互聯網金融高並發

❶ 大規模，高並發網站開發經驗都有哪些

高並發量網站解決方案

一個小型的網站，可以使用最簡單的html靜態頁面就實現了，配合一些圖片達到美化效果，所有的頁面均存放在一個目錄下，這樣的網站對系統架構、性能的要求都很簡單。隨著互聯網業務的不斷豐富，網站相關的技術經過這些年的發展，已經細分到很細的方方面面，尤其對於大型網站來說，所採用的技術更是涉及面非常廣，從硬體到軟體、編程語言、資料庫、WebServer、防火牆等各個領域都有了很高的要求，已經不是原來簡單的html靜態網站所能比擬的。

大型網站，比如門戶網站，在面對大量用戶訪問、高並發請求方面，基本的解決方案集中在這樣幾個環節：使用高性能的伺服器、高性能的資料庫、高效率的編程語言、還有高性能的Web容器。這幾個解決思路在一定程度上意味著更大的投入。

1、HTML靜態化

其實大家都知道，效率最高、消耗最小的就是純靜態化的html頁面，所以我們盡可能使我們的網站上的頁面採用靜態頁面來實現，這個最簡單的方法其實也是最有效的方法。但是對於大量內容並且頻繁更新的網站，我們無法全部手動去挨個實現，於是出現了我們常見的信息發布系統CMS，像我們常訪問的各個門戶站點的新聞頻道，甚至他們的其他頻道，都是通過信息發布系統來管理和實現的，信息發布系統可以實現最簡單的信息錄入自動生成靜態頁面，還能具備頻道管理、許可權管理、自動抓取等功能，對於一個大型網站來說，擁有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。

除了門戶和信息發布類型的網站，對於交互性要求很高的社區類型網站來說，盡可能的靜態化也是提高性能的必要手段，將社區內的帖子、文章進行實時的靜態化、有更新的時候再重新靜態化也是大量使用的策略，像Mop的大雜燴就是使用了這樣的策略，網易社區等也是如此。

同時，html靜態化也是某些緩存策略使用的手段，對於系統中頻繁使用資料庫查詢但是內容更新很小的應用，可以考慮使用html靜態化來實現。比如論壇中論壇的公用設置信息，這些信息目前的主流論壇都可以進行後台管理並且存儲在資料庫中，這些信息其實大量被前台程序調用，但是更新頻率很小，可以考慮將這部分內容進行後台更新的時候進行靜態化，這樣避免了大量的資料庫訪問請求。

2、圖片伺服器分離

大家知道，對於Web伺服器來說，不管是Apache、IIS還是其他容器，圖片是最消耗資源的，於是我們有必要將圖片與頁面進行分離，這是基本上大型網站都會採用的策略，他們都有獨立的、甚至很多台的圖片伺服器。這樣的架構可以降低提供頁面訪問請求的伺服器系統壓力，並且可以保證系統不會因為圖片問題而崩潰。

在應用伺服器和圖片伺服器上，可以進行不同的配置優化，比如apache在配置ContentType的時候可以盡量少支持、盡可能少的LoadMole，保證更高的系統消耗和執行效率。

3、資料庫集群、庫表散列

大型網站都有復雜的應用，這些應用必須使用資料庫，那麼在面對大量訪問的時候，資料庫的瓶頸很快就能顯現出來，這時一台資料庫將很快無法滿足應用，於是我們需要使用資料庫集群或者庫表散列。

在資料庫集群方面，很多資料庫都有自己的解決方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案，常用的MySQL提供的Master/Slave也是類似的方案，您使用了什麼樣的DB，就參考相應的解決方案來實施即可。

上面提到的資料庫集群由於在架構、成本、擴張性方面都會受到所採用DB類型的限制，於是我們需要從應用程序的角度來考慮改善系統架構，庫表散列是常用並且最有效的解決方案。

我們在應用程序中安裝業務和應用或者功能模塊將資料庫進行分離，不同的模塊對應不同的資料庫或者表，再按照一定的策略對某個頁面或者功能進行更小的資料庫散列，比如用戶表，按照用戶ID進行表散列，這樣就能夠低成本的提升系統的性能並且有很好的擴展性。

sohu的論壇就是採用了這樣的架構，將論壇的用戶、設置、帖子等信息進行資料庫分離，然後對帖子、用戶按照板塊和ID進行散列資料庫和表，最終可以在配置文件中進行簡單的配置便能讓系統隨時增加一台低成本的資料庫進來補充系統性能。

