① php怎麼處理高並發
以下內容轉載自徐漢彬大牛的博客億級Web系統搭建——單機到分布式集群
當一個Web系統從日訪問量10萬逐步增長到1000萬，甚至超過1億的過程中，Web系統承受的壓力會越來越大，在這個過程中，我們會遇到很多的問題。為了解決這些性能壓力帶來問題，我們需要在Web系統架構層面搭建多個層次的緩存機制。在不同的壓力階段，我們會遇到不同的問題，通過搭建不同的服務和架構來解決。
Web負載均衡
Web負載均衡（Load Balancing），簡單地說就是給我們的伺服器集群分配「工作任務」，而採用恰當的分配方式，對於保護處於後端的Web伺服器來說，非常重要。
負載均衡的策略有很多，我們從簡單的講起哈。
1.HTTP重定向
當用戶發來請求的時候，Web伺服器通過修改HTTP響應頭中的Location標記來返回一個新的url，然後瀏覽器再繼續請求這個新url，實際上就是頁面重定向。通過重定向，來達到「負載均衡」的目標。例如，我們在下載PHP源碼包的時候，點擊下載鏈接時，為了解決不同國家和地域下載速度的問題，它會返回一個離我們近的下載地址。重定向的HTTP返回碼是302
這個重定向非常容易實現，並且可以自定義各種策略。但是，它在大規模訪問量下，性能不佳。而且，給用戶的體驗也不好，實際請求發生重定向，增加了網路延時。
2. 反向代理負載均衡
反向代理服務的核心工作主要是轉發HTTP請求，扮演了瀏覽器端和後台Web伺服器中轉的角色。因為它工作在HTTP層（應用層），也就是網路七層結構中的第七層，因此也被稱為「七層負載均衡」。可以做反向代理的軟體很多，比較常見的一種是Nginx。
Nginx是一種非常靈活的反向代理軟體，可以自由定製化轉發策略，分配伺服器流量的權重等。反向代理中，常見的一個問題，就是Web伺服器存儲的session數據，因為一般負載均衡的策略都是隨機分配請求的。同一個登錄用戶的請求，無法保證一定分配到相同的Web機器上，會導致無法找到session的問題。
解決方案主要有兩種：
1.配置反向代理的轉發規則，讓同一個用戶的請求一定落到同一台機器上（通過分析cookie），復雜的轉發規則將會消耗更多的CPU，也增加了代理伺服器的負擔。
2.將session這類的信息，專門用某個獨立服務來存儲，例如redis/memchache，這個方案是比較推薦的。
反向代理服務，也是可以開啟緩存的，如果開啟了，會增加反向代理的負擔，需要謹慎使用。這種負載均衡策略實現和部署非常簡單，而且性能表現也比較好。但是，它有「單點故障」的問題，如果掛了，會帶來很多的麻煩。而且，到了後期Web伺服器繼續增加，它本身可能成為系統的瓶頸。
3. IP負載均衡
IP負載均衡服務是工作在網路層（修改IP）和傳輸層（修改埠，第四層），比起工作在應用層（第七層）性能要高出非常多。原理是，他是對IP層的數據包的IP地址和埠信息進行修改，達到負載均衡的目的。這種方式，也被稱為「四層負載均衡」。常見的負載均衡方式，是LVS（Linux Virtual Server，Linux虛擬服務），通過IPVS（IP Virtual Server，IP虛擬服務）來實現。
在負載均衡伺服器收到客戶端的IP包的時候，會修改IP包的目標IP地址或埠，然後原封不動地投遞到內部網路中，數據包會流入到實際Web伺服器。實際伺服器處理完成後，又會將數據包投遞回給負載均衡伺服器，它再修改目標IP地址為用戶IP地址，最終回到客戶端。
上述的方式叫LVS-NAT，除此之外，還有LVS-RD（直接路由），LVS-TUN（IP隧道），三者之間都屬於LVS的方式，但是有一定的區別，篇幅問題，不贅敘。
IP負載均衡的性能要高出Nginx的反向代理很多，它只處理到傳輸層為止的數據包，並不做進一步的組包，然後直接轉發給實際伺服器。不過，它的配置和搭建比較復雜。
4. DNS負載均衡
DNS（Domain Name System）負責域名解析的服務，域名url實際上是伺服器的別名，實際映射是一個IP地址，解析過程，就是DNS完成域名到IP的映射。而一個域名是可以配置成對應多個IP的。因此，DNS也就可以作為負載均衡服務。
這種負載均衡策略，配置簡單，性能極佳。但是，不能自由定義規則，而且，變更被映射的IP或者機器故障時很麻煩，還存在DNS生效延遲的問題。
5. DNS/GSLB負載均衡
我們常用的CDN（Content Delivery Network，內容分發網路）實現方式，其實就是在同一個域名映射為多IP的基礎上更進一步，通過GSLB（Global Server Load Balance，全局負載均衡）按照指定規則映射域名的IP。一般情況下都是按照地理位置，將離用戶近的IP返回給用戶，減少網路傳輸中的路由節點之間的跳躍消耗。
