这篇文章主要讲解了“服务器高并发和大数据的处理方法是什么”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“服务器高并发和大数据的处理方法是什么”吧！
高并发的解决方案
说到高并发，我们遇到的高并发是如何产生的呢?大家有想过么？并发并发，无外乎是同时访问我们的服务器，服务器处理能力达到上限，整个程序处于高负荷甚至宕机状态，高并发的同时数据库的查询或者数据的存储也相应变多。所以高并发的处理需要处理两个核心点，一个是web服务器问题，另一个就是我们的大数据问题。
第一种：使用集群和分布式
增加web服务器数量，做web服务器集群，通过负载均衡算法，将请求分发给压力小的服务器，使得请求在最短时间内得到响应，避免影响用户体验，集群分布式是大多数公司都使用的常用方式。
集群:在多台服务器集群的前提下，每台服务器的功能是一样的，无论访问哪台服务器都是一样的，主要起到分流的作用。
分布式：将不同的业务分给不同的服务器做，处理一个请求可能用到好几个服务器，使请求得到快速响应，分布式和集群可以用时使用。
第二种：页面静态化
在我们的web里面并不是所有的数据都是时刻变化，有些页面变动很小，我们就可以让这部分的页面存入缓存中，频率变化高的，我们可以使用Ajax来实现数据的更新，这样我们就避免了大量用户对数据库的请求。
第三种：应用和静态资源的分离
这个时候，我们将我们的静态资源（js，html，css等等）放在单独资源服务器上，这样就可以减轻我们应用服务器的压力。
第四种：通过反向代理将别的服务器资源展示给用户
反向代理服务器是我们正常访问A网站的时候，将B网站的信息发给我们。这样极大的减轻了我们服务器的压力。客户端直接访问的服务器并不真正提供服务，它从别的服务器获取资源然后将结果返回给用户
大数据的处理方案:
1， 使用缓存
我们可以将数据放在内存里面，避免每次访问数据库，对数据造成压力。同时使用缓存还能提高查询效率和缩短查询时间。
2，sql语句优化
sql语句的优化很重要，我们需要什么数据就查询什么数据，避免造成不必要的性能浪费。sql语句优化详情，在我的Mysql数据库（三）------mysql优化方案，有想法的可以看看。
3，数据库集群和库表散列
感谢各位的阅读，以上就是“服务器高并发和大数据的处理方法是什么”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对服务器高并发和大数据的处理方法是什么这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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