4、緩存

緩存一詞搞技術的都接觸過，很多地方用到緩存。網站架構和網站開發中的緩存也是非常重要。這里先講述最基本的兩種緩存。高級和分布式的緩存在後面講述。

架構方面的緩存，對Apache比較熟悉的人都能知道Apache提供了自己的緩存模塊，也可以使用外加的Squid模塊進行緩存，這兩種方式均可以有效的提高Apache的訪問響應能力。

網站程序開發方面的緩存，Linux上提供的Memory Cache是常用的緩存介面，可以在web開發中使用，比如用Java開發的時候就可以調用MemoryCache對一些數據進行緩存和通訊共享，一些大型社區使用了這樣的架構。另外，在使用web語言開發的時候，各種語言基本都有自己的緩存模塊和方法，PHP有Pear的Cache模塊，Java就更多了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。

5、鏡像

鏡像是大型網站常採用的提高性能和數據安全性的方式，鏡像的技術可以解決不同網路接入商和地域帶來的用戶訪問速度差異，比如ChinaNet和ENet之間的差異就促使了很多網站在教育網內搭建鏡像站點，數據進行定時更新或者實時更新。在鏡像的細節技術方面，這里不闡述太深，有很多專業的現成的解決架構和產品可選。也有廉價的通過軟體實現的思路，比如Linux上的rsync等工具。

6、負載均衡

負載均衡將是大型網站解決高負荷訪問和大量並發請求採用的高端解決辦法。
負載均衡技術發展了多年，有很多專業的服務提供商和產品可以選擇，我個人接觸過一些解決方法，其中有兩個架構可以給大家做參考。

（1）、硬體四層交換

第四層交換使用第三層和第四層信息包的報頭信息，根據應用區間識別業務流，將整個區間段的業務流分配到合適的應用伺服器進行處理。

第四層交換功能就像是虛IP，指向物理伺服器。它傳輸的業務服從的協議多種多樣，有HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他協議。這些業務在物理伺服器基礎上，需要復雜的載量平衡演算法。在IP世界，業務類型由終端TCP或UDP埠地址來決定，在第四層交換中的應用區間則由源端和終端IP地址、TCP和UDP埠共同決定。

在硬體四層交換產品領域，有一些知名的產品可以選擇，比如Alteon、F5等，這些產品很昂貴，但是物有所值，能夠提供非常優秀的性能和很靈活的管理能力。「Yahoo中國」當初接近2000台伺服器，只使用了三、四台Alteon就搞定了。

(2)、軟體四層交換

大家知道了硬體四層交換機的原理後，基於OSI模型來實現的軟體四層交換也就應運而生，這樣的解決方案實現的原理一致，不過性能稍差。但是滿足一定量的壓力還是游刃有餘的，有人說軟體實現方式其實更靈活，處理能力完全看你配置的熟悉能力。

軟體四層交換我們可以使用Linux上常用的LVS來解決，LVS就是Linux Virtual Server，他提供了基於心跳線heartbeat的實時災難應對解決方案，提高系統的強壯性，同時可供了靈活的虛擬VIP配置和管理功能，可以同時滿足多種應用需求，這對於分布式的系統來說必不可少。

一個典型的使用負載均衡的策略就是，在軟體或者硬體四層交換的基礎上搭建squid集群，這種思路在很多大型網站包括搜索引擎上被採用，這樣的架構低成本、高性能還有很強的擴張性，隨時往架構裡面增減節點都非常容易。

對於大型網站來說，前面提到的每個方法可能都會被同時使用到，這里介紹得比較淺顯，具體實現過程中很多細節還需要大家慢慢熟悉和體會。有時一個很小的squid參數或者apache參數設置，對於系統性能的影響就會很大。

最新：CDN加速技術

CDN的全稱是內容分發網路。其目的是通過在現有的Internet中增加一層新的網路架構，將網站的內容發布到最接近用戶的網路「邊緣」，使用戶可以就近取得所需的內容，提高用戶訪問網站的響應速度。

CDN有別於鏡像，因為它比鏡像更智能，或者可以做這樣一個比喻：CDN=更智能的鏡像+緩存+流量導流。因而，CDN可以明顯提高Internet網路中信息流動的效率。從技術上全面解決由於網路帶寬小、用戶訪問量大、網點分布不均等問題，提高用戶訪問網站的響應速度。

