百万高并发角度设计你的接口-如果一个接口的PV是以百万计的，那么如何解决并发问题呢

如何处理海量数据并发操作百万级并发的接口设计。

以下方法可用于处理大量数据并发：如何设计高并发的接口。

使用缓存：使用程序直接保存到内存中。 或者使用缓存框架：使用特定类型值保存，以区分空数据和未缓存状态。

数据库优化：表结构优化；SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化；分区；子表；索引优化；使用存储过程代替直接操作。高并发接口设计。

3、分离活动数据：可分为活动用户和非活动用户。

4、批量读取和延迟修改：高并发可以将多个查询请求合并为一个。 高并发和频繁修改的缓存。接口高并发怎么设计。

5、读写分离：数据库服务器配置多个，配置主从数据库。 编写主数据库，读取从数据库。

6、分布式数据库：在不同的数据库中存储不同的表，然后将它们放置在不同的服务器中。

7、 没有Sql和Hadoop：没有Sql，而不仅仅是SQL。 不像关系数据库那样局限，更加灵活高效。 Hadoop，将表中的多个数据块分层并保存到多个节点（分布式）。 每一段数据都保存了多个节点（集群）。 集群可以并行处理相同的数据，保证数据的完整性。

外联：

大数据（大数据）是一种在一定时间范围内不能用常规软件工具捕获、管理和处理的数据集合，是一种海量、高增长率、多样化的信息资产，需要一种新的处理模式，具有更强的决策能力、洞察力发现能力和过程优化能力。

在由VictorMayr-Shenberg和KennethCookeer编写的大数据时代，大数据是指在没有随机分析（抽样)的捷径的情况下，使用所有数据进行分析）。大数据的V5特征(IBM提出)：体积（大量)、速度(高速)、多样性(多样化)、价值(低值密度)、真实性(真实性）。

并发数3000左右， 请从硬件、网络、数据库、中间件角度设计一套解决系统高并发的方案，有没有人会

300并发其实很小，主要瓶颈是你的带宽

您需要至少300*100KB=每个请求大约30M的带宽来返回每秒100K。

内存方面大多是逻辑。 如果其中300个是搜索密集型逻辑，内存就不能吃光

IO也是一个大问题。 如果做好缓存工作，可以解决IO开销

最大的300并发成本是带宽足够内存，CPU一条路径就足够了

高电流系统使用分布式系统，您可以将其开发成小型的、独立运行的系统，这些系统通过系统的直接webservice接口传输，从而可以扩展和减少压力。高并发接口。

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