重庆分公司,新征程启航
为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务
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。
创新互联建站一直在为企业提供服务,多年的磨炼,使我们在创意设计,成都全网营销推广到技术研发拥有了开发经验。我们擅长倾听企业需求,挖掘用户对产品需求服务价值,为企业制作有用的创意设计体验。核心团队拥有超过十载以上行业经验,涵盖创意,策化,开发等专业领域,公司涉及领域有基础互联网服务遂宁服务器托管、手机APP定制开发、手机移动建站、网页设计、网络整合营销。
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
这个问题在PHP的官方网站上叫缓冲查询和非缓冲查询(Buffered and Unbuffered queries)。PHP的查询缺省模式是缓冲模式。也就是说,查询数据结果会一次全部提取到内存里供PHP程序处理。这样给了PHP程序额外的功能,比如说,计算行数,将指针指向某一行等。更重要的是程序可以对数据集反复进行二次查询和过滤等操作。但这种缓冲查询模式的缺陷就是消耗内存,也就是用空间换速度。
相对的,另外一种PHP查询模式是非缓冲查询,数据库服务器会一条一条的返回数据,而不是一次全部返回,这样的结果就是PHP程序消耗较少的内存,但却增加了数据库服务器的压力,因为数据库会一直等待PHP来取数据,一直到数据全部取完。
很显然,缓冲查询模式适用于小数据量查询,而非缓冲查询适应于大数据量查询。