應用Redis實現數據的讀寫，同時利用隊列處理器定時將數據寫入MySQL。
同時要注意避免沖突，在redis啟動時去mysql讀取所有表鍵值存入redis中，往redis寫數據時，對redis主鍵自增並進行讀取，若mysql更新失敗，則需要及時清除緩存及同步redis主鍵。
這樣處理，主要是實時讀寫redis，而mysql數據則通過隊列非同步處理，緩解mysql壓力，不過這種方法應用場景主要基於高並發，而且redis的高可用集群架構相對更復雜，一般不是很推薦。
《內存資料庫和mysql的同步機制》
redis如何做到和mysql資料庫的同步
【方案一】http://www.hu.com/question/23401553?sort=created
程序實現mysql更新、添加、刪除就刪除redis數據。
程序查詢redis，不存在就查詢mysql並保存redis
redis和mysql數據的同步，代碼級別大致可以這樣做：
讀: 讀redis->沒有，讀mysql->把mysql數據寫回redis
寫: 寫mysql->成功，寫redis（捕捉所有mysql的修改，寫入和刪除事件，對redis進行操作）
【方案二】http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/380.htm
實時獲取mysql binlog進行解析，然後修改redis
MySQL到Redis數據方案
無論MySQL還是Redis，自身都帶有數據同步的機制，像比較常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog來實現的，這樣的數據其實還是一個非同步過程，只不過當伺服器都在同一內網時，非同步的延遲幾乎可以忽略。
那麼理論上我們也可以用同樣方式，分析MySQL的binlog文件並將數據插入Redis。但是這需要對binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同時由於binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多種形式，分析binlog實現同步的工作量是非常大的。
因此這里選擇了一種開發成本更加低廉的方式，借用已經比較成熟的MySQL UDF，將MySQL數據首先放入Gearman中，然後通過一個自己編寫的PHP Gearman Worker，將數據同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是實現成本更低，更容易操作。
【方案三】
使用mysql的udf，詳情請看MySQL :: MySQL 5.1 Reference Manual :: 22.3 Adding New Functions to MySQL 然後通過trigger在表update和insert之後進行函數的調用，寫入到redis中去。大致是這個樣子。
【http://www.hu.com/question/27738066】
1.首先明確是不是一定要上緩存，當前架構的瓶頸在哪裡，若瓶頸真是資料庫操作上，再繼續往下看。
2.明確memcached和redis的區別，到底要使用哪個。前者終究是個緩存，不可能永久保存數據（LRU機制），支持分布式，後者除了緩存的同時也支持把數據持久化到磁碟等，redis要自己去實現分布式緩存（貌似最新版本的已集成），自己去實現一致性hash。因為不知道你們的應用場景，不好說一定要用memcache還是redis，說不定用MongoDB會更好，比如在存儲日誌方面。
3.緩存量大但又不常變化的數據，比如評論。
4.你的思路是對的，清晰明了，讀DB前，先讀緩存，如果有直接返回，如果沒有再讀DB，然後寫入緩存層並返回。
5.考慮是否需要主從，讀寫分離，考慮是否分布式部署，考慮是否後續水平伸縮。
6.想要一勞永逸，後續維護和擴展方便，那就將現有的代碼架構優化，按你說的替換資料庫組件需要改動大量代碼，說明當前架構存在問題。可以利用現有的一些框架，比如SpringMVC，將你的應用層和業務層和資料庫層解耦。再上緩存之前把這些做好。
