.net高并发解决方案_1
并发解决方案
并发解决方案在计算机科学中，一次性处理多个任务的能力被称为并发。
并发技术在软件开发中起到了至关重要的作用，因为它允许多个任务同时运行，从而提高系统的性能和响应能力。
然而，并发编程也带来了很多挑战，如竞态条件、死锁和资源争用等问题。
为了解决这些问题，需要采用一些并发解决方案。
1. 锁机制锁机制是最常见的并发解决方案之一。
它使用互斥锁来确保同一时间只有一个线程可以访问共享资源。
这种方式可以有效地避免竞态条件和资源争用的问题。
当一个线程正在访问共享资源时，其他线程需要等待该线程释放锁。
2. 信号量信号量是一种更高级的并发解决方案，它允许多个线程同时访问共享资源。
信号量使用一个计数器来跟踪资源的可用数量。
当一个线程想要访问共享资源时，它会尝试获取信号量。
如果信号量计数器大于零，线程可以继续执行并减少计数器的值。
如果计数器为零，线程将被阻塞，直到有其他线程释放资源。
3. 互斥量互斥量是一种特殊的锁机制，用于解决死锁问题。
在多线程环境中，死锁是指两个或多个线程互相等待对方释放资源，从而导致系统无法继续执行。
互斥量通过在共享资源上引入顺序来避免死锁。
当一个线程请求一个已经被另一个线程锁定的资源时，它将被阻塞，直到资源可用。
4. 条件变量条件变量是一种用于线程间通信的并发解决方案。
它允许线程在某个条件满足时等待，并在条件满足时被唤醒。
条件变量通常与锁一起使用，以确保在等待条件时，只有一个线程可以访问资源。
当某个线程改变了共享资源的状态，并且其他线程需要根据这个状态做出决策时，条件变量就会起到作用。
5. 并发数据结构并发数据结构是一种专为多线程环境设计的数据结构。
这些数据结构使用锁或其他并发控制机制来确保数据的一致性和并发访问的正确性。
例如，并发队列和并发哈希表等。
并发数据结构可以有效地处理多线程环境中的并发操作，从而提高系统的吞吐量和响应能力。
综上所述，通过使用锁机制、信号量、互斥量、条件变量和并发数据结构等并发解决方案，可以有效地解决并发编程中的竞态条件、死锁和资源争用等问题。
处理高并发的六种方法
处理高并发的六种方法处理高并发的六种方法随着互联网的飞速发展，各种网站、移动应用和电子商务平台都面临着处理海量并发请求的挑战。
高并发是指在同一时间内，服务端接收到的客户端请求数量大于其能够处理的数量，这种情况下，如果服务器不能及时地处理请求，就有可能出现系统崩溃、服务停止等严重问题。
为了解决这一问题，本文介绍了处理高并发的六种方法。
1. 垂直扩展垂直扩展是指通过增加服务器的硬件配置来提升其运行效率，包括增加 CPU、加大内存、使用更快的硬盘等。
这种方式的优点是容易实现，操作简单，对系统架构没有太大影响，但是成本较高，容量上限较小，无法承载海量并发请求。
2. 水平扩展与垂直扩展相对应的是水平扩展，它是通过增加服务器的数量来提高整体系统的处理能力。
这种方式的优点在于成本相对较低，容量上限相对较大，吞吐量也较高。
但是，水平扩展需要考虑负载均衡、数据同步等问题，所以对系统架构的调整较大。
3. 负载均衡负载均衡是指通过多台服务器对请求进行分流，让每台服务器处理一部分请求，从而提高整体处理能力的方式。
负载均衡可以分为软件负载均衡和硬件负载均衡，软件负载均衡适合小规模的网络架构，硬件负载均衡适合大规模的网络架构。
负载均衡需要考虑多台服务器之间的数据同步、请求转发等问题。
4. CDN 加速CDN（Content Delivery Network，内容分发网络）是一种用于加快网络传输速度和提高网站可用性的技术。
CDN 可以将静态资源（如图片、CSS、JS 文件等）缓存到离客户端最近的服务器上，从而使客户端的请求可以更快地响应。
CDN 还可以通过负载均衡和智能路由等机制，让用户和最近的服务器之间建立连接，减少延迟和网络拥堵。
5. 缓存技术缓存技术是指将常用的数据存储到内存或磁盘中，从而可以将数据读写速度提高数倍以上。
缓存技术可以减轻数据库的负担，提高网站的访问速度。
缓存技术可以采用多种方式，如使用 Redis、Memcached 等内存数据库，使用 Nginx 或Apache 等 Web 服务器的缓存模块等。
高并发的几种处理方法
⾼并发的⼏种处理⽅法并发（英⽂Concurrency），其实是⼀个很泛的概念，字⾯意思就是“同时做多件事”，不过⽅式有所不同。
在.NET的世界⾥⾯，处理⾼并发⼤致有以下⼏种⽅法：1.异步编程异步编程就是使⽤future模式（⼜称promise）或者回调机制来实现（Non-blocking on waiting）。
如果使⽤回调或事件来实现（容易callback hell），不仅编写这样的代码不直观，很快就容易把代码搞得⼀团糟。
不过在.NET 4.5 及以上框架中引⼊的async/await关键字（在.NET 4.0中通过添加Microsoft.Bcl.Async包也可以使⽤），让编写异步代码变得容易和优雅。
通过使⽤async/await关键字，可以像写同步代码那样编写异步代码，所有的回调和事件处理都交给编译器和运⾏时帮你处理了，简单好⽤。
使⽤异步编程有两个好处：不阻塞主线程（⽐如UI线程），提⾼服务端应⽤的吞吐量。
所以微软推荐中默认使⽤异步来处理请求。
例如：我⽤异步做微信模板消息推送。
