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1.使用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫
內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，其實(shí)就是將數(shù)據(jù)放在內(nèi)存中直接操作的數(shù)據(jù)庫。相對于磁盤，內(nèi)存的數(shù)據(jù)讀寫速度要高出幾個數(shù)量級，將數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中相比從磁盤上訪問能夠極大地提高應(yīng)用的性能。內(nèi)存數(shù)據(jù)庫拋棄了磁盤數(shù)據(jù)管理的傳統(tǒng)方式，基于全部數(shù)據(jù)都在內(nèi)存中重新設(shè)計(jì)了體系結(jié)構(gòu)，并且在數(shù)據(jù)緩存、快速算法、并行操作方面也進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn)，所以數(shù)據(jù)處理速度比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)處理速度要快很多。
2.使用RDD
在大數(shù)據(jù)云計(jì)算相關(guān)領(lǐng)域的一些應(yīng)用中，Spark可以用來加快數(shù)據(jù)處理速度。Spark的核心是RDD，RDD最早來源與Berkeley實(shí)驗(yàn)室的一篇論文《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》。
現(xiàn)有的數(shù)據(jù)流系統(tǒng)對兩種應(yīng)用的處理并不高效：一是迭代式算法，這在圖應(yīng)用和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域很常見；二是交互式數(shù)據(jù)挖掘工具。這兩種情況下，將數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中能夠極大地提高性能。
3.增加緩存
很多web應(yīng)用是有大量的靜態(tài)內(nèi)容，這些靜態(tài)內(nèi)容主要都是一些小文件，并且會被頻繁的讀，采用Apache以及nginx作為web服務(wù)器。在web訪問量不大的時候，這兩個http服務(wù)器可以說是非常的迅速和高效，如果負(fù)載量很大的時候，我們可以采用在前端搭建cache服務(wù)器，將服務(wù)器中的靜態(tài)資源文件緩存到操作系統(tǒng)內(nèi)存中直接進(jìn)行讀操作，因?yàn)橹苯訌膬?nèi)存讀取數(shù)據(jù)的速度要遠(yuǎn)大于從硬盤讀取。這個其實(shí)也是增加內(nèi)存的成本來降低訪問磁盤帶來的時間消耗。
4.使用SSD
除了對內(nèi)存方面的優(yōu)化，還可以對磁盤這邊進(jìn)行優(yōu)化。跟傳統(tǒng)機(jī)械硬盤相比，固態(tài)硬盤具有快速讀寫、質(zhì)量輕、能耗低以及體積小等特點(diǎn)。但是ssd的價格相比傳統(tǒng)機(jī)械硬盤要貴，有條件的可以使用ssd來代替機(jī)械硬盤。
5.優(yōu)化數(shù)據(jù)庫
大部分的服務(wù)器請求最終都是要落到數(shù)據(jù)庫中，隨著數(shù)據(jù)量的增加，數(shù)據(jù)庫的訪問速度也會越來越慢。想要提升請求處理速度，必須要對原來的單表進(jìn)行動刀了。目前主流的Linux服務(wù)器使用的數(shù)據(jù)庫要屬mysql了，如果我們使用mysql存儲的數(shù)據(jù)單個表的記錄達(dá)到千萬級別的話，查詢速度會很慢的。根據(jù)業(yè)務(wù)上合適的規(guī)則對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分區(qū)分表，可以有效提高數(shù)據(jù)庫的訪問速度，提升服務(wù)器的整體性能。另外對于業(yè)務(wù)上查詢請求，在建表的時候可以根據(jù)相關(guān)需求設(shè)置索引等，以提高查詢速度。
6.使用多核處理策略
現(xiàn)在運(yùn)行服務(wù)器的主流機(jī)器配置都是多核CPU的，我們在設(shè)計(jì)服務(wù)器的時候可以利用多核心的特點(diǎn)，采用多進(jìn)程或者多線程的框架。關(guān)于選擇多線程還是多進(jìn)程可以根據(jù)實(shí)際的需求，結(jié)合各自的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行選擇。對于多線程的使用，特別是使用線程池的時候可以通過測試不同線程池服務(wù)器的性能來設(shè)置合適的線程池。
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