7.把讀取緩存等操作做成服務組件，對業務層提供服務，業務層對應用層提供服務。
8.保留原始資料庫組件，優化成服務組件，方便後續業務層靈活調用緩存或者是資料庫。
9.不建議一次性全量上緩存，最開始不動核心業務，可以將邊緣業務先換成緩存組件，一步步換至核心業務。
10.刷新內存，以memcached為例，新增，修改和刪除操作，一般採用lazy load的策略，即新增時只寫入資料庫，並不會馬上更新Memcached，而是等到再次讀取時才會載入到Memcached中，修改和刪除操作也是更新資料庫，然後將Memcached中的數據標記為失效，等待下次讀取時再載入。
❷ 我想學java中有關想學分布式、緩存、消息、搜索相關知識 看什麼書
如果是沒有任何電腦基礎的話，建議還是先看點計算機基礎方面的資料，要不然直接學編程的話，理解起來會有所偏差，而且事倍功半，得不償失。
正所謂磨刀不誤砍柴工，首先要做好准備工作，就是先要獲得一定的計算機基礎知識。
建議先了解一下計算機的發展歷史，這個階段可以看看《計算機科學概論》，了解一下大體的情況。
然後了解一下編程語言和軟體的發展歷史，這些資料網上多的是，取之不盡用之不竭。
接下來就是了解java語言的歷史了，這個相對沒多少內容，網上也很多資料。
上面的是准備過程，那些基礎知識只要了解即可，並不需要花太多時間去記憶。
如果感覺自己准備得差不多了，下面就可以開始真正學習java了，這期間如果遇到不懂的知識依然可以上網查，或者自己找資料。
對於Java的初學者來說，如果找一本比較合適的入門教材的話，完整地介紹Java的語法、面向對象和主要的API核心庫等知識，那將對學習起到相當的促進作用。
首先推薦要看的是《21天學通Ja va 2》《循序漸進Java 2教程》《Java2從入門到精通》等書看起來比較淺顯易懂，將Java的基本只是都涉及到了，使你在很短的時間內掌握Java的基本內容。
看完這這本書之一以後，你就想對Java全面深入的學習，現在向你推薦《Java大學教程》《Java 2編程指南》等書，這幾本書對Java的語法、面向對象的知識和API函數庫等介紹的比較詳盡。讓你能夠比較熟練的使用Java來編程，解決一般的問題。
最後推薦的是《Java2核心技術》，這本書主要講述了Java的核心技術也是J
ava的難點之處，具有很高的參考價值，無論是Java的初學者還是Java編程老手，都能從此書受益。
以上主要針對J2SE的學習進行講述的，Java主要有J2SE、J2EE、J2ME三個部分，J2SE是基礎，但是J2EE用得最多 屬於Web開發技術
關於J2EE,以下是JDon的學習建議：
1. 學習web基本技術
http://www.jdon.com/idea.html
2. 學習GoF模式, 結合學習jive中模式處理設計
http://www.jdon.com/designpatterns/index.htm
http://www.jdon.com/jive.htm
3. 學習分層架構：表現層、持久層模式：struts Hibernate
http://www.jdon.com/dl/best/struts.htm
http://www.jdon.com/dl/best/hibernate.htm
4. 學習業務層模式 IOC依賴注射模式及其應用案例，如JdonFramework和JiveJdon3
http://www.jdon.com/AOPdesign/Ioc.htm
5. 學習AOP等復雜應用Spring
http://www.jdon.com/dl/best/spring.htm
6. 學習大型企業應用集群分布式計算 緩存應用 分布式事務處理，並發處理，單例和多例POOL性能解決方案等： EJB2或EJB3
7. 學習Evans DDD,揉合所有J2EE所有組件技術，實現圍繞對象的快速有效開發，回歸對象設計之初。大道復簡！
Jdon開站至今，對於那些長期訪問J道網站的人，可以發現以上學習路徑。