///<summary>///使⽤异步Action测试异步模板消息接⼝///</summary>///<param name="checkcode"></param>///<returns></returns>public async Task<string> TemplateMessageAsync(string openId, string first, string keyword1, string keyword2, string keyword3, string keyword4, string remark, string url) {if (openId == null){return ReturnString(7771, "OPENID不能为空");}else{var testData = new//TestTemplateData(){first = new TemplateDataItem(first),keyword1 = new TemplateDataItem(keyword1),keyword2 = new TemplateDataItem(keyword2),keyword3 = new TemplateDataItem(keyword3),keyword4 = new TemplateDataItem(keyword4),remark = new TemplateDataItem(remark)};var result = await TemplateApi.SendTemplateMessageAsync(_wechat.APPID, openId, "m6td4jp_heMA5rhopbUaHApOlp2DD5x18BMXWKj3M5U", url, testData);return ReturnString(0, "成功");}}2.⾼并发处理-》硬件集群：多台服务器分流，静态资源集群和动态资源集群，需要考虑session同步问题CDN:使⽤CDN存放静态资源反向代理：⽤别的服务器代理处理-》软件动静分离：静态资源和动态资源分离，把静态资源放到单独的服务器页⾯缓存：经常访问的页⾯可以做成静态页⾯放到缓存⾥缩短请求路径：缩短请求服务的路径，便于解析批量读取：多个请求合并到⼀起请求，减少数据库访问次数延迟修改：把多次修改请求先放到缓存中，然后同步到库3.Sql语句优化：1.Where语句中不要出现Null、or、!=、<>、in、not in否则会避开索引进⾏全表扫描2.尽量避免在索引过的字符数据中，使⽤⾮打头字母搜索，否则会避开索引进⾏全表扫如：SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’3.必要时强制查询优化器使⽤某个索引，如在 where ⼦句中使⽤参数，也会导致全表扫描如：select id from t where可以改为强制查询使⽤索引：select id from t with(index(索引名)) where4.应尽量避免在 where ⼦句中对字段进⾏表达式操作，这将导致引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描。
高并发解决方法
高并发解决方法
高并发指系统在瞬间接受的并发请求较多时，响应时间相对较长或者无法响应的情况。
为解决高并发问题，常用的方法有以下几种：
1. 增加硬件资源：如增加服务器资源、增加缓存容量等来提高系统处理能力。
2. 使用负载均衡技术：将请求分散到多台服务器上，以达到平衡负载的效果。
通常使用的负载均衡技术包括DNS轮询、软件负载均衡和硬件负载均衡等。
3. 使用缓存技术：将常用的数据、页面等缓存在内存或者缓存服务器中，以减少数据库或者其他后台查询的负担，从而提高系统的响应速度。
4. 使用消息队列技术：将高并发的请求转化为消息，以异步的方式进行处理，从而避免直接访问数据库等资源，减轻系统负担。
5. 数据库技术优化：如使用索引、分表、分库等技术，将数据库请求均衡分布在多个数据库中，减少单个数据库的负担。
同时需要注意数据库连接池配置、SQL 语句优化等。
总之，解决高并发问题需要综合考虑多种技术手段，合理配置硬件资源和软件配置，以提高系统的稳定性和响应速度。
.net处理并发情况的几种方法
.NET处理并发情况的几种方法引言随着互联网的快速发展和用户需求的增加，对于软件系统的并发处理能力提出了更高的要求。
在.NE T开发中，针对并发情况的处理至关重要。
本文将介绍几种在.N E T平台下处理并发情况的方法，以帮助开发者更好地应对并发问题。
1.锁（L o c k i n g）锁是最基本的一种处理并发情况的方法，通过在关键代码段前后加锁来确保在同一时间内只有一个线程能够访问该代码段。
在.NET中，可以使用以下方式实现锁：l o ck(l oc kO bj ec t){//关键代码段}通过将需要保护的关键代码段放在`l oc k`语句块中，并指定一个共享的锁对象`l oc kO bj ec t`，可以实现对该代码段的互斥访问。
2.互斥量（M utex）互斥量是一种操作系统提供的同步原语，可以用于控制多个线程对共享资源的访问。
在.N E T中，可以使用`Mu t ex`类实现互斥量的使用。
p r iv at es ta ti cM ute x mu te x=ne wM ut ex();m u te x.Wa it On e();//获取互斥量t r y{//关键代码段}f i na ll y{m u te x.Re le as eM ute x();//释放互斥量}通过调用`W ai tO ne()`方法获取互斥量，并在关键代码段执行完毕后调用`R el ea se Mu tex()`方法来释放互斥量，可以有效地控制并发访问。
3.信号量（S emaphore）信号量是另一种常见的同步原语，与互斥量不同的是，信号量允许多个线程同时访问共享资源，但要控制同时并发访问的线程数量。
在.N ET 中，可以使用`S em ap h or e`类实现信号量的使用。