CDN的類型特點

CDN的實現分為三類：鏡像、高速緩存、專線。

鏡像站點（Mirror Site），是最常見的，它讓內容直接發布，適用於靜態和准動態的數據同步。但是購買和維護新伺服器的費用較高，還必須在各個地區設置鏡像伺服器，配備專業技術人員進行管理與維護。對於大型網站來說，更新所用的帶寬成本也大大提高了。

高速緩存，成本較低，適用於靜態內容。Internet的統計表明，超過80%的用戶經常訪問的是20%的網站的內容，在這個規律下，緩存伺服器可以處理大部分客戶的靜態請求，而原始的伺服器只需處理約20%左右的非緩存請求和動態請求，於是大大加快了客戶請求的響應時間，並降低了原始伺服器的負載。

CDN服務一般會在全國范圍內的關鍵節點上放置緩存伺服器。

專線，讓用戶直接訪問數據源，可以實現數據的動態同步。

CDN的實例

舉個例子來說，當某用戶訪問網站時，網站會利用全球負載均衡技術，將用戶的訪問指向到距離用戶最近的正常工作的緩存伺服器上，直接響應用戶的請求。

當用戶訪問已經使用了CDN服務的網站時，其解析過程與傳統解析方式的最大區別就在於網站的授權域名伺服器不是以傳統的輪詢方式來響應本地DNS的解析請求，而是充分考慮用戶發起請求的地點和當時網路的情況，來決定把用戶的請求定向到離用戶最近同時負載相對較輕的節點緩存伺服器上。

通過用戶定位演算法和伺服器健康檢測演算法綜合後的數據，可以將用戶的請求就近定向到分布在網路「邊緣」的緩存伺服器上，保證用戶的訪問能得到更及時可靠的響應。

由於大量的用戶訪問都由分布在網路邊緣的CDN節點緩存伺服器直接響應了，這就不僅提高了用戶的訪問質量，同時有效地降低了源伺服器的負載壓力。

❷ 如何解決互聯網金融的信息安全問題

互聯網金融中金融信息的風險和安全問題，主要來自互聯網金融黑客頻繁侵襲、系統專漏洞、病毒木屬馬攻擊、用戶信息泄露、用戶安全意識薄弱，不良虛假金融信息的傳播、移動金融威脅逐漸顯露等幾個方面，平台自身加強安全防護，在資金方面聯合銀行做資金存管，通過專業而成熟的風控體系，嚴格審核每筆項目的借款申請，從源頭上確保用戶資金安全。

❸ 如何搭建大數據雲平台具備要素高並發

你好，您應該來是景區或者文旅源部門機構，這個問題深入展開不是一句兩句能講清楚地哈，簡單說一下目前現狀：目前全國范圍內搭建的規范還沒有，各地從金額來說幾千萬到幾十萬的方式都有，金額特別大的項目大概率是基建和裝修及硬體采買。如果是一個基礎設施完善的機構，基本是信息集成，包括票務、攝像、投訴、客流、停車場管理、廣播通信（一般在應急平台上）、口碑等；如果基礎設施落後，個人建議也沒有必要花太多錢去搞基建，你建設的目的是為了應用，直接找相應的數據服務公司就好了，自己又不用培養數據方面的人才，直接使用數據服務很方便，每年付費也比一下投入大量資金用於基建只有一個空殼子要好，現在國內科技公司越來下沉行業，大量的案例應用服務基本滿足大部分客戶需求了，沒必要自己照搬一套在自己本地。據我了解網路騰訊阿里都有文旅服務的部門，也有專注做文旅數據市場服務的，好像叫海鰻，他們海字輩的企業一堆，都針對不同行業。我作為文旅管委會的從業者，還是建議直接買服務，我們自己景區建的中心都沒有數據，領導也走了，晾在那每人管了，太浪費了。

❹ 互聯網如何實現高並發

互聯網實現高並發，那我們來逐步討論一下：

1、什麼是高並專發?

高並發是系屬統同時並行處理多個請求

2、高並發的幾個指標?

響應時間：系統對請求作出響應的時間

吞吐量：單位時間內處理的請求數

QPS：每秒響應請求數

並發用戶數：系統同時在線用戶數

3、如何提高系統並發能力?

