服务器访问量达15G时如何优化性能？——深度解析服务器访问量计算及优化策略
在互联网行业，服务器的性能优化是每一个开发者都会面临的问题。
特别是在服务器访问量迅速增长达到15G时，如何有效优化服务器性能变得尤为重要。
本文将详细解析服务器访问量的计算方法，并探讨在这一访问量下如何实施有效的性能优化策略。
一、服务器访问量的计算方式
在了解如何优化服务器性能之前，首先需要明确服务器访问量的计算方式。
服务器访问量通常是通过统计单位时间内服务器接收到的请求数量来计算的。
这些请求可以是网页浏览、文件下载、API调用等。
具体的计算方式可能因不同的监控工具和平台而异，但大致可以归结为以下几点：
1. 独立访客（Unique Visitors）：以每天访问网站的不同IP地址数量来计算。
2. 页面浏览量（Page Views）：统计网站页面被查看的次数。
3. 请求次数：服务器接收到的所有HTTP请求数量。
4. 带宽使用量：衡量数据传输量的大小，通常以Gbps或TBs为单位。
当服务器访问量达到15G时，具体是指上述指标中的哪一个达到了这个量级，需要具体分析。
例如，如果是独立访客达到了15G，那可能意味着同时有大量的用户在线；如果是带宽使用量，则可能意味着数据传输量极大。
二、服务器性能优化的策略
在服务器访问量达到15G的情况下，以下是一些针对服务器性能优化的策略：
1. 负载均衡：在服务器集群中分散请求负载，确保每台服务器都能均衡处理请求。常用的负载均衡技术有DNS轮询、反向代理等。
2. 缓存优化：使用缓存技术可以减少数据库访问次数和计算资源的使用。例如，可以使用CDN加速静态资源的分发，使用内存缓存如Redis等存储热点数据。
3. 数据库优化：数据库是服务器的瓶颈之一。通过合理的数据库设计、索引优化、查询优化等手段，可以有效提高数据库的处理能力。
4. 代码优化：优化代码可以减少服务器的计算负载。例如，减少不必要的计算、使用更高效的数据结构和算法等。
5. 监控系统：建立完善的监控系统可以实时了解服务器的运行状态，及时发现性能瓶颈并处理。常用的监控工具有Zabbix、Prometheus等。
6. 扩展资源：在必要时，可以考虑升级服务器硬件，如增加CPU核数、扩大内存、增加存储空间等。也可以考虑使用云计算资源，实现弹性扩展。
7. 并发处理：提高服务器的并发处理能力是优化性能的关键。可以通过使用多线程、异步处理等技术来提高并发能力。
8. 应用层优化：针对具体的应用场景进行优化，如使用Web技术中的前端优化、服务端渲染优化等。
9. 安全防护：加强服务器的安全防护，防止恶意攻击导致服务器性能下降。
三、实施步骤与注意事项
在实施服务器性能优化时，需要注意以下几点：
1. 在实施任何优化之前，先进行充分的测试和分析，确定系统的瓶颈在哪里。
2. 实施优化时，要逐步进行，每次只针对一个或两个问题进行优化，以便准确评估效果。
3. 在生产环境实施优化前，先在测试环境进行验证。
4. 优化过程中要注意数据的备份和恢复策略，以防数据丢失。
5. 优化是一个持续的过程，需要定期检查和调整。
四、总结
服务器访问量达到15G时，优化服务器性能是一个复杂而重要的任务。
通过了解服务器访问量的计算方式，结合具体的优化策略和实施步骤，可以有效地提高服务器的性能。
在实际操作中，需要根据具体情况灵活调整和优化方案。
怎样处理服务器负载量过大
说白了就是服务器的承受能力。
第一，确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。
普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP，如果访问量比这个还要大，那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题，否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题。
第二，优化数据库访问。
服务器的负载过大，一个重要的原因是CPU负荷过大，降低服务器CPU的负荷，才能够有效打破瓶颈。
而使用静态页面可以使得CPU的负荷最小化。
前台实现完全的静态化当然最好，可以完全不用访问数据库，不过对于频繁更新的网站，静态化往往不能满足某些功能。
缓存技术就是另一个解决方案，就是将动态数据存储到缓存文件中，动态网页直接调用这些文件，而不必再访问数据库，WordPress和Z-Blog都大量使用这种缓存技术。
我自己也写过一个Z-Blog的计数器插件，也是基于这样的原理。
如果确实无法避免对数据库的访问，那么可以尝试优化数据库的查询SQL.避免使用Select *from这样的语句，每次查询只返回自己需要的结果，避免短时间内的大量SQL查询。
第三，禁止外部的盗链。
外部网站的图片或者文件盗链往往会带来大量的负载压力，因此应该严格限制外部对于自身的图片或者文件盗链，好在目前可以简单地通过refer来控制盗链，Apache自己就可以通过配置来禁止盗链，IIS也有一些第三方的ISAPI可以实现同样的功能。
当然，伪造refer也可以通过代码来实现盗链，不过目前蓄意伪造refer盗链的还不多，可以先不去考虑，或者使用非技术手段来解决，比如在图片上增加水印。
第四，控制大文件的下载。
大文件的下载会占用很大的流量，并且对于非SCSI硬盘来说，大量文件下载会消耗CPU，使得网站响应能力下降。
因此，尽量不要提供超过2M的大文件下载，如果需要提供，建议将大文件放在另外一台服务器上。
目前有不少免费的Web2.0网站提供图片分享和文件分享功能，因此可以尽量将图片和文件上传到这些分享网站。
java中，什么是云计算？
广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。
这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。
解释： 这种资源池称为“云”。
“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等。
云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理，无需人为参与。
这使得应用提供者无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于创新和降低成本。