「向上尋找」，實際過程是LDNS（Local DNS）先向根域名服務（Root Name Server）獲取到頂級根的Name Server（例如.com的），然後得到指定域名的授權DNS，然後再獲得實際伺服器IP。
CDN在Web系統中，一般情況下是用來解決大小較大的靜態資源（html/Js/Css/圖片等）的載入問題，讓這些比較依賴網路下載的內容，盡可能離用戶更近，提升用戶體驗。
例如，我訪問了一張imgcache.gtimg.cn上的圖片（騰訊的自建CDN，不使用qq.com域名的原因是防止http請求的時候，帶上了多餘的cookie信息），我獲得的IP是183.60.217.90。
這種方式，和前面的DNS負載均衡一樣，不僅性能極佳，而且支持配置多種策略。但是，搭建和維護成本非常高。互聯網一線公司，會自建CDN服務，中小型公司一般使用第三方提供的CDN。
Web系統的緩存機制的建立和優化
剛剛我們講完了Web系統的外部網路環境，現在我們開始關注我們Web系統自身的性能問題。我們的Web站點隨著訪問量的上升，會遇到很多的挑戰，解決這些問題不僅僅是擴容機器這么簡單，建立和使用合適的緩存機制才是根本。
最開始，我們的Web系統架構可能是這樣的，每個環節，都可能只有1台機器。
我們從最根本的數據存儲開始看哈。
MySQL的緩存機制，就從先從MySQL內部開始，下面的內容將以最常見的InnoDB存儲引擎為主。
1. 建立恰當的索引
最簡單的是建立索引，索引在表數據比較大的時候，起到快速檢索數據的作用，但是成本也是有的。首先，佔用了一定的磁碟空間，其中組合索引最突出，使用需要謹慎，它產生的索引甚至會比源數據更大。其次，建立索引之後的數據insert/update/delete等操作，因為需要更新原來的索引，耗時會增加。當然，實際上我們的系統從總體來說，是以select查詢操作居多，因此，索引的使用仍然對系統性能有大幅提升的作用。
2. 資料庫連接線程池緩存
如果，每一個資料庫操作請求都需要創建和銷毀連接的話，對資料庫來說，無疑也是一種巨大的開銷。為了減少這類型的開銷，可以在MySQL中配置thread_cache_size來表示保留多少線程用於復用。線程不夠的時候，再創建，空閑過多的時候，則銷毀。
其實，還有更為激進一點的做法，使用pconnect（資料庫長連接），線程一旦創建在很長時間內都保持著。但是，在訪問量比較大，機器比較多的情況下，這種用法很可能會導致「資料庫連接數耗盡」，因為建立連接並不回收，最終達到資料庫的max_connections（最大連接數）。因此，長連接的用法通常需要在CGI和MySQL之間實現一個「連接池」服務，控制CGI機器「盲目」創建連接數。
建立資料庫連接池服務，有很多實現的方式，PHP的話，我推薦使用swoole（PHP的一個網路通訊拓展）來實現。
3. Innodb緩存設置（innodb_buffer_pool_size）
innodb_buffer_pool_size這是個用來保存索引和數據的內存緩存區，如果機器是MySQL獨占的機器，一般推薦為機器物理內存的80%。在取表數據的場景中，它可以減少磁碟IO。一般來說，這個值設置越大，cache命中率會越高。
4. 分庫/分表/分區。
MySQL資料庫表一般承受數據量在百萬級別，再往上增長，各項性能將會出現大幅度下降，因此，當我們預見數據量會超過這個量級的時候，建議進行分庫/分表/分區等操作。最好的做法，是服務在搭建之初就設計為分庫分表的存儲模式，從根本上杜絕中後期的風險。不過，會犧牲一些便利性，例如列表式的查詢，同時，也增加了維護的復雜度。不過，到了數據量千萬級別或者以上的時候，我們會發現，它們都是值得的。
二、 MySQL資料庫多台服務搭建
1台MySQL機器，實際上是高風險的單點，因為如果它掛了，我們Web服務就不可用了。而且，隨著Web系統訪問量繼續增加，終於有一天，我們發現1台MySQL伺服器無法支撐下去，我們開始需要使用更多的MySQL機器。當引入多台MySQL機器的時候，很多新的問題又將產生。
1. 建立MySQL主從，從庫作為備份
這種做法純粹為了解決「單點故障」的問題，在主庫出故障的時候，切換到從庫。不過，這種做法實際上有點浪費資源，因為從庫實際上被閑著了。
2. MySQL讀寫分離，主庫寫，從庫讀。
兩台資料庫做讀寫分離，主庫負責寫入類的操作，從庫負責讀的操作。並且，如果主庫發生故障，仍然不影響讀的操作，同時也可以將全部讀寫都臨時切換到從庫中（需要注意流量，可能會因為流量過大，把從庫也拖垮）。
3. 主主互備。
兩台MySQL之間互為彼此的從庫，同時又是主庫。這種方案，既做到了訪問量的壓力分流，同時也解決了「單點故障」問題。任何一台故障，都還有另外一套可供使用的服務。
不過，這種方案，只能用在兩台機器的場景。如果業務拓展還是很快的話，可以選擇將業務分離，建立多個主主互備。
三、 MySQL資料庫機器之間的數據同步