垂直擴展：單機硬體性能、CPU、內存、網卡、使用非同步、單機緩存、無鎖數據結構

水平擴展：系統架構設計

客戶端->反向代理->站點應用層->服務層->數據層(緩存|資料庫)

各個層次的水平擴展

反向代理：DNS輪詢

站點層：nginx負載均衡

服務層：服務連接池 站點層通過RPC-client調用下游RPC-server

數據層：緩存|資料庫水平拆分(按范圍|哈希拆分)

❺ 如何解決網站高並發和內存溢出的思路

一個小型的網站，可以使用最簡單的html靜態頁面就實現了，配合一些圖片達到美化效果，所有的頁面均存放在一個目錄下，這樣的網站對系統架構、性能的要求都很簡單。隨著互聯網業務的不斷豐富，網站相關的技術經過這些年的發展，已經細分到很細的方方面面，尤其對於大型網站來說，所採用的技術更是涉及面非常廣，從硬體到軟體、編程語言、資料庫、WebServer、防火牆等各個領域都有了很高的要求，已經不是原來簡單的html靜態網站所能比擬的。
大型網站，比如門戶網站，在面對大量用戶訪問、高並發請求方面，基本的解決方案集中在這樣幾個環節：使用高性能的伺服器、高性能的資料庫、高效率的編程語言、還有高性能的Web容器。這幾個解決思路在一定程度上意味著更大的投入。
HTML靜態化
其實大家都知道，效率最高、消耗最小的就是純靜態化的html頁面，所以我們盡可能使我們的網站上的頁面採用靜態頁面來實現，這個最簡單的方法其實也是最有效的方法。但是對於大量內容並且頻繁更新的網站，我們無法全部手動去挨個實現，於是出現了我們常見的信息發布系統CMS，像我們常訪問的各個門戶站點的新聞頻道，甚至他們的其他頻道，都是通過信息發布系統來管理和實現的，信息發布系統可以實現最簡單的信息錄入自動生成靜態頁面，還能具備頻道管理、許可權管理、自動抓取等功能，對於一個大型網站來說，擁有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
除了門戶和信息發布類型的網站，對於交互性要求很高的社區類型網站來說，盡可能的靜態化也是提高性能的必要手段，將社區內的帖子、文章進行實時的靜態化、有更新的時候再重新靜態化也是大量使用的策略，像Mop的大雜燴就是使用了這樣的策略，網易社區等也是如此。
同時，html靜態化也是某些緩存策略使用的手段，對於系統中頻繁使用資料庫查詢但是內容更新很小的應用，可以考慮使用html靜態化來實現。比如論壇中論壇的公用設置信息，這些信息目前的主流論壇都可以進行後台管理並且存儲在資料庫中，這些信息其實大量被前台程序調用，但是更新頻率很小，可以考慮將這部分內容進行後台更新的時候進行靜態化，這樣避免了大量的資料庫訪問請求。

❻ 互聯網創業公司如何應對高並發和 DDoS 攻擊

高並發復和攻擊幾乎是每個互聯網創業公制司都遇到的事情，尤其是電商行業在大促時期，這種狀況十分棘手。有朋友曾經在小紅書工作，之前大家一塊討論這個問題。小紅書對流量高並發和惡意攻擊也做過多種嘗試，後來借鑒國外很多互聯網公司經驗，嘗試將網站部署到騰訊雲計算平台上，利用負載均衡的CLB並發連接和擴容功能處理流量大批湧入 ,緩解伺服器壓力，效果還不錯的。

一般網站遭遇攻擊，攻擊者都是控制一個足夠大的分布式集群來發起攻擊，導致寬頻被打滿、IP會封，這種情況下雲計算T級DDoS防護能力就會起到有效抵禦功能，避免IP被封、帶寬被打滿。像谷歌這種比較大的公司都有自己自建強大穩定的基礎設施，投入大、維護成本高，技術含量還要過硬，但一般互聯網創業公司原有伺服器資源有限，卻又難以應付隨時遭遇高並發和攻擊現狀，為了節約成本精工主要業務，很多公司把網站部署到雲計算，省去很多麻煩，這也算是一種經驗借鑒吧。

