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高并发架构该如何扩容
扩容分为scale up和scale out。
scale up的扩容可以理解为提升单个节点的纵向能力，如扩容cpu内存硬盘，使单个节点跑的更快，但往往很快会再次遇到瓶颈，即天花板。
scale out的扩容可以理解为使用分布式架构，横向扩展，利用更多节点共同承载业务请求。
高并发下，scale out是更合理的方案。
最简单的当时是增加proxy层，如负载均衡，可以实现扩容。
服务器托管如何限制流量与限制带宽
通过虚拟化流量管控产品，如服务器负载均衡类解决方案。
小型服务器集群可使用硬件流量管控产品。
托管的IDC机房可以购买服务器负载均衡相关服务
Mysql某个表有近千万数据，CRUD比较慢，该如何优化呢
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MySQL 数据库某张表近千万的数据，CRUD比较慢，如何优化？
说实话，这个数据量级， MySQL 单库单表支撑起来完全没有问题的，所以首先还是考虑数据库本身的优化。
从上图可以看到，数据库优化通常可以通过以上几点来实现：
- 硬件升级：也就是花更多的钱，升级我们数据库硬件配置，包括 CPU、内存、磁盘、网络等等，但是这个方案成本高，而且不一定能起到非常好的效果。
- 数据库配置：修改数据库的配置，有可能让我们的 CRUD 操作变得更快，不过我也不建议大家把经历放在这一点上面；首先，数据库的配置通常由专业的 DBA 来负责；第二，大部分时候，默认的数据库配置在大多数情况下已经是最优配置了。
对于开发人员来说，我们需要把注意力放在后面三点：
数据结构的优化，也就是表结构的优化
- 数据类型的选择：选用合适的数据结构。什么叫做“合适的数据结构“，比如性别字段，M表示男F表示女，那么一个 char(1) 就足够了，如果存储人的年龄，那么就没有必要使用 INT 这么大范围的字段了；
- 适当的拆分：千万不要试图把所有的字段放在一张表中，因为这会非常影响性能，通常一张表的字段最好不要超过 30 个；
- 适当的冗余：如果一些常用的字段，可能会用在不同的维度，那么我们可以把这些字段设计在多张表中，因为这样可能会减少表关联；
- 字段尽量设置成 not Null，尽量带有默认值。
SQL 语句的优化
优化 SQL 语句执行速度的方法有很多，比如：
- 尽量使用索引，尽量避免全表扫描，提高查询速度；
- 当然你不能无限制地建立索引；维护索引也会影响性能，会降低 DML 操作的速度；
- 注意 SQL 语句的书写，有一些错误的写法可能会导致索引失效；
- 尽量避免在 where 子句中对字段进行 Null 值判断（当然我们在表设计中，直接建议不要有 Null）；
- 条件值多的情况下，尽量不要使用 in 和 not in ；
- select 的时候，使用具体的字段代替 * 号
- 避免返回大量数据，增加分页；
减少数据库的访问
- 我们可以通过增加本地缓存或分布式缓存的方式，将热点数据存储到缓存中，以减少数据库的访问；
- 终极大招，如果是一个不合理的需求，我们可以拒绝做这个需求，这样也算是“减少了数据库访问“。
说完了 MySQL 本身的优化，如果数据量进一步增大的话，我们还有什么优化的方案呢？
读写分离
主库用于写，从库用于读，将读写分散在不同的数据库上，利用多台机器的资源，来提高数据库的可用性和性能。
分库分表
如果数据持续增多，超过了单台 MySQL 的支撑上限，那么只能用【分库分表】这一招了；我们可以采用一定的路由规则，将数据保存到不同的数据库中。
当然，如果不是“迫不得已”，我是不太建议分库分表的，因为这样极大地增加了系统的复杂程度，并且会带来更多的问题需要开发人员解决。
以上就是常用的 MySQL 优化方案，如果是千万级数据量，优化 MySQL 本身即可。
会点代码的大叔 | 原创
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如何设计高并发的服务器，如何提升服务器性能
您好楼主.希望对您有帮助.高并发对后台开发同学来说，既熟悉又陌生。熟悉是因为面试和工作经常会提及它。陌生的原由是服务器因高并发导致出现各位问题的情况少之又少。同时，想收获这方面的经验也是“摸着石头过河“， 需要大量学习理论知识，再去探索。
如果是客户端开发的同学，字典中是没有“高并发”这个名词。这验证一句老话，“隔行如隔山“。客户端开发，特别是手机应用开发，更多地是考虑如何优化应用的性能，降低 App 的卡顿率
在这个“云”的时代，提高分布式系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。
1) 垂直扩展
提升单机处理能力。垂直扩展的方式又有两种：
增强单机硬件性能，例如：增加 CPU 核数如 32 核，升级更好的网卡如万兆，升级更好的硬盘如 SSD，扩充硬盘容量如 2T，扩充系统内存如 128G；
提升单机架构性能，例如：使用 Cache 来减少 I/O 次数，使用异步来增加单服务吞吐量，使用无锁数据结构来减少响应时间；
2) 水平扩展
只要增加服务器数量，就能线性扩充系统性能。虚拟化技术的出现，让水平扩展变得轻松且简单。现在的云主机几乎是虚拟主机，而不是物理主机。这样的话，线性扩充也就是分分钟的事，前提是要有足够的物理主机支撑。
Web 框架层
Web框架层就是我们开发出来的 Django Web 应用程序。它负责处理 HTTP 请求的动态数据。
WSGI 层
WSGI 不是用于与程序交互的API，也不是真实的代码，WSGI 只是一种接口。它只适用于 Python 语言，其全称为 Web Server Gateway Interface。其定义了 web服务器和 web应用之间的接口规范。
Web 服务器层
Web 服务层作用是主要是接收 HTTP 请求并返回响应。常见的 web服务器有 Nginx，Apache，IIS等。
特别是 Nginx, 它的出现是为了解决 C10K 问题。Nginx 依靠异步事件驱动架构来帮助其处理大量的并发会话，由于其对资源的轻量利用和伸缩自如的特性，它成为了广受欢迎的 web 服务器。
Django 框架注重的数据交互。所以考虑的问题是 Django 适不适合于高并发的场景。
它是一个经过大型网站规模验证的框架。Instagram 支撑上亿日活，所以 Django 能适用于高并发场景。所以不是想着 Django 框架能支撑到多大的并发量，而是我们想要抗住很大的并发量，怎么优化现有框架。总之这个问题不是这么简单的.活到老学到老.多看看技术类书籍.结合自己的能力在进行改进.
