高并发场景下服务器压力缓解方案
高并发场景下服务器压力缓解方案
在高并发场景下，如何有效缓解服务器压力是一个重要的技术挑战。本文将从架构设计、数据库优化、缓存策略等多个维度，分享一些实用的技术方案和实践经验。
分布式架构：采用分布式架构，利用微服务架构将服务拆分部署在不同的服务节点上，可以有效避免单节点宕机导致的服务不可用问题。
数据库优化：采用主从复制和读写分离策略，甚至可以考虑分库分表。根据查询方式的不同，选择合适的索引类型（如B-Tree、Hash等），对关键字段添加索引。编写SQL时避免使用复合函数，避免组合排序，不要使用非索引字段作为条件进行分组或排序。同时，尽量减少数据库交互次数，避免使用
SELECT *语句。
缓存策略：使用Memcached、Redis、Ehcache等缓存数据库，将数据库的中间数据、登录信息Session等缓存起来，实现数据共享。对于商品分类、省市区等不常改变的数据，可以优先缓存，减少数据库访问。同时，要注意避免缓存雪崩和穿透等问题。
增量统计：避免实时统计大量数据，可以采用晚间定时任务进行增量统计，提前完成数据汇总，减轻实时统计带来的内存和CPU压力。
图片服务器：将图片等大文件通过独立的文件服务器进行处理，避免IO速度对动态数据的影响，确保系统不会因为文件处理而崩溃。
静态化处理：将HTML文件、枚举、静态方法返回值等进行静态化处理并放入缓存，减少动态生成的开销。
负载均衡：使用Nginx等工具对访问量过大的服务进行负载均衡，实现服务集群化，提高最大并发数，防止单个服务因压力过大而崩溃。
搜索引擎：对于SQL中常见的LIKE、IN等模糊查询语句，可以使用Lucene或Solr等搜索引擎中间件进行优化。需要注意的是，要定期更新全量数据和增量数据。
消息中间件：在服务间数据传输时，使用RabbitMQ、Kafka等分布式消息队列进行异步传输，防止同步传输导致的阻塞和数据丢失。
高性能应用服务器：放弃使用Tomcat，转而采用Netty等基于Actor模型的高性能应用服务器，以支持更高的并发量。
多线程处理：充分利用服务器的多核处理器，采用多线程处理方式，提高CPU使用效率和执行速度。
异步处理机制：避免使用BI0、BlockingQueue等容易引起长时间阻塞的技术，转而采用NIO等异步处理机制。
CDN加速：对于访问量特别大的场景，可以采用CDN技术进行流量分流，避免大流量导致系统崩溃。
代码优化：避免频繁创建对象和引用，减少同步锁的使用，避免创建大量线程，减少多层for循环等低效操作。
当然，除了上述方案外，还有很多其他细节优化技术可以进一步提升系统的性能和稳定性。