❼ 並發處理技巧，創業公司如何解決高並發問題，互聯網高

一個人解決不了這么多問題，學會放權吧。學馬雲，他一天就到處宣傳他的企業，回吹牛吹到全球了。把權答利交給手下或合夥人。你就跟他實話實說，處理不完，處理不了，請他幫你處理。你要讓他自己覺得自己有價值，反倒能讓他死心踏地的跟著你。
老闆的職責是管人，能做多少事就干多少。
我們用儒家思想搞管理，感興趣的關V❤只5把3這1幾2個7數2字2連1起5來（請備注11）

❽ Java互聯網開發涉及的高並發和大數據業務都有什麼技術

java和大數據之間沒有什麼關系。
java只是一種編程語言。而大數據，舉例說：網路獲專取人們消屬費的物品的統計數據。對人們消費行為的分析，需要大量的數據統計，這就是大數據。其實大數據根本目的就是對數據進行分析的。
如果說編程語言對大數據有什麼幫助的話，就只能說是數據統計更加自動化，更加便捷了。

❾ 一直在說的高並發，多少QPS才算高並發

首先是無狀態前端機器不足以承載請求流量，需要進行水平擴展，一般QPS是千級。 然後是關系型資料庫無法承載讀取或寫入峰值，需要資料庫橫向擴展或引入nosql，一般是千到萬級。 之後是單機nosql無法承載，需要nosql橫向擴展，一般是十萬到百萬QPS。

高並發通常是指我們提供的系統服務能夠同時並行處理很多請求。並發是指，某個時刻有多少個訪問同時到來。QPS是指秒鍾響應的請求數量。那麼這里就肯容易推算出一個公式：QPS = 並發數 / 平均響應時間

