那麼，咱們的Web系統的理論峯值QPS爲（理想化的計算方式）：php
20*500/0.1 = 100000 （10萬QPS）html
咦？咱們的系統彷佛很強大，1秒鐘能夠處理完10萬的請求，5w/s的秒殺彷佛是「紙老虎」哈。實際狀況，固然沒有這麼理想。在高併發的實際場景下，機器都處於高負載的狀態，在這個時候平均響應時間會被大大增長。前端
普通的一個p4的服務器天天最多能支持大約10萬左右的IP，若是訪問量超過10W那麼須要專用的服務器才能解決，若是硬件不給力 軟件怎麼優化都是於事無補的。主要影響服務器的速度mysql
有：網絡-硬盤讀寫速度-內存大小-cpu處理速度。nginx
就Web服務器而言，Apache打開了越多的鏈接進程，CPU須要處理的上下文切換也越多，額外增長了CPU的消耗，而後就直接致使平均響應時間增長。所以上述的MaxClient數目，要根據CPU、內存等硬件因素綜合考慮，絕對不是越多越好。能夠經過Apache自帶的abench來測試一下，取一個合適的值。而後，咱們選擇內存操做級別的存儲的Redis，在高併發的狀態下，存儲的響應時間相當重要。網絡帶寬雖然也是一個因素，不過，這種請求數據包通常比較小，通常不多成爲請求的瓶頸。負載均衡成爲系統瓶頸的狀況比較少，在這裏不作討論哈。web
那麼問題來了，假設咱們的系統，在5w/s的高併發狀態下，平均響應時間從100ms變爲250ms（實際狀況，甚至更多）：redis
20*500/0.25 = 40000 （4萬QPS）sql
因而，咱們的系統剩下了4w的QPS，面對5w每秒的請求，中間相差了1w。數據庫
舉個例子，高速路口，1秒鐘來5部車，每秒經過5部車，高速路口運做正常。忽然，這個路口1秒鐘只能經過4部車，車流量仍然依舊，結果一定出現大塞車。（5條車道突然變成4條車道的感受）apache
同理，某一個秒內，20*500個可用鏈接進程都在滿負荷工做中，卻仍然有1萬個新來請求，沒有鏈接進程可用，系統陷入到異常狀態也是預期以內。
其實在正常的非高併發的業務場景中，也有相似的狀況出現，某個業務請求接口出現問題，響應時間極慢，將整個Web請求響應時間拉得很長，逐漸將Web服務器的可用鏈接數佔滿，其餘正常的業務請求，無鏈接進程可用。
更可怕的問題是，是用戶的行爲特色，系統越是不可用，用戶的點擊越頻繁，惡性循環最終致使「雪崩」（其中一臺Web機器掛了，致使流量分散到其餘正常工做的機器上，再致使正常的機器也掛，而後惡性循環），將整個Web系統拖垮。
3. 重啓與過載保護
若是系統發生「雪崩」，貿然重啓服務，是沒法解決問題的。最多見的現象是，啓動起來後，馬上掛掉。這個時候，最好在入口層將流量拒絕，而後再將重啓。若是是redis/memcache這種服務也掛了，重啓的時候須要注意「預熱」，而且極可能須要比較長的時間。
秒殺和搶購的場景，流量每每是超乎咱們系統的準備和想象的。這個時候，過載保護是必要的。若是檢測到系統滿負載狀態，拒絕請求也是一種保護措施。在前端設置過濾是最簡單的方式，可是，這種作法是被用戶「千夫所指」的行爲。更合適一點的是，將過載保護設置在CGI入口層，快速將客戶的直接請求返回
高併發下的數據安全
咱們知道在多線程寫入同一個文件的時候，會存現「線程安全」的問題（多個線程同時運行同一段代碼，若是每次運行結果和單線程運行的結果是同樣的，結果和預期相同，就是線程安全的）。若是是MySQL數據庫，可使用它自帶的鎖機制很好的解決問題，可是，在大規模併發的場景中，是不推薦使用MySQL的。秒殺和搶購的場景中，還有另一個問題，就是「超發」，若是在這方面控制不慎，會產生髮送過多的狀況。咱們也曾經據說過，某些電商搞搶購活動，買家成功拍下後，商家卻不認可訂單有效，拒絕發貨。這裏的問題，也許並不必定是商家奸詐，而是系統技術層面存在超發風險致使的。
1. 超發的緣由
假設某個搶購場景中，咱們一共只有100個商品，在最後一刻，咱們已經消耗了99個商品，僅剩最後一個。這個時候，系統發來多個併發請求，這批請求讀取到的商品餘量都是99個，而後都經過了這一個餘量判斷，最終致使超發。（同文章前面說的場景）
在上面的這個圖中，就致使了併發用戶B也「搶購成功」，多讓一我的得到了商品。這種場景，在高併發的狀況下很是容易出現。
優化方案1：將庫存字段number字段設爲unsigned，當庫存爲0時，由於字段不能爲負數，將會返回false
