一、判断大型网站的标准：

1、pv(page views)网页的浏览量：

概念：一个网站所有的页面，在24小时内被访问的总的次数。千万级别，百万级别，

2、uv值（unique vistor）独立访客

概念：一个网站，在24小时内，有多少个用户来访问我们的网站。达到10万

3、独立ip，

概念：一个网站，在24小时内，有多少个ip来访问我们的网站。

uv值约等于独立ip.如果要考虑局域网，uv值略大于独立ip

二、大型网站带来的一些问题。

1、大的并发。

并发量：在同一时间点（1秒内），有多少个用户同时访问我们的网站。对同一个网址，同时刷新浏览器。达到500，就非常大了。

假如并发量是500，pv值是多少。500*3600*10

2、大流量。

网站需要的大的 带宽 。10G.

3、大的存储，

网站中的数据库，表的容量成海量趋势，GT级别，如何快速的查找出想要的数据。

三、大并发的解决方案：

要对网站的服务器重新架构，采用分层， 负载均衡 的架构。

1、负载均衡器：

硬件：f5-bigip 性能比较好，立竿见影，价格昂贵，一般适合于大型网站公司，网游公司。

软件：

lvs( linux virtual server)linux虚拟服务，加入到linux的内核中。

nginx :可以做 web服务器 （ apache ）,还可以做负载均衡。

2、负载均衡实现的方式：

主要有：

轮询技术：客户端请求服务器轮流转发。

ip哈希：同一ip地址的客户端，始终请求同一台服务器。

最少连接：把请求转发给最空闲的服务器。

3、集群：

主要是解决计算机单点故障，在一个集群中的计算机，只有一台计算机工作，其他计算机处于休眠状态，监视正在工作的计算机，当正在工作的计算机出现问题，则休眠的计算机立刻接替工作。

四、大流量解决方案：

1、防止我们的网站资源被盗链。

可以采用一些非技术手段防止被盗链，在图片上添加水印

2、减少http请求，

主要手段就是合并js文件, css 文件，背景图片的文件。将浏览器需要的样式文件或者js文件，合并成一个样式文件或js文件。比如通过背景图片举个例子。

具体的代码：

3、启用压缩，

减少数据传输的数据量，常见的压缩格式是：gzip,deflate.

原理：

4、通过浏览器 缓存 数据内容。

在网站中有一些资源，比如js文件，css文件，一些图片文件，更新的频率比较少。通过个设置http的cache-control expires属性来进行设置缓存，可以设置缓存的文件类型，设置缓存的缓存周期，

5、可以把比较占用流量的一些资源，单独组建一个服务器，

比如图片服务器，视频服务器等。

要注意：资源服务器的配置：

存储资源的服务器：主要要求是硬盘的容量，读写速度。

可以组建 磁盘阵列 。

raid0

raid1

磁盘阵列的存储技术：

分布存储：至少是两块硬盘

复制存储：至少是两块硬盘

6、花钱买带宽。

五、大存储解决方案：

1、缓存技术：

通过缓存技术，达到不查询数据库或者少查询数据库的目的。

计算机的访问速度，内存》硬盘文件》数据库

缓存技术主要有：

磁盘缓存（页面静态化），把一个查询数据库的页面变成一个不查询数据库的页面

内存缓存：把经常查询的数据保存到内存里面，下次查询数据时候直接在 内存里面查询。

（memcache/ redis / mysql 的memory引擎）

2、在设计表的时候，要满足3范式

第一范式 是：原子性，字段不能再分割了。只要是 关系型数据库 就自动满足第一范式：

数据库的分类：

关系型数据库：有行和 列的概念，二维表格。常见的关系型数据库：mysql,sql server,oracle,db2,

非关系型数据库 （ nosql ）面向集合和 文档的，没有行和列的概念常见的有redis/mongodb等。

第二范式：在一个表中不能有完全相同的记录。可以通过设置一个 主键 。

第三范式 ：表中的字段不能冗余存储。

3、要给表添加适当的 索引 ：索引非常重要的，可以提高查询速度。

常见索引有：主键索引，唯一索引，普通索引， 全文索引 ，

4、要创建适当的 存储过程 ，函数，触发器等。

5、 读写分离 （主从服务器）

6、分表技术（垂直分割和水平分割）

垂直分割：

水平分割：

把一个表的数据内容，在不同的 区域存储，

8、升级mysql服务器（添加配置：加大内容，64位）

9、要对sql语句进行调优

select * from tablename 该语句不要使用，要按需查询。需要哪个字段的数据，就查询哪个字段的数据。

10、对配置文件进行优化配置。

比如配置mysql数据库的并发量：

都看到这里了就顺手点关注下吧！！！