以数据中心为主题的文章标题：优化服务器数据，提升效率

如何提高服务器并发处理能力？

什么是服务器并发处理能力

一台服务器在单位时间里能处理的请求越多，服务器的能力越高，也就是服务器并发处理能力越强。

服务器的本质工作就是，争取以最快的速度将内核缓冲区中的用户请求数据一个不剩地都拿出来，然后尽快处理，再将响应数据放到一块又能够与发送数据的缓冲区中，接着处理下一拨请求。

而服务器并发处理能力，可以通过吞吐率来观察，吞吐率，单位时间里服务器处理的最大请求数，单位req/s。可以利用Jmeter工具进行测试服务器服务器并发处理能力。

例如服务器的性能，web程序的并发能力，代码，数据库等等，这里以一个Web程序为例，说明一下提高服务器处理并发能力的

服务器之所以可以同时处理多个请求，在于操作系统通过多执行流体系设计使得多个任务可以轮流使用系统资源，这些资源包括CPU，内存以及I/O. 这里的I/O主要指磁盘I/O, 和网络I/O。

任何一台服务器，都是有性能上限的。服务器处理请求需要消耗服务器端的资源，比如说：CPU、内存、网络连接数、磁盘I/O等，由于服务器端的资源是有限的，所以它能同时处理的请求也是有限的。

不同运维人员管理的服务器性能上也是会有差异的，我们可以通过一系列的技术手段来提升服务器的并发处理能力。

服务器在一段时间内能处理的请求数越多，就代表此服务器性能越好，我们就说此服务器并发能力越高。

服务器并发能力的提升不光光要从服务端优化，客户端的优化也是不可缺少的。这里列举了一些方案供大家参考：

1、服务器端优化

硬件升级：不同业务类型对服务器硬件要求不同，比如数据库服务器对硬盘和CPU要求较高，NoSQL服务器对内存要求高；

带宽升级：服务器带宽也会限制网络请求连接数，带宽小请求也会越慢；

请求分流：通过负载均衡、集群、分布式架构将请求分摊到多台服务器上，减少单一服务器的负载压力；

应用优化：代码里避免死循环、对于网络请求要控制好超时时间；能异步处理的逻辑则异步化处理；

数据库优化：SQL优化以提升SQL执行效率；数据库读写分离避免读、写锁带来的性能开销；避免不必要的锁；

如果是指硬件处理并发能力的话: 选择更多核心的CPU，更大的CPU缓存，选择更大的内存，选择更快的外设等等。

如果是指软件处理能力的话，这就涉及到软件架构设计了。一般来说，多线程多进程能够提供并行处理能力，但是不是越多越好。一般来说进程/线程数应该等于CPU核心数，这样尽量发挥硬件优势。而且尽量避免使用锁导致使线程们互相等待，这个非常重要。

1.评估你的业务复杂度，预估用户并发量

2.基于你的评估，拆分模块，可以按照CQRS模型拆分，比如拆分出读和写，隔离核心接口。

3.考虑你的业务模型中，哪些可以异步化，可以使用多线程（线程池）或者mq形式分发给子模块或者子系统进行处理

4.利用io多路复用模型，并调整你服务器的文件描述符、tcp链接等参数达到最佳

5.读多用缓存，构建多级缓存，应用内缓存作为一级缓存，redis作为二级缓存。同时避免出现慢sql，大事务。

6.写多尝试mq异步化，消峰填谷。选择合适的数据存储方式（数据库的存储引擎，文件的分布式存储），io是最大的瓶颈，要进行优化。同时减少锁的竞争，可使用乐观锁形式。

7.对你的编程语言进行优化，比如java的jvm gc也会影响性能的。

8.可尝试跨语言编程，或者直接使用擅长高并发的语言，golang erlang rust等

9.根据你的评估选择合适的硬件资源，性能不是硬件砸出来的，要做资源评估，对接口进行压测。可以使用cdn，数据库，缓存等使用物理机，应用使用容器技术。确定你的接口是io密集还是cpu密集，io密集区分硬盘io还是网络io，分别采用ssd或高速网络。对于cpu密集要提高cpu和内存。对于数据库和缓存，cpu，内存和网络都要求资源高，网络要保证万兆光模块。

10.对于你的数据库，缓存等与应用的之间的网络建议距离越近越好，甚至是同一机房。

到此，以上就是小编对于数据中心提供服务的问题就介绍到这了，希望这1点解答对大家有用。

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