1 <?php 2
3 //優化方案1：將庫存字段number字段設爲unsigned，當庫存爲0時，由於字段不能爲負數，將會返回false
4
5 include('./mysql.php'); 6
7 $username = 'wang'.rand(0,1000); 8
9 //生成惟一訂單
10
11 function build_order_no(){ 12
13 return date('ymd').substr(implode(NULL, array_map('ord', str_split(substr(uniqid(), 7, 13), 1))), 0, 8); 14
15 } 16
17 //記錄日誌
18
19 function insertLog($event,$type=0,$username){ 20
21 global $conn; 22
23 $sql="insert into ih_log(event,type,usernma) 24
25 values('$event','$type','$username')"; 26
27 return mysqli_query($conn,$sql); 28
29 } 30
31 function insertOrder($order_sn,$user_id,$goods_id,$sku_id,$price,$username,$number) 32
33 { 34
35 global $conn; 36
37 $sql="insert into ih_order(order_sn,user_id,goods_id,sku_id,price,username,number) 38
39 values('$order_sn','$user_id','$goods_id','$sku_id','$price','$username','$number')"; 40
41 return mysqli_query($conn,$sql); 42
43 } 44
45 //模擬下單操做 46
47 //庫存是否大於0
48
49 $sql="select number from ih_store where goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id' "; 50
51 $rs=mysqli_query($conn,$sql); 52
53 $row = $rs->fetch_assoc(); 54
55 if($row['number']>0){//高併發下會致使超賣
56
57 if($row['number']<$number){ 58
59 return insertLog('庫存不夠',3,$username); 60
61 } 62
63 $order_sn=build_order_no(); 64
65 //庫存減小
66
67 $sql="update ih_store set number=number-{$number} where sku_id='$sku_id' and number>0"; 68
69 $store_rs=mysqli_query($conn,$sql); 70
71 if($store_rs){ 72
73 //生成訂單
74
75 insertOrder($order_sn,$user_id,$goods_id,$sku_id,$price,$username,$number); 76
77 insertLog('庫存減小成功',1,$username); 78
79 }else{ 80
81 insertLog('庫存減小失敗',2,$username); 82
83 } 84
85 }else{ 86
87 insertLog('庫存不夠',3,$username); 88
89 } 90
91 ?>
解決線程安全的思路不少，能夠從「悲觀鎖」的方向開始討論。2. 悲觀鎖思路
悲觀鎖，也就是在修改數據的時候，採用鎖定狀態，排斥外部請求的修改。遇到加鎖的狀態，就必須等待。
雖然上述的方案的確解決了線程安全的問題，可是，別忘記，咱們的場景是「高併發」。也就是說，會不少這樣的修改請求，每一個請求都須要等待「鎖」，某些線程可能永遠都沒有機會搶到這個「鎖」，這種請求就會死在那裏。同時，這種請求會不少，瞬間增大系統的平均響應時間，結果是可用鏈接數被耗盡，系統陷入異常。
