怎么提高网站从服务器读取数据的速度

现在服务器的配置层出不穷，读取速度成为了重中之重，那我们改怎么样来提高服务器的读取速度呢？下面壹基比小喻来教你们几个方法。

1使用内存数据库,、

内存数据库，其实就是将数据放在内存中直接 *** 作的数据库。相对于磁盘，内存的数据读写速度要高出几个数量级，将数据保存在内存中相比从磁盘上访问能够极大地提高应用的性能。内存数据库抛弃了磁盘数据管理的传统方式，基于全部数据都在内存中重新设计了体系结构，并且在数据缓存、快速算法、并行 *** 作方面也进行了相应的改进，所以数据处理速度比传统数据库的数据处理速度要快很多。

但是安全性的问题可以说是内存数据库最大的硬伤。因为内存本身有掉电丢失的天然缺陷，因此我们在使用内存数据库的时候，通常需要，提前对内存上的数据采取一些保护机制，比如备份，记录日志，热备或集群，与磁盘数据库同步等方式。对于一些重要性不高但是又想要快速响应用户请求的部分数据可以考虑内存数据库来存储，同时可以定期把数据固化到磁盘。

2使用RDD

在大数据云计算相关领域的一些应用中，Spark可以用来加快数据处理速度。Spark的核心是RDD，RDD最早来源与Berkeley实验室的一篇论文《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》。现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效：一是迭代式算法，这在图应用和机器学习领域很常见；二是交互式数据挖掘工具。这两种情况下，将数据保存在内存中能够极大地提高性能。% n( i u5 O! m;

3增加缓存

很多web应用是有大量的静态内容，这些静态内容主要都是一些小文件，并且会被频繁的读，采用Apache以及nginx作为web服务器。在web访问量不大的时候，这两个>

如果我告诉你，你可以做到从海量数据来源（包括各种各样的移动设备）中把数据提取到一个系统，然后只用少量的程序行数描述所需的信息就可以让结果轻松呈现，还可以做到实时处理这些数据，并且保持系统同时运行，你相信吗？

不用怀疑，你可以做到。

这首先要归功于信息爆炸时代移动数据的飞速发展。移动应用不停地产生大量信息，比如用户行为的信息（包括对话开始、事件发生、事务处理等），然后设备生成数据（崩溃数据、应用日志、位置数据、网络日志等）。这些数据的意义在于它们给大数据提供了源源不断的信息源去识别和分析手机用户一天的所见所闻。

不得不说，移动大数据时代是应运而生。而为了收集智能手机的数据，就不得不面临数据收集、分析和运行的挑战。毫无疑问，能够利用移动数据的企业和移动设备开发者在市场竞争中更有竞争力和业务优势。因为他们可以在一开始就准确地识别出影响用户行为的因素，有效地将客户需求分级，从而能够既有创造力又有效率地实现客户需求。

而在大数据实时分析的竞争中能否决胜的关键是内存数据库。内存数据库保证了大数据的动态分析——用指数级的速度处理以喷发状态产生的大量数据，然后及时产生结果。内存数据库能为以不同速度为移动设备进行实时和动态的内存数据处理，还可以导入其他数据来源例如汽车和家庭系统的数据。

大数据的分布式处理能够在计算机上实现跨集群 *** 作，扩展到成千上万种设备上，比如Hadoop就用分布式处理方式完成了多项任务。然而对于这个高速运转、信息不停喷发的移动时代来说，分散处理并不是最有效最经济的方式。内存数据库的产生无疑给企业提供了利用实时数据的新工具：尽可能快地在数据产生之初就进行分析，发现其趋势并更快地做出反应，实现降低服务成本和提高收益的目标。那些企业级的流式数据库，比如StreamBase和KDB，包括CEPs和混合式，内存数据库开始利用新的算法和可视化技术来填充实时处理技术的缺口。移动大数据的提供者正在试图将内存数据库、动态处理技术、算法与可视化技术融为一体，让企业能够运用移动大数据，让它成为一种业务驱动力。

移动应用团队更能理解同步分析数据的重要性。为了留住用户，开发者要能够预见误差，了解误差对用户行为的影响，衡量新产品的效益，识别用户的参与趋势，检测客户端，这样才能赶在问题暴露在消极用户面前之前消灭它。

下面是我们观察到的移动大数据的四个发展趋势:

1 事务处理最重要

“移动”最关键的就是交互活动和对其的监控。用户选择应用是出于不同的目的：娱乐、购物、学习、分享等；而一旦有任何因素干扰或者减慢他们实现目的的体验过程，用户很容易就会产生消极情绪。利用应用软件监控事务处理，让企业能对用户体验进行评估和回应，尽量避免用户卸载软件或者给出差评。如今对事务性数据和功能性数据的监控都很重要，也不能没有一个适应移动发展时代的战略了。