每當我們解決一個問題，新的問題必然誕生在舊的解決方案上。當我們有多台MySQL，在業務高峰期，很可能出現兩個庫之間的數據有延遲的場景。並且，網路和機器負載等，也會影響數據同步的延遲。我們曾經遇到過，在日訪問量接近1億的特殊場景下，出現，從庫數據需要很多天才能同步追上主庫的數據。這種場景下，從庫基本失去效用了。
於是，解決同步問題，就是我們下一步需要關注的點。
1. MySQL自帶多線程同步
MySQL5.6開始支持主庫和從庫數據同步，走多線程。但是，限制也是比較明顯的，只能以庫為單位。MySQL數據同步是通過binlog日誌，主庫寫入到binlog日誌的操作，是具有順序的，尤其當SQL操作中含有對於表結構的修改等操作，對於後續的SQL語句操作是有影響的。因此，從庫同步數據，必須走單進程。
2. 自己實現解析binlog，多線程寫入。
以資料庫的表為單位，解析binlog多張表同時做數據同步。這樣做的話，的確能夠加快數據同步的效率，但是，如果表和表之間存在結構關系或者數據依賴的話，則同樣存在寫入順序的問題。這種方式，可用於一些比較穩定並且相對獨立的數據表。
國內一線互聯網公司，大部分都是通過這種方式，來加快數據同步效率。還有更為激進的做法，是直接解析binlog，忽略以表為單位，直接寫入。但是這種做法，實現復雜，使用范圍就更受到限制，只能用於一些場景特殊的資料庫中（沒有表結構變更，表和表之間沒有數據依賴等特殊表）。
四、 在Web伺服器和資料庫之間建立緩存
實際上，解決大訪問量的問題，不能僅僅著眼於資料庫層面。根據「二八定律」，80%的請求只關注在20%的熱點數據上。因此，我們應該建立Web伺服器和資料庫之間的緩存機制。這種機制，可以用磁碟作為緩存，也可以用內存緩存的方式。通過它們，將大部分的熱點數據查詢，阻擋在資料庫之前。
1. 頁面靜態化
用戶訪問網站的某個頁面，頁面上的大部分內容在很長一段時間內，可能都是沒有變化的。例如一篇新聞報道，一旦發布幾乎是不會修改內容的。這樣的話，通過CGI生成的靜態html頁面緩存到Web伺服器的磁碟本地。除了第一次，是通過動態CGI查詢資料庫獲取之外，之後都直接將本地磁碟文件返回給用戶。
在Web系統規模比較小的時候，這種做法看似完美。但是，一旦Web系統規模變大，例如當我有100台的Web伺服器的時候。那樣這些磁碟文件，將會有100份，這個是資源浪費，也不好維護。這個時候有人會想，可以集中一台伺服器存起來，呵呵，不如看看下面一種緩存方式吧，它就是這樣做的。
2. 單台內存緩存
通過頁面靜態化的例子中，我們可以知道將「緩存」搭建在Web機器本機是不好維護的，會帶來更多問題（實際上，通過PHP的apc拓展，可通過Key/value操作Web伺服器的本機內存）。因此，我們選擇搭建的內存緩存服務，也必須是一個獨立的服務。
內存緩存的選擇，主要有redis/memcache。從性能上說，兩者差別不大，從功能豐富程度上說，Redis更勝一籌。
3. 內存緩存集群
當我們搭建單台內存緩存完畢，我們又會面臨單點故障的問題，因此，我們必須將它變成一個集群。簡單的做法，是給他增加一個slave作為備份機器。但是，如果請求量真的很多，我們發現cache命中率不高，需要更多的機器內存呢？因此，我們更建議將它配置成一個集群。例如，類似redis cluster。
Redis cluster集群內的Redis互為多組主從，同時每個節點都可以接受請求，在拓展集群的時候比較方便。客戶端可以向任意一個節點發送請求，如果是它的「負責」的內容，則直接返回內容。否則，查找實際負責Redis節點，然後將地址告知客戶端，客戶端重新請求。
對於使用緩存服務的客戶端來說，這一切是透明的。
內存緩存服務在切換的時候，是有一定風險的。從A集群切換到B集群的過程中，必須保證B集群提前做好「預熱」（B集群的內存中的熱點數據，應該盡量與A集群相同，否則，切換的一瞬間大量請求內容，在B集群的內存緩存中查找不到，流量直接沖擊後端的資料庫服務，很可能導致資料庫宕機）。
4. 減少資料庫「寫」
上面的機制，都實現減少資料庫的「讀」的操作，但是，寫的操作也是一個大的壓力。寫的操作，雖然無法減少，但是可以通過合並請求，來起到減輕壓力的效果。這個時候，我們就需要在內存緩存集群和資料庫集群之間，建立一個修改同步機制。
先將修改請求生效在cache中，讓外界查詢顯示正常，然後將這些sql修改放入到一個隊列中存儲起來，隊列滿或者每隔一段時間，合並為一個請求到資料庫中更新資料庫。
除了上述通過改變系統架構的方式提升寫的性能外，MySQL本身也可以通過配置參數innodb_flush_log_at_trx_commit來調整寫入磁碟的策略。如果機器成本允許，從硬體層面解決問題，可以選擇老一點的RAID（Rendant Arrays of independent Disks，磁碟列陣）或者比較新的SSD（Solid State Drives，固態硬碟）。
