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  • Web服务器优化

    2019-01-16 13:41:00
    一、提高服务器并发处理能力 二、Web 组件分离 三、数据库性能优化和扩展 四、Web 负载均衡及相关技术 五、Web 缓存技术 六、尽量减少 HTTP 请求 七、使用浏览器缓存 八、使用压缩组件 九、图片、JS 的预载入 十、将...

    一、提高服务器并发处理能力
    二、Web 组件分离
    三、数据库性能优化和扩展
    四、Web 负载均衡及相关技术
    五、Web 缓存技术
    六、尽量减少 HTTP 请求
    七、使用浏览器缓存
    八、使用压缩组件
    九、图片、JS 的预载入
    十、将脚本放在底部
    十一、将样式文件放在页面顶部
    十二、使用外部的 JS 和 CSS
    十三、切分组件到多个域
    十四、精简 JS
    十五、精简 CSS
    十六、精简图片、Flash

    转载于:https://www.cnblogs.com/zhang0807/p/10276562.html

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  • web服务器优化

    千次阅读 2011-06-17 13:41:00
    net.ipv4.ip_forward = 002net.ipv4.conf.default.rp_filter = 103net.ipv4.conf.default.accept_source_route = 004kernel.sysrq = 0

    net.ipv4.ip_forward = 0
    02 net.ipv4.conf.default.rp_filter = 1
    03 net.ipv4.conf.default.accept_source_route = 0
    04 kernel.sysrq = 0
    05 kernel.core_uses_pid = 1
    06 net.ipv4.tcp_syncookies = 1
    07 kernel.msgmnb = 65536
    08 kernel.msgmax = 65536
    09 kernel.shmmax = 68719476736
    10 kernel.shmall = 4294967296
    11 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 6000
    12 net.ipv4.tcp_sack = 1
    13 net.ipv4.tcp_window_scaling = 1
    14 net.ipv4.tcp_rmem = 4096        87380   4194304
    15 net.ipv4.tcp_wmem = 4096        16384   4194304
    16 net.core.wmem_default = 8388608
    17 net.core.rmem_default = 8388608
    18 net.core.rmem_max = 16777216
    19 net.core.wmem_max = 16777216
    20 net.core.netdev_max_backlog = 262144
    21 net.core.somaxconn = 262144
    22 net.ipv4.tcp_max_orphans = 3276800
    23 net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 262144
    24 net.ipv4.tcp_timestamps = 0
    25 net.ipv4.tcp_synack_retries = 1
    26 net.ipv4.tcp_syn_retries = 1
    27 net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1
    28 net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
    29 net.ipv4.tcp_mem = 94500000 915000000 927000000
    30 net.ipv4.tcp_fin_timeout = 1
    31 net.ipv4.tcp_keepalive_time = 30
    32 net.ipv4.ip_local_port_range = 1024    65000

     

     

    netstat -an | awk '/^tcp/ {++s[$NF]} END {for(a in s) print a, s[a]}'

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  • web服务器优化:1.提高并发量 负载均衡(分布式服务架构)并发量更高的软件例如nginx2.页面静态化 不经常发生数据变动的动态网页生成静态网页,提高访问速度3.内存缓存优化 把数据缓存到内存中,提高数据相应速度4....

    web服务器优化:

    1.提高并发量 负载均衡(分布式服务架构)并发量更高的软件例如nginx2.页面静态化 不经常发生数据变动的动态网页生成静态网页,提高访问速度3.内存缓存优化 把数据缓存到内存中,提高数据相应速度4.数据库优化 一般数据读写频繁,可以缓存到内存中。但是内存容量有限,不能够把大量数据缓存,所有优化数据库软件本身是很有必要的。

    Mysql优化:

    1.存储层 存储引擎 列类型选择 范式(三范式)2.设计层 索引 缓存 分区表3.sql层 使用执行效率高的sql语句 explain执行计划 慢查询日志记录4.架构层 分布式数据库架构 使用多台数据库服务器,解决数据库访问并发的问题

    主从复制 从服务器复制主服务器数据

    存储引擎方面:

    myisam

    文件结构方面:.frm 结构文件  .myd数据文件 .myi索引文件

    数据存储顺序,是插入顺序没有进行排序操作

    innodb

    文件结构 .frm结构文件 数据和索引在一个文件里,可以选择把innodb的数据和索引文件,根据表名称进行分离。在创建表的时候,就进行分离。

    临时设置分离

    mysql > show variables like 'innodb_file_per_table';

    开启

    mysql > set global innodb_file_per_table=1;

    文件结构就成了 .frm 结构文件  .ibd 数据和索引文件

    数据存储顺序,是根据主键进行排序操作

    还有事务和外键功能

    并发性好 innodb在进行并发操作时,为了数据的一致性,可以使用行锁机制(锁表粒度)。影响数据只为当前行。并发性较好一些。

    mysiam 读写比较好 innodb 并发性好

    类型的选择:

    选取占据空间小的字段,占用小,数据查询遍历就会快速。

    内容长度固定字段  整型存储

    数据库按照三范式进行设计:

    范式是一种规范或者约束。如果设计的数据库表是符合范式的,被认为是良好的数据设计。

    第一范式 数据字段具有原子性,业务上不可再分割。

    第二范式 数据具有唯一性(主键id)。

    第三范式 数据字段和主键具有紧密联系,不允许出现冗余(rong[重复])字段

    逆(反)范式

    真实业务的环境,为了能够实现更好的数据库表的性能,会选择不遵守范式的操作。

    遵守第三范式,查询数据,需要连表操作,如果数据表数据很多,连表操作,会耗费大量时间。为了提高查询效率。可以选择把数据字段存储到同一个表中。建立了冗余字段之后,一定要注意维护数据的一致性。

    索引方面:

    索引是一种数据结构(存储数据的方式),存储字段值的内容和对应真实数据的物理地址。

    查询数据通过索引查询到物理地址,再通过物理地址直接定位数据。

    索引是一种以空间换取时间的方式,牺牲了写的速度,提高查询速度。

    为什么使用索引后速度会变快:

    之前查询数据需要遍历整个数据表

    建立索引之后,查询变为:

    查询字段=>索引=>物理地址=>真实数据

    一小部分,后面补充~

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  • web服务器优化: 1.提高并发量 负载均衡(分布式服务架构)并发量更高的软件例如nginx 2.页面静态化 不经常发生数据变动的动态网页生成静态网页,提高访问速度 3.内存缓存优化 把数据缓存到内存中,提高...

    web服务器优化:

    1.提高并发量 负载均衡(分布式服务架构)并发量更高的软件例如nginx
    
    2.页面静态化  不经常发生数据变动的动态网页生成静态网页,提高访问速度
    
    3.内存缓存优化 把数据缓存到内存中,提高数据相应速度
    
    4.数据库优化 一般数据读写频繁,可以缓存到内存中。但是内存容量有限,不能够把大量数据缓存,所有优化数据库软件本身是很有必要的。

     

    Mysql优化:

    1.存储层  存储引擎 列类型选择 范式(三范式)
    
    2.设计层  索引 缓存  分区表
    
    3.sql层  使用执行效率高的sql语句  explain执行计划  慢查询日志记录
    
    4.架构层  分布式数据库架构   使用多台数据库服务器,解决数据库访问并发的问题
    
    主从复制   从服务器复制主服务器数据

     

    存储引擎方面:

    myisam

    文件结构方面:.frm 结构文件  .myd数据文件 .myi索引文件

    数据存储顺序,是插入顺序没有进行排序操作

    innodb

    文件结构 .frm结构文件 数据和索引在一个文件里,可以选择把innodb的数据和索引文件,根据表名称进行分离。在创建表的时候,就进行分离。

    临时设置分离

    mysql > show variables like 'innodb_file_per_table';

    开启

    mysql > set global innodb_file_per_table=1;

    文件结构就成了 .frm 结构文件  .ibd 数据和索引文件

    数据存储顺序,是根据主键进行排序操作

    还有事务和外键功能

    并发性好 innodb在进行并发操作时,为了数据的一致性,可以使用行锁机制(锁表粒度)。影响数据只为当前行。并发性较好一些。

     

    mysiam 读写比较好 innodb 并发性好

    类型的选择:

    选取占据空间小的字段,占用小,数据查询遍历就会快速。

    内容长度固定字段  整型存储  

    数据库按照三范式进行设计:

    范式是一种规范或者约束。如果设计的数据库表是符合范式的,被认为是良好的数据设计。
    
    第一范式  数据字段具有原子性,业务上不可再分割。
    
    第二范式  数据具有唯一性(主键id)。
    
    第三范式  数据字段和主键具有紧密联系,不允许出现冗余(rong[重复])字段

    逆(反)范式

    真实业务的环境,为了能够实现更好的数据库表的性能,会选择不遵守范式的操作。
    遵守第三范式,查询数据,需要连表操作,如果数据表数据很多,连表操作,会耗费大量时间。为了提高查询效率。可以选择把数据字段存储到同一个表中。
    建立了冗余字段之后,一定要注意维护数据的一致性。
    
    

    索引方面:

    索引是一种数据结构(存储数据的方式),存储字段值的内容和对应真实数据的物理地址。
    查询数据通过索引查询到物理地址,再通过物理地址直接定位数据。
    索引是一种以空间换取时间的方式,牺牲了写的速度,提高查询速度。

    为什么使用索引后速度会变快:

    之前查询数据需要遍历整个数据表

    建立索引之后,查询变为:

    查询字段=>索引=>物理地址=>真实数据

     

     一小部分,后面补充~

    转载于:https://www.cnblogs.com/bjphp/p/8486560.html

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