2 三驾马车，三个“V”

Business Insider的最新报道指出，大数据有三个特点：大量（volume）、多样（variety）、高速（velocity），我们把它们概括成三个“V”。数据本身的产生非常快，而且形式多样，大小不一，数量还很大。更别提移动数据了，数量都是成倍地增长。而Cisco最近的报告表明，有数以百万计的人只通过移动设备连接互联网，很明显，这些设备产生了大量的数据。Kash Rangan说，有很多互动被忽略了没有得到分析，而这些就是被忽视的机会。更有趣的是，数据的多样性恰恰是由移动设备造成的。从用户跟踪到崩溃报告，有各种各样五花八门详细的应用数据，包括商业贸易、情感反应、心跳测量、住宿记录，甚至包括风象报告。移动应用越来越多地影响了人们的生活方式，结果是数据增长的速度也在不断上升。只要想想一个手机用户比如你我每天都被手机牢牢套住的情况就可以理解了。

3 测度是关键

面对大数据用户的一个挑战是考虑经营的影响因素。如果定位不好、收益不好，大数据可能反而会成为一种牵绊。如何鉴别哪种信息能够帮助更好地进行经营决策，而哪种信息却毫无用处呢？在企业投身移动数据的热潮之前，必须要弄清楚他们的关键度量指标是什么，不然就会被困在一堆派不上用场的数据里，进退两难。

4 先监控，再提问

这听来好像跟我们的直觉不一样，但实际上企业都应该采用这种策略，先对应用进行监控并收集数据，然后回答关键的业务问题，再去探索从数据里发现的新的发展机会。去了解应用发展的情况是能否驾驭大数据的决定性的一步。在基本了解以后，企业和开发者们就可以深入研究关键性因素了。移动大数据提供者也让各种规模的公司有了让移动数据为他们所用的能力，无论是独立经营者还是大企业都是一样。现在，内存数据库已经有了，移动大数据提供者们又开始为下一个目标努力：通过最大化地提升数据的收集和传输效率来优化移动方面的东西，同时关注新的挑战，例如电池消耗、3G数据使用、连接速度慢、隐私问题和局部存储器的问题，还要扩展通信量并控制可预见的通信量激增。这场竞赛的关键已经不再是谁的移动设备革新速度快，而是谁对移动设备所产生数据的反应速度更快。

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有用。机器人服务器运作的原理是和联ban数据库同步，联ban数据库内存有所有被“认为石锤开挂”的玩家信息，当这些玩家进入带有机器人的服务器时就会被脚本自动踢出，同时机器人会自动检测当局所有玩家的数据，如果出现异常也会在检测后踢出，从而达到净化对局环境的作用

redis 能不能做数据库，要看你具体的需求了。

1 像楼上各位大牛提到的，redis的持久化有问题，如果 使用aof模式，并且fsync always，则性能比mysql 还低，如果你喜欢redis 方便的数据结构而对性能要求不高，或者性能要求很高，但允许一定程度的丢失数据，则可以用redis做为数据库。

2 redis 是内存数据库， 内存写满后，数据不会存储到硬盘上（VM 不稳定，diskstore未启用），如果你内存足够大，则可以用redis作为数据库。

Spring Session 是Spring家族中的一个子项目，它提供一组API和实现，用于管理用户的session信息，它把servlet容器实现的>

现在有几个备选方案： 1。程序移植，数据库仍统一管理。 这种方式最易实现，但存在的问题数据库必须开放internet通道，如何保证安全，是个问题。而且，访问速度是否能达到要求同样是个问题。采用***通道？速度上又不能满足。 2。程序和数据库都移植。 这种方式能实现的镜像效果最好，但实施难度较大，在国内网站中实现这种镜像的还不多。这方案还有2种不同实现方式： 21 程序不改，数据库同步 这种方式相对简单些，程序部分基本不用改动，依靠sqlserver2000的同步功能来实现数据同步。 但从我在erp项目实施中获得的经验看，这种方式看似简单，但其实问题可能最多。首先，sqlserver同样继承了microsoft的老毛病：效率不高。同步复制3G的数据这个速度我实在不乐观。其次需直接开放internet访问，如何避免安全问题，还没想好，还需要找安全专家咨询。最后，同步复制过程中如果发生网络故障，如何保证多数据源的数据完整性和一致性又是个极大的挑战。 22 平台程序改动，数据库异步复制 这种方式对程序的要求较高，网站平台架构的调整较大。等于是把网站由单站点程序转为多站点平台。这样在业务和数据一致性上都有较高要求。这种方式工作最大，难度看似也最大，但我认为这种方式最可行。首先，把程序结构按照事务划分，借助mts可实现多站点统一事务，保证数据的一致性；其次，数据采用异步复制，能避免网络中断造成的数据不完整，防止引起某些逻辑错误；最后，这种方式要求我们尽量少的访问数据库，由于负载的分担，可考虑大量的使用内存替代数据库，提高整体的访问效率。 不过，由于存在时间差，会造成镜像站点间的内容不一致的情况，我还没想好如何解决。 并且,需要开发一个事务调度程序对各镜像数据进行统一更新维护,每秒可能需要面临200次的请求，程序性能和效率会是问题，如何采用分布式我也没想好。