進入上面每一個階段都要找一個對應的現成軟體代碼來修改，先調試運行，然後小修小改，直至大修大改，全部消化，算是完成學習了。JiveJdon2.5(Jive2.5)、JPestore和JiveJdon3.0就是這樣三個從易到難的代碼。
JiveJdon2.5:
http://www.jdon.com/jive.htm
JPetstore:
http://www.jdon.com/jdonframework/app.htm#jpetstore
JiveJdon3:
http://www.jdon.com/jdonframework/jivejdon3/index.html
❸ 什麼叫緩存
所謂的緩存，就是將程序或系統經常要調用的對象存在內存中，一遍其使用時可以快速調用，不必再去創建新的重復的實例。這樣做可以減少系統開銷，提高系統效率。
1、通過文件緩存；顧名思義文件緩存是指把數據存儲在磁碟上，不管你是以XML格式，序列化文件DAT格式還是其它文件格式；
2、內存緩存；也就是創建一個靜態內存區域，將數據存儲進去，例如我們B/S架構的將數據存儲在Application中或者存儲在一個靜態Map中。
3、本地內存緩存；就是把數據緩存在本機的內存中。
4、分布式緩存機制；可能存在跨進程，跨域訪問緩存數據
對於分布式的緩存，此時因為緩存的數據是放在緩存伺服器中的，或者說，此時應用程序需要跨進程的去訪問分布式緩存伺服器。
(3)論分布式緩存擴展閱讀
當我們在應用中使用跨進程的緩存機制，例如分布式緩存memcached或者微軟的AppFabric，此時數據被緩存在應用程序之外的進程中。
每次，當我們要把一些數據緩存起來的時候，緩存的API就會把數據首先序列化為位元組的形式，然後把這些位元組發送給緩存伺服器去保存。
同理，當我們在應用中要再次使用緩存的數據的時候，緩存伺服器就會將緩存的位元組發送給應用程序，而緩存的客戶端類庫接受到這些位元組之後就要進行反序列化的操作了，將之轉換為我們需要的數據對象。
❹ 分布式Web伺服器架構
最開始，由於某些想法，於是在互聯網上搭建了一個網站，這個時候甚至有可能主機都是租借的，但由於這篇文章我們只關注架構的演變歷程，因此就假設這個時候已經是託管了一台主機，並且有一定的帶寬了，這個時候由於網站具備了一定的特色，吸引了部分人訪問，逐漸你發現系統的壓力越來越高，響應速度越來越慢，而這個時候比較明顯的是資料庫和應用互相影響，應用出問題了，資料庫也很容易出現問題，而資料庫出問題的時候，應用也容易出問題，於是進入了第一步演變階段：將應用和資料庫從物理上分離，變成了兩台機器，這個時候技術上沒有什麼新的要求，但你發現確實起到效果了，系統又恢復到以前的響應速度了，並且支撐住了更高的流量，並且不會因為資料庫和應用形成互相的影響。
這一步架構演變對技術上的知識體系基本沒有要求。
架構演變第二步：增加頁面緩存
好景不長，隨著訪問的人越來越多，你發現響應速度又開始變慢了，查找原因，發現是訪問資料庫的操作太多，導致數據連接競爭激烈，所以響應變慢，但資料庫連接又不能開太多，否則資料庫機器壓力會很高，因此考慮採用緩存機制來減少資料庫連接資源的競爭和對資料庫讀的壓力，這個時候首先也許會選擇採用squid 等類似的機制來將系統中相對靜態的頁面（例如一兩天才會有更新的頁面）進行緩存（當然，也可以採用將頁面靜態化的方案），這樣程序上可以不做修改，就能夠很好的減少對webserver的壓力以及減少資料庫連接資源的競爭，OK，於是開始採用squid來做相對靜態的頁面的緩存。
前端頁面緩存技術，例如squid，如想用好的話還得深入掌握下squid的實現方式以及緩存的失效演算法等。
架構演變第三步：增加頁面片段緩存
增加了squid做緩存後，整體系統的速度確實是提升了，webserver的壓力也開始下降了，但隨著訪問量的增加，發現系統又開始變的有些慢了，在嘗到了squid之類的動態緩存帶來的好處後，開始想能不能讓現在那些動態頁面里相對靜態的部分也緩存起來呢，因此考慮採用類似ESI之類的頁面片段緩存策略，OK，於是開始採用ESI來做動態頁面中相對靜態的片段部分的緩存。
這一步涉及到了這些知識體系：
