高并发下的网站架构课件REPORTING2023WORKSUMMARY目录CATALOGUE•高并发网站的需求和挑战•分布式架构设计•缓存技术•异步处理与消息队列•数据库优化•高并发下的安全问题•高并发架构案例分析PART01高并发网站的需求和挑战高并发网站需要能够同时处理大量用户的请求和数据，以满足用户的需求。用户量巨大用户对于高并发网站的访问速度要求很高，需要保证快速响应和流畅的用户体验。访问速度要求高高并发网站需要具备高可用性和高稳定性，确保用户请求的可靠性和数据的安全性。稳定性要求高高并发访问需求负载均衡在高并发访问下，如何实现有效的负载均衡，将请求分发到多个服务器上，是提高性能和可用性的关键。缓存策略合理使用缓存技术，可以有效减少对数据库等后端服务的请求，提高系统性能和响应速度。异步处理通过异步处理技术，可以将一些耗时的操作放到后台处理，减轻前台服务器的压力，提高系统性能和响应速度。性能和可用性挑战03高内聚低耦合确保系统各模块之间的耦合度较低，提高系统的可维护性和可扩展性。01分层设计将系统划分为多个层次，每个层次都有明确的职责和功能，可以提高系统的可维护性和扩展性。02模块化设计将系统划分为多个模块，每个模块可以独立开发和部署，可以提高系统的可重用性和可扩展性。架构设计原则PART02分布式架构设计123负载均衡是一种将请求分发到多个服务器的技术，以提高网站的并发处理能力和可靠性。负载均衡概述通过在多个服务器之间分配请求，负载均衡器可以确保每个服务器都得到合理的负载，避免单个服务器过载的情况发生。负载均衡的原理常见的负载均衡实现方式包括硬件负载均衡器和软件负载均衡器，如Nginx和HAProxy等。负载均衡的实现方式负载均衡集群与横向扩展集群的概念集群是一种将多个服务器组合在一起，形成一个逻辑上的服务器的技术。通过集群，可以提供更高的可用性和可扩展性。横向扩展的优势横向扩展可以有效地提高网站的并发处理能力，通过增加服务器数量来应对高并发请求。横向扩展的挑战随着服务器数量的增加，管理和维护的难度也会相应增加，同时还需要考虑数据同步、负载均衡等问题。分布式缓存系统缓存是一种存储数据副本的技术，以提高数据访问的速度和效率。分布式缓存系统的优势分布式缓存系统可以将数据缓存在多个节点上，提高系统的可用性和可扩展性。同时，通过缓存热点数据，可以显著减少对数据库的访问，减轻数据库的负载。分布式缓存系统的实现方式常见的分布式缓存系统包括Redis、Memcached等。这些系统提供了丰富的数据结构和操作方式，方便开发者进行数据存储和查询。缓存的概念数据库分片是将一个数据库分成多个小的片段，每个片段可以独立地部署在多个服务器上。数据库分片的概念数据库分片可以提高数据库的并发处理能力和可靠性。通过将数据分散到多个服务器上，可以避免单点故障和性能瓶颈的问题。数据库分片的优势数据库分片需要合理地设计分片策略和管理机制，以确保数据的一致性和完整性。同时，还需要解决跨节点的事务管理和数据同步等问题。数据库分片的挑战数据库分片PART03缓存技术ABCD缓存策略读多写少策略对于读请求远远多于写请求的业务场景，将热点数据放入缓存中，减少对数据库的查询。只读策略将数据放入缓存中，并标记为只读，避免误操作修改数据。写回策略在数据写入数据库的同时更新缓存，保证数据的一致性。读写分离策略将读和写操作分散到不同的数据库或缓存实例上，提高系统的并发处理能力。缓存淘汰策略01LRU（LeastRecentlyUsed）策略：当缓存达到最大容量时，淘汰最久未使用的数据。02LFU（LeastFrequentlyUsed）策略：当缓存达到最大容量时，淘汰最不常用的数据。03时间戳策略：根据数据最后修改时间或创建时间，定期淘汰过期的缓存数据。04缓存预热策略：在系统启动时，预先将热点数据加载到缓存中，避免在业务高峰期进行缓存预热操作。01020304强一致性当数据在缓存中更新时，其他所有副本或数据库中的数据也会立即更新，保证数据的一致性。弱一致性当数据在缓存中更新时，其他副本或数据库中的数据可能不会立即更新，但最终会达到一致状态。最终一致性当数据在缓存...
