PHP站点层可以通过修改nginxconf实现负载均衡机制来进行水平扩展。从而设置多个web后端。服务层可以通过服务连接池来进行水平扩展；这里一部需要实现服务化，PHP像swoole tarsphp等数据库可以按照数据范围，或者数据哈希的方式来进行水平扩展；那高并发架构是什么样的？

常见互联网分布式架构如上，分为：

（1）客户端层：典型调用方是浏览器browser或者手机应用APP

（2）反向代理层：系统入口，反向代理

（3）站点应用层：实现核心应用逻辑，返回html或者json数据

（4）服务层：服务化，例如像Swoole

（5）数据-缓存层：缓存加速访问存储

（6）数据-数据库层：数据库固化数据存储

我是搬砖哥我来回答。

高并发的核心原理，是网络io的事件处理机制，就细节来说，一些重要环节，比如协议的断包组包处理，还是比较复杂的，但就大部分的面试和日常工作来说，做到切实理解reactor机制的核心，就差不多了。关于高并发，可以多看下陈硕的那本书。

关键问题在于如果编程能力很稀松，那么问题很大，简单说交给一个任务，或者解决一个问题，动手能力弱的话，可能会久搞不定，还容易出错。对于开发岗位来说，现在公司不论大小，日常工作不会有特大难度或规模的开发，换句话说谁的基本功更过硬，谁的任务往往完成的又快又好。

动手能力弱有个特别简单直接的改进方法，就是刷leetcode之类，把代码先写起来。不论什么语言，先多写，写的多了自然不会稀松。

然后从简单面向对象到最基础的两三个设计模式，串行到并行，结合自己的编程语言，把语言的特性逐渐吃透，过程也是和刷题一样，写代码不断加深印象。包括学一门新的编程语言也是如此。

对大多数人来说，达到编程高手都不容易，但达到合格员工完全可以的，付出够的努力即可，好脑子不如烂笔头。

满嘴高并发的前提是真的要接触过高并发系统，或者目前正在负责的就是高并发系统。

如果压根就没有接触过高并发系统，或者连百万级用户的系统都没负责过，就不要谈高并发。因为，99%的程序员都接触不到高并发系统。

高并发这个词语对于我，或者说对于我的项目组一点不陌生，因为我们做的是真正的高并发系统，当 然不是那么的“高”，算是一般高并发吧！集群的QPS在15万左右。

高并发系统面临的另外一个问题就是“高”的倾斜性。 根据“二八”原则，80%的请求都发生在20%的时间内 。也就是说，系统只有在20%的时间面临高并发请求，其余时间并非高并发请求。而这种情况下，我们就要做好系统的弹性扩容伸缩。我们可以根据前置负载均衡器的QPS（SLB）、CPU等指标弹性的扩容或者收缩机器。这样，当请求量大的时候，我们就自动扩容更多的机器来处理请求，当请求少的时候，我们就收缩机器，降低成本。

总之，高并发系统所涉及到技术是非常复杂的。 如果想侃侃而谈高并发概念，必须要亲身实战过高并发业务 。通过高并发业务的实操，我们能更深的理解高并发的精髓。至于，编码我觉得是最底层的工作，只要思路清楚，写代码就是个体力活。

面试造航母，工作拧螺丝

给我第一感觉是这人可能培训班出来的，因为培训班天天拿这些来忽悠人，90%以上的的公司都没什么高并发，说这些无非显得自己很牛逼，我对这种人都笑笑而已，同行之间都知根知底，忽悠外行吧！

高并发怎么做？把别人写好的框架，多配置几个线程，内部代码基本还是单线程处理逻辑，最多做个互斥锁，遇到高并发就选择非并发的服务器或者组件来避开，然后数据分发给多线程。

现在有多少人自己写并发的？很少了

不会高并发。

自己写了个框架，2000一年的入门服务器。可能也就只能顶几百并发吧。然后拿去做了个项目，后来法律出来了，停了不做了。

不过如果从技术角度看，要15万的并发，快速的做法就是上硬件负载均衡。然后堆服务器，数据直接进内存数据库，后台慢慢进关系数据库。

毕竟我这边就一个人，短时间要上大并发，还是用设备顶省事。

背的面试题呗。

现在招聘，尤其是互联网公司招聘，一看学历是否符合，二看面试题背的是不是6。

至于写普通代码的能力，who cares ，反正进去是上螺丝。

张嘴就来高并发，一开始是由培训班带来的风气，他们这样做主要是为了吸引生源，后来慢慢的就转变成面试内容，90%的应用开发都没有高并发

我很少会说高并发，但是我会经常说并发编程，两个概念。高并发涉及到的知识点太多了，不光是并发编程这一块。而且一般公司也用不到高并发。不过并发编程就不一样了，并发编程还是很多项目会用到的。所以，切合实际，可以从并发编程入手。

都是为了找工作，没啥好说啊！只能说成年人的世界没有容易二字。

1、这个题目问得不那么准确，你必须要精准计算出每秒查询时间（QPS）和事务时间（TPS），好比你感冒了，你说要配什么药，医生只能凭经验，你如果去抽象化验，知道是病毒还是细菌感染，数量是多少后，才能进一步诊断和配置服务器硬件。

2、接下来，你要了解常用发中间件和数据库的极限并发量。比如redis一般是11w左右（纯粹内存读写）、mysql每秒写8w左右，读10来万（单表，多表就不一定，得看SQL的写法），一般单表的存储极限是5千万左右，如果超出范围，那么配置再好也是慢。总的说来，要精确配置服务器，你需要尽可能地评估最复杂的业务每秒并发时间，同时要考虑最复杂的情况，比如数据库的数据规模、代码在最高并发下，所耗费的时间，同时对网络I/O也要有一个预估，知道带宽的大小，总之，需要具体问题具体分析。

3、如果以上情况不考虑，就是想知道一个简单粗暴的大概结果，一般8核、16G、256SSD，同时跑DB和web服务器的话，足够支持1w的并发量，而且还有很大的冗余。如果火力全开，满血跑，大概跑个8-10w都是有可能的。边压测，边优化，如果恰好旁边有高手，榨干每一个环节，你的并发量超出你的想象