解決速度問題的核心是解決海量資料操作問題和高併發問題。
**複雜的架構就是從這兩個問題演變出來的。
1. 快取和頁面靜態化
將從資料庫獲取的資料暫時儲存起來,在下次使用的時候無需重新到資料庫中獲取，這樣可以大大降低資料庫的壓力。
快取可以通過程式直接儲存到記憶體中(使用map，尤其是使用concurrenthashmap)和使用快取框架(ehcache,memcache,redis)兩種方式。
2. 資料庫優化
解決資料量大的問題，是避不開資料庫優化的。
①. 表結構優化 ②sql語句優化 ③分割槽 ④分表 ⑤索引優化 ⑥使用儲存過程代替直接操作等
3. 分離活躍資料
4. 批量讀取和延遲修改
5. 讀寫分離
6. 分布式資料庫
7. nosql 和 hadoop
1. 應用和靜態資源分離
2. 頁面快取
3. 集群和分布式
集群是每台伺服器都具有相同的功能，處理請求時呼叫哪台伺服器都可以，主要是起到分流的作用。
分布式是將不同的業務放到不同的伺服器中，處理乙個請求可能需要用到多台伺服器，這樣提高乙個請求的處理速度。
4. 反向**
**伺服器是代我們獲取想要的資源，然後將結果返回我們，所要獲取的資源是我們主動告訴**伺服器的。
反向**伺服器是我們正常訪問一台伺服器的時候，伺服器自己呼叫了別的伺服器的資源並將結果返回給我們，我們自己並不知道。
5. cdn
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