高并发处理
高并发解决方案超详细
高并发解决方案超详细在当今数字化时代，互联网的快速发展让许多传统企业纷纷转型线上市场，以迎合用户需求。
然而，随着用户数量的激增，高并发成为了各个企业在网络运营中不得不面对的一个重要挑战。
高并发指的是在同一时间内有大量的用户请求涌入系统，而系统需能够稳定高效地应对这些请求。
本文将探讨高并发的概念、挑战以及一些常见的解决方案。
概述与挑战高并发带来的挑战不仅仅是系统性能下降，更会导致系统崩溃甚至瘫痪。
尤其对于一些电商平台或金融系统等对实时性和数据准确性要求极高的系统来说，高并发可能带来灾难性的后果。
因此，为了确保系统的可用性和稳定性，需要采取一系列的措施应对高并发。
解决方案一：负载均衡负载均衡是最常见且有效的高并发解决方案之一。
负载均衡可以将请求分发到多台服务器上，实现请求的均衡分配，从而降低每台服务器的压力。
常见的负载均衡技术包括基于硬件的负载均衡和软件负载均衡，如Nginx等。
解决方案二：数据库优化数据库通常是高并发场景下的性能瓶颈之一。
一方面，可以通过垂直拆分、水平拆分或数据库集群等方式将数据库压力分散到多个服务器上。
另一方面，可以进行索引优化、查询优化、缓存优化等操作，以提高数据库的性能和响应速度。
解决方案三：缓存技术缓存技术是在高并发场景中降低数据库压力的重要手段之一。
通过将热点数据缓存在内存中，可以大幅提高读取性能。
常见的缓存技术包括Redis、Memcached等。
此外，还可以使用CDN（内容分发网络）将静态资源如图片、视频等缓存在离用户较近的节点上，从而减少服务器的负载。
解决方案四：异步处理高并发场景中，一些业务操作可能会消耗较多的时间和资源，从而拖慢整个系统的响应速度。
此时，可以采用异步处理的方式，即将这些耗时的操作放入消息队列中，由后台线程或者其他服务异步处理，以提高系统并发能力。
解决方案五：限流控制限流控制是为了防止系统被过多的请求压垮而采取的一种手段。
可以通过设置最大并发数、请求频率限制等方式来对请求进行控制，从而保证系统的稳定性和可用性。
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。
高并发解决方案
高并发解决方案随着互联网的迅猛发展，特别是移动互联网的兴起，人们对于网站和应用程序的并发访问需求也越来越高。
高并发访问是指在同一时间段内，大量用户对网站或应用程序进行访问。
在这种情况下，系统可能会遇到性能瓶颈，导致响应时间延长甚至系统崩溃。
为了应对这种情况，我们需要采取一些高并发解决方案。
一、负载均衡负载均衡是一种将多个请求分发到多个服务器上的技术。
通过将负载分散到多个服务器上，可以提高系统的并发处理能力。
负载均衡可以在多个维度进行，如基于网络层的负载均衡，基于应用层的负载均衡等。
在网络层，可以使用负载均衡器将用户的请求分发到不同的服务器上。
负载均衡器可以通过轮询、随机、加权等算法来选择服务器。
这样可以有效分担单个服务器的负载压力，提高系统的并发能力。
在应用层，可以通过反向代理服务器来实现负载均衡。
反向代理服务器接收用户的请求，并根据一定的策略将请求分发到不同的后端服务器上。
通过这种方式，可以实现动态的负载均衡，根据服务器的负载情况动态调整请求的分发策略。
二、缓存技术缓存技术是将一些常用的数据存储在内存中，以便快速响应用户的请求。
通过将一部分数据缓存在内存中，可以减轻数据库的负载，提高系统的并发处理能力。
常见的缓存技术有Redis和Memcached 等。
通过将热点数据存储在缓存中，可以大大加快数据的读取速度。
另外，还可以使用分布式缓存技术，将缓存数据分布到多台服务器上，进一步提高系统的并发处理能力。
三、数据库优化数据库在高并发场景下往往成为瓶颈。
为了提高数据库的并发处理能力，可以采取以下措施。
首先，可以对数据库进行读写分离。
通过将读操作和写操作分别分发到不同的数据库实例上，可以减轻单个数据库的负载压力。
读写分离可以通过主从复制等技术来实现。
其次，可以对数据库进行垂直拆分和水平拆分。
垂直拆分是指将一个大的数据库拆分为多个较小的数据库，每个数据库只负责一部分数据。
水平拆分是指将一个大的表拆分为多个较小的表，每个表只负责一部分数据。
高并发的解决方案
高并发的解决方案CATALOGUE 目录•高并发问题概述•高并发解决方案概览•硬件层面的解决方案•软件层面的解决方案•架构层面的解决方案•案例分析01高并发问题概述0102什么是高并发高并发通常出现在用户量较大、业务量繁忙的场景，如电商平台、社交媒体平台等。
高并发是指在短时间内有大量用户同时访问系统或应用，导致系统或应用承受巨大的负载压力。
1 2 3用户请求的响应时间变长，甚至出现无响应的情况。
系统响应缓慢由于负载过高，系统可能出现宕机或崩溃的现象。
系统崩溃在高并发场景下，数据在传输或存储过程中可能出现丢失或损坏的情况。