頁面片段緩存技術，例如ESI等，想用好的話同樣需要掌握ESI的實現方式等；
架構演變第四步：數據緩存
在採用ESI之類的技術再次提高了系統的緩存效果後，系統的壓力確實進一步降低了，但同樣，隨著訪問量的增加，系統還是開始變慢，經過查找，可能會發現系統中存在一些重復獲取數據信息的地方，像獲取用戶信息等，這個時候開始考慮是不是可以將這些數據信息也緩存起來呢，於是將這些數據緩存到本地內存，改變完畢後，完全符合預期，系統的響應速度又恢復了，資料庫的壓力也再度降低了不少。
這一步涉及到了這些知識體系：
緩存技術，包括像Map數據結構、緩存演算法、所選用的框架本身的實現機制等。
架構演變第五步： 增加webserver
好景不長，發現隨著系統訪問量的再度增加，webserver機器的壓力在高峰期會上升到比較高，這個時候開始考慮增加一台webserver，這也是為了同時解決可用性的問題，避免單台的webserver down機的話就沒法使用了，在做了這些考慮後，決定增加一台webserver，增加一台webserver時，會碰到一些問題，典型的有：
1、如何讓訪問分配到這兩台機器上，這個時候通常會考慮的方案是Apache自帶的負載均衡方案，或LVS這類的軟體負載均衡方案；
2、如何保持狀態信息的同步，例如用戶session等，這個時候會考慮的方案有寫入資料庫、寫入存儲、cookie或同步session信息等機制等；
3、如何保持數據緩存信息的同步，例如之前緩存的用戶數據等，這個時候通常會考慮的機制有緩存同步或分布式緩存；
4、如何讓上傳文件這些類似的功能繼續正常，這個時候通常會考慮的機制是使用共享文件系統或存儲等；
在解決了這些問題後，終於是把webserver增加為了兩台，系統終於是又恢復到了以往的速度。
這一步涉及到了這些知識體系：
負載均衡技術（包括但不限於硬體負載均衡、軟體負載均衡、負載演算法、linux轉發協議、所選用的技術的實現細節等）、主備技術（包括但不限於 ARP欺騙、linux heart-beat等）、狀態信息或緩存同步技術（包括但不限於Cookie技術、UDP協議、狀態信息廣播、所選用的緩存同步技術的實現細節等）、共享文件技術（包括但不限於NFS等）、存儲技術（包括但不限於存儲設備等）。
架構演變第六步：分庫
享受了一段時間的系統訪問量高速增長的幸福後，發現系統又開始變慢了，這次又是什麼狀況呢，經過查找，發現資料庫寫入、更新的這些操作的部分資料庫連接的資源競爭非常激烈，導致了系統變慢，這下怎麼辦呢，此時可選的方案有資料庫集群和分庫策略，集群方面像有些資料庫支持的並不是很好，因此分庫會成為比較普遍的策略，分庫也就意味著要對原有程序進行修改，一通修改實現分庫後，不錯，目標達到了，系統恢復甚至速度比以前還快了。
這一步涉及到了這些知識體系：
這一步更多的是需要從業務上做合理的劃分，以實現分庫，具體技術細節上沒有其他的要求；
但同時隨著數據量的增大和分庫的進行，在資料庫的設計、調優以及維護上需要做的更好，因此對這些方面的技術還是提出了很高的要求的。
架構演變第七步：分表、DAL和分布式緩存
隨著系統的不斷運行，數據量開始大幅度增長，這個時候發現分庫後查詢仍然會有些慢，於是按照分庫的思想開始做分表的工作，當然，這不可避免的會需要對程序進行一些修改，也許在這個時候就會發現應用自己要關心分庫分表的規則等，還是有些復雜的，於是萌生能否增加一個通用的框架來實現分庫分表的數據訪問，這個在ebay的架構中對應的就是DAL，這個演變的過程相對而言需要花費較長的時間，當然，也有可能這個通用的框架會等到分表做完後才開始做，同時，在這個階段可能會發現之前的緩存同步方案出現問題，因為數據量太大，導致現在不太可能將緩存存在本地，然後同步的方式，需要採用分布式緩存方案了，於是，又是一通考察和折磨，終於是將大量的數據緩存轉移到分布式緩存上了。
這一步涉及到了這些知識體系：
分表更多的同樣是業務上的劃分，技術上涉及到的會有動態hash演算法、consistent hash演算法等；
DAL涉及到比較多的復雜技術，例如資料庫連接的管理（超時、異常）、資料庫操作的控制（超時、異常）、分庫分表規則的封裝等；