5. NoSQL存儲
不管資料庫的讀還是寫，當流量再進一步上漲，終會達到「人力有窮時」的場景。繼續加機器的成本比較高，並且不一定可以真正解決問題的時候。這個時候，部分核心數據，就可以考慮使用NoSQL的資料庫。NoSQL存儲，大部分都是採用key-value的方式，這里比較推薦使用上面介紹過Redis，Redis本身是一個內存cache，同時也可以當做一個存儲來使用，讓它直接將數據落地到磁碟。
這樣的話，我們就將資料庫中某些被頻繁讀寫的數據，分離出來，放在我們新搭建的Redis存儲集群中，又進一步減輕原來MySQL資料庫的壓力，同時因為Redis本身是個內存級別的Cache，讀寫的性能都會大幅度提升。
國內一線互聯網公司，架構上採用的解決方案很多是類似於上述方案，不過，使用的cache服務卻不一定是Redis，他們會有更豐富的其他選擇，甚至根據自身業務特點開發出自己的NoSQL服務。
6. 空節點查詢問題
當我們搭建完前面所說的全部服務，認為Web系統已經很強的時候。我們還是那句話，新的問題還是會來的。空節點查詢，是指那些資料庫中根本不存在的數據請求。例如，我請求查詢一個不存在人員信息，系統會從各級緩存逐級查找，最後查到到資料庫本身，然後才得出查找不到的結論，返回給前端。因為各級cache對它無效，這個請求是非常消耗系統資源的，而如果大量的空節點查詢，是可以沖擊到系統服務的。
在我曾經的工作經歷中，曾深受其害。因此，為了維護Web系統的穩定性，設計適當的空節點過濾機制，非常有必要。
我們當時採用的方式，就是設計一張簡單的記錄映射表。將存在的記錄存儲起來，放入到一台內存cache中，這樣的話，如果還有空節點查詢，則在緩存這一層就被阻擋了。
異地部署（地理分布式）
完成了上述架構建設之後，我們的系統是否就已經足夠強大了呢？答案當然是否定的哈，優化是無極限的。Web系統雖然表面上看，似乎比較強大了，但是給予用戶的體驗卻不一定是最好的。因為東北的同學，訪問深圳的一個網站服務，他還是會感到一些網路距離上的慢。這個時候，我們就需要做異地部署，讓Web系統離用戶更近。
一、 核心集中與節點分散
有玩過大型網游的同學都會知道，網游是有很多個區的，一般都是按照地域來分，例如廣東專區，北京專區。如果一個在廣東的玩家，去北京專區玩，那麼他會感覺明顯比在廣東專區卡。實際上，這些大區的名稱就已經說明了，它的伺服器所在地，所以，廣東的玩家去連接地處北京的伺服器，網路當然會比較慢。
當一個系統和服務足夠大的時候，就必須開始考慮異地部署的問題了。讓你的服務，盡可能離用戶更近。我們前面已經提到了Web的靜態資源，可以存放在CDN上，然後通過DNS/GSLB的方式，讓靜態資源的分散「全國各地」。但是，CDN只解決的靜態資源的問題，沒有解決後端龐大的系統服務還只集中在某個固定城市的問題。
這個時候，異地部署就開始了。異地部署一般遵循：核心集中，節點分散。
·核心集中：實際部署過程中，總有一部分的數據和服務存在不可部署多套，或者部署多套成本巨大。而對於這些服務和數據，就仍然維持一套，而部署地點選擇一個地域比較中心的地方，通過網路內部專線來和各個節點通訊。
·節點分散：將一些服務部署為多套，分布在各個城市節點，讓用戶請求盡可能選擇近的節點訪問服務。
例如，我們選擇在上海部署為核心節點，北京，深圳，武漢，上海為分散節點（上海自己本身也是一個分散節點）。我們的服務架構如圖：
需要補充一下的是，上圖中上海節點和核心節點是同處於一個機房的，其他分散節點各自獨立機房。
國內有很多大型網游，都是大致遵循上述架構。它們會把數據量不大的用戶核心賬號等放在核心節點，而大部分的網游數據，例如裝備、任務等數據和服務放在地區節點里。當然，核心節點和地域節點之間，也有緩存機制。
二、 節點容災和過載保護
節點容災是指，某個節點如果發生故障時，我們需要建立一個機制去保證服務仍然可用。毫無疑問，這里比較常見的容災方式，是切換到附近城市節點。假如系統的天津節點發生故障，那麼我們就將網路流量切換到附近的北京節點上。考慮到負載均衡，可能需要同時將流量切換到附近的幾個地域節點。另一方面，核心節點自身也是需要自己做好容災和備份的，核心節點一旦故障，就會影響全國服務。
過載保護，指的是一個節點已經達到最大容量，無法繼續接接受更多請求了，系統必須有一個保護的機制。一個服務已經滿負載，還繼續接受新的請求，結果很可能就是宕機，影響整個節點的服務，為了至少保障大部分用戶的正常使用，過載保護是必要的。
解決過載保護，一般2個方向：
·拒絕服務，檢測到滿負載之後，就不再接受新的連接請求。例如網游登入中的排隊。
·分流到其他節點。這種的話，系統實現更為復雜，又涉及到負載均衡的問題。
小結
