前言算法
前陣子有網友詢問,如何優化網站?這個問題真的很大,跟他簡單的聊了一下,隨便說了幾點,以爲有必要整理一篇文章出來,正好前陣子在作爬蟲博客,因而把大致思路分享出來,與你們互通有無,共同進步。sql
優化數據庫
版本一apache
系統開始是這樣子的,一個 Tomcat 拖着一個 MySql 服務,跑在一個 2C 4G 的Linux服務器上,全部的請求都走 Tomcat,全部的查詢都走 MySql,看起來像一句廢話?後端
資源是有限的,那麼如何有效的利用資源,提高服務性能?Tomcat 號稱能抗住數十萬併發訪問,可是這事也得分場景,還得有足夠牛逼的機器。緩存
Tomcat 優化bash
Tomcat支持如下三種模式:服務器
<Connector port="8080"
protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"
connectionTimeout="20000"
redirectPort="8443"/>複製代碼
爲了方便易用這裏咱們選擇NIO模式,小夥伴們直接下載使用 Tomcat8 以上版本便可,鏈接池什麼的通常使用默認的便可。微信
版本二架構
可能部分小夥伴知道 Tomcat 容器處理靜態請求的性能力並不強,因此這裏須要一款能處理靜態文件請求又超牛逼的服務,這裏推薦 Nginx,固然你可使用其變種 Tengine、OpenResty 才實現動靜分離。
版本三
後端服務連接資源是寶貴的,在高併發下,會拖慢整個系統的響應時間。這裏咱們能夠把一些熱點數據進行緩存,後端讀取緩存,若是數據存在則直接返回,不然再去讀取數據庫。
版本四
資源是有限的,但用戶多是無限的,還可能有一些惡意用戶、爬蟲、熱點搜索。爲了大部門用戶能夠正常訪問,這裏咱們使用前置限流,經過令牌桶算法或者漏桶算法實現多樣的限流方案。
版本五
在博客系統中,爲了提高響應速度,加入了 Redis 緩存,把文章主鍵 ID 做爲 key 值去緩存查詢,若是不存在對應的 value,就去數據庫中查找 。這個時候,若是請求的併發量很大,就會對後端的數據庫服務形成很大的壓力。這裏咱們使用布隆過濾器對空命中進行攔截處理。
終極版
小結
優化過程可能僅僅是冰山一角,但大致思路差很少就是這個樣子,發現問題而後解決問題,原本架構就是演進而來的。
本次給你們分享一些學習資料,裏面包括:(高可用、高併發、高性能及分佈式、Jvm性能調優、Spring源碼,MyBatis,Netty,Redis,Kafka,Mysql,Zookeeper,Tomcat,Docker,Dubbo,Nginx等多個知識點的架構資料)以及Java進階學習路線圖。
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