1、相关概念
并发：在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行；在互联网时代，所讲的并发，高并发通常是指并发访问，也就是在某个时间点，有多少个访问同时到来。通常一个系统的日PV在千万以上，有可能是一个高并发的系统。有的公司完全不走技术路线，全靠机器堆，这不在讨论范围内。
QPS：每秒钟请求或者查询的数量，在互联网领域，指每秒响应请求数(指HTTP请求)；并发连接数是系统同时处理的请求数量
吞吐量：单位时间内处理的请求数量(通常由QPS与并发数决定)
响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要100ms。
PV：综合浏览量(page view)，即页面浏览量或者点击量，一个访客在24小时内访问的页面数量；同一个人浏览网站同一页面，只记作一次PV
UV：独立访客(unique visitor)，即一定时间范围内相同访客多次访问网站，只计算为一个独立访客
带宽：计算带宽大小需关注两个指标，峰值流量和页面的平均大小
日网站带宽=PV/统计时间(换算到s)*平均页面大小(单位KB)*8；峰值一般是平均值的倍数，根据实际情况来定
峰值每秒请求数(QPS)=(总PV数*80%)/(6小时秒数*20%)；80%的访问量集中在20%的时间
压力测试：测试能承受的最大并发，测试最大承受的QPS值
QPS达到极限：随着QPS的增长，每个阶段需要根据实际情况来进行优化，优化的方案也与硬件条件、网络带宽息息相关；QPS达到50，可以称之为小型网站，一般的服务器就可以应付；QPS达到100，假设关系型数据库的每次请求在0.01s完成，假设单页面只有一个SQL查询，那么100QPS意味着1s完成100次请求，但是此时并不能保证数据库查询能完成100次，数据库缓存层，数据库的负载均衡；QPS达到800，假设使用百兆带宽，意味着网站出口的实际带宽是8M左右，假设每个页面只有10k，在这个并发条件下，百兆带宽已经吃完，CDN加速，负载均衡；QPS达到1000，假设使用memcache缓存数据库查询数据，每个页面对memcache的请求远大于直接对db的请求，memcache的悲观并发数在2w左右，但有可能在之前内网带宽已经吃光，表现出不稳定，静态HTML缓存；QPS达到2000，这个级别下，文件系统访问锁都成为了灾难，做业务分离，分布式存储高并发解决方案案例。
高并发解决方案案例
流量优化：防盗链处理。https://blog.csdn.net/linshichen/article/details/51679074
前端优化：减少HTTP请求，合并css或js，添加异步请求，启用浏览器缓存和文件压缩，CDN加速，建立独立图片服务器，
服务端优化：页面静态化，并发处理，队列处理
数据库优化：数据库缓存，分库分表，分区操作，读写分离，负载均衡
web服务器优化：负载均衡，nginx反向代理，7,4层LVS软件
2、核心问题
并发问题核心是如何解决慢和等，核心一个是短，一个是少，一个是分流。
短是指路径要短。典型的mvc结构是请求->controller->model->dao->view，然后把页面返回给用户。要想短的话，
1）页面静态化- 用户可以直接获取页面，不用走那么多流程，比较适用于页面不频繁更新。
2）使用缓存- 第一次获取数据从数据库准提取，然后保存在缓存中，以后就可以直接从缓存提取数据。不过需要有机制维持缓存和数据库的一致性。
3）批量读取 - 高并发情况下，可以把多个请求的查询合并到一次进行，以减少数据库的访问次数
4）延迟修改 - 高并发情况下，可以把多次修改请求，先保存在缓存中，然后定时将缓存中的数据保存到数据库中，风险是可能会断电丢失缓存中的数据。
5）使用索引 - 索引可以看作是特殊的缓存，尽量使用索引就要求where字句中精确的给出索引列的值。
少是指查询的数据要少。
1）分表 - 把本来同一张表的内容，可以按照地区，类别等分成多张表，很简单的一个思路，但是要尽量避免分出来的多表关联查询。
2）分离活跃数据 - 例如登录用户业务，注册用户很多，但是活跃的登录用户很少，可以把活跃用户专门保存一张表，查询是先查询活跃表，没有的话再查总表，这也类似与缓存。
分流就是将原有的一个并发的流进行拆分
1）微服务
2）分布式
3）负载均衡
https://blog.csdn.net/qq_37788067/article/details/79250623
4）读写分离（主从复制）
核心最重点：分流