Web系統會隨著訪問規模的增長，漸漸地從1台伺服器可以滿足需求，一直成長為「龐然大物」的大集群。而這個Web系統變大的過程，實際上就是我們解決問題的過程。在不同的階段，解決不同的問題，而新的問題又誕生在舊的解決方案之上。
系統的優化是沒有極限的，軟體和系統架構也一直在快速發展，新的方案解決了老的問題，同時也帶來新的挑戰。
② 分布式緩存主要用在高並發環境下的作用
分布式緩存主要用在高並發環境下，減輕資料庫的壓力，提高系統的響應速度和並發吞吐。當大量的讀、寫請求湧向資料庫時，磁碟的處理速度與內存顯然不在一個量級，因此，在資料庫之前加一層緩存，能夠顯著提高系統的響應速度，並降低資料庫的壓力。作為傳統的關系型資料庫，MySQL提供完整的ACID操作，支持豐富的數據類型、強大的關聯查詢、where語句等，能夠非常客易地建立查詢索引，執行復雜的內連接、外連接、求和、排序、分組等操作，並且支持存儲過程、函數等功能，產品成熟度高，功能強大。但是，對於需要應對高並發訪問並且存儲海量數據的場景來說，出於對性能的考慮，不得不放棄很多傳統關系型資料庫原本強大的功能，犧牲了系統的易用性，並且使得系統的設計和管理變得更為復雜。這也使得在過去幾年中，流行著另一種新的存儲解決方案——NoSQL，它與傳統的關系型資料庫最大的差別在於，它不使用SQL作為查詢語言來查找數據，而採用key-value形式進行查找，提供了更高的查詢效率及吞吐，並且能夠更加方便地進行擴展，存儲海量數據，在數千個節點上進行分區，自動進行數據的復制和備份。在分布式系統中，消息作為應用間通信的一種方式，得到了十分廣泛的應用。消息可以被保存在隊列中，直到被接收者取出，由於消息發送者不需要同步等待消息接收者的響應，消息的非同步接收降低了系統集成的耦合度，提升了分布式系統協作的效率，使得系統能夠更快地響應用戶，提供更高的吞吐。
當系統處於峰值壓力時，分布式消息隊列還能夠作為緩沖，削峰填谷，緩解集群的壓力，避免整個系統被壓垮。垂直化的搜索引擎在分布式系統中是一個非常重要的角色，它既能夠滿足用戶對於全文檢索、模糊匹配的需求，解決資料庫like查詢效率低下的問題，又能夠解決分布式環境下，由於採用分庫分表，或者使用NoSQL資料庫，導致無法進行多表關聯或者進行復雜查詢的問題。
③ 前端緩存的理解 或者 前端數據持久化的理解(強制緩存、協商緩存)
緩存可以說是性能優化中簡單高效的一種優化方式了。一個優秀的緩存策略可以縮短網頁請求資源的距離，減少延遲，並且由於 緩存文件可以重復利用 ，還可以減少帶寬，降低網路負荷。
對於一個數據請求來說，可以分為發起 網路請求、後端處理、瀏覽器響應 三個步驟。瀏覽器緩存可以幫助我們在第一和第三步驟中優化性能。比如說直接使用緩存而不發起請求，或者發起了請求但後端存儲的數據和前端一致，那麼就沒有必要再將數據回傳回來，這樣就減少了響應數據。
①不存在該緩存結果和緩存標識，強制緩存失效，則直接向伺服器發起請求
②存在該緩存結果和緩存標識，但該結果已失效，強制緩存失效，則使用協商緩存
③存在該緩存結果和緩存標識，且該結果尚未失效，強制緩存生效，直接返回該結果
控制強制緩存的欄位分別是Expires和Cache-Control，其中Cache-Control優先順序比Expires高。
Cache-Control、Expires都是緩存到期時間，Cache-Control是相對值，Expires是絕對值，即再次發送請求時，如果時間沒到期，強制緩存生效。
註：在無法確定客戶端的時間是否與服務端的時間同步的情況下，Cache-Control相比於expires是更好的選擇，所以同時存在時，只有Cache-Control生效。
①協商緩存生效，返回304
②協商緩存失效，返回200和請求結果
這里我們以博客的請求為例，狀態碼為灰色的請求則代表使用了強制緩存，請求對應的Size值則代表該緩存存放的位置，分別為from memory cache 和 from disk cache。那麼from memory cache 和 from disk cache又分別代表的是什麼呢？什麼時候會使用from disk cache，什麼時候會使用from memory cache呢？
from memory cache代表使用 內存中的緩存 ，from disk cache則代表使用的是 硬碟中的緩存 ，
④ 如何解決前端開發中的緩存問題
function loadFile(arr) {
let now = new Date();
let timestamp = "?t=" + now.getTime();
let head = document.getElementsByTagName("head")[0];
}
$(function(){
var js_arr=["alert.js","alert.css"];
loadFile(js_arr);
