大型网站优化指南：打造流畅的在线体验

大型网站

大型网站是指具有高并发、大流量、高可用性、海量数据处理能力，并能提供7*24小时不间断服务的网站。

这些网站通常面临用户分布广泛、网络情况复杂、安全环境恶劣等挑战。

同时需要快速适应市场变化和用户需求，通过渐进式的发展策略运营成大型网站。

大型网站的目标包括提供快速访问体验、高安全性、可扩展性，以及通过硬件的增加或减少来提高处理能力或降低成本。

名词解析

• pv (page views) 即页面浏览量；用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次
• uv (unique visitor) 是指不同的、通过互联网访问、浏览这个站点的自然人
• ip 指访问某个站点的不同IP地址的数量

通过名词定义：大型网站一般是指24小时内，pv值达到百万或千万级别，uv值十万以上，ip值十万以上的网站

大型网站的问题

大并发

在同一个时间点，有大量的客户来访问我们的网站，如果访问量过大，就可能造成网站瘫痪。

解决方案： 浏览器与服务器之间采用负载均衡 ，负载均衡有硬件：NetScaler、F5(效果好，价格昂贵)，软件有：LVS、Nginx

大流量

有大量的图片，视频，flash, 这样就会对流量要求高，需要更多更大的带宽。

解决方案:

1. 可以启用apache自带的数据压缩机制( gzip , deflate )
2. 使用CDN(内容分发网络)服务

CDN(内容分发网络)：大型网络巨头公司在全世界都分布有CDN节点（阿里、腾讯）,你购买他们的服务，然后别人要访问你服务器上的数据，比如是北京网友访问，他先找北京周边的CDN服务节点，看他上面有想要的资源没有，第一次是没有的，然后北京CDN就再到你的服务器上下载内容，并保存起来、这样，下一次有人再来访问你的资源，就可以直接在CDN上读取，速度更快

注意：防止黑客的DDOS攻击：肉鸡、最有效的办法就是CDN，因为不同地区的IP访问的都是他们当地的 CDN，就算再大的流量也不怕

大存储

海量数据需要存储。大量的数据读写操作，数据库可能无法响应

大型网站架构

分层+负载均衡+集群（简单来说就是通过增加服务器来分流）。服务器与数据库之间：读写分离、主从同步

优化

使用缓存技术

• 内存缓存：redis，memcache，mysql数据库(memory引擎)
• 页面缓存: 页面静态化

页面静态化

因为很多动态网址，要访问数据库，这样造成访问速度慢，因为我们可以把动态页面，改成静态页面，从而减少对数据库的访问次数，提速。

数据库优化

表的设计满足3NF

1NF

指表的属性(列)具有原子性， 即表的列的不能再分了,不能有重复的列

2NF

所谓2NF,就是指我们的表中不能有完全重复的一条记录（行）.一般情况下通过设置一个主键来搞定，而且该主键是自增的。

3NF

所谓3NF就是指，如果列的内容可以被推导(显示推导，隐式推导)出，那么我们就不要单独的用一列存放。

所有的规则都是建立在实际上面的，一般设计是遵循3NF的，有时也会反3NF比如学生表的总金额，班级的总金额

开启慢查询

#慢查询开启,后面的文件路径是可以更改的
log_slow_queries="D:/log/mysql_slow.log"  
#1定位超过多少秒为慢查询
long_query_time=1  

#上面的语句的意思是，超过1秒钟的语句，会被记录在D:/log/mysql_slow.log这个文件中
需要去里面看是那一条语句有问题# Time: 180922 18:20:16 #语句执行的时间
# User@Host: root[root] @ localhost [127.0.0.1] #数据库的用户和域名
# query_time: 执行时间   #lock_time:等待时间
# Query_time: 1.693957  Lock_time: 0.000000 Rows_sent: 0  Rows_examined: 1
SET timestamp=1537611616;
#执行的语句
delete news,news_content from news left join news_content on news.news_id = news_content.news_id whe

开启慢查询牺牲sql的执行效率

一般是项目上线前一个月开启

还有就是项目运行一年之后开启一个月

分析sql查询语句

# 在查询语句前面加上explain用于分析语句，看查询了多少条，用没有用到索引
explain SELECT * from emp where ename="odAsmf";# 查询出来的数据有
selecp_type:查询类型（slmple:简单查询）
type :all 表示全表查询
possible_keys :表示有什么索引可以用key: 当前用到的索引
rows:扫描了多条数据

根据分析结果，看如何添加索引

索引的原理：二叉树，平衡二叉树

索引的优缺点

索引的缺点:
增删改速度慢.. 
优点:
查询速度快…

索引一般使用最左匹配：就是复合索引，只能匹配最左边的

常用索引

主键索引primary
唯一索引unique用在身份证 用户名等等普通索引normal在不能用使用上面两种情况下使用

搜索功能的时候，一般where后面字段需要添加索引

数据类型的选择

1. 小于255个用varchar(255)

2. 大于255用text

3. 数字用int tinyint

4. 价格 decimal 元 int 分

5. 手机号 varchar(20)

6. 时间 int 时间戳

7. md5加密 varchar(32)

一般情况，不参于运算都可以用varchar的

总结

在考虑优化大型网站的时候一般按照如下步骤优化：

1.静态资源用CDN加速

2.优化数据库

• 表的设计要合理(满足 3NF )
• 添加索引(主键索引|全文索引|唯一索引|普通索引|空间索引)
• 优化 sql 语句
• 分表( 水平分表,垂直分表),分区 mysql 数量级 千万 字段复杂 百万
• 读写分离
• 优化 my.ini 配置
• 软件硬件应当升级

3. 优化慢查询

1. 开启慢查询

2. explain 分析 SQL 语句

3. 合适地方添加索引(主键 -> 唯一 -> 普通)

4. 优化缓存

结合 redis 做缓存处理

5. 考虑分库分表

主从同步 读写分离

采取 分表 10G 或 1000W 才考虑

查询的时候，where 后面的字段一般要索引

6. 增加物理设备

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