如果你發現自己高並發，一定要及時就醫，尋求正規醫生的幫助。

❿ 一般互聯網公司 如何進行高並發的架構

一、什麼是高並發
高並發（High Concurrency）是互聯網分布式系統架構設計中必須考慮的因素之一，它通常是指，通過設計保證系統能夠同時並行處理很多請求。
高並發相關常用的一些指標有響應時間（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查詢率QPS（Query Per Second），並發用戶數等。
響應時間：系統對請求做出響應的時間。例如系統處理一個HTTP請求需要200ms，這個200ms就是系統的響應時間。
吞吐量：單位時間內處理的請求數量。
QPS：每秒響應請求數。在互聯網領域，這個指標和吞吐量區分的沒有這么明顯。
並發用戶數：同時承載正常使用系統功能的用戶數量。例如一個即時通訊系統，同時在線量一定程度上代表了系統的並發用戶數。
二、如何提升系統的並發能力
互聯網分布式架構設計，提高系統並發能力的方式，方法論上主要有兩種：垂直擴展（Scale Up）與水平擴展（Scale Out）。
垂直擴展：提升單機處理能力。垂直擴展的方式又有兩種：
（1）增強單機硬體性能，例如：增加CPU核數如32核，升級更好的網卡如萬兆，升級更好的硬碟如SSD，擴充硬碟容量如2T，擴充系統內存如128G；
（2）提升單機架構性能，例如：使用Cache來減少IO次數，使用非同步來增加單服務吞吐量，使用無鎖數據結構來減少響應時間；
在互聯網業務發展非常迅猛的早期，如果預算不是問題，強烈建議使用「增強單機硬體性能」的方式提升系統並發能力，因為這個階段，公司的戰略往往是發展業務搶時間，而「增強單機硬體性能」往往是最快的方法。
不管是提升單機硬體性能，還是提升單機架構性能，都有一個致命的不足：單機性能總是有極限的。所以互聯網分布式架構設計高並發終極解決方案還是水平擴展。
水平擴展：只要增加伺服器數量，就能線性擴充系統性能。水平擴展對系統架構設計是有要求的，如何在架構各層進行可水平擴展的設計，以及互聯網公司架構各層常見的水平擴展實踐，是本文重點討論的內容。
三、常見的互聯網分層架構
常見互聯網分布式架構如上，分為：
（1）客戶端層：典型調用方是瀏覽器browser或者手機應用APP
（2）反向代理層：系統入口，反向代理
（3）站點應用層：實現核心應用邏輯，返回html或者json
（4）服務層：如果實現了服務化，就有這一層
（5）數據-緩存層：緩存加速訪問存儲
（6）數據-資料庫層：資料庫固化數據存儲
整個系統各層次的水平擴展，又分別是如何實施的呢？
四、分層水平擴展架構實踐
反向代理層的水平擴展
反向代理層的水平擴展，是通過「DNS輪詢」實現的：dns-server對於一個域名配置了多個解析ip，每次DNS解析請求來訪問dns-server，會輪詢返回這些ip。
當nginx成為瓶頸的時候，只要增加伺服器數量，新增nginx服務的部署，增加一個外網ip，就能擴展反向代理層的性能，做到理論上的無限高並發。
站點層的水平擴展
站點層的水平擴展，是通過「nginx」實現的。通過修改nginx.conf，可以設置多個web後端。
當web後端成為瓶頸的時候，只要增加伺服器數量，新增web服務的部署，在nginx配置中配置上新的web後端，就能擴展站點層的性能，做到理論上的無限高並發。
服務層的水平擴展
服務層的水平擴展，是通過「服務連接池」實現的。
站點層通過RPC-client調用下游的服務層RPC-server時，RPC-client中的連接池會建立與下游服務多個連接，當服務成為瓶頸的時候，只要增加伺服器數量，新增服務部署，在RPC-client處建立新的下游服務連接，就能擴展服務層性能，做到理論上的無限高並發。如果需要優雅的進行服務層自動擴容，這里可能需要配置中心裡服務自動發現功能的支持。
數據層的水平擴展
在數據量很大的情況下，數據層（緩存，資料庫）涉及數據的水平擴展，將原本存儲在一台伺服器上的數據（緩存，資料庫）水平拆分到不同伺服器上去，以達到擴充系統性能的目的。
互聯網數據層常見的水平拆分方式有這么幾種，以資料庫為例：
按照范圍水平拆分
每一個數據服務，存儲一定范圍的數據，上圖為例：
這個方案的好處是：
（1）規則簡單，service只需判斷一下uid范圍就能路由到對應的存儲服務；
（2）數據均衡性較好；
（3）比較容易擴展，可以隨時加一個uid[2kw,3kw]的數據服務；
不足是：
（1）請求的負載不一定均衡，一般來說，新注冊的用戶會比老用戶更活躍，大range的服務請求壓力會更大；
按照哈希水平拆分
每一個資料庫，存儲某個key值hash後的部分數據，上圖為例：
這個方案的好處是：
（1）規則簡單，service只需對uid進行hash能路由到對應的存儲服務；
（2）數據均衡性較好；
（3）請求均勻性較好；
不足是：
（1）不容易擴展，擴展一個數據服務，hash方法改變時候，可能需要進行數據遷移；
這里需要注意的是，通過水平拆分來擴充系統性能，與主從同步讀寫分離來擴充資料庫性能的方式有本質的不同。
通過水平拆分擴展資料庫性能：
（1）每個伺服器上存儲的數據量是總量的1/n，所以單機的性能也會有提升；
（2）n個伺服器上的數據沒有交集，那個伺服器上數據的並集是數據的全集；
（3）數據水平拆分到了n個伺服器上，理論上讀性能擴充了n倍，寫性能也擴充了n倍（其實遠不止n倍，因為單機的數據量變為了原來的1/n）；
通過主從同步讀寫分離擴展資料庫性能：
（1）每個伺服器上存儲的數據量是和總量相同；
（2）n個伺服器上的數據都一樣，都是全集；
（3）理論上讀性能擴充了n倍，寫仍然是單點，寫性能不變；
緩存層的水平拆分和資料庫層的水平拆分類似，也是以范圍拆分和哈希拆分的方式居多，就不再展開。
五、總結
高並發（High Concurrency）是互聯網分布式系統架構設計中必須考慮的因素之一，它通常是指，通過設計保證系統能夠同時並行處理很多請求。
提高系統並發能力的方式，方法論上主要有兩種：垂直擴展（Scale Up）與水平擴展（Scale Out）。前者垂直擴展可以通過提升單機硬體性能，或者提升單機架構性能，來提高並發性，但單機性能總是有極限的，互聯網分布式架構設計高並發終極解決方案還是後者：水平擴展。
互聯網分層架構中，各層次水平擴展的實踐又有所不同：
（1）反向代理層可以通過「DNS輪詢」的方式來進行水平擴展；
（2）站點層可以通過nginx來進行水平擴展；
（3）服務層可以通過服務連接池來進行水平擴展；
（4）資料庫可以按照數據范圍，或者數據哈希的方式來進行水平擴展；
各層實施水平擴展後，能夠通過增加伺服器數量的方式來提升系統的性能，做到理論上的性能無限。