p r iv at es ta ti cS ema p ho re se ma ph or e=n e wS em ap ho re(i nit i al Co u n t:3,m ax im um Co unt:3);s e ma ph or e.Wa it One();//获取信号量t r y{//关键代码段}f i na ll y{s e ma ph or e.Re le ase();//释放信号量}通过在创建`Se ma pho r e`对象时指定初始计数器数量和最大计数器数量，并使用`Wa it One()`方法获取信号量，在关键代码段执行完毕后调用`Re le as e()`方法来释放信号量，可以灵活地控制并发访问的线程数量。
高并发应用数据库解决方案
高并发应用数据库解决方案在当今的信息化社会中，高并发应用的需求越来越普遍。
无论是电子商务、社交媒体还是在线游戏，都需要应对大量用户同时访问的情况。
而这种高并发的访问量对数据库的性能提出了更高的要求。
本文将介绍几种常见的高并发应用数据库解决方案，帮助您选择适合自己应用的方案。
一、读写分离架构读写分离是一种常见的解决高并发问题的方法。
该架构通过将读和写操作分离到不同的数据库实例中，可以提升系统的整体性能。
通常情况下，读操作远远多于写操作，因此将读操作分散到多个从数据库中可以有效减轻主数据库的负载。
同时，通过主从同步机制，保证数据的一致性。
在读写分离架构中，主数据库负责处理写操作，而从数据库负责处理读操作。
对于一些数据一致性要求较高的应用场景，可以使用主从同步工具实时同步数据，确保数据的一致性。
二、数据库分库分表数据库分库分表是一种常见的垂直拆分数据库的方式。
该方式通过将不同的数据分散到多个数据库实例中，减轻单一数据库的压力，提高系统的整体性能。
具体而言，将数据库按照业务功能或者数据类型进行拆分，每个数据库实例只负责处理相关的业务数据。
在数据库分库分表的架构中，常使用分片技术来实现数据的拆分和路由。
通过对数据进行分片，可以将数据分散到不同的数据库中，提高系统的并发读写能力。
三、缓存技术的应用缓存技术是常见的提高系统性能的手段之一。
通过使用缓存，可以将一部分热点数据存储在内存中，提高数据的访问速度。
对于高并发应用来说，缓存技术可以有效减轻数据库的压力。
常见的缓存技术包括内存数据库、分布式缓存和CDN等。
通过使用这些技术，可以将部分数据直接缓存在内存中，减少对数据库的访问。
四、数据库水平拆分数据库水平拆分是一种常见的解决高并发问题的方法。
该方式通过将一个表的数据拆分到多个数据库中，减少单一数据库的查询压力，提高系统的并发能力。
数据库水平拆分可以根据数据的某一字段进行拆分，例如按照用户ID进行拆分。
通过这样的方式，可以将不同的数据分散存储到不同的数据库中，提高系统的并发读写能力。
并发数超限解决方法
并发数超限解决方法当我们使用并发技术处理高负载的请求时，我们很可能会遇到并发数超限的问题。
这时，我们需要考虑采取哪些措施来解决这个问题。
首先，我们需要了解并发数超限是怎么发生的。
通常情况下，一个服务器的并发数是有限制的。
当客户端向服务器发送请求时，服务器会为其分配一个线程或进程来处理。
如果线程或进程的数量达到了限制，那么新的请求就会被拒绝或被放入队列中等待处理。
这时，就会出现并发数超限的情况。
1. 增加服务器硬件资源：增加服务器的硬件资源可以提高并发处理能力，减少并发数超限的情况。
比如增加 CPU、内存、硬盘空间等资源。
2. 优化系统设置：针对不同的操作系统和应用程序，做好一些优化设置可以提高系统的并发处理能力。
例如，优化 TCP/IP 设置、系统缓存设置、应用程序的线程池配置等等。
3. 使用负载均衡技术：通过负载均衡技术，我们可以在多台服务器间分配请求，从而减少单台服务器的负载压力，提高系统的并发处理能力。
4. 实现流控技术：一些应用程序可以通过实现流控技术来限制客户端的请求速度，从而降低服务器的压力，减少并发数超限的情况。
5. 优化程序设计：对于一些程序，我们可以通过优化程序设计来降低对服务器资源的占用，从而减少并发数超限的情况。
例如，对于一些程序中频繁的数据库操作，我们可以通过一些技术手段降低数据库的开销。
在采取以上措施时，我们需要注意一些问题：1. 合理规划硬件资源：我们应该仔细评估服务器的负载能力，合理规划服务器的硬件资源，避免浪费。
2. 测试和评估：在采取措施之前，我们需要对应用程序进行充分的测试和评估，以确保采取的措施能够正确处理高负载的请求。
3. 统计和监控：我们需要对系统的并发处理情况进行统计和监控，及时发现并发数超限的情况，采取相应的措施解决。
综上所述，当我们遇到并发数超限的问题时，我们可以采取一些措施来解决。
通过增加硬件资源、优化系统设置、使用负载均衡技术、实现流控技术和优化程序设计等手段，我们可以提高系统的并发处理能力，降低并发数超限的风险。
高并发系统设计中的技术难点与解决方案
高并发系统设计中的技术难点与解决方案近年来，随着互联网技术的不断发展，高并发系统的需求也越来越大。
高并发系统的设计对于各种互联网服务是至关重要的，而且也是难度极高的。
在高流量请求的情况下，系统容易出现瓶颈以及性能下降等问题。
如何解决这些问题，让系统具有更好的扩展性和可靠性，是每一个互联网工程师都需要思考的问题。
下面本文将探讨高并发系统设计中的技术难点及其解决方案。
一、面临的技术难点1. 服务器负载均衡在高并发的情况下，服务器容易因为请求过多而崩溃。
而负载均衡技术可以将请求均匀地分发到多个服务器上，协调服务器资源分配。
实现负载均衡的方法有很多，例如DNS负载均衡、硬件负载均衡、软件负载均衡等。
但是每一种方法都存在对应的缺点，需要开发人员根据实际场景进行选择和优化。
