为什么80%的码农都做不了架构师?>>>   

首先是从三方面来提高的,应用层面,服务器端层面,数据库层面。 
一、应用层面 
1、采用freemaker或者velocity来做页面静态化,提高网站的访问速度。

二、服务器端 
1、对于一些不经常增删改的数据做缓存,比如memcached,redis,mongodb 
2、对于图片的话,采用fastDFS来做图片的分布式服务器,加快图片的存储与读取。 
3、对于安全方面,采用数据库事务来保证数据的安全性能。 
4、能尽量少的使用锁来处理,因为锁有时候会带来一系列的连锁反应。 
5、做负载均衡,通过nginx+tomcat组合给服务器端分流。 
6、通过队列来做一些数据的信息暂存,来减缓线程对服务器的压力。 
7、采用并发的集合类,例如ConcurrentHashMap,CopyOnWriteArrayList等。 
8、考虑程序的可扩展性和可移植性。 
9、数据的一致性问题,需要考虑java concurrent包 
10、适当的使用一些高效算法。 
11、内存一致性:内存操作(如共享变量的读写)的 happen-before 关系。只有写入操作 happen-before 读取操作时,才保证一个线程写入的结果对另一个线程的读取是可视的。synchronized 和 volatile 构造 happen-before 关系,Thread.start() 和Thread.join() 方法形成 happen-before 关系。 
12、JVM的内存模型以及JVM的垃圾回收机制,一直垃圾回收器的合理使用,新生代和老年代的合理分区。

三、数据库层面 
1、给数据库字段做索引,能够加快查询速度,不是所有的索引都能够加快查询速度的,前提是对于查询多于增删改的数据。 
2、给数据库表做表分区,能够加速查询的速度。 
3、分库分表,通过分区分表能够加快查询速度。 
4、根据explain命令对于sql语句进行解释执行计划分析。 
5、对表进行分区,分区查询会加快速度的 
6、oracle的话。需要选择合适的选择器,根据实际需要,选择基于成本的选择器,或者基于基于规则的优化器 
7、in和exists,还有not in和not exists的用法区别,以及适用场合 
8、做master-slave,进行读写分离,给数据库通过分流来减小压力。 
9、对于sql语句进行优化.

转载于:https://my.oschina.net/liting/blog/355619

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