優化方案2：使用MySQL的事務，鎖住操做的行
1 <?php 2
3 //優化方案2：使用MySQL的事務，鎖住操做的行
4
5 include('./mysql.php'); 6
7 //生成惟一訂單號
8
9 function build_order_no(){ 10
11 return date('ymd').substr(implode(NULL, array_map('ord', str_split(substr(uniqid(), 7, 13), 1))), 0, 8); 12
13 } 14
15 //記錄日誌
16
17 function insertLog($event,$type=0){ 18
19 global $conn; 20
21 $sql="insert into ih_log(event,type) 22
23 values('$event','$type')"; 24
25 mysqli_query($conn,$sql); 26
27 } 28
29 //模擬下單操做 30
31 //庫存是否大於0
32
33 mysqli_query($conn,"BEGIN"); //開始事務
34
35 $sql="select number from ih_store where goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id' FOR UPDATE";//此時這條記錄被鎖住,其它事務必須等待這次事務提交後才能執行
36
37 $rs=mysqli_query($conn,$sql); 38
39 $row=$rs->fetch_assoc(); 40
41 if($row['number']>0){ 42
43 //生成訂單
44
45 $order_sn=build_order_no(); 46
47 $sql="insert into ih_order(order_sn,user_id,goods_id,sku_id,price) 48
49 values('$order_sn','$user_id','$goods_id','$sku_id','$price')"; 50
51 $order_rs=mysqli_query($conn,$sql); 52
53 //庫存減小
54
55 $sql="update ih_store set number=number-{$number} where sku_id='$sku_id'"; 56
57 $store_rs=mysqli_query($conn,$sql); 58
59 if($store_rs){ 60
61 echo '庫存減小成功'; 62
63 insertLog('庫存減小成功'); 64
65 mysqli_query($conn,"COMMIT");//事務提交即解鎖
66
67 }else{ 68
69 echo '庫存減小失敗'; 70
71 insertLog('庫存減小失敗'); 72
73 } 74
75 }else{ 76
77 echo '庫存不夠'; 78
79 insertLog('庫存不夠'); 80
81 mysqli_query($conn,"ROLLBACK"); 82
83 }
那好，那麼咱們稍微修改一下上面的場景，咱們直接將請求放入隊列中的，採用FIFO（First Input First Output，先進先出），這樣的話，咱們就不會致使某些請求永遠獲取不到鎖。看到這裏，是否是有點強行將多線程變成單線程的感受哈。3. FIFO隊列思路
而後，咱們如今解決了鎖的問題，所有請求採用「先進先出」的隊列方式來處理。那麼新的問題來了，高併發的場景下，由於請求不少，極可能一瞬間將隊列內存「撐爆」，而後系統又陷入到了異常狀態。或者設計一個極大的內存隊列，也是一種方案，可是，系統處理完一個隊列內請求的速度根本沒法和瘋狂涌入隊列中的數目相比。也就是說，隊列內的請求會越積累越多，最終Web系統平均響應時候仍是會大幅降低，系統仍是陷入異常。
4. 文件鎖的思路