2. 并发控制当大量用户同时请求系统时，系统需要处理的并发请求过多。
这就需要进行并发控制，以防止请求处理的混乱和错误。
在高并发的情况下，为了更好地保证并发控制，常常采用的方法是增加服务器数量、采用分布式处理技术、利用缓存技术等方式来提高系统并发处理的能力。
3. 数据库性能问题数据库是实现高并发系统的核心组成部分。
但是，高并发对于数据库的访问压力也很大，容易造成瓶颈和性能下降。
因此，在高并发系统的设计中，如何提高数据库的性能也是一个关键点。
常见的解决办法是利用数据库的缓存机制、分库分表、数据异构等方式来优化数据库性能。
二、解决方案1、负载均衡的解决方案（1）基于DNS的负载均衡DNS（Domain Name System）是互联网中的一项关键服务，它负责将网址转换为IP地址。
DNS负载均衡采用多个IP解析地址，将请求分发到多个服务器上。
使用DNS负载均衡的优点在于可以大大提高系统的可用性和性能，但是DNS负载均衡有一个严重的缺点，即DNS缓存过程不可控，不适用于实时性要求较高的系统。
（2）基于硬件的负载均衡硬件负载均衡是将请求直接分发到硬件上，用专用的负载均衡设备来处理请求，以实现请求均衡负载的目的。
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竭诚为您提供优质文档/双击可除.net高并发解决方案篇一：开源企业级web高并发解决方案开源企业级web高并发解决方案主要介绍利用开源的解决方案，来为企业搭建web高并发服务器架构花了一个多小时，画了张图片，希望能先帮你理解整个架构，之后我在一一介绍.linux的大型架构其实是一点点小架构拼接起来的，笔者从各个应用开始配置，最后在完全整合起来，以实现效果。
笔者所使用的环境为Rhel5.4内核版本2.6.18实现过程在虚拟机中，所用到的安装包为dVd光盘自带rpm包装过developmentlibrariesdevelopmenttools包组笔者所使用的环境为Rhel5.4内核版本2.6.18实现过程在虚拟机中，所用到的安装包为dVd光盘自带rpm包装过developmentlibrariesdevelopmenttools包组笔者虚拟机有限，只演示单边varnish配置一、配置前端lVs负载均衡笔者选用lVs的dR模型来实现集群架构，如果对dR模型不太了了解的朋友建议先去看看相关资料。
本模型实例图为：现在director上安装ipvsadm，笔者yum配置指向有集群源所以直接用yum安装。
yuminstallipvsadm下面是director配置：dip配置在接口上172.16.100.10Vip配置在接口别名上：172.16.100.1varnish服务器配置：Rip配置在接口上：172.16.100.11；Vip配置在lo别名上如果你要用到下面的heartbeat的ldirectord来实现资源转换，则下面的#director配置不用配置1.#director配置2.ifconfigeth0172.16.100.10/163.ifconfigeth0:0172.16.100.1broadcast172.16.100.1ne tmask255.255.255.255up4.routeadd-host172.16.100.1deveth0:05.echo1>/proc/sys/net/ipv4/ip_forward1.#varnish服务器修改内核参数来禁止响应对Vip的aRp广播请求2.echo1>/proc/sys/net/ipv4/conf/lo/arp_ignore3.echo1>/proc/sys/net/ipv4/conf/all/arp_ignore4.echo2>/proc/sys/net/ipv4/conf/lo/arp_announce5.echo2>/proc/sys/net/ipv4/conf/all/arp_announce1.#配置Vip2.ifconfiglo:0172.16.100.1broadcast172.16.100.1netm ask255.255.255.255up3.#凡是到172.16.100.1主机的一律使用lo:0响应4.routeadd-host172.16.100.1devlo:01.#在director上配置ipvs，笔者虚拟机有限，只演示单台配置2.ipvsadm-a-t172.16.100.1:80-swlc3.ipvsadm-a-t172.16.100.1:80-r172.16.100.11-g-w24.ipvsadm-ln至此，前端lvs负载均衡基本实现，下面配置高可用集群二、heartbeat高可用集群本应用模型图：高可用则是当主服务器出现故障，备用服务器会在最短时间内代替其地位，并且保证服务不间断。
简单说明：从服务器和主服务器要有相同配置，才能在故障迁移时让无界感受不到，从而保证服务不间断运行。
在你的两台机器(一台作为主节点，另一台为从节点)上运行heartbeat,并配置好相关的选项，最重要的是lvs资源一定要配置进去。
那么开始时主节点提供lvs服务，一旦主节点崩溃，那么从节点立即接管lvs服务。
so:director主服务器和从服务器都有两块网卡，一块eth0是和后面varnish服务器通信，另一块eth1是彼此之间监听心跳信息和故障迁移是资源转移。
