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理论上经验这个东西是学不来的.
说一下我的例子.
刚入行的时候,基本就是写了一些增删改查.甚至session都不太理解.
随着入行后,你会遇到各种各样的问题.在解决问题的过程中,经验来了.
简单说一下所谓大规模高并发访问的web架构吧.
其实,对于大规模高并发不外乎两点,第一点是及时相应(尽可能优化io).第二点是数据安全.
这两点控制的好,就没问题的.所以,我们的架构也就围绕在这两点应运而生.
第一点,为了尽可能提高应用的io吞吐量.则需要我们把所有耗时的io操作尽可能的优化,比如全局使用很少更改的一些配置,则可以采用nosql来全局共享(注意,这里的全局是指服务器集群.如果涉及到了大规模,肯定是多服务器的).在其次可以增加服务器缓存.比如2秒钟从上一条的服务器读取配置,存到服务器级别.以提高效率.还有线程缓存.如果业务复杂可能对一个请求需要查询多次数据,不变的,老规矩,放到线程缓存.基本也就差不多了.
第二点,因为应用不同,要考虑容错率.这个部分优化,可以考虑分离业务,把必须要数据安全的业务逻辑提取出来,队列执行或者特殊处理.
剩下的就是服务器部署与如何分配,比如多少台web服务器,数据库配置,内存服务器配置等.
这只能是在实际项目和工作过程中来区别对待了.
说一下我的例子.
刚入行的时候,基本就是写了一些增删改查.甚至session都不太理解.
随着入行后,你会遇到各种各样的问题.在解决问题的过程中,经验来了.
简单说一下所谓大规模高并发访问的web架构吧.
其实,对于大规模高并发不外乎两点,第一点是及时相应(尽可能优化io).第二点是数据安全.
这两点控制的好,就没问题的.所以,我们的架构也就围绕在这两点应运而生.
第一点,为了尽可能提高应用的io吞吐量.则需要我们把所有耗时的io操作尽可能的优化,比如全局使用很少更改的一些配置,则可以采用nosql来全局共享(注意,这里的全局是指服务器集群.如果涉及到了大规模,肯定是多服务器的).在其次可以增加服务器缓存.比如2秒钟从上一条的服务器读取配置,存到服务器级别.以提高效率.还有线程缓存.如果业务复杂可能对一个请求需要查询多次数据,不变的,老规矩,放到线程缓存.基本也就差不多了.
第二点,因为应用不同,要考虑容错率.这个部分优化,可以考虑分离业务,把必须要数据安全的业务逻辑提取出来,队列执行或者特殊处理.
剩下的就是服务器部署与如何分配,比如多少台web服务器,数据库配置,内存服务器配置等.
这只能是在实际项目和工作过程中来区别对待了.
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1、程序和数据库部署在同一台服务器上
2.多学习一些相关的书籍比如:构建高性能Web站点,大规模Web服务开发技术
构建可扩展的Web站点 , Web容量规划的技术,分布式数据库系统及其应用。
掌握其原理和结构 。
2.多学习一些相关的书籍比如:构建高性能Web站点,大规模Web服务开发技术
构建可扩展的Web站点 , Web容量规划的技术,分布式数据库系统及其应用。
掌握其原理和结构 。
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多看一些架构设计的书籍 。。。
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简单地说,就是你实际做过,就具备经验了。
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