對於日IP不高或者說併發數不是很大的應用，通常不用考慮這些！用通常的文件操做方法徹底沒有問題。但若是併發高，在咱們對文件進行讀寫操做時，頗有可能多個進程對進一文件進行操做，若是這時不對文件的訪問進行相應的獨佔，就容易形成數據丟失
優化方案4：使用非阻塞的文件排他鎖
1 <?php 2
3 //優化方案4：使用非阻塞的文件排他鎖
4
5 include ('./mysql.php'); 6
7 //生成惟一訂單號
8
9 function build_order_no(){ 10
11 return date('ymd').substr(implode(NULL, array_map('ord', str_split(substr(uniqid(), 7, 13), 1))), 0, 8); 12
13 } 14
15 //記錄日誌
16
17 function insertLog($event,$type=0){ 18
19 global $conn; 20
21 $sql="insert into ih_log(event,type) 22
23 values('$event','$type')"; 24
25 mysqli_query($conn,$sql); 26
27 } 28
29 $fp = fopen("lock.txt", "w+"); 30
31 if(!flock($fp,LOCK_EX | LOCK_NB)){ 32
33 echo "系統繁忙，請稍後再試"; 34
35 return; 36
37 } 38
39 //下單
40
41 $sql="select number from ih_store where goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id'"; 42
43 $rs = mysqli_query($conn,$sql); 44
45 $row = $rs->fetch_assoc(); 46
47 if($row['number']>0){//庫存是否大於0 48
49 //模擬下單操做
50
51 $order_sn=build_order_no(); 52
53 $sql="insert into ih_order(order_sn,user_id,goods_id,sku_id,price) 54
55 values('$order_sn','$user_id','$goods_id','$sku_id','$price')"; 56
57 $order_rs = mysqli_query($conn,$sql); 58
59 //庫存減小
60
61 $sql="update ih_store set number=number-{$number} where sku_id='$sku_id'"; 62
63 $store_rs = mysqli_query($conn,$sql); 64
65 if($store_rs){ 66
67 echo '庫存減小成功'; 68
69 insertLog('庫存減小成功'); 70
71 flock($fp,LOCK_UN);//釋放鎖
72
73 }else{ 74
75 echo '庫存減小失敗'; 76
77 insertLog('庫存減小失敗'); 78
79 } 80
81 }else{ 82
83 echo '庫存不夠'; 84
85 insertLog('庫存不夠'); 86
87 } 88
89 fclose($fp); 90
91 ?>
這個時候，咱們就能夠討論一下「樂觀鎖」的思路了。樂觀鎖，是相對於「悲觀鎖」採用更爲寬鬆的加鎖機制，大都是採用帶版本號（Version）更新。實現就是，這個數據全部請求都有資格去修改，但會得到一個該數據的版本號，只有版本號符合的才能更新成功，其餘的返回搶購失敗。這樣的話，咱們就不須要考慮隊列的問題，不過，它會增大CPU的計算開銷。可是，綜合來講，這是一個比較好的解決方案。5. 樂觀鎖思路
有不少軟件和服務都「樂觀鎖」功能的支持，例如Redis中的watch就是其中之一。經過這個實現，咱們保證了數據的安全。
優化方案5：Redis中的watch
1 <?php 2
3 $redis = new redis(); 4
5 $result = $redis->connect('127.0.0.1', 6379); 6