});現在的大多數瀏覽器都有緩存機制，目的是減少客戶端的訪問次數，減輕伺服器的壓力。但是在開發工程中或者是版本更新過程中，緩存機制的存在會使得程序版本已經更新，但是效果不能出現的狀況，需要開發人員頻繁的清除緩存，並不友好，特此總結以下幾種方式（以谷歌為例），僅供參考，如有雷同，不甚榮幸。
1.對於開發者來說，只需要關閉瀏覽器緩存就可以了。步驟是：瀏覽器右鍵打開檢查，找到network,下邊有Disable cache選項，只要將其打勾即可
2.開發者可以關閉緩存，但是並不能要求所有用戶都進行此類操作，此時可以在引用的文件之後拼接隨機數或者日期都可以，瀏覽器就會認為是新的請求，而不會使用緩存中的文件，具體如下（只演示大概思路，具體使用，具體修改）：
⑤ 高並發如何處理 和並發量是多少 還有緩存伺服器
數據要立即處理：（並發數*單連接平均傳輸數據=關口帶寬）+(減少IO頻率+低延+緩存並發情況數據=做緩存)+高性能伺服器
--數據--
⑥ 如何解決高並發場景下，緩存冷啟動導致mysql負載過高，甚至瞬間被打死的問題
由於mysql是一個連接給一個線程，當並發高的時候，每秒需要幾百個甚至更多的線程，其中創建和銷毀線程還好說，大不了多耗費點內存，線程緩存命中率下降還有創建銷毀線程的性能增加問題---這個問題不是特別大，重點是mysql底層瞬間處理這幾百個線程提交的sql（有時候一個頁面會有10多條sql，cpu一次只能處理一條sql）會導致cpu的上下文切換，性能抖動，然後性能下降。
⑦ 高並發，寫入頻繁的評論系統有必要加緩存么
如果並發真到幾萬的話，緩存肯定是要加的。
具體加緩存的策略，看想要什麼效果，可以對查詢最頻繁的一類請求先加緩存。
保證mongo處於一個合理的負載。
⑧ 華為技術架構師分享：高並發場景下緩存處理的一些思路
在實際的開發當中，我們經常需要進行磁碟數據的讀取和搜索，因此經常會有出現從資料庫讀取數據的場景出現。但是當數據訪問量次數增大的時候，過多的磁碟讀取可能會最終成為整個系統的性能瓶頸，甚至是壓垮整個資料庫，導致系統卡死等嚴重問題。
常規的應用系統中，我們通常會在需要的時候對資料庫進行查找，因此系統的大致結構如下所示：
1.緩存和資料庫之間數據一致性問題
常用於緩存處理的機制我總結為了以下幾種：
首先來簡單說說Cache aside的這種方式：
Cache Aside模式
這種模式處理緩存通常都是先從資料庫緩存查詢，如果緩存沒有命中則從資料庫中進行查找。
這裡面會發生的三種情況如下：
緩存命中：
當查詢的時候發現緩存存在，那麼直接從緩存中提取。
緩存失效：
當緩存沒有數據的時候，則從database裡面讀取源數據，再加入到cache裡面去。
緩存更新：
當有新的寫操作去修改database裡面的數據時，需要在寫操作完成之後，讓cache裡面對應的數據失效。
關於這種模式下依然會存在缺陷。比如，一個是讀操作，但是沒有命中緩存，然後就到資料庫中取數據，此時來了一個寫操作，寫完資料庫後，讓緩存失效，然後，之前的那個讀操作再把老的數據放進去，所以，會造成臟數據。
Facebook的大牛們也曾經就緩存處理這個問題發表過相關的論文，鏈接如下:
分布式環境中要想完全的保證數據一致性是一件極為困難的事情，我們只能夠盡可能的減低這種數據不一致性問題產生的情況。
Read Through模式
Read Through模式是指應用程序始終從緩存中請求數據。 如果緩存沒有數據，則它負責使用底層提供程序插件從資料庫中檢索數據。 檢索數據後，緩存會自行更新並將數據返回給調用應用程序。使用Read Through 有一個好處。
我們總是使用key從緩存中檢索數據, 調用的應用程序不知道資料庫， 由存儲方來負責自己的緩存處理，這使代碼更具可讀性， 代碼更清晰。但是這也有相應的缺陷，開發人員需要給編寫相關的程序插件，增加了開發的難度性。
Write Through模式
Write Through模式和Read Through模式類似，當數據發生更新的時候，先去Cache裡面進行更新，如果命中了，則先更新緩存再由Cache方來更新database。如果沒有命中的話，就直接更新Cache裡面的數據。
2.緩存穿透問題
在高並發的場景中，緩存穿透是一個經常都會遇到的問題。
什麼是緩存穿透？
大量的請求在緩存中沒有查詢到指定的數據，因此需要從資料庫中進行查詢，造成緩存穿透。
會造成什麼後果？
大量的請求短時間內湧入到database中進行查詢會增加database的壓力，最終導致database無法承載客戶單請求的壓力，出現宕機卡死等現象。
常用的解決方案通常有以下幾類：
1.空值緩存
在某些特定的業務場景中，對於數據的查詢可能會是空的，沒有實際的存在，並且這類數據信息在短時間進行多次的反復查詢也不會有變化，那麼整個過程中，多次的請求資料庫操作會顯得有些多餘。
