現在，軟體架構變得越來越複雜了，好多技術層出不窮，看得威哥眼花繚亂，解決這個問題呢，就是要把複雜問題簡單化，核心就是要把握本質。
軟體剛開始的時候是為了實現功能，隨著資訊量和使用者的增多，大資料和高併發成了軟體設計必須考慮的問題，那麼大資料和高併發本質是什麼呢？
威哥在網上也查閱了好些資料，總結了下大資料和高併發的本質：
乙個是慢，乙個是等。兩者是相互關聯的，愛恨交織，因為慢，所以要等，因為等，所以慢，解決了慢，也就解決了等，解決了等，也就解決了慢。
那如何解決慢和等呢？
威哥總結了3個核心：
1.短；
2.少；
3.分流；
短：
短是指路徑要短。在硬體層面，我們可以把站點通過cdn部署到離客戶最近的網路節點入口。
在**技術層面，例如典型的mvc結構是請求->controller->model->dao->view，然後把頁面返回給使用者。要想短的話：
1.頁面靜態化：使用者可以直接獲取頁面，不用走那麼多流程，比較適用於頁面不頻繁更新。
2.使用快取-：第一次獲取資料從資料庫準提取，然後儲存在快取中，以後就可以直接從快取提取資料。不過需要有機制維持快取和資料庫的一致性。
3.使用儲存過程：那些處理一次請求需要多次訪問資料庫的操作，可以把操作整合到儲存過程，這樣只要一次資料庫訪問就可以了。
4.批量讀取： 高併發情況下，可以把多個請求的查詢合併到一次進行，以減少資料庫的訪問次數。
5.延遲修改：高併發情況下，可以把多次修改請求，先儲存在快取中，然後定時將快取中的資料儲存到資料庫中，風險是可能會斷電丟失快取中的資料。
7.使用索引 - 索引可以看作是特殊的快取，盡量使用索引就要求where字句中精確的給出索引列的值。
少：
指服務查詢的資料要盡量少。
1.分表：把本來同一張表的內容，可以按照地區，類別或者業務屬性等分成多張表，很簡單的乙個思路，但是要盡量避免分出來的多表關聯查詢。比喻訂單表，包含了訂單主表資訊，訂單購物資訊，訂單**資訊，訂單金額拆分資訊，訂單配送資訊，訂單追蹤資訊，這樣乙個大表，要按照業務屬性拆分出來，當然為避免多表關聯查詢，我們可以使用延遲載入方式載入資料，反正要做到每次資料盡可能的少。
3.分塊： 也可以理解為分割槽，資料庫層面的優化，對程式是透明的，查詢大資料只用找到相應塊就行。比喻將訂單表按照時間範圍分成多個時間維度的訂單表，可能儲存在乙個資料庫，也可以存著在不同的資料庫和不同分布式集群上，但是對外還是顯示一張表。
分流：
1.集群：將併發請求分配到不同的伺服器上，可以是業務伺服器，也可以是資料庫伺服器。
2.分布式：分布式是把單次請求的多項業務邏輯分配到多個伺服器上，這樣可以同步處理很多邏輯，一般使用與特別複雜的業務請求。
3.cdn：在網域名稱解析層面的分流，例如將華南地區的使用者請求分配到華南的伺服器，華中地區的使用者請求分配到華中的伺服器。
大資料和高併發的解決方案總結
軟體剛開始的時候是為了實現功能，隨著資訊量和使用者的增多，大資料 和高併發成了軟體設計必須考慮的問題，那麼大資料和高併發本質是什麼呢？本質很簡單，乙個是慢，乙個是等。兩者是相互關聯的，因為慢，所以要等，因為等，所以慢，解決了慢，也就解決了等，解決了等，也就解決了慢。關鍵是如何解決慢和等，核心乙個是短...
大資料和高併發的解決方案總結
現在，軟體架構變得越來越複雜了，好多技術層出不窮，令人眼花繚亂，解決這個問題呢，就是要把複雜問題簡單化，核心就是要把握本質。軟體剛開始的時候是為了實現功能，隨著資訊量和使用者的增多，大資料和高併發成了軟體設計必須考慮的問題，那麼大資料和高併發本質是什麼呢？本質很簡單，乙個是慢，乙個是等。兩者是相互關...
大資料和高併發的解決方案總結
現在，軟體架構變得越來越複雜了，好多技術層出不窮，令人眼花繚亂，解決這個問題呢，就是要把複雜問題簡單化，核心就是要把握本質。軟體剛開始的時候是為了實現功能，隨著資訊量和使用者的增多，大資料和高併發成了軟體設計必須考慮的問題，那麼大資料和高併發本質是什麼呢？本質很簡單，乙個是慢，乙個是等。兩者是相互關...