数据丢失或损坏03信誉受损频繁的系统崩溃或响应缓慢可能导致用户对平台的信任度降低，影响品牌形象。
01用户体验下降用户无法快速地获取所需的信息或完成操作，导致用户体验下降。
02业务损失由于系统崩溃或响应缓慢，可能导致业务无法正常进行，造成经济损失。
02高并发解决方案概览通过增加服务器数量来分担并发请求，提高整体处理能力。
增加服务器数量使用高性能硬件负载均衡采用更快的CPU、更大的内存和更快的存储设备，以提高单个服务器的处理能力。
使用负载均衡器将请求分发到多个服务器，实现负载均衡，提高整体处理能力。
030201通过优化代码来提高执行效率，减少处理时间。
优化代码通过缓存常用数据和结果，减少对数据库等存储设备的访问次数，提高处理速度。
使用缓存技术通过数据库优化技术，如索引、查询优化等，提高数据库查询效率。
数据库优化分布式架构通过将系统拆分成多个独立的服务，每个服务单独部署在不同的服务器上，实现分布式处理和负载均衡。
微服务架构将系统拆分成一系列小的服务，每个服务都独立运行，并通过轻量级通信协议进行交互，提高系统的可扩展性和可靠性。
消息队列使用消息队列作为中间件，将请求异步处理，减轻服务器压力，提高系统的并发处理能力。
03硬件层面的解决方案增加服务器数量总结词通过增加服务器数量，可以分担并发请求的压力，提高系统的整体处理能力。
高并发问题解决方案
高并发问题解决方案
《高并发问题解决方案》
高并发是指网络系统在一段时间内同时接收到大量的用户请求。
在面对高并发情况下，系统往往会出现性能瓶颈、服务器负载过高、请求响应速度慢等问题。
为了应对这些挑战，需要采取一系列有效的解决方案。
首先，可以通过硬件升级来提升系统的性能。
例如增加服务器数量、扩大内存容量、提高网络带宽等措施都可以有效提高系统的并发处理能力。
其次，可以通过优化代码和数据库来提升系统的性能。
比如对核心代码进行优化、采用缓存技术、使用数据库分库分表等方法，来减少系统的响应时间，提升系统的并发处理能力。
再次，使用负载均衡技术来分担服务器的负载。
通过负载均衡技术，可以将用户请求分发到不同的服务器上，从而减少单个服务器的负载，提高系统的并发处理能力。
另外，可以采用消息队列的方式来异步处理请求。
通过消息队列，可以将处理压力大的任务异步化处理，从而减少系统的并发压力，提高系统的稳定性。
最后，可以通过监控系统来及时发现并解决潜在的性能问题。
通过实时监控系统的性能指标，可以及时发现系统的负载情况，从而采取相应的措施来提升系统的并发处理能力。
综上所述，高并发问题的解决方案是一个综合性的工程，需要从硬件、软件、网络等多个方面进行综合考虑。
只有通过综合性的解决方案，才能有效提升系统的并发处理能力，保障系统的稳定性和性能。
高并发的标准
高并发的标准
高并发是指系统在同一时间内能够处理大量并发请求的能力。
具体来说，高并发的标准主要包括以下几个方面：
1. 吞吐量高：系统能够在单位时间内处理大量的请求，并且能够快速
响应用户的需求。
吞吐量是衡量高并发的重要指标之一。
2. 响应时间短：系统能够迅速响应客户端的请求，尽可能降低用户等
待的时间。
响应时间也是评估高并发性能的重要指标之一。
3. 高并发请求的稳定性：系统在面对大量并发请求时，能够保持稳定
的性能，不会因为高负载而出现系统崩溃、请求丢失等问题。
4. 资源利用率高：系统能够合理利用服务器等资源，提高系统的并发
处理能力。
包括线程池的合理配置、数据库的优化等。
5. 高可用性：系统需要具备良好的容错和恢复能力，保障在高并发环
境下系统的稳定运行。
综上所述，高并发的标准是系统具备较高的吞吐量和较短的响应时间，能够稳定地处理大量的并发请求，同时具备较高的资源利用率和可用性。
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转载请保留出处：俊麟Michael‘s blog (/blog/?p=71)Trackback Url : /blog/wp-trackback.php?p=71鄙人先后在CERNET做过拨号接入，在Yahoo&3721搞过搜索前端，在猫扑处理过的架构升级，在视频网站从事开发工作，还在多年的工作中接触和开发过不少大中型网站的模块，因此在大型网站应对高负载和并发的解决方案上有一些积累和经验，希望和大家一起探讨。
一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。
大型网站，比如门户网站。
在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。
但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。