7 echo $mywatchkey = $redis->get("mywatchkey"); 8
9 /*
10
11 //插入搶購數據 12
13 if($mywatchkey>0) 14
15 { 16
17 $redis->watch("mywatchkey"); 18
19 //啓動一個新的事務。 20
21 $redis->multi(); 22
23 $redis->set("mywatchkey",$mywatchkey-1); 24
25 $result = $redis->exec(); 26
27 if($result) { 28
29 $redis->hSet("watchkeylist","user_".mt_rand(1,99999),time()); 30
31 $watchkeylist = $redis->hGetAll("watchkeylist"); 32
33 echo "搶購成功！<br/>"; 34
35 $re = $mywatchkey - 1; 36
37 echo "剩餘數量：".$re."<br/>"; 38
39 echo "用戶列表：<pre>"; 40
41 print_r($watchkeylist); 42
43 }else{ 44
45 echo "手氣很差，再搶購！";exit; 46
47 } 48
49 }else{ 50
51 // $redis->hSet("watchkeylist","user_".mt_rand(1,99999),"12"); 52
53 // $watchkeylist = $redis->hGetAll("watchkeylist"); 54
55 echo "fail！<br/>"; 56
57 echo ".no result<br/>"; 58
59 echo "用戶列表：<pre>"; 60
61 // var_dump($watchkeylist); 62
63 }*/
64
65 $rob_total = 100; //搶購數量
66
67 if($mywatchkey<=$rob_total){ 68
69 $redis->watch("mywatchkey"); 70
71 $redis->multi(); //在當前鏈接上啓動一個新的事務。 72
73 //插入搶購數據
74
75 $redis->set("mywatchkey",$mywatchkey+1); 76
77 $rob_result = $redis->exec(); 78
79 if($rob_result){ 80
81 $redis->hSet("watchkeylist","user_".mt_rand(1, 9999),$mywatchkey); 82
83 $mywatchlist = $redis->hGetAll("watchkeylist"); 84
85 echo "搶購成功！<br/>"; 86
87
88
89 echo "剩餘數量：".($rob_total-$mywatchkey-1)."<br/>"; 90
91 echo "用戶列表：<pre>"; 92
93 var_dump($mywatchlist); 94
95 }else{ 96
97 $redis->hSet("watchkeylist","user_".mt_rand(1, 9999),'meiqiangdao'); 98
99 echo "手氣很差，再搶購！";exit; 100
101 } 102
103 } 104
105 ?>
第一個要說的就是數據庫，首先要有一個很好的架構，查詢儘可能不用* 避免相關子查詢 給常常查詢的添加索引 用排序來取代非順序存取，若是條件容許 ，通常MySQL服務器最好安裝在Linux操做系統中 。關於apache和nginx在高併發的狀況下推薦使用nginx，ginx是Apache服務器不錯的替代品。nginx內存消耗少 官方測試可以支撐5萬併發鏈接，在實際生產環境中跑到2～3萬併發鏈接數。php方面不須要的模塊儘可能關閉，使用memcached，Memcached 是一個高性能的分佈式內存對象緩存系統，不使用數據庫直接從內存當中調數據，這樣大大提高了速度，iiS或Apache啓用GZIP壓縮優化網站，壓縮網站內容大大節省網站流量。PHP解決網站大數據大流量與高併發