架構演變第八步：增加更多的webserver
在做完分庫分表這些工作後，資料庫上的壓力已經降到比較低了，又開始過著每天看著訪問量暴增的幸福生活了，突然有一天，發現系統的訪問又開始有變慢的趨勢了，這個時候首先查看資料庫，壓力一切正常，之後查看webserver，發現apache阻塞了很多的請求，而應用伺服器對每個請求也是比較快的，看來是請求數太高導致需要排隊等待，響應速度變慢，這還好辦，一般來說，這個時候也會有些錢了，於是添加一些webserver伺服器，在這個添加 webserver伺服器的過程，有可能會出現幾種挑戰：
1、Apache的軟負載或LVS軟負載等無法承擔巨大的web訪問量（請求連接數、網路流量等）的調度了，這個時候如果經費允許的話，會採取的方案是購買硬體負載，例如F5、Netsclar、Athelon之類的，如經費不允許的話，會採取的方案是將應用從邏輯上做一定的分類，然後分散到不同的軟負載集群中；
2、原有的一些狀態信息同步、文件共享等方案可能會出現瓶頸，需要進行改進，也許這個時候會根據情況編寫符合網站業務需求的分布式文件系統等；
在做完這些工作後，開始進入一個看似完美的無限伸縮的時代，當網站流量增加時，應對的解決方案就是不斷的添加webserver。
這一步涉及到了這些知識體系：
到了這一步，隨著機器數的不斷增長、數據量的不斷增長和對系統可用性的要求越來越高，這個時候要求對所採用的技術都要有更為深入的理解，並需要根據網站的需求來做更加定製性質的產品。
架構演變第九步：數據讀寫分離和廉價存儲方案
突然有一天，發現這個完美的時代也要結束了，資料庫的噩夢又一次出現在眼前了，由於添加的webserver太多了，導致資料庫連接的資源還是不夠用，而這個時候又已經分庫分表了，開始分析資料庫的壓力狀況，可能會發現資料庫的讀寫比很高，這個時候通常會想到數據讀寫分離的方案，當然，這個方案要實現並不容易，另外，可能會發現一些數據存儲在資料庫上有些浪費，或者說過於佔用資料庫資源，因此在這個階段可能會形成的架構演變是實現數據讀寫分離，同時編寫一些更為廉價的存儲方案，例如BigTable這種。
這一步涉及到了這些知識體系：
數據讀寫分離要求對資料庫的復制、standby等策略有深入的掌握和理解，同時會要求具備自行實現的技術；
廉價存儲方案要求對OS的文件存儲有深入的掌握和理解，同時要求對採用的語言在文件這塊的實現有深入的掌握。
架構演變第十步：進入大型分布式應用時代和廉價伺服器群夢想時代
經過上面這個漫長而痛苦的過程，終於是再度迎來了完美的時代，不斷的增加webserver就可以支撐越來越高的訪問量了，對於大型網站而言，人氣的重要毋庸置疑，隨著人氣的越來越高，各種各樣的功能需求也開始爆發性的增長，這個時候突然發現，原來部署在webserver上的那個web應用已經非常龐大了，當多個團隊都開始對其進行改動時，可真是相當的不方便，復用性也相當糟糕，基本是每個團隊都做了或多或少重復的事情，而且部署和維護也是相當的麻煩，因為龐大的應用包在N台機器上復制、啟動都需要耗費不少的時間，出問題的時候也不是很好查，另外一個更糟糕的狀況是很有可能會出現某個應用上的bug就導致了全站都不可用，還有其他的像調優不好操作（因為機器上部署的應用什麼都要做，根本就無法進行針對性的調優）等因素，根據這樣的分析，開始痛下決心，將系統根據職責進行拆分，於是一個大型的分布式應用就誕生了，通常，這個步驟需要耗費相當長的時間，因為會碰到很多的挑戰：
1、拆成分布式後需要提供一個高性能、穩定的通信框架，並且需要支持多種不同的通信和遠程調用方式；
2、將一個龐大的應用拆分需要耗費很長的時間，需要進行業務的整理和系統依賴關系的控制等；
3、如何運維（依賴管理、運行狀況管理、錯誤追蹤、調優、監控和報警等）好這個龐大的分布式應用。
經過這一步，差不多系統的架構進入相對穩定的階段，同時也能開始採用大量的廉價機器來支撐著巨大的訪問量和數據量，結合這套架構以及這么多次演變過程吸取的經驗來採用其他各種各樣的方法來支撐著越來越高的訪問量。