笔者用的eth0是172.16.100.0网段vip为172.16.100.1监听心跳为eth1网卡，主从的ip分别为10.10.10.1（node1）和10.10.10.2（node2）修改上面模型图两台主从服务器的信息1.vim/etc/hostsnode1node24.#用于实现两台director节点间域名解析，此操作node1、node2相同1.vim/etc/sysconfig/network2.#设置主机名4.#修改主机名使之立即生效，node2也同样修改为为了安全起见，node1和node2的通信需要加密进行1.2.3.4.5.6.ssh-keygen-trsa#生成密钥ssh-copy-id-i.ssh/id_rsa.pubroot@node2.heartbeat.co m#将公钥复制给node2sshnode2--ifconfig#执行命令测试，此时应该显示node2的ip信息准备工作完成，下面开始安装heartbeat和ldirectord 所需要的安装包为本人直接用yum来实现，能自动解决依赖关系，node1和node2都需要安装1.yumlocalinstall-y--nogpgcheck./*2.#安装此目录中的所有rpm包安装后配置：1.cd/usr/share/doc/heartbeat-2.1.42.cpauthkeys/etc/ha.d/3.cpharesources/etc/ha.d/4.cpha.cf/etc/ha.d/5.#拷贝heartbeat所需配置文件到指定目录下1.vim/etc/ha.d/ha.cf2.bcasteth13.#定义心跳信息从那一块网卡传输6.#添加这两行，用于指明心跳信号传输范围7.vim/etc/ha.d/authkeys8.auth29.2sha1[键入随机数]10.chmod400authkeys11.#保存退出并修改权限40012.vim/etc/ha.d/haresource172.16.100.1/24/eth0/172.16.0 .255ldirectord::ldirectord.cfhttpd14.#末行添加主节点域名，vip资源，广播地址，ldirectord资源，以及用户提供显示错误页面的httpd资源同步配置文件到node21./usr/lib/heartbeat/ha_propagate2.#脚本用来同步ha.cf和authkeys文件到node23.scpharesourcesnode2:/etc/ha.d/4.#复制haresource到nod2篇二：非常全面的高性能高并发服务器架构解决方案由于自己正在做一个高性能大用户量的论坛程序，对高性能高并发服务器架构比较感兴趣，于是在网上收集了不少这方面的资料和大家分享。
希望能和大家交流msn:defender_ios@———————————————————————————————————————初创网站与开源软件................................................. ................................................... .. (6)谈谈大型高负载网站服务器的优化心得!................................................ (8)lighttpd+squid+apache搭建高效率web服务器................................................. (9)浏览量比较大的网站应该从哪几个方面入手？............................................... (17)用负载均衡技术建设高负载站点................................................. . (20)大型网站的架构设计问题................................................. ................................................... .25开源平台的高并发集群思考................................................. (26)大型、高负载网站架构和应用初探时间：30-45分钟................................................. . (27)说说大型高并发高负载网站的系统架构................................................. . (28)mixi技术架构................................................. ................................................... .. 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(110)使用开源软件，设计高性能可扩展网站................................................. ..........................110面向高负载的架构lighttpd+php(Fastcgi)+memcached+squid.............. ..................113思考高并发高负载网站的系统架构................................................. ..................................113"我在sohu这几年做的一些门户级别的程序系统(c/c++开发)".................................115中国顶级门户网站架构分析.....................................116中国顶级门户网站架构分析2.................................................. ....................................118服务器的大用户量的承载方案................................................. ..........................................120youtub