1.使用內存數(shù)據(jù)庫

內存數(shù)據(jù)庫，其實就是將數(shù)據(jù)放在內存中直接操作的數(shù)據(jù)庫。相對于磁盤，內存的數(shù)據(jù)讀寫速度要高出幾個數(shù)量級，將數(shù)據(jù)保存在內存中相比從磁盤上訪問能夠極大地提高應用的性能。

內存數(shù)據(jù)庫拋棄了磁盤數(shù)據(jù)管理的傳統(tǒng)方式，基于全部數(shù)據(jù)都在內存中重新設計了體系結構，并且在數(shù)據(jù)緩存、快速算法、并行操作方面也進行了相應的改進，所以數(shù)據(jù)處理速度比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)處理速度要快很多。

但是安全性的問題可以說是內存數(shù)據(jù)庫最大的硬傷。因為內存本身有掉電丟失的天然缺陷，因此我們在使用內存數(shù)據(jù)庫的時候，通常需要，提前對內存上的數(shù)據(jù)采取一些保護機制，比如備份，記錄日志，熱備或集群，與磁盤數(shù)據(jù)庫同步等方式。

對于一些重要性不高但是又想要快速響應用戶請求的部分數(shù)據(jù)可以考慮內存數(shù)據(jù)庫來存儲，同時可以定期把數(shù)據(jù)固化到磁盤。

2.使用RDD

在大數(shù)據(jù)云計算相關領域的一些應用中，Spark可以用來加快數(shù)據(jù)處理速度。Spark的核心是RDD，RDD最早來源與Berkeley實驗室的一篇論文《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》。

現(xiàn)有的數(shù)據(jù)流系統(tǒng)對兩種應用的處理并不高效：一是迭代式算法，這在圖應用和機器學習領域很常見；二是交互式數(shù)據(jù)挖掘工具。這兩種情況下，將數(shù)據(jù)保存在內存中能夠極大地提高性能。

3.增加緩存

很多web應用是有大量的靜態(tài)內容，這些靜態(tài)內容主要都是一些小文件，并且會被頻繁的讀，采用Apache以及nginx作為web服務器。

在web訪問量不大的時候，這兩個http服務器可以說是非常的迅速和高效，如果負載量很大的時候，我們可以采用在前端搭建cache服務器，將服務器中的靜態(tài)資源文件緩存到操作系統(tǒng)內存中直接進行讀操作，因為直接從內存讀取數(shù)據(jù)的速度要遠大于從硬盤讀取。

這個其實也是增加內存的成本來降低訪問磁盤帶來的時間消耗。

4.使用SSD

除了對內存方面的優(yōu)化，還可以對磁盤這邊進行優(yōu)化。跟傳統(tǒng)機械硬盤相比，固態(tài)硬盤具有快速讀寫、質量輕、能耗低以及體積小等特點。

但是ssd的價格相比傳統(tǒng)機械硬盤要貴，有條件的可以使用ssd來代替機械硬盤。

5.優(yōu)化數(shù)據(jù)庫

大部分的服務器請求最終都是要落到數(shù)據(jù)庫中，隨著數(shù)據(jù)量的增加，數(shù)據(jù)庫的訪問速度也會越來越慢。想要提升請求處理速度，必須要對原來的單表進行動刀了。

目前主流的Linux服務器使用的數(shù)據(jù)庫要屬mysql了，如果我們使用mysql存儲的數(shù)據(jù)單個表的記錄達到千萬級別的話，查詢速度會很慢的。根據(jù)業(yè)務上合適的規(guī)則對數(shù)據(jù)庫進行分區(qū)分表，可以有效提高數(shù)據(jù)庫的訪問速度，提升服務器的整體性能。

另外對于業(yè)務上查詢請求，在建表的時候可以根據(jù)相關需求設置索引等，以提高查詢速度。

標題名稱：怎么讓服務器使用更穩(wěn)定流暢
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