這一步涉及到了這些知識體系：
這一步涉及的知識體系非常的多，要求對通信、遠程調用、消息機制等有深入的理解和掌握，要求的都是從理論、硬體級、操作系統級以及所採用的語言的實現都有清楚的理解。
運維這塊涉及的知識體系也非常的多，多數情況下需要掌握分布式並行計算、報表、監控技術以及規則策略等等。
說起來確實不怎麼費力，整個網站架構的經典演變過程都和上面比較的類似，當然，每步採取的方案，演變的步驟有可能有不同，另外，由於網站的業務不同，會有不同的專業技術的需求，這篇blog更多的是從架構的角度來講解演變的過程，當然，其中還有很多的技術也未在此提及，像資料庫集群、數據挖掘、搜索等，但在真實的演變過程中還會藉助像提升硬體配置、網路環境、改造操作系統、CDN鏡像等來支撐更大的流量，因此在真實的發展過程中還會有很多的不同，另外一個大型網站要做到的遠遠不僅僅上面這些，還有像安全、運維、運營、服務、存儲等，要做好一個大型的網站真的很不容易
❺ 如何進行網站性能優化
一、前端優化
網站性能優化是一個很綜合的話題，涉及到伺服器的配置和網站前後端程序等各個方面，我只是從實際經歷出發，分享一下自己所嘗試過的網站性能優化方法。之所以在標題上掛一個web2.0，是因為本文更偏重於中小網站的性能優化，我所使用的系統也是典型web2.0的LAMP架構。
首先講講前端的優化，用戶訪問網頁的等待時間，有80%是發生在瀏覽器前端，特別是頁面和頁面中各種元素（圖片、CSS、Javascript、 flash…）的下載之上。因此在很多情況下，相對於把大量的時間花在艱苦而繁雜的程序改進上，前端的優化往往能起到事半功倍的作用。雅虎最近將內部使用的性能測試工具yslow向第三方公開，並發布了著名的網站性能優化的十三條規則，建議你下載並安裝yslow，並作為測評網站優化效果的工具。下面我挑其中特別有價值的具體說明一下優化的方法：
對於第一次訪問您網站，尚未在瀏覽器cache中緩存您網站內容的用戶，我們可以做的事情包括：
1）減少一個頁面訪問所產生的http連接次數
對於第一次訪問你網站的用戶，頁面所產生的http連接次數是影響性能的一個關鍵瓶頸。
對策：
- 盡量簡潔的頁面設計，最大程度減少圖片的使用，通過放棄一些不必要的頁面特效來減少javascript的使用。
- 使用一些優化技巧，比如利用圖片的背景位移減少圖片的個數；image map技術；使用Inline images將css圖片捆綁到網頁中。
- 盡量合並js和css文件，減少獨立文件個數。
2) 使用gzip壓縮網頁內容
使用gzip來壓縮網頁中的靜態內容，能夠顯著減少用戶訪問網頁時的等待時間（據說可達到60%）。主流的web伺服器都支持或提供gzip壓縮，如果使用apache伺服器，只需要在配置文件中開啟 mod_gzip（apache1.x）或mod_deflate(apache2.x)即可。凡是靜態的頁面，使用gzip壓縮都能夠顯著提高伺服器效率並減少帶寬支出，注意圖片內容本身已經是壓縮格式了，務必不要再進行壓縮。
3）將CSS放在頁面頂端，JS文件放在頁面底端
CSS的引用要放在html的頭部header中，JS文件引用盡量放在頁面底端標簽的後面，主要的思路是讓核心的頁面內容盡早顯示出來。不過要注意，一些大量使用js的頁面，可能有一些js文件放在底端會引起一些難以預料的問題，根據實際情況適當運用即可。
4）使JS文件內容最小化
具體來說就是使用一些javascript壓縮工具對js腳本進行壓縮，去除其中的空白字元、注釋，最小化變數名等。在使用gzip壓縮的基礎上，對js內容的壓縮能夠將性能再提高5%。
5）盡量減少外部腳本的使用，減少DNS查詢時間
不要在網頁中引用太多的外部腳本，首先，一次dns的解析過程會消耗20-120毫秒的時間；其次，如果在頁面中引用太多的外部文件（如各種廣告、聯盟等代碼），可能會因為外部文件的響應速度而將你的網站拖得很慢。如果不得不用，那麼就盡量將這些腳本放在頁腳吧。不過有一點需要提及，就是瀏覽器一般只能並行處理同一域名下的兩個請求，而對於不同子的域名則不受此限制，因此適當將本站靜態內容（css,js）放在其他的子域名下（如 static.xxx.com）會有利於提高瀏覽器並行下載網頁內容的能力。
