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使用缓存,比如memcache,redis,因为它们是在内存中运行,所以处理数据,返回数据非常快,所以可以应对高并发。
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2.增加带宽和机器性能,1M的带宽同时处理的流量肯定有限,所以在资源允许的情况下,大带宽,多核cpu,高内存是一个解决方案。
3.分布式,让多个访问分到不同的机器上去处理,每个机器处理的请求就相对减少了。
简单说些常用技术,负载均衡,限流,加速器等
大数据的话可以进行以下操作:
减少对数据库的读取,也就是减少调用数据库,
进行数据缓存,
利用数据库的自身优化技术,如索引等
精确查询条件,有利于提高查找速度
没必要一次性查出100W条。每次请求3-5W数据update,分页用递归。
控制好变量内存,不要内存溢出。
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