上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。
1、HTML静态化其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。
但是对于大量内容并且频繁更新的网站，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。
目前很多博客也都实现了静态化，我使用的这个Blog程序WordPress还没有静态化，所以如果面对高负载访问，一定不能承受同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求。
在进行html静态化的时候可以使用一种折中的方法，就是前端使用动态实现，在一定的策略下进行定时静态化和定时判断调用，这个能实现很多灵活性的操作，我开发的台球网站故人居()就是使用了这样的方法，我通过设定一些html静态化的时间间隔来对动态网站内容进行缓存，达到分担大部分的压力到静态页面上，可以应用于中小型网站的架构上。
故人居网站的地址：，顺便提一下，有喜欢台球的朋友多多支持我这个免费网站:)2、图片服务器分离大家知道，对于Web服务器来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，图片是最消耗资源的，于是我们有必要将图片与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略，他们都有独立的图片服务器，甚至很多台图片服务器。
这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为图片问题而崩溃。
在应用服务器和图片服务器上，可以进行不同的配置优化，比如Apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持，尽可能少的LoadModule，保证更高的系统消耗和执行效率。
我的台球网站故人居也使用了图片服务器架构上的分离，目前是仅仅是架构上分离，物理上没有分离，由于没有钱买更多的服务器:)，大家可以看到故人居上的图片连接都是类似 或者的URL。
另外，在处理静态页面或者图片、js等访问方面，可以考虑使用lighttpd代替Apache，它提供了更轻量级和更高效的处理能力。
3、数据库集群和库表散列大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是我们需要使用数据库集群或者库表散列。
在数据库集群方面，很多数据库都有自己的解决方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案，常用的MySQL提供的Master/Slave也是类似的方案，您使用了什么样的DB，就参考相应的解决方案来实施即可。
上面提到的数据库集群由于在架构、成本、扩张性方面都会受到所采用DB类型的限制，于是我们需要从应用程序的角度来考虑改善系统架构，库表散列是常用并且最有效的解决方案。
我们在应用程序中安装业务和应用或者功能模块将数据库进行分离，不同的模块对应不同的数据库或者表，再按照一定的策略对某个页面或者功能进行更小的数据库散列，比如用户表，按照用户ID进行表散列，这样就能够低成本的提升系统的性能并且有很好的扩展性。
sohu的论坛就是采用了这样的架构，将论坛的用户、设置、帖子等信息进行数据库分离，然后对帖子、用户按照板块和ID进行散列数据库和表，最终可以在配置文件中进行简单的配置便能让系统随时增加一台低成本的数据库进来补充系统性能。
4、缓存缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存。
网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。
这里先讲述最基本的两种缓存。
高级和分布式的缓存在后面讲述。
架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的mod_proxy缓存模块，也可以使用外加的Squid进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。
网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memcached是常用的缓存方案，不少web编程语言都提供memcache访问接口，php、perl、c和java都有，可以在web开发中使用，可以实时或者Cron 的把数据、对象等内容进行缓存，策略非常灵活。
一些大型社区使用了这样的架构。
