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一、问题： 数据库表数据量极大（千万条），要求让服务器更加快速地响应用户的需求。 二、解决方案： 1.通过高速服务器Cache缓存数据库数据 2.内存数据库 （这里仅从数据缓存方面考虑，当然，后期可以采用Hadoop+HBase+Hive等分布式存储分析平台） 三、主流解Cache和数据库对比： 上述技术基本上代表了当今在数据存储方面所有的实现方案，其中主要涉及到了普通关系型数据库（MySQL/PostgreSQL），NoSQL数据库(MongoDB)，内存数据库（Redis），内存Cache（Memcac

Redis 安装步骤 准备工作 (1)确保系统安装zlib,否则gem install会报(no such file to load zlib) 下载:zlib 1.2.6.tar ./configure make make install (2)安装ruby1.9.2 cd /文件夹路径/ruby ./configure //指定编译后的路径 make make install (3)安装 rubygems 1.8.16.tgz cd /文件夹路径/rubygems sudo ruby setup.rb

前言 一个成熟的大型网站（如淘宝、京东等）的系统架构并不是开始设计就具备完整的高性能、高可用、安全等特性，它总是随着用户量的增加，业务功能的扩展逐渐演变完善的，在这个过程中，开发模式、技术架构、设计思想也发生了很大的变化，就连技术人员也从几个人发展到一个部门甚至一条产品线。所以成熟的系统架构是随业务扩展而完善出来的，并不是一蹴而就；不同业务特征的系统，会有各自的侧重点，例如淘宝，要解决海量的商品信息的搜索、下单、支付，例如腾讯，要解决数亿的用户实时消息传输，百度它要处理海量的搜索请求，他们都有各自的业务特性

在这里对jedis关于事务、管道和分布式的调用方式做一个简单的介绍和对比： 一、普通同步方式 最简单和基础的调用方式， @Test public void test1Normal() { Jedis jedis = new Jedis("localhost"); long start = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 100000; i++) { String result = jedis.set("n" + i, "n" + i); } l

当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制。在不同的压力阶段，我们会遇到不同的问题，通过搭建不同的服务和架构来解决。 Web负载均衡 Web负载均衡（Load Balancing），简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”，而采用恰当的分配方式，对于保护处于后端的Web服务器来说，非常重要。 载均衡的策略有很多，我们从简单