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给出鄙人的三点愚见：

    1.代码部分 尽量减少与数据库交互
        1>.页面静态化- 用户可以直接获取页面，不用走那么多流程，比较适用于页面不频繁更新
        2>.接口静态化- 部分请求接口数据不需要频繁变动的
        3.>页面静态化+接口动态化 - 有些页面，整体结构是一样的，但是有个别数据是要实时变化的
        4.>使用缓存- 第一次获取数据从数据库准提取，然后保存在缓存中，以后就可以直接从缓存提取数据。不过需要有机制维持缓存和数据库的一致性，设置一个合理的过期时间
        5.>延迟修改 - 高并发情况下，可以把多次修改请求，先保存在缓存中，然后定时将缓存中的数据保存到数据库中(队列的思想)，风险是可能会断电丢失缓存中的数据，
        6.>尽可能的用带有索引的数据去取数据，然后用代码逻辑去转变成自己想要的数据,尽可能避免多表联查


    2.服务器层面  分发处理请求

        1>.nginx反向代理 - 将并发请求分配到不同的服务器上，可以是业务服务器，也可以是数据库服务器。
        2>.分布式 - 分布式是把单次请求的多项业务逻辑分配到多个服务器上，这样可以同步处理很多逻辑，一般使用与特别复杂的业务请求。
        3.>CDN - 在域名解析层面的分流，例如将华南地区的用户请求分配到华南的服务器，华中地区的用户请求分配到华中的服务器。

    3.数据库层面  各种方法拆
        1>.水平分表 - 对于访问极为频繁且数据量巨大的单表来说，首先要做的是减少单表的记录条数，以便减少数据查询所需的时间，提高数据库的吞吐，这就是所谓的分表【水平拆分】
        2>.垂直分表 - 根据数据库字段的特效，拆成多张数据表，降低业务耦合性
        3>.垂直分库- 是根据业务耦合性，将关联度低的不同表存储在不同的数据库上，对数据库进行拆分，从而提高数据库写入能力，即分库【垂直拆分】
        4>.建立主从 读写分离- 只在主服务器上写，只在从服务器上读.基本原理是让主数据库处理事务性查询，而从数据库处理select查询，数据库复制被用于把事务性查询（增删改）导致的改变更新同步到集群中的从数据库。



其他特殊场景：
1.某一业务请求特别高,需要经常访问后端服务器
办法：
       1>.在域名解析层面的分流，走不同的服务器
       2>.将这个业务的逻辑处理服务分布到多台服务器上，在入口机根据ip 做一次服务器层面的分流
       3>.根据用户ID，将其业务相关的用户数据表分成多张数据表
       4>.分离活跃数据,例如登录用户业务，注册用户很多，但是活跃的登录用户很少，可以把活跃用户专门保存一张表，查询是先查询活跃表，没有的话再查总表
       
2.秒杀活动：
办法：详见我之前的一篇文章《利用redis实现 限时秒杀》
     
     

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    出自：何冰华个人网站

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