對於您網站的經常性訪問用戶，主要的優化思路就是最大限度利用用戶瀏覽器的cache來減少伺服器的開銷。
1）在header中添加過期時間(Expires Header)
在header中給靜態內容添加一個較長的過期時間，這樣可以使用戶今後訪問只讀取緩存中的文件，而不會與伺服器產生任何的交互。不過這樣做也存在一些問題，當圖片、CSS和js文件更新時，用戶如果不刷新瀏覽器，就無法獲得此更新。這樣，我們在對圖片、css和js文件修改時，必須要進行重命名，才能保證用戶訪問到最新的內容。這可能會給開發造成不小的麻煩，因為這些文件可能被站點中的許多文件所引用。flickr提出的解決辦法是通過url rewrite使不同版本號的URL事實上指向同一個文件，這是一個聰明的辦法，因為url級別的操作效率是很高的，可以給開發過程提供不少便利。
要理解為什麼這樣做，必須要了解瀏覽器訪問url時的工作機制：
a. 第一次訪問url時，用戶從伺服器段獲取頁面內容，並把相關的文件（images,css,js…）放在高速緩存中，也會把文件頭中的expired time,last modified, ETags等相關信息也一同保留下來。
b. 用戶重復訪問url時，瀏覽器首先看高速緩存中是否有本站同名的文件，如果有，則檢查文件的過期時間；如果尚未過期，則直接從緩存中讀取文件，不再訪問伺服器。
c. 如果緩存中文件的過期時間不存在或已超出，則瀏覽器會訪問伺服器獲取文件的頭信息，檢查last modifed和ETags等信息，如果發現本地緩存中的文件在上次訪問後沒被修改，則使用本地緩存中的文件；如果修改過，則從伺服器上獲取最新版本。
我的經驗，如果可能，盡量遵循此原則給靜態文件添加過期時間，這樣可以大幅度減少用戶對伺服器資源的重復訪問。
2）將css和js文件放在獨立外部文件中引用
將css和js文件放在獨立文件中，這樣它們會被單獨緩存起來，在訪問其他頁面時可以從瀏覽器的高速緩存中直接讀取。一些網站的首頁可能是例外的，這些首頁的自身瀏覽可能並不大，但卻是用戶訪問網站的第一印象以及導向到其他頁面的起點，也可能這些頁面本身使用了大量的ajax局部刷新及技術，這時可以將 css和js文件直接寫在頁面中。
3）去掉重復的腳本
在IE中，包含重復的js腳本會導致瀏覽器的緩存不被使用，仔細檢查一下你的程序，去掉重復引用的腳本應該不是一件很難的事情。
4）避免重定向的發生
除了在header中人為的重定向之外，網頁重定向常在不經意間發生，被重定向的內容將不會使用瀏覽器的緩存。比如用戶在訪問，伺服器會通過301轉向到/，在後面加了一個「/」。如果伺服器的配置不好，這也會給伺服器帶來額外的負擔。通過配置apache的 alias或使用mod_rewrite模塊等方法，可以避免不必要的重定向。
還有一些，比如使用CDN分發機制、避免CSS表達式等、避免使用ETags等，因為不太常用，這里就不再贅述了。
做完了上述的優化，可以試著用yslow測試一下網頁的性能評分，一般都可以達到70分以上了。
當然，除了瀏覽器前端和靜態內容的優化之外，還有針對程序腳本、伺服器、資料庫、負載的優化，這些更深層次的優化方法對技術有更高的要求。本文的後半部分將重點探討後端的優化。
二、後端優化
上次寫完web2.0網站前端優化篇之後，一直想寫寫後端優化的方法，今天終於有時間將思路整理了出來。
前端優化可以避免我們造成無謂的伺服器和帶寬資源浪費，但隨著網站訪問量的增加，僅靠前端優化已經不能解決所有問題了，後端軟體處理並行請求的能力、程序運 行的效率、硬體性能以及系統的可擴展性，將成為影響網站性能和穩定的關鍵瓶頸所在。優化系統和程序的性能可以從以下的方面來入手：
1）apache、mysql等軟體的配置的優化
盡管apache和mysql等軟體在安裝後使用的默認設置足以使你的網站運行起來，但是通過調整mysql和apache的一些系統參數，還是可以追求更高的效率和穩定性。這個領域中有很多專業的文章和論壇（比如： ），要想掌握也需要進行深入的研究和實踐，這里就不重點討論了。
