游戏服务端大访问量大并发的优化解决方案谁能给个？

秋风无痕 2013-12-19 10:56:54

游戏服务端大访问量大并发的优化解决方案?谁能给个简练的方案提供参考下谢谢

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大数据量下高并发同步的讲解（不看，保证你后悔）对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题，但话又说回来了，既然逃避不掉，那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧。为了更好的理解并发和同步，我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步 1、同步和异步的区别

怎么解决高并发大流量问题？下面本篇文章就来给大家分享下高并发大流量 web 解决思路及方案，希望对大家有所帮助！高并发 web 架构相关概念 QPS: 每秒钟请求或查询的数量，在互联网领域，指每秒相应请求数（http 请求）。峰值每秒的 QPS：（总 PV 数 80%）/（6 小时秒数 20%），80% 的访问量集中在 20% 的时间并发连接数：系统同时处理的请求数量吞吐量：单位时间内处理的请求数量（通常由 QPS 与并发数决定）。响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间。例如

说实话，大部分开发人员做的系统并发量都比较小，尤其是很多从0到1做起来的新项目。那么，我们平常如何接触高并发技术呢？其实最经典高并发项目是秒杀系统，大量的用户在极短的时间内购买少量的商品。比如：小米手机的秒杀功能，刚开始小米的网站经常挂，后面经过不断优化，不断迭代升级，变成了现在的样子。针对高并发的业务场景，所需要的技术手段更多更复杂。那么，高并发下如何设计秒杀系统？这是一个高频面试题。这个问题看似简单，但是里面的水很深，它考查的是高并发场景下，从前端到后端多方面的知识。...

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

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