网站性能

java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法（java教程,java处理大量数据，java高负载数据） 一：高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式，2个主Mysql，多个Slaves，需要注意的是，虽然有2个Master，但是同时只有1个是Active，我们可以在一定时候切换。之所以用2个M，是保证M不会又成为系统的SPOF。 Slaves可以进一步负载均衡，可以结合LVS,从而将select操作适当的平衡到不同的slaves上。 以上架构可以抗衡到一定量的负载，但是随着用户进一步增加，你的用户表数据超过1千万，这时那个M变成了SPOF。你不能任意扩充Slaves，否则复制同步的开销将直线上升，怎么办？我的方法是表分区，从业务层面上进行分区。最简单的，以用户数据为例。根据一定的切分方式，比如id，切分到不同的数据库集群去。 全局数据库用于meta数据的查询。缺点是每次查询，会增加一次，比如你要查一个用户nightsailer

在这个以应用为中心的时代，企业通常以最终用户性能作为网站性能的度量标准。随着用户对响应时间要求的不断提高，对应用性能和可用性的持续监控也日益重要。 为了实现对应用的整体把控，需要整合应用程序交付链中的多种方法和技术。现阶段度量最终用户性能的方法有两种： 真实用户监控 模拟监控 真实用户监控 VS 模拟监控 两者并非对立的关系， 真实用户监控 度量真实用户与应用交互时的实际体验，而模拟监控则是在不产生实际流量的情况下通过分布式测试引擎远程测试应用和站点的性能及可用性。企业应该合理结合这两个工具来深层监控最终用户体验，透过整个应用交付链来深层诊断应用性能。 Riverbed 的模拟监控方法 Riverbed 的模拟监控为基础设施和运营团队( I&O )提供广泛的无代理（也可理解为无需探针）应用程序基础架构来进行监控和诊断。其软件使用远程仪表接口( SNMP 和 WMI )以及模拟事务从远程架构组件（包括网络设备、服务器和应用程序组件）捕获可用性及性能信息。 所以，到底为什么要使用模拟监控？以下是使用模拟监控的十条理由： 1.7×24 小时监控你的应用程序可用性，即使是在业余时间也毫不懈怠。 2.假如你的应用程序崩溃，模拟监控将第一个知晓。 3.可以获悉你的远程站点是否可获得。 4.理解第三方服务的性能对你的应用程序的影响。 5.监控 SaaS 应用程序的性能和可用性。 6.监控使用

front-end-Doc 前端文档汇总（含代码规范、开发流程、知识分享,持续更新） 原Github地址 进去后可直接点链接查看文章 综合类 地址 前端文档基本例子 https://github.com/mgbq/front... 前端知识体系 http://www.cnblogs.com/sb1987... 前端知识结构 https://github.com/JacksonTia... Web前端开发大系概览 https://github.com/unruledboy... Web前端开发大系概览-中文版 http://www.cnblogs.com/unrule... Web Front-end Stack v2.2 https://raw.githubusercontent... 免费的编程中文书籍索引 https://github.com/justjavac/... 前端书籍 https://github.com/dypsilon/f... 前端免费书籍大全 https://github.com/vhf/free-p... 前端知识体系 http://www.cnblogs.com/sb1987... 免费的编程中文书籍索引 https://github.com/justjavac/... 智能社 - 精通JavaScript开发 http://study.163.com