2）應用程序環境加速
這里僅以我最常應用的php開發環境為例，有一些工具軟體可以通過優化PHP運行環境來達到提速的目的，其基本原理大致是將PHP代碼預編譯並緩存起來，而不需要改變任何代碼，所以比較簡單，可以將php的運行效率提升50%以上。比較常用的php加速工具有：APC( http: //pecl.php.net/package-info.php?package=APC)、Turck MMCache（ ）、php accelebrator()，還有收費的Zend Performance Suite
3）將靜態內容和動態內容分開處理
apache是一個功能完善但比較龐大的web server，它的資源佔用基本上和同時運行的進程數呈正比，對伺服器內存的消耗比較大，處理並行任務的效率也一般。在一些情況下，我們可以用比較輕量級的web server來host靜態的圖片、樣式表和javascript文件，這樣可以大大提升靜態文件的處理速度，還可以減少對內存佔用。我使用的web server是來自俄羅斯的nginx，其他選擇方案還包括lighttpd和thttpd等。
4）基於反向代理的前端訪問負載均衡
當一台前端伺服器不足以應付用戶訪問時，通過前端機實現web訪問的負載均衡是最快速可行的方案。通過apache的mod_proxy可以實現基於反向代理的負載均衡，這里推薦使用nginx做代理伺服器，處理速度較apache更快一些。
5）應用緩存技術提高資料庫效能，文件緩存和分布式緩存
資料庫訪問處理並發訪問的能力是很多網站應用的關鍵瓶頸，在想到使用主從結構和多farm的方式構建伺服器集群之前，首先應該確保充分使用了資料庫查詢的緩存。一些資料庫類型（如mysql的innoDB）自身內置對緩存的支持，此外，還可以利用程序方法將常用的查詢通過文件或內存緩存起來。比如通過 php中的ob_start和文件讀寫函數可以很方便的實現文件形式的緩存，而如果你擁有多台伺服器，可以通過memcache技術通過分布式共享內存來對資料庫查詢進行緩存，不僅效率高而且擴展性好，memcache技術在livejournal和Craigslist.org等知名網站應用中都得到了檢驗。
6）伺服器運行狀態的檢測，找到影響性能的瓶頸所在
系統優化沒有一勞永逸的方法，需要通過檢測伺服器的運行狀態來及時發現影響性能的瓶頸，以及可能存在的潛在問題，因為網站的性能，永遠取決於木桶中的短板。可以編寫一些腳本來檢測web服務的運行，也有一些開源的軟體也提供了很好的功能
7）良好的擴展架構是穩定和性能的基礎
一些技巧和竅門可以幫你度過眼前的難關，但要想使網站具備應付大規模訪問的能力，則需要從系統架構上進行徹底的規劃，好在很多前人無私的把他們架構
網站的經驗分享給我們，使我們可以少走甚多彎路。我最近讀到的兩篇有啟發的文章：
- 從LiveJournal後台發展看大規模網站性能優化方法
- Myspace的六次重構
最後不得不提到程序編碼和資料庫結構對性能的影響，一系列糟糕的循環語句，一個不合理的查詢語句、一張設計不佳的數據表或索引表，都足以會使應用程序運行的速度成倍的降低。培養全局思考的能力，養成良好的編程習慣，並對資料庫運行機制有所了解，是提高編程質量的基礎。
❻ java web開發緩存方案，ehcache和redis哪個更好
其實沒有好與不好的絕對
給你知乎上的介紹：
ehcache直接在jvm虛擬機中緩存，速度快，效率高；但是緩存共享麻煩，集群分布式應用不方便。
redis是通過socket訪問到緩存服務，效率比ecache低，比資料庫要快很多，處理集群和分布式緩存方便，有成熟的方案。
如果是單個應用或者對緩存訪問要求很高的應用，用ehcache。
如果是大型系統，存在緩存共享、分布式部署、緩存內容很大的，建議用redis。
補充下：ehcache也有緩存共享方案，不過是通過RMI或者Jgroup多播方式進行廣播緩存通知更新，緩存共享復雜，維護不方便；簡單的共享可以，但是涉及到緩存恢復，大數據緩存，則不合適。