不妨可以將這些空值（沒有查詢結果的數據）對應的key存儲在緩存中，那麼第二次查找的時候就不需要再次請求到database那麼麻煩，只需要通過內存查詢即可。這樣的做法能夠大大減少對於database的訪問壓力。
2.布隆過濾器
通常對於database裡面的數據的key值可以預先存儲在布隆過濾器裡面去，然後先在布隆過濾器裡面進行過濾，如果發現布隆過濾器中沒有的話，就再去redis裡面進行查詢，如果redis中也沒有數據的話，再去database查詢。這樣可以避免不存在的數據信息也去往存儲庫中進行查詢情況。
什麼是緩存雪崩？
當緩存伺服器重啟或者大量緩存集中在某一個時間段失效，這樣在失效的時候，也會給後端系統(比如DB)帶來很大壓力。
如何避免緩存雪崩問題？
1.使用加鎖隊列來應付這種問題。當有多個請求湧入的時候，當緩存失效的時候加入一把分布式鎖，只允許搶鎖成功的請求去庫裡面讀取數據然後將其存入緩存中，再釋放鎖，讓後續的讀請求從緩存中取數據。但是這種做法有一定的弊端，過多的讀請求線程堵塞，將機器內存占滿，依然沒有能夠從根本上解決問題。
2.在並發場景發生前，先手動觸發請求，將緩存都存儲起來，以減少後期請求對database的第一次查詢的壓力。數據過期時間設置盡量分散開來，不要讓數據出現同一時間段出現緩存過期的情況。
3.從緩存可用性的角度來思考，避免緩存出現單點故障的問題，可以結合使用 主從+哨兵的模式來搭建緩存架構，但是這種模式搭建的緩存架構有個弊端，就是無法進行緩存分片，存儲緩存的數據量有限制，因此可以升級為Redis Cluster架構來進行優化處理。（需要結合企業實際的經濟實力，畢竟Redis Cluster的搭建需要更多的機器）
4.Ehcache本地緩存 + Hystrix限流&降級,避免MySQL被打死。
使用 Ehcache本地緩存的目的也是考慮在 Redis Cluster 完全不可用的時候，Ehcache本地緩存還能夠支撐一陣。
使用 Hystrix進行限流 & 降級 ，比如一秒來了5000個請求，我們可以設置假設只能有一秒 2000個請求能通過這個組件，那麼其他剩餘的 3000 請求就會走限流邏輯。
然後去調用我們自己開發的降級組件（降級），比如設置的一些默認值呀之類的。以此來保護最後的 MySQL 不會被大量的請求給打死。
⑨ 高性能高並發網站架構，教你搭建Redis5緩存集群
一、Redis集群介紹
Redis真的是一個優秀的技術，它是一種key-value形式的NoSQL內存資料庫，由ANSI C編寫，遵守BSD協議、支持網路、可基於內存亦可持久化的日誌型、Key-Value資料庫，並提供多種語言的API。 Redis最大的特性是它會將所有數據都放在內存中，所以讀寫速度性能非常好。Redis是基於內存進行操作的，性能較高，可以很好的在一定程度上解決網站一瞬間的並發量，例如商品搶購秒殺等活動。
網站承受高並發訪問壓力的同時，還需要從海量數據中查詢出滿足條件的數據，需要快速響應，前端發送請求、後端和mysql資料庫交互，進行sql查詢操作，讀寫比較慢，這時候引入Redis ,把從mysql 的數據緩存到Redis 中，下次讀取時候性能就會提高；當然，它也支持將內存中的數據以快照和日誌的形式持久化到硬碟，這樣即使在斷電、機器故障等異常情況發生時數據也不會丟失，Redis能從硬碟中恢復快照數據到內存中。
Redis 發布了穩定版本的 5.0 版本，放棄 Ruby的集群方式，改用 C語言編寫的 redis-cli的方式，是集群的構建方式復雜度大大降低。Redis-Cluster集群採用無中心結構，每個節點保存數據和整個集群狀態，每個節點都和其他所有節點連接。
為了保證數據的高可用性，加入了主從模式，一個主節點對應一個或多個從節點，主節點提供數據存取，從節點則是從主節點拉取數據備份，當這個主節點掛掉後，就會有這個從節點選取一個來充當主節點，從而保證集群不會掛掉。
redis-cluster投票:容錯，投票過程是集群中所有master參與,如果半數以上master節點與master節點通信超過(cluster-node-timeout),認為當前master節點掛掉。
集群中至少應該有奇數個節點，所以至少有三個節點，每個節點至少有一個備份節點，所以下面使用6節點（主節點、備份節點由redis-cluster集群確定）。6個節點分布在一台機器上，採用三主三從的模式。實際應用中，最好用多台機器，比如說6個節點分布到3台機器上，redis在建立集群時為自動的將主從節點進行不同機器的分配。
二、單機redis模式
下載源碼redis5.0並解壓編譯
wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.0.tar.gz
tar xzf redis-5.0.0.tar.gz
cd redis-5.0.0
make
redis前端啟動需要改成後台啟動.