随着云计算和互联网的高速发展，大量应用需要横跨不同网络终端，并广泛接入第三方服务(如支付、登录、导航等)，IT系统架构越来越复杂。本文对业内主流的开源运维监控系统和商业运维监控系统进行对比，分析各种产品的定位、目标用户和功能特点，希望帮助广大运维、开发和创业者找到最适合自己的运维工具。 作者：佚名来源： 云智慧 | 2015-10-29 14:48 收藏 分享 随着云计算和互联网的高速发展，大量应用需要横跨不同网络终端，并广泛接入第三方服务(如支付、登录、导航等)，IT系统架构越来越复杂。快速迭代的产品需求和良好的用户体验，需要IT运维管理者时刻保障核心业务稳定可用，而企业运维中的痛点和难点也急需解决。 1.面向业务的运维，不但关心单点IT资源的运行状态，更关心整个业务系统的健康状态 2.如果企业使用了大量的API和模块化应用，那么关注每个接口的性能变化情况和指标 3.对于运维主管及企业管理层来说，特别需要上墙的监控大屏 4.运维需要每周、每月查看报告趋势分析，但传统运维工具数据导出困难 5.需要第一时间转雀和快速发现故障节点，减少业务中断带来的损失 本文对业内主流的开源运维监控系统和商业运维监控系统进行对比，分析各种产品的定位、目标用户和功能特点，希望帮助广大运维、开发和创业者找到最适合自己的运维工具。 一、开源运维监控产品篇 （一）Zabbix 推荐星级： ★★★★★

如何才能做一个合格的前端开发者呢？ 第一，必须掌握基本的Web前端开发技术，其中包括：CSS、HTML、SEO、DOM、BOM、Ajax、Java等，在掌握这些技术的同时，还要清楚地了解它们在不同浏览器上的兼容情况、渲染原理和存在的Bug。 第二，在一名合格的前端工程师的知识结构中，网站性能优化、SEO和服务器端的基础知识也是必须掌握的。 第三，必须学会运用各种工具进行辅助开发。 第四，除了要掌握技术层面的知识，还要掌握理论层面的知识，包括代码的可维护性、组件的易用性、分层语义模板和浏览器分级支持，等等。 来源： CSDN 作者： 前端碎碎念 链接： https://blog.csdn.net/zhongqw_00/article/details/88929162

1. 从RDBMS到NoSQL的架构演化 互联网时代背景下大机遇，为什么用nosql 1 单机MySQL的美好年代 在90年代，一个网站的访问量一般都不大，用单个数据库完全可以轻松应付。 在那个时候，更多的都是静态网页，动态交互类型的网站不多。 上述架构下，我们来看看数据存储的瓶颈是什么？ 1.数据量的总大小 一个机器放不下时 2.数据的索引（B+ Tree）一个机器的内存放不下时 3.访问量(读写混合)一个实例不能承受 如果出现了上述1 or 3个上述瓶颈，架构开始演化到下一个阶段： 2 Memcached(缓存)+MySQL+垂直拆分 后来，随着访问量的上升，几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题，web程序不再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力，优化数据库的结构和索引。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力，但是当访问量继续增大的时候，多台web机器通过文件缓存不能共享，大量的小文件缓存也带了了比较高的IO压力。在这个时候，Memcached就自然的成为一个非常时尚的技术产品。 Memcached作为一个独立的分布式的缓存服务器，为多个web服务器提供了一个共享的高性能缓存服务，在Memcached服务器上，又发展了根据hash算法来进行多台Memcached缓存服务的扩展

本文转载于: 猿2048 网站➱ https://www.mk2048.com/blog/blog.php?id=ha00i0j20j 网站性能监测与优化策略 0.引言 作为互联网项目，最重要的便是用户体验。在举国“互联网+”的热潮中，用户至上也已经被大多数企业所接收，特别是在如今移动端快速发展的时代，我们的网页不仅只是呈现在用户的PC浏览器里，更多的时候，用户是通过移动产品浏览我们的网页。加之有越来越多的开发者投入到Web APP和Hybrid APP的开发队伍中，性能，又再一次成为了被程序员们重点关注的话题。我曾经看到过这样一句话：一个网站的体验，决定了用户是否愿意去了解网站的功能；而网站的功能，决定了用户是否会一票否决网站的体验。这是改版自网络上的一句流行语，但却把网站性能这件事说的十分透彻，特别是在网站这样的项目中，如果一个用户需要超过5s才能看见页面，他会毫不犹豫地关闭它。 性能优化，作为工程师界的“上乘武功”，是我们在开发中老生常谈的话题，也是一名开发者从入门向资深进阶的必经阶段，虽然我们看到过很多的标准、军规，但在真正实践中，却常常力不从心，不知道落下了什么，不知道性能是否还有进一步优化的空间。 对于网站的性能，在行业内有很多既定的指标，但就以我们Front-Enders而言，应该更加关注以下指标：白屏时间、首屏时间、整页时间、DNS时间、CPU占用率

