如何處理並發量大的購物網站

⑴ 電子商務網站中高負載，高並發指的到底是什麼解決思路有哪些

電子商務網站高負載，簡單可以分為前端和後台：
前端主要是圖片（應該沒有專文件下載吧），因為屬是電子商務網站，少不了大量的圖片，用戶集中的情況下，網頁載入就會變的極其緩慢。
解決思路：1、壓縮圖片，使產品圖不失真的情況下盡可能的減少體積，節省寬頻。2、增大伺服器帶寬。3、優化網頁代碼，盡量採用非同步載入方式。4、CDN
後台則是數據處理和資料庫負載，電子商務網站後台除了龐大的用戶數據要處理意外，還有大量訂單，和結算數據。
解決思路：增大資料庫伺服器配置。
高並發，是所有訪問量大的網站都會遇到的問題，並發數是指同一時刻，伺服器能接受多少次同時訪問，比如伺服器配置並發數為200，則這一刻只能允許200個用戶同時訪問，超過並發數，輕則用戶打不開網站，嚴重的則是伺服器宕機。
解決思路：1、CDN。2、增加伺服器配置
註：CDN是現在網站普遍使用的加速方案，對減輕伺服器負載，避免高並發，緩解惡意攻擊都有很好的效果，其主要原理就是將伺服器上的數據分發給多個伺服器，用戶訪問的是CDN伺服器，從而減輕和保護了網站伺服器，也就是常說的雲伺服器。

⑵ 如何解決web大流量，高並發的問題

以下是一些總結的方法: 第一，確認伺服器硬體是否足夠支持當前的流量。 普通的P4伺服器一般最多能支持每天萬獨立IP，如果訪問量比這個還要大，那麼必須首先配置一台更高性能的專用伺服器才能解決問題，否則怎麼優化都不可能徹底解決性能問題。
第二，優化資料庫訪問。 伺服器的負載過大，一個重要的原因是CPU負荷過大，降低伺服器CPU的負荷，才能夠有效打破瓶頸。而使用靜態頁面可以使得CPU的負荷最小化。前台實現完全的靜態化 當然最好，可以完全不用訪問資料庫，不過對於頻繁更新的網站，靜態化往往不能滿足某些功能。 緩存技術 就是另一個解決方案，就是將動態數據存儲到緩存文件中，動態網頁直接調用這些文件，而不必再訪問資料庫，WordPress和Z-Blog都大量使用這種緩存技術 。我自己也寫過一個Z-Blog的計數器插件，也是基於這樣的原理。 如果確實無法避免對資料庫的訪問，那麼可以嘗試優化資料庫的查詢SQL.避免使用Select *from這樣的語句，每次查詢只返回自己需要的結果，避免短時間內的大量SQL查詢。
第三，禁止外部的盜鏈。 外部網站的圖片或者文件盜鏈往往會帶來大量的負載壓力，因此應該嚴格限制外部對於自身的圖片或者文件盜鏈，好在目前可以簡單地通過refer來控制盜鏈，Apache自己就可以通過配置來禁止盜鏈，IIS也有一些第三方的ISAPI可以實現同樣的功能。當然，偽造refer也可以通過代碼來實現盜 鏈，不過目前蓄意偽造refer盜鏈的還不多，可以先不去考慮，或者使用非技術手段來解決，比如在圖片上增加水印。
第四，控制大文件的下載。 大文件的下載會佔用很大的流量，並且對於非SCSI硬碟來說，大量文件下載會消耗CPU，使得網站響應能力下降。因此，盡量不要提供超過2M的大 文件下載，如果需要提供，建議將大文件放在另外一台伺服器上。目前有不少免費的Web2.0網站提供圖片分享和文件分享功能，因此可以盡量將圖片和文件上 傳到這些分享網站。
第五，使用不同主機分流主要流量 將文件放在不同的主機上，提供不同的鏡像供用戶下載。比如如果覺得RSS文件佔用流量大，那麼使用FeedBurner或者FeedSky等服務將RSS輸出放在其他主機上，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體。 在網站上安裝一個流量分析統計軟體，可以即時知道哪些地方耗費了大量流量，哪些頁面需要再進行優化，因此，解決流量問題還需要進行精確的統計分析 才可以。我推薦使用的流量分析統計軟體是GoogleAnalytics（Google分析）。我使用過程中感覺其效果非常不錯，稍後我將詳細介紹一下 GoogleAnalytics的一些使用常識和技巧。 1.分表 2.讀寫分離 3.前端優化。Nginx替換Apache(前端做負載均衡) 個人認為主要還是分布式架構是否到位，mysql和緩存的優化都是有限度的優化，而分布式架構做出來了，PV增長後，只需要堆機器就能擴容。
另附一些優化經驗，首先學會用explain語句分析select語句，優化索引、表結構，其次，合理運用memcache等緩存，降低mysql的負載，最後，如果可能的話，盡量用facebook的hiphop-php把PHP編譯了，提高程序效率。

