访问量大，怎么办？！

BillDeng 2003-08-18 05:39:30
我在维护一套系统，apache+tomcat+jdbc+sqlserver+jsp,由于访问量较大，且都是对数据库的访问，导致系统很慢，客户端经常出现internal error的页面。不知采取什么样的措施能够较为显著地解决上述问题。请给位高手指教！谢谢
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zhangking 2003-09-01
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访问量大是好事啊, 好多个人主页门可罗雀, 车马冷清, 那才悲哀啊. :)
zhangking 2003-09-01
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大的方针: 优化代码, 优化数据库, 优化网络性能, 提高硬件档次(换一台 40 万元的服务器).
jijing_JJ_JJ 2003-09-01
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采用多IP连入,或者利用网上资源,做镜象网站,将本机的流量负载有效的分到你的镜象站点----------"分载",关键:你必须有在主站和镜象数据信息及时同步的程序(一般用ASP)~
ewingchen 2003-08-23
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千人以下应该没问题
瓶颈是否在数据库操作这块
优化一下程序
cpio 2003-08-22
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呵呵

访问量大了也是问题啊
lang11zi 2003-08-21
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server2003负载均衡做集群
klan 2003-08-20
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一个交换机，多台server，做负载均衡
dreamfly8848 2003-08-19
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对，能转化 成静态的一定要转化成静态是最好的方法
luok 2003-08-19
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尽可能的将内容写成HTML文件....

效果至少提高10倍
金来 2003-08-19
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我也只是纸上谈兵,servlet代替jsp
BillDeng 2003-08-18
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数据量比你多一些，大概在千人以下，但都是同时读写数据库信息
simm 2003-08-18
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我们的系统框架一样，400个用户使用，速度还可以呀。不知道你的数据量多大。
gancen 2003-08-18
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扩大空间
基于Go语言大型企业级电商秒杀系统实战教程
课程背景：如果赶上一个语言火的时候，您想不赚钱都难，android ，苹果，大数据，python我们没有赶上第一批，现在go语言您还想错过吗？现在go语言已经在大公司开始使用，在做服务这块慢慢已经走上热点，现在go语言视频很少而且很基础，我们早已经带着学员开始做实战了。go语言大神班为有一定基础且想深入学习go的学员量身打造，拒绝平庸，与众不同！专技术：对整个大数据生态圈的相关技术都有一定的研究，深入理解Go的原理，熟练使用GO技术解决各种业务需求。通过我们课程中的企业级项目和通俗易懂的知道点分析让你更加深了的掌握Go技术！懂架构：对业务有一定的了解，并且可以根据不同的业务场景设计出最优的技术架构。通过我们课程中的企业真实项目，全方位掌握项目的整个开发周期，达到触类旁通的目的！擅调优：一般其他语言开发项目一般都有一定的性能瓶颈，使用GO需要深入掌握项目技术架构特点和技术原理方可对项目中的瓶颈进行调优。通过项目中的调优经验让你掌握该技能！善沟通：GO在项目中扮演一个非常重要的角色，一般是在企业里做服务这块，需要跟各个部门进行协调沟通，所以要具备良好的沟通能力，业务对接能力！ 课程研发环境及内容简介：1.课程研发环境项目源代码以Go1.9.2为基准,数据库以mysql为基准,以下环境都适用于项目。开发工具:VScode;数据库工具:mysql  2.内容简介什么是秒杀秒杀场景一般会在电商网站举行一些活动或者节假日在12306网站上抢票时遇到。对于网站中一些稀缺或者特价的产品，电商网站一般会在约定的时间对其进行限量销售，因为这些产品的特殊性，会吸引大量用户前来抢购，并且会在约定时间同时在秒杀页面进行抢购。设计思路将请求拦截在系统上游，降低下流压力;秒杀系统特点就是并发量极大，但实际秒杀成功的请求数量确很少，所以如果不在前端拦截可能造成数据库读写锁冲突，甚至导致死锁，最终请求超时，甚至导致系统崩溃充分利用缓存：利用缓存可以极大提高系统读写速度消息队列：消息队列可以削峰，将拦截大量并发的请求，这也是一个异步处理过程，后台业务根据自己的处理能力，从消息队列中主动的拉取请求消息进行业务处理前端方案浏览器端（js）：页面静态化：将活动页面上的所有可以静态的元素全部静态化，并尽量减少动态元素，通过CDN来抗峰值禁止重复提交：用户提交之后按钮置灰，禁止重复提交用户限流：在某一时间内只允许用户提交一次请求，比如可以采取IP限流后端方案服务器控制器层（网关层）限制UID（userID）访问频率：我们上面拦截了浏览器的访问请求，但准对某些恶意请求和攻击或者其他插件，在服务器控制层要准对同一个uid，限制访问频率 服务层上面只拦截了一部分请求，当秒杀的用户量非常大时，即使每个用户只有一个请求，到服务层的请求数量还是很大。比如我们有100w用户同时抢购100台手机，服务层并发请求压力至少为100w。1.采用消息队列缓存请求：既然服务器层知道库存只有100台手机，那完全没有必要把100w个请求都传递到数据库里，那么可以先把这些请求都写到消息队列里面缓存一下，数据库层订阅消息减少库存，减库存成功的请求返回秒杀成功，失败的返回秒杀结束2.利用缓存应对读请求：对类似12306等购票业务，是典型的读多写少业务，大部分请求时查询请求，所以可以利用缓存分担数据库压力3.利用缓存对写请求：缓存也是可以应对写请求，比如我们可以把数据库中库存数据迁移到Redis缓存中，所有减库存操作都在Redis中进行，然后通过后台进程把Redis中的用户秒杀请求同步到数据库中数据库层数据库层是最脆弱的一层，一般在应用设计时在上游就需要把请求拦截，数据库层只承担“能力范围内”的访问请求。所以，上面通过在服务层引入的队列和缓存，让底层的数据库高枕无忧
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