前一两年抓过某工商信息网站，几三周时间大约抓了过千万多万张页面。那时由于公司没啥经费，报销又拖得很久，不想花钱在很多机器和带宽上，所以当时花了较多精力研究如何让一台爬虫机器达到抓取极限。 Python爬虫这两年貌似成为了一项必备技能，无论是搞技术的，做产品的，数据分析的，金融的，初创公司做冷启动的，都想去抓点数据回来玩玩。这里面绝大多数一共都只抓几万或几十万条数据，这个数量级其实大可不必写爬虫，使用 chrome 插件web scraper或者让selenium驱动 chrome 就好了，会为你节省很多分析网页结构或研究如何登陆的时间。 本篇只关注如何让爬虫的抓取性能最大化上，没有使用scrapy等爬虫框架，就是多线程+Python requests库搞定。 对一个网站定向抓取几十万张页面一般只用解决访问频率限制问题就好了。对机器内存，硬盘空间，URL去重，网络性能，抓取间隙时间调优一般都不会在意。 如果要设计一个单台每天抓取上百万张网页，共有一亿张页面的网站时 ，访问频率限制问题就不是最棘手的问题了，上述每一项都要很好解决才行。硬盘存储，内存，网络性能等问题我们一项项来拆解。 一、优化硬盘存储 所以千万级网页的抓取是需要先设计的，先来做一个计算题。共要抓取一亿张页面，一般一张网页的大小是400KB左右， 一亿张网页就是1亿X200KB=36TB 。这么大的存储需求

摘　要:针对海量图片给网站带来的访问速度下降、性能压力增大和I/O瓶颈等问题,提出一种海量图片的分布式存储及负载均衡技术。通过把图片数据和 网站内容分开部署、在数据库中记录和维护图片服务器状态信息等方法实现图片和页面数据的分离。实验结果表明,该技术能提高网站的访问速度和运行效率,并可 动态增加图片服务器的数量满足日益增加的性能需求。 　　关键词:海量图片;分布式存储;负载均衡 　　【Abstract】Aiming at the problems of the mass images can cause to Web site such as lower access speed, more performance pressure, I/Operformance bottle-neck, etc., a technology of distributed store and load balance for mass images is proposed. By the means of deploying Website pages and images separately and recording status of image servers in database, solves the problem of separation for image data and

最开始的网站架构 最初业务量不大，访问量小，此时的架构，应用程序、数据库、文件都部署在一台服务器上，有些甚至仅仅是租用主机空间 1. 应用、数据、文件分离 将应用程序、数据库、文件各自部署在独立的服务器上，并且根据服务器的用途配置不同的硬件，达到最佳的性能效果。 2. 利用缓存改善网站性能 大部分网站访问都遵循28原则,即80%的访问请求，最终落在20%的数据上,所以我们可以对热点数据进行缓存，减少热点数据的访问路径，提高用户体验。缓存实现常见的方式是本地缓存、分布式缓存。当然还有CDN、反向代理。 2.1 本地缓存 本地缓存，顾名思义是将数据缓存在应用服务器本地，可以存在内存中，也可以存在文件，组件。本地缓存的特点是速度快，但因为本地空间有限所以缓存数据量也有限。OSCache就是常用的本地缓存。 2.2 分布式缓存 分布式缓存的特点是，可以缓存海量的数据，并且扩展非常容易，在门户类网站中常常被使用，速度按理没有本地缓存快，常用的分布式缓存是Memcached、Redis。 2.3 反向代理 部署在网站的机房，当用户请求达到时首先访问反向代理服务器，反向代理服务器将缓存的数据返回给用户，如果没有缓存数据才会继续访问应用服务器获取，这样做减少了获取数据的成本。反向代理有Squid，Nginx。 2.4 CDN 假设我们的服务器都部署在杭州的机房，对于浙江的用户来说访问是较快的