⑶ 描述一下大流量高並發量網站的解決方案

使用負載均衡，前後端，資料庫分類
分地區 熱備份等

⑷ IIS在線並發數是100，如果是網購類型的網站，大約可以多少個人同時在線

並發100 也就是支持100人同時訪問你的網站，同一時間100名以後的訪客將不能夠打開網頁

⑸ web應用並發量怎麼處理

大數據並發處理解決方案：
1、HTML靜態化
效率最高、消耗最小的就是純靜態化的html頁面，所以盡可能使網站上的頁面採用靜態頁面來實現，這個最簡單的方法其實也是最有效的方法。但是對於大量內容並且頻繁更新的網站，無法全部手動去挨個實現，於是出現了常見的信息發布系統CMS，像常訪問的各個門戶站點的新聞頻道，甚至他們的其他頻道，都是通過信息發布系統來管理和實現的，信息發布系統可以實現最簡單的信息錄入自動生成靜態頁面，還能具備頻道管理、許可權管理、自動抓取等功能，對於一個大型網站來說，擁有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
2、圖片伺服器分離
對於Web伺服器來說，不管是Apache、IIS還是其他容器，圖片是最消耗資源的，於是有必要將圖片與頁面進行分離，這是基本上大型網站都會採用的策略，他們都有獨立的圖片伺服器，甚至很多台圖片伺服器。這樣的架構可以降低提供頁面訪問請求的伺服器系統壓力，並且可以保證系統不會因為圖片問題而崩潰，在應用伺服器和圖片伺服器上，可以進行不同的配置優化，比如apache在配置ContentType的時候可以盡量少支持，盡可能少的LoadMole，保證更高的系統消耗和執行效率。 這一實現起來是比較容易的一現，如果伺服器集群操作起來更方便，如果是獨立的伺服器，新手可能出現上傳圖片只能在伺服器本地的情況下，可以在令一台伺服器設置的IIS採用網路路徑來實現圖片伺服器，即不用改變程序，又能提高性能，但對於伺服器本身的IO處理性能是沒有任何的改變。
3、資料庫集群和庫表散列
大型網站都有復雜的應用，這些應用必須使用資料庫，那麼在面對大量訪問的時候，資料庫的瓶頸很快就能顯現出來，這時一台資料庫將很快無法滿足應用，於是需要使用資料庫集群或者庫表散列。
4、緩存
緩存一詞搞技術的都接觸過，很多地方用到緩存。網站架構和網站開發中的緩存也是非常重要。架構方面的緩存，對Apache比較熟悉的人都能知道Apache提供了自己的緩存模塊，也可以使用外加的Squid模塊進行緩存，這兩種方式均可以有效的提高Apache的訪問響應能力。
網站程序開發方面的緩存，Linux上提供的Memory Cache是常用的緩存介面，可以在web開發中使用，比如用Java開發的時候就可以調用MemoryCache對一些數據進行緩存和通訊共享，一些大型社區使用了這樣的架構。另外，在使用web語言開發的時候，各種語言基本都有自己的緩存模塊和方法，PHP有Pear的Cache模塊，Java就更多了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。
5、鏡像
鏡像是大型網站常採用的提高性能和數據安全性的方式，鏡像的技術可以解決不同網路接入商和地域帶來的用戶訪問速度差異，比如ChinaNet和ENet之間的差異就促使了很多網站在教育網內搭建鏡像站點，數據進行定時更新或者實時更新。在鏡像的細節技術方面，這里不闡述太深，有很多專業的現成的解決架構和產品可選。也有廉價的通過軟體實現的思路，比如Linux上的rsync等工具。