有以下两种情况

1、客户号或者交易密码输入错误，请确认客户密码是否输入正确，是否开启大小写。

2、选择的服务器站点与其帐号所属系统不符。

如CTP二席帐号必须登录CTP二席交易软件（二席服务器站点），若CTP二席帐号登录CTP主席交易软件（主席服务器站点），则会出现上述报错。

CTP系统能够同时连通国内四家期货交易所，支持国内商品期货和股指期货的交易结算业务，并能自动生成、报送保证金监控文件和反洗钱监控文件。

综合交易平台借鉴代表了目前国际衍生品领域交易系统先进水平的上期所 “新一代交易所系统”的核心技术，采用的创新的完全精确重演的分布式体系架构，其保证所有输入经系统分布式并行处理后均有确定结果，并能自适应 UDP 可靠多播通讯技术，

构建交易系统的核心信息总线，改进了内存数据库的多重索引技术、直接外键技术和高效事务管理技术，并首创了多业务主机同时工作、互为备份和自由加入的集群容错可靠性保障机制，攻克了性能和可靠性关键技术难关，获得 5项软件著作权。

系统并发处理能力强大，委托性能超过 2000笔/秒，软件本身可达 8000 笔/秒，支持同时在线客户并发数为 1 万个客户/秒，且可以通过增加前置机进一步扩充。系统主要面向期货公司，也可用于基金公司、投资公司等进行期货交易。

扩展资料：

CTP综合交易平台（Comprehensive Transaction Platform）是专门为期货公司开发的一套期货经纪业务管理系统，由交易、风险控制和结算三大系统组成，交易系统主要负责订单处理、行情转发及银期转账业务，

结算系统负责交易管理、帐户管理、经纪人管理、资金管理、费率设置、日终结算、 信息查询以及报表管理等， 风控系统则主要在盘中进行高速的实时试算，以及时揭示并控制风险。

部分投资者交易托管： 期货公司仅通过综合交易平台完成部分投资者的日常交易，结算仍然由期货公司的自有主系统根据交易所下发的结算文件完成。

为此，期货公司需要为综合交易平台申请至少每交易所一个席位， 此部分投资者的出入金等数据通过数据同步工具实时传给综合交易平台。

每个交易日期货公司完成主系统的结算业务后，需要将此部分投资者的结算数据传给综合交易平台以实现系统间的数据同步。 经纪公司也可以手工在综合交易平台完成客户的开销户、费率调整等完成客户数据的同步，而不需要每个交易日进行繁琐的同步数据发送工作。

该方式适用于会员希望进行初期尝试、系统容量不足或者希望给部分投资者差异化服务时。

全部投资者交易结算托管：期货公司通过综合交易平台完成全部投资者的开销户、出入金、银期转账、交易、结算、交割、移仓以及保证金监控文件和反洗钱报表报送等全部的期货经纪业务，

并且接受此种方式的期货公司将不用考虑系统升级、期货市场的新增功能及灾难备份系统的建设问题。为此，期货公司需要为综合交易平台申请至少每交易所一个席位，在正式启用综合交易平台进行开展日常业务之前， 还需要为综合交易平台提供以往系统的同步数据。

此种方式能大规模的缩小期货公司的初期投入、完全免除了后续的系统升级及灾备投入，适用于所有希望以服务租用模式来完成期货经纪业务的期货公司。

灾难备份交易托管： 期货公司仅在其自有主系统发生故障时，通过综合交易平台为全部投资者提供紧急交易通道， 并且在其主系统短期内无法恢复正常时也可以暂时通过综合交易平台完成结算业务。

为此，期货公司需要为综合交易平台申请至少每交易所一个席位，所有投资者的出入金及用户密码等数据盘中实时传送或在每个交易日结算完成后同步到综合交易平台。

每个交易日期货公司完成主系统的结算业务后需要将全部投资者的结算数据同步到综合交易平台。该方式适用于期货公司只希望获得灾难备份服务时。

参考资料：

Redis支持持久化内存数据库说redis需要经内存数据同步磁盘保证持久化

Snapshotting（快照）默认式；

二Append-only file（缩写aof）式；

三虚拟内存式；四diskstore式

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