escalabilitytalk................................... ................................................... ................121highperformancewebsitesbynatekoe chley.............................................. (123)onedozenrulesforfasterpages........................ .............................................123why talkaboutperformance............................... ............................................123case studies............................................ ................................................... ..............124conclusion........................ .........................................................................................124Rulesforhi ghperformancewebsites.............................. ................................................... 124对于应用高并发，db千万级数量该如何设计系统哪？............................................... .125高性能服务器设计................................................. ................................................... ...........130优势与应用：再谈cdn镜像加速技术................................................. ...........................131除了程序设计优化，zend+eacc(memcached)外，有什么办法能提高服务器的负载能力呢135如何规划您的大型jaVa多并发服务器程序................................................. ..................139如何架构一个―justsoso‖的网站？............................................... .....................................148最便宜的高负载网站架构................................................. .. (1)52负载均衡技术全攻................................................... .......154海量数据处理分析................................................. ................................................... ...........165一个很有意义的sql的优化过程（一个电子化支局中的大数据量的统计sql）.....167如何优化大数据量模糊查询（架构，数据库设置，sql..）.. (169)求助:海量数据处理方法................................................. ................................................... .170#re:求助:海量数据处理方法回复更多评论................................................. .....170海量数据库查询方略................................................. ................................................... .......170sqlserver20xx对海量数据处理................................................. .....................................171分表处理设计思想和实 (1)75linux系统高负载mysql数据库彻底优化(1)................................................ ................179大型数据库的设计与编程技巧本人最近开发一个访问统计系统，日志非常的大，都保存在数据库里面。