另外，在使用web语言开发的时候，各种语言基本都有自己的缓存模块和方法，PHP有Pear的Cache 模块和eAccelerator加速和Cache模块，还要知名的Apc、XCache（国人开发的，支持！）php缓存模块，Java就更多了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。
5、镜像镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式，镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异，比如ChinaNet和EduNet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点，数据进行定时更新或者实时更新。
在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现成的解决架构和产品可选。
也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。
6、负载均衡负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。
负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择，我个人接触过一些解决方法，其中有两个架构可以给大家做参考。
另外有关初级的负载均衡DNS轮循和较专业的CDN架构就不多说了。
6.1 硬件四层交换第四层交换使用第三层和第四层信息包的报头信息，根据应用区间识别业务流，将整个区间段的业务流分配到合适的应用服务器进行处理。
第四层交换功能就象是虚IP，指向物理服务器。
它传输的业务服从的协议多种多样，有HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他协议。
这些业务在物理服务器基础上，需要复杂的载量平衡算法。
在IP世界，业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定，在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP地址、TCP和UDP端口共同决定。
在硬件四层交换产品领域，有一些知名的产品可以选择，比如Alteon、F5等，这些产品很昂贵，但是物有所值，能够提供非常优秀的性能和很灵活的管理能力。
Yahoo中国当初接近2000台服务器使用了三四台Alteon就搞定了。
6.2 软件四层交换大家知道了硬件四层交换机的原理后，基于OSI模型来实现的软件四层交换也就应运而生，这样的解决方案实现的原理一致，不过性能稍差。
但是满足一定量的压力还是游刃有余的，有人说软件实现方式其实更灵活，处理能力完全看你配置的熟悉能力。
软件四层交换我们可以使用Linux上常用的LVS来解决，LVS就是Linux Virtual Server，他提供了基于心跳线heartbeat的实时灾难应对解决方案，提高系统的鲁棒性，同时可供了灵活的虚拟VIP配置和管理功能，可以同时满足多种应用需求，这对于分布式的系统来说必不可少。
一个典型的使用负载均衡的策略就是，在软件或者硬件四层交换的基础上搭建squid集群，这种思路在很多大型网站包括搜索引擎上被采用，这样的架构低成本、高性能还有很强的扩张性，随时往架构里面增减节点都非常容易。
这样的架构我准备空了专门详细整理一下和大家探讨。
6.3 七层交换大家都知道TCP/IP的七层协议，四层交换是基于传输层的，在这一层只能处理连接的管理，但是无法和业务关联起来，通常只能针对tcp、udp的连接来进行处理，而真正的业务逻辑需要后面的服务器群自己来处理，随着技术的发展，今天，我们在很多高级的应用中出现了七层交换。
七层交换是基于TCP/IP的第七层应用层来实现的，在这一层上，首先我们可以区分出具体的应用，比如HTTP、TELNET、FTP、DNS等等，还能根据应用中传送的内容来进行策略的管理，比如我们有这么两个网站的路径/music/… 和/photo/… 原来基于四层交换只能把这两个url的请求都分发到后面一组服务器上，但是七层交换可以判断访问的是music/还是photo/路径，然后分别分发到不通的服务器群上，从而实现更灵活的系统架构设计。
当然，七层交换也分硬件和软件的实现方式，在这里我不细说了，硬件有著名的F5、Nortel等，软件有Haproxy等，当然，七层交换的软件目前还是在性能上要远远差别于硬件实现的，要知道，这些硬件都价格不菲总结：对于大型网站来说，前面提到的每个方法可能都会被同时使用到，Michael这里介绍得比较浅显，具体实现过程中很多细节还需要大家慢慢熟悉和体会，有时一个很小的squid参数或者apache参数设置，对于系统性能的影响就会很大，希望大家一起讨论，达到抛砖引玉之效。