总结概括对于大数据、高并发的网站如何进行优化的问题

对于大数据、高并发的网站，如何进行优化？我这里作出一个概括性的总结，以后慢慢细化与完善，可能存在不全或有误的地方，欢迎大家一起交流，谢谢！

服务器端：

1.采用缓存或分布式缓存技术，针对不经常变动的数据进行缓存，降低请求数据库的频率；

2.针对耗时的处理采用异步/并行技术来提高服务器的可用并发量；

3.利用WEB SERVICE，WCF,WEB API等技术实现分布式业务逻辑处理及数据访问的能力；

4.运用合理的设计模式及架构，提高代码的利用率（如：DDD,SOA,AOP，DI）；

数据库端：（参考我之前文章：关于SQL SERVER高并发解决方案）

1.数据库读写分离，可采用数据库同步技术，实现一个可写数据库，多个镜像只读数据库；

2.数据库表按读写或使用频率进行横向或纵向切割表，同时建立表分区，将不同的数据存储在不同的物理位置，以降低磁盘的IO读写；

3.SQL查询语句优化（包括索引，查询条件，查询字段，过滤条件，存储过程，事务隔离级别等）；

WEB前端：

1.压缩网页各类代码（HTML,CSS,JS）；

2.采用多台服务器分别部署网页、静态资源（图片，文件等）；

3.采用JS异步加载,图片延迟加载技术；

4.尽可能的减少JS文件数据，且将JS文件放到网页底部；

5.采用图片合成技术，将多个图标合成一个大图，以降低请求数量；

6.采用图片拼接技术，将大图利用第三方软件(如：PS)切成多个小图，以降低服务端响应时间；

7.采用AJAX异步请求技术，实现局部请求服务器资源，以降低请求与响应时间；

8.其它前端优化技术（比如：利用HTML5的本地网页缓存技术，DNS 预解析技术）；

硬件（不是很懂）：

1.提升服务器内存，硬盘等核心硬件性能；

2.实现服务器集群与虚拟化（参考：集群与虚拟化）；

原标题：总结概括对于大数据、高并发的网站如何进行优化的问题

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