第二，禁止外部的盜鏈。
外部網站的圖片或者文件盜鏈每每會帶來大量的負載壓力，所以應該嚴格限制外部對
於自身的圖片或者文件盜鏈，好在目前能夠簡單地經過refer來控制盜鏈，Apache自
己就能夠經過配置來禁止盜鏈，IIS也有一些第三方的ISAPI能夠實現一樣的功能。當
然，僞造refer也能夠經過代碼來實現盜鏈，不過目前蓄意僞造refer盜鏈的還很少，
能夠先不去考慮，或者使用非技術手段來解決，好比在圖片上增長水印。
第三，控制大文件的下載。
大文件的下載會佔用很大的流量，而且對於非SCSI硬盤來講，大量文件下載會消耗
CPU，使得網站響應能力降低。所以，儘可能不要提供超過2M的大文件下載，若是須要
提供，建議將大文件放在另一臺服務器上。
第四，使用不一樣主機分流主要流量
將文件放在不一樣的主機上，提供不一樣的鏡像供用戶下載。好比若是以爲RSS文件佔用
流量大，那麼使用FeedBurner或者FeedSky等服務將RSS輸出放在其餘主機上，這
樣別人訪問的流量壓力就大多集中在FeedBurner的主機上，RSS就不佔用太多資源了
第五，使用不一樣主機分流主要流量
將文件放在不一樣的主機上，提供不一樣的鏡像供用戶下載。好比若是以爲RSS文件佔用流量大，那麼使用FeedBurner或者FeedSky等服務將RSS輸出放在其餘主機上，這樣別人訪問的流量壓力就大多集中在FeedBurner的主機上，RSS就不佔用太多資源了。
第六，使用流量分析統計軟件。
在網站上安裝一個流量分析統計軟件，能夠即時知道哪些地方耗費了大量流量，哪些頁面須要再進行優化，所以，解決流量問題還須要進行精確的統計分析才能夠。好比：Google Analytics（Google分析）。
高併發和高負載的約束條件：硬件、部署、操做系統、Web 服務器、PHP、MySQL、測試
部署：服務器分離、數據庫集羣和庫表散列、鏡像、負載均衡
負載均衡分類： 1)、DNS輪循 2）代理服務器負載均衡 3）地址轉換網關負載均衡 4）NAT負載均衡 5）反向代理負載均衡 6）混合型負載均衡
部署方案1：
適用範圍：靜態內容爲主體的網站和應用系統；對系統安全要求較高的網站和應用系統。
Main Server：主服務器
承載程序的主體運行壓力，處理網站或應用系統中的動態請求；
將靜態頁面推送至多個發佈服務器；
將附件文件推送至文件服務器；
安全要求較高，以靜態爲主的網站，可將服務器置於內網屏蔽外網的訪問。
DB Server：數據庫服務器
承載數據庫讀寫壓力；
只與主服務器進行數據量交換，屏蔽外網訪問。
File/Video Server：文件/視頻服務器
承載系統中佔用系統資源和帶寬資源較大的數據流；
做爲大附件的存儲和讀寫倉庫；
做爲視頻服務器將具有視頻自動處理能力。
發佈服務器組：
只負責靜態頁面的發佈，承載絕大多數的Web請求；
經過Nginx進行負載均衡部署。
部署方案2：
適用範圍：以動態交互內容爲主體的網站或應用系統；負載壓力較大，且預算比較充足的網站或應用系統；
Web服務器組：
Web服務無主從關係，屬平行冗餘設計；
經過前端負載均衡設備或Nginx反向代理實現負載均衡；
劃分專用文件服務器/視頻服務器有效分離輕/重總線；
每臺Web服務器可經過DEC可實現鏈接全部數據庫，同時劃分主從。
數據庫服務器組：
相對均衡的承載數據庫讀寫壓力；
經過數據庫物理文件的映射實現多數據庫的數據同步。
共享磁盤/磁盤陣列
將用於數據物理文件的統一讀寫
用於大型附件的存儲倉庫
經過自身物理磁盤的均衡和冗餘，確保總體系統的IO效率和數據安全；
方案特性：
經過前端負載均衡，合理分配Web壓力；
經過文件/視頻服務器與常規Web服務器的分離，合理分配輕重數據流；
經過數據庫服務器組，合理分配數據庫IO壓力；
每臺Web服務器一般只鏈接一臺數據庫服務器，經過DEC的心跳檢測，可在極短期內自動切換至冗餘數據庫服務器；
磁盤陣列的引入，大幅提高系統IO效率的同時，極大加強了數據安全性。
Web服務器：
Web服務器很大一部分資源佔用來自於處理Web請求，一般狀況下這也就是Apache產生的壓力，在高併發鏈接的狀況下，Nginx是Apache服務器不錯的替代品。Nginx (「engine x」) 是俄羅斯人編寫的一款高性能的 HTTP 和反向代理服務器。在國內，已經有新浪、搜狐通行證、網易新聞、網易博客、金山逍遙網、金山愛詞霸、校內網、YUPOO相冊、豆瓣、迅雷看看等多家網站、 頻道使用 Nginx 服務器。