修改redis.conf文件,將daemonize no -> daemonize yes
vim redis.conf
啟動redis
/www/server/redis/src/redis-server /www/server/redis/redis.conf
查看redis是否在運行
ps aux|grep redis
現在是單機redis模式完成。
三、redis集群模式：
1.創建6個Redis配置文件
cd /usr/local/
mkdir redis_cluster //創建集群目錄
cd redis_cluster
mkdir 7000 7001 7002 7003 7004 7005//分別代表6個節點
其對應埠 7000 7001 7002 70037004 7005
2.復制配置文件到各個目錄
cp /www/server/redis/redis.conf /usr/local/redis_cluster/7000/
cp /www/server/redis/redis.conf /usr/local/redis_cluster/7001/
cp /www/server/redis/redis.conf /usr/local/redis_cluster/7002/
cp /www/server/redis/redis.conf /usr/local/redis_cluster/7003/
cp /www/server/redis/redis.conf /usr/local/redis_cluster/7004/
cp /www/server/redis/redis.conf /usr/local/redis_cluster/7005/
3.分別修改配置文件
vim /usr/local/redis_cluster/7000/redis.conf
vim /usr/local/redis_cluster/7001/redis.conf
vim /usr/local/redis_cluster/7002/redis.conf
vim /usr/local/redis_cluster/7003/redis.conf
vim /usr/local/redis_cluster/7004/redis.conf
vim /usr/local/redis_cluster/7005/redis.conf
如下
port 7000 #埠
cluster-enabled yes #啟用集群模式
cluster-config-file nodes_7000.conf ＃集群的配置 配置文件首次啟動自動生成
cluster-node-timeout 5000 #超時時間 5秒
appendonly yes ＃aof日誌開啟 它會每次寫操作都記錄一條日誌
daemonize yes #後台運行
protected-mode no #非保護模式
pidfile /var/run/redis_7000.pid
//下面可以不寫
#若設置密碼，master和slave需同時配置下面兩個參數：
masterauth "jijiji" #連接master的密碼
requirepass "jijiji" #自己的密碼
cluster-config-file，port，pidfile對應數字
4.啟動節點
cd /www/server/redis/src/
./redis-server /usr/local/redis_cluster/7000/redis.conf
./redis-server /usr/local/redis_cluster/7001/redis.conf
./redis-server /usr/local/redis_cluster/7002/redis.conf
./redis-server /usr/local/redis_cluster/7003/redis.conf
./redis-server /usr/local/redis_cluster/7004/redis.conf
./redis-server /usr/local/redis_cluster/7005/redis.conf
查看redis運行
ps aux|grep redis
5.啟動集群
/www/server/redis/src/redis-cli --cluster create 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 127.0.0.1:7003 127.0.0.1:7004 127.0.0.1:7005 --cluster-replicas 1
這里使用的命令是create，因為我們要創建一個新的集群。 該選項--cluster-replicas 1意味著我們希望每個創建的主伺服器都有一個從服。
輸入yes
至此，Reids5 集群搭建完成。
6.檢查Reids5集群狀態
可以執行redis-cli --cluster check host:port檢查集群狀態slots詳細分配。
redis-cli --cluster info 127.0.0.1:7000
7.停止Reids5集群
（1）.因為Redis可以妥善處理SIGTERM信號，所以直接kill -9也是可以的，可以同時kill多個,然後再依次啟動。
kill -9 PID PID PID
（2）.redis5 提供了關閉集群的工具，修改文件： /www/server/redis/utils/create-cluster/create-cluster
埠PROT設置為6999，NODES為6，工具會生成 7000-7005 六個節點 用於操作。
修改後，執行如下命令關閉集群：
/www/server/redis/utils/create-cluster/create-cluster stop
重新啟動集群：
/www/server/redis/utils/create-cluster/create-cluster start
8.幫助信息
執行redis-cli --cluster help,查看更多幫助信息
redis-cli --cluster help
吉海波