2023-10-12 分類: 網(wǎng)站建設(shè)
一,HTML靜態(tài)
眾所周知,純靜態(tài)HTML頁面是效率更高,消耗更少的內(nèi)容,因此,我們嘗試使網(wǎng)站上的頁面盡可能多地使用靜態(tài)頁面。
分離圖像服務(wù)器
眾所周知,對于Web服務(wù)器,無論是Apache,IIS還是其他容器,圖片都會占用更多資源,因此我們需要將圖片與頁面分開。 這基本上是大型網(wǎng)站將采用的策略。 它們都有獨立的甚至很多圖像服務(wù)器。 這種體系結(jié)構(gòu)可以減輕對提供頁面訪問請求的服務(wù)器系統(tǒng)的壓力,并可以確保系統(tǒng)不會由于映像問題而崩潰。
在應(yīng)用程序服務(wù)器和映像服務(wù)器上,可以執(zhí)行不同的配置優(yōu)化。 例如,在配置ContentType時,Apache可以支持盡可能少的LoadModules,以確保更高的系統(tǒng)消耗和執(zhí)行效率。
三,數(shù)據(jù)庫集群,庫表哈希
大型網(wǎng)站具有復(fù)雜的應(yīng)用程序。 這些應(yīng)用程序必須使用數(shù)據(jù)庫。 面對大量訪問時,數(shù)據(jù)庫的瓶頸會很快出現(xiàn)。 目前,數(shù)據(jù)庫將無法快速滿足應(yīng)用程序的需求,因此我們需要使用數(shù)據(jù)庫。 集群或庫表哈希。
在數(shù)據(jù)庫集群方面,許多數(shù)據(jù)庫都有自己的解決方案。 Oracle,Sybase等都有很好的解決方案。 MySQL提供的常用的Master / Slave也是類似的解決方案。 您使用哪種類型的數(shù)據(jù)庫,請參閱相應(yīng)的解決方案。 上面提到的數(shù)據(jù)庫集群在架構(gòu),成本和可伸縮性方面受到所用DB類型的限制。 因此,我們需要從應(yīng)用程序的角度考慮改進系統(tǒng)架構(gòu)。 庫表哈希是一種常用且有效的解決方案。
我們在應(yīng)用程序中安裝業(yè)務(wù)和應(yīng)用程序或功能模塊以分離數(shù)據(jù)庫。 不同的模塊對應(yīng)于不同的數(shù)據(jù)庫或表,然后根據(jù)某種策略(例如用戶表)執(zhí)行頁面或函數(shù)的較小數(shù)據(jù)庫哈希。 根據(jù)用戶ID進行表哈??梢砸缘统杀咎岣呦到y(tǒng)性能,并具有良好的可伸縮性。
搜狐論壇使用這種結(jié)構(gòu)來分離數(shù)據(jù)庫中的用戶,設(shè)置和帖子數(shù)據(jù)庫,然后根據(jù)部分和ID為帖子和用戶散列數(shù)據(jù)庫和表。 最后,可以在配置文件中輕松完成該配置。該配置使系統(tǒng)可以隨時添加低成本數(shù)據(jù)庫以補充系統(tǒng)性能。
四,緩存
術(shù)語高速緩存已在技術(shù)術(shù)語中使用,并且高速緩存已在許多地方使用。 網(wǎng)站架構(gòu)和網(wǎng)站開發(fā)中的緩存也非常重要。 這是兩個基本的緩存。 稍后將介紹高級和分布式緩存。
在架構(gòu)中緩存。 任何熟悉Apache的人都可以知道Apache提供了自己的緩存模塊,或者您可以使用其他Squid模塊進行緩存。 這兩種方法都可以有效地改善Apache的訪問響應(yīng)能力。
對于網(wǎng)站程序開發(fā),Linux上提供的MemoryCache是常用的緩存接口,可以在Web開發(fā)中使用。 例如,使用Java開發(fā)時,可以調(diào)用MemoryCache進行緩存,通信和共享一些數(shù)據(jù)。 一些大型社區(qū)使用此功能。 建筑。 另外,在使用Web語言開發(fā)時,各種語言基本上都有自己的緩存模塊和方法,PHP有Pear的Cache模塊,Java更多,.net不是很熟悉,相信一定有。
五,鏡子
鏡像是大型網(wǎng)站通常用來提高性能和數(shù)據(jù)安全性的一種方法。 鏡像技術(shù)可以解決由于網(wǎng)絡(luò)訪問提供商和區(qū)域不同而導(dǎo)致的用戶訪問速度差異。 例如,ChinaNet和EduNet之間的差異促使許多網(wǎng)站進入了教育網(wǎng)絡(luò)中的鏡像站點,并定期或?qū)崟r更新數(shù)據(jù)。 關(guān)于鏡像的技術(shù)細節(jié),在這里我不會贅述,有許多專業(yè)的現(xiàn)成解決方案體系結(jié)構(gòu)和產(chǎn)品可供選擇。 還有一些廉價的軟件實現(xiàn)想法,例如Linux上的rsync之類的工具。
六,負載均衡
負載平衡將是大型網(wǎng)站解決高端訪問和大量并發(fā)請求的高端解決方案。
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