Nginx的優點：
高併發鏈接：官方測試可以支撐5萬併發鏈接，在實際生產環境中跑到2～3萬併發鏈接數。
內存消耗少：在3萬併發鏈接下，開啓的10個Nginx 進程才消耗150M內存（15M*10=150M）。
內置的健康檢查功能：若是 Nginx Proxy 後端的某臺 Web 服務器宕機了，不會影響前端訪問。
策略：相對於老牌的Apache，咱們選擇Lighttpd和Nginx這些具備更小的資源佔用率和更高的負載能力的web服務器。
Mysql：
MySQL自己具有了很強的負載能力，MySQL優化是一項很複雜的工做，由於這最終須要對系統優化的很好理解。你們都知道數據庫工做就是大量的、 短時的查詢和讀寫，除了程序開發時須要注意創建索引、提升查詢效率等軟件開發技巧以外，從硬件設施的角度影響MySQL執行效率最主要來自於磁盤搜索、磁盤IO水平、CPU週期、內存帶寬。
根據服務器上的硬件和軟件條件進行MySQl優化。MySQL優化的核心在於系統資源的分配，這不等於無限制的給MySQL分配更多的資源。在MySQL配置文件中咱們介紹幾個最值得關注的參數：
改變索引緩衝區長度(key_buffer)
改變表長(read_buffer_size)
設定打開表的數目的最大值(table_cache)
對緩長查詢設定一個時間限制(long_query_time)
若是條件容許 ，通常MySQL服務器最好安裝在Linux操做系統中，而不是安裝在FreeBSD中。
策略： MySQL優化須要根據業務系統的數據庫讀寫特性和服務器硬件配置，制定不一樣的優化方案，而且能夠根據須要部署MySQL的主從結構。
PHP：
一、加載儘量少的模塊；
二、若是是在windows平臺下，儘量使用IIS或者Nginx來替代咱們日常用的Apache；
三、安裝加速器（都是經過緩存php代碼預編譯的結果和數據庫結果來提升php代碼的執行速度）
eAccelerator，eAccelerator是一個自由開放源碼php加速器，優化和動態內容緩存，提升了性能php腳本的緩存性能，使得PHP腳本在編譯的狀態下，對服務器的開銷幾乎徹底消除。
Apc：Alternative PHP Cache（APC）是 PHP 的一個免費公開的優化代碼緩存。它用來提供免費，公開而且強健的架構來緩存和優化 PHP 的中間代碼。
memcache：memcache是由Danga Interactive開發的，高性能的，分佈式的內存對象緩存系統，用於在動態應用中減小數據庫負載，提高訪問速度。主要機制是經過在內存裏維護一個統 一的巨大的hash表，Memcache可以用來存儲各類格式的數據，包括圖像、視頻、文件以及數據庫檢索的結果等
Xcache：國人開發的緩存器，
策略： 爲PHP安裝加速器。
代理服務器（緩存服務器）：
Squid Cache（簡稱爲Squid）是一個流行的自由軟件（GNU通用公共許可證）的代理服務器和Web緩存服務器。Squid有普遍的用途，從做爲網頁服務器的前置cache服務器緩存相關請求來提升Web服務器的速度，到爲一組人共享網絡資源而緩存萬維網，域名系統和其餘網絡搜索，到經過過濾流量幫助網絡安全，到局域網經過代理網。Squid主要設計用於在Unix一類系統運行。
策略：安裝Squid 反向代理服務器，可以大幅度提升服務器效率。
壓力測試：壓力測試是一種基本的質量保證行爲，它是每一個重要軟件測試工做的一部分。壓力測試的基本思路很簡單：不是在常規條件下運行手動或自動測試，而是在計算機數量較少或系統資源匱乏的條件下運行測試。一般要進行壓力測試的資源包括內部內存、CPU 可用性、磁盤空間和網絡帶寬等。通常用併發來作壓力測試。
壓力測試工具：webbench，ApacheBench等
漏洞測試：在咱們的系統中漏洞主要包括：sql注入漏洞，xss跨站腳本攻擊等。安全方面還包括系統軟件，如操做系統漏洞，mysql、apache等的漏洞，通常能夠經過升級來解決。
漏洞測試工具：Acunetix Web Vulnerability Scanner
博客來源：http://www.php.cn/php-weizijiaocheng-350323.html