⑹ 如何處理大量數據高並發大流量並發操作方案

大數據並發處理解決方案：
1、HTML靜態化
效率最高、消耗最小的就是純靜態化的html頁面，所以盡可能使網站上的頁面採用靜態頁面來實現，這個最簡單的方法其實也是最有效的方法。但是對於大量內容並且頻繁更新的網站，無法全部手動去挨個實現，於是出現了常見的信息發布系統CMS，像常訪問的各個門戶站點的新聞頻道，甚至他們的其他頻道，都是通過信息發布系統來管理和實現的，信息發布系統可以實現最簡單的信息錄入自動生成靜態頁面，還能具備頻道管理、許可權管理、自動抓取等功能，對於一個大型網站來說，擁有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
2、圖片伺服器分離
對於Web伺服器來說，不管是Apache、IIS還是其他容器，圖片是最消耗資源的，於是有必要將圖片與頁面進行分離，這是基本上大型網站都會採用的策略，他們都有獨立的圖片伺服器，甚至很多台圖片伺服器。這樣的架構可以降低提供頁面訪問請求的伺服器系統壓力，並且可以保證系統不會因為圖片問題而崩潰，在應用伺服器和圖片伺服器上，可以進行不同的配置優化，比如apache在配置ContentType的時候可以盡量少支持，盡可能少的LoadMole，保證更高的系統消耗和執行效率。 這一實現起來是比較容易的一現，如果伺服器集群操作起來更方便，如果是獨立的伺服器，新手可能出現上傳圖片只能在伺服器本地的情況下，可以在令一台伺服器設置的IIS採用網路路徑來實現圖片伺服器，即不用改變程序，又能提高性能，但對於伺服器本身的IO處理性能是沒有任何的改變。
3、資料庫集群和庫表散列
大型網站都有復雜的應用，這些應用必須使用資料庫，那麼在面對大量訪問的時候，資料庫的瓶頸很快就能顯現出來，這時一台資料庫將很快無法滿足應用，於是需要使用資料庫集群或者庫表散列。
4、緩存
緩存一詞搞技術的都接觸過，很多地方用到緩存。網站架構和網站開發中的緩存也是非常重要。架構方面的緩存，對Apache比較熟悉的人都能知道Apache提供了自己的緩存模塊，也可以使用外加的Squid模塊進行緩存，這兩種方式均可以有效的提高Apache的訪問響應能力。
網站程序開發方面的緩存，Linux上提供的Memory Cache是常用的緩存介面，可以在web開發中使用，比如用Java開發的時候就可以調用MemoryCache對一些數據進行緩存和通訊共享，一些大型社區使用了這樣的架構。另外，在使用web語言開發的時候，各種語言基本都有自己的緩存模塊和方法，PHP有Pear的Cache模塊，Java就更多了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。
5、鏡像
鏡像是大型網站常採用的提高性能和數據安全性的方式，鏡像的技術可以解決不同網路接入商和地域帶來的用戶訪問速度差異，比如ChinaNet和ENet之間的差異就促使了很多網站在教育網內搭建鏡像站點，數據進行定時更新或者實時更新。在鏡像的細節技術方面，這里不闡述太深，有很多專業的現成的解決架構和產品可選。也有廉價的通過軟體實現的思路，比如Linux上的rsync等工具。
6、負載均衡
負載均衡將是大型網站解決高負荷訪問和大量並發請求採用的終極解決辦法。 負載均衡技術發展了多年，有很多專業的服務提供商和產品可以選擇。
硬體四層交換
第四層交換使用第三層和第四層信息包的報頭信息，根據應用區間識別業務流，將整個區間段的業務流分配到合適的應用伺服器進行處理。第四層交換功能就象是虛IP，指向物理伺服器。它傳輸的業務服從的協議多種多樣，有HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他協議。這些業務在物理伺服器基礎上，需要復雜的載量平衡演算法。在IP世界，業務類型由終端TCP或UDP埠地址來決定，在第四層交換中的應用區間則由源端和終端IP地址、TCP和UDP埠共同決定。
在硬體四層交換產品領域，有一些知名的產品可以選擇，比如Alteon、F5等，這些產品很昂貴，但是物有所值，能夠提供非常優秀的性能和很靈活的管理能力。Yahoo中國當初接近2000台伺服器使用了三四台Alteon就搞定了。

⑺ 如何處理大量數據並發操作

處理大量數據並發操作可以採用如下幾種方法:

1.使用緩存：使用程序直接保存到內存中。或者使用緩存框架: 用一個特定的類型值來保存，以區別空數據和未緩存的兩種狀態。

2.資料庫優化：表結構優化;SQL語句優化，語法優化和處理邏輯優化;分區;分表;索引優化;使用存儲過程代替直接操作。

3.分離活躍數據:可以分為活躍用戶和不活躍用戶。

4.批量讀取和延遲修改: 高並發情況可以將多個查詢請求合並到一個。高並發且頻繁修改的可以暫存緩存中。

5.讀寫分離: 資料庫伺服器配置多個，配置主從資料庫。寫用主資料庫，讀用從資料庫。

6.分布式資料庫: 將不同的表存放到不同的資料庫中，然後再放到不同的伺服器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。沒有關系型資料庫那麼多限制，比較靈活高效。Hadoop，將一個表中的數據分層多塊，保存到多個節點（分布式）。每一塊數據都有多個節點保存（集群）。集群可以並行處理相同的數據，還可以保證數據的完整性。

拓展資料:

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

⑻ 如何解決大並發量數據的問題

1.用一個標識，在選擇那張票的時候先用
(Update 表 set 票flag=『佔用了！』 where 票flag=『未佔用』 and ........)
這樣是保險的，不可能存在並發問題，這就牽扯到sql鎖機制問題了，你可以測試一下，其實sql中update是先查詢出然後刪除再添加，但由於使用了update，過程中就自動加鎖了，很方便吧
2.加鎖。
Microsoft® SQL Server™ 2000 使用鎖定確保事務完整性和資料庫一致性。鎖定可以防止用戶讀取正在由其他用戶更改的數據，並可以防止多個用戶同時更改相同數據。如果不使用鎖定，則資料庫中的數據可能在邏輯上不正確，並且對數據的查詢可能會產生意想不到的結果。
雖然 SQL Server 自動強制鎖定，但可以通過了解鎖定並在應用程序中自定義鎖定來設計更有效的應用程序。

⑼ 求助，需要多線程處理時，並發量過大時該如何

這個很簡單，高並發有多種解決方法：

1、從代碼上分入手，必須得保證專代碼沒有冗餘屬，不要有廢代碼；
2、從伺服器上入手，高並發一台伺服器並發量有限，我們可以採用多台伺服器來分擔壓力；
3、從存儲方便入手，像我們一般高並發但是數據卻可以不用存到資料庫中的，我們就存在內存中，因為讀內存的速度是資料庫的N倍。

⑽ 網站的最大並發數是如何估算的

這篇文章解決了很多用戶的難題，就是如何通過最大用戶並發數來確定系統最大用戶數，因為這個問題不解決的話，用戶很難挑選到最為適合自身系統的伺服器，我們來看看這篇文章。以下是作者原文。
一個系統的最大並發用戶數為1100，怎麼能推算出該系統的支持最大用戶數。 其中用戶性能要求如下：支持100萬注冊用戶 性能需求分析：
1、根據用戶的要求，本系統要支持100萬用戶，其中性能機器配置如何？高峰值是多少？帶寬？等
2、如果都是採用公司的測試環境，那麼本次性能應該做哪幾種性能？性能評測、負載測試、強度測試？
3、怎麼算出並發用戶數？響應時間？ 性能指標確定： 因為用戶的性能需求太廣，沒有定到具體的數值。那麼我怎麼開展後繼的工作？
1、確定採用公司測試環境，不用考慮環境問題。也就是說，客戶端、服務端以及帶寬等一系統都可以不用考慮，這是固定。
2、考慮此項目組以前開發過的系統性能情況，能否做為一個參考值。解決方案：找出本項目組以並發過二個項目，其性能個項指標進行求權。其中瀏覽功能：並發數為1100，平均響應時間363秒；每用戶平均響應時間為0.33秒。每秒中並發3個用戶。其中一系統用戶已達500萬，另一系統用戶為320萬。並且二系統一直運行正常，但目前的二系統的伺服器各為3台。可以得出一台伺服器為載166萬，甚至更多。（因為伺服器中有求權的關系）
3、100萬用戶，那麼怎麼計算出他的每小時峰值活動用戶數？ 解決方案：採用80•20原則計算得到每小時峰值活動用戶數 6.667萬/小時；那麼每秒中的同一功能點點擊並發數應該是18.5。
4、怎麼得其並發數？ 解決方案：本系統有多少個功能點？功能點為153個；也就是本系統在高峰值時一功能將被點擊1258次，每秒點擊0.35次。（不考慮間隔時間）考慮以前本項目組的數值。初步設置並發數為1100，主要以瀏覽功能為主、其次是查詢和新增。
5、應該測試那種性能類型經再三考慮，三種性能都進行測試。 執行性能： 評測，依據性能指標確定中的第三點，將用戶的並發設置為300-350，看其情況。負載測試，以1100為起點強度測試，為15小時和24小時為准 性能測試結果： 發現本系統最大用戶支持為1100.失敗用戶最高為209，響應時間為315。可以判斷此系統最大並發數為1100左右。也就說此系統在一台伺服器上可支持150萬用戶數。
根據上述情況，可以得出： 1100用戶並發時，用戶一共響應時間為315秒（即每用戶平均響應時間0.005秒），其中最高產生209個失敗用戶，但成功用戶基本上可以完成後續操作，符合現系統要求的最大穩定用戶數。由此可得出本系統在新增功能點中支持最大用戶並發數為1100。按照1*100比例，計算得到每小時峰值活動用戶數11萬/小時；採用80•20原則計算得出本系統支持注冊用戶數約為165萬。而本系統性能需求大規模支持100萬注冊用戶，由上述的數據我們的系統已達到本系統性能需求。
註：100萬，採用80•20原則計算得到每小時峰值活動用戶數6.667萬/小時。