大数据和高并发的解决方案总结
软件刚开始的时候是为了实现功能，随着信息量和用户的增多，大数据和高并发成了软件设计必须考虑的问题，那么大数据和高并发本质是什么呢？
本质很简单，一个是慢，一个是等。两者是相互关联的，因为慢，所以要等，因为等，所以慢，解决了慢，
也就解决了等，解决了等，也就解决了慢。
关键是如何解决慢和等，核心一个是短，一个是少，一个是分流。
短是指路径要短。典型的mvc结构是请求->controller->model->dao->view，然后把页面返回给用户。要想
短的话，
1，页面静态化- 用户可以直接获取页面，不用走那么多流程，比较适用于页面不频繁更新。
2，使用缓存- 第一次获取数据从数据库准提取，然后保存在缓存中，以后就可以直接从缓存提取数据。不
过需要有机制维持缓存和数据库的一致性。
3，使用储存过程-那些处理一次请求需要多次访问数据库的操作，可以把操作整合到储存过程，这样只要
一次数据库访问就可以了。
4，批量读取 - 高并发情况下，可以把多个请求的查询合并到一次进行，以减少数据库的访问次数
5，延迟修改 - 高并发情况下，可以把多次修改请求，先保存在缓存中，然后定时将缓存中的数据保存到数
据库中，风险是可能会断电丢失缓存中的数据，
6,使用索引 - 索引可以看作是特殊的缓存，尽量使用索引就要求where字句中精确的给出索引列的值。
少是指查询的数据要少。
1，分表 - 把本来同一张表的内容，可以按照地区，类别等分成多张表，很简单的一个思路，但是要尽量
避免分出来的多表关联查询。
2，分离活跃数据 - 例如登录用户业务，注册用户很多，但是活跃的登录用户很少，可以把活跃用户专门
保存一张表，查询是先查询活跃表，没有的话再查总表，这也类似与缓存啦。
3， 分块 - 数据库层面的优化，对程序是透明的，查询大数据只用找到相应块就行。
分流三种。
1，集群 - 将并发请求分配到不同的服务器上，可以是业务服务器，也可以是数据库服务器。
2，分布式 - 分布式是把单次请求的多项业务逻辑分配到多个服务器上，这样可以同步处理很多逻辑，一
般使用与特别复杂的业务请求。
3，CDN - 在域名解析层面的分流，例如将华南地区的用户请求分配到华南的服务器，华中地区的用户请
求分配到华中的服务器。
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