有人打了个比方：这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。
它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。
最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。
云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。
云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。
总的来说，云计算可以算作是网格计算的一个商业演化版。
早在2002年，我国刘鹏就针对传统网格计算思路存在不实用问题，提出计算池的概念：“把分散在各地的高性能计算机用高速网络连接起来，用专门设计的中间件软件有机地粘合在一起，以Web界面接受各地科学工作者提出的计算请求，并将之分配到合适的结点上运行。
计算池能大大提高资源的服务质量和利用率，同时避免跨结点划分应用程序所带来的低效性和复杂性，能够在目前条件下达到实用化要求。
”如果将文中的“高性能计算机”换成“服务器集群”，将“科学工作者”换成“商业用户”，就与当前的云计算非常接近了。
云计算具有以下特点： (1) 超大规模。
“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。
企业私有云一般拥有数百上千台服务器。
“云”能赋予用户前所未有的计算能力。
(2) 虚拟化。
云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。
所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。
应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。
只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。
(3) 高可靠性。
“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。
(4) 通用性。
云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。
(5) 高可扩展性。
“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。
(6) 按需服务。
“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以象自来水，电，煤气那样计费。
(7) 极其廉价。
由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。
云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也用重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。
如何做SQL Server性能测试
对于DBA来讲，我们都会做新服务器的性能测试。
我会从TPC的基准测试入手，使用HammerDB做整体性能评估（前身是HammerOra），跟厂商数据对比。
再使用DiskSpd针对性的测试磁盘IO性能指标（前身是SQLIO），再到SQLIOSIM测试存储的完整性，再到ostress并发压力测试，对于数据库服务器迁移，我们还会收集和回放Profiler Trace，并收集期间关键性能计数器做对比。
下面我着重谈谈使用HammerDB的TPC-C来做SQL Server基准测试。
自己写负载测试代码很困难为了模拟数据库的负载，你想要有多个应用程序用户和混合数据读写的语句。
你不想总是对单一行更新相同的值，或者只是重复插入假的值。
自己动手使用Powershell、C#等语言写负载测试脚本也不是不可能，只是太消耗时间，你需要创建或者恢复数据库，并做对应的测试。
免费而简单的压测SQL Server：使用HammerDB模拟OLTP数据库负载HammerDB是一个免费、开源的工具，允许你针对SQL Server、Oracle、MySQL和PostgreSQL等运行TPC-C和TPC-H基准测试。
你可以使用HammerDB来针对一个数据库生成脚本并导入测试。
HammerDB也允许你配置一个测试运行的长度，定义暖机阶段，对于每个运行的虚拟用户的数量。
首先，HammerDB有一个自动化队列，让你将多个运行在不同级别的虚拟用户整合到一个队列–你可以以此获得在什么级别下虚拟用户性能平稳的结果曲线。
你也可以用它来模拟用于示范或研究目的的不同负载。
用于SQL Server上的HammerDB的优缺点HammerDB是一个免费工具，它也极易访问和快速的启动基准测试和模拟负载的方法。
它的自动程序特性也是的运行工作负载相当自动。
主要缺点是它有一个学习曲线。
用户界面不是很直观，需要花费时间去习惯。
再你使用这个工具一段时间之后，将会更加容易。
HammerDB也不是运行每一个基准测试。
它不运行TPC-E基准，例如，SQL Server更热衷于当前更具发展的OLTP基准TPC-E。
如果你用HammerDB运行一个TPC-C基准，你应该理解它不能直接与供应商提供的TPC-C基准结果相比较。
但是，它是免费的、快速的、易用的。
基准测试使用案例基准测试负载不能精确模拟你的应用程序的特点。
每个负载是唯一的，在不同的系统有不同的瓶颈。
对于很多使用案例，使用预定义的基准测试仍然是非常有效的,包括以下性能的比较：多个环境（例如：旧的物理服务器，新的虚拟环境）使用各种因素的不同及时点（例如：使用共享存储和共享主机资源的虚拟机的性能）在配置改变前后的点当然，对一个数据库服务器运行基准测试可以影响其他SQL Server数据库或者相同主机上其他虚拟机的性能，在生产环境你确保有完善的测试计划。
对于自学和研究来说，有预配置的负载非常棒。
开始使用基准测试你可以从阅读HammerDB官方文档的“SQL Server OLTP Load Testing Guide”开始。
