100W用户、8000W流量在线贺卡应用架构如何优化?

简介: 100W用户、8000W流量在线贺卡应用架构如何优化?



在这个网络时代,电商网站的性能和稳定性是决定其竞争力的关键所在。本章将详细探讨如何通过各种手段来提升电商网站的性能和稳定性,让您的网站傲视群雄,独领风骚。

首先,我们必须得承认,服务器的配置方案是决定网站性能的基础。我们可以采用OSS + CDN或者七牛作为主要的存储和分发服务商,这可真是便宜到令人乍舌啊!我们也可以考虑合理规划带宽和流量使用情况,避免因过度挥霍而陷入经济困境。此外,我们还需要特别注意服务器的稳定性问题,防止意外状况的发生。

请别忘了,ECS的IP地址也是个大头儿。我们最好把它变成弹性IP,然后彻底绑定到SLB上去,这样咱们的带宽就可以放大大大了。咱们还得记得在ECS后面部署至少五台设备,按照性能强弱进行合理分配。其实这个事儿,可以通过自定义镜像快速搞定,而且速度可是嗖嗖滴快。至于对外的展示方式嘛,咱还是继续用主域名,有时候,简单就是最美嘛!

提升RDS的性能也是一件刻不容缓的事情。毕竟,数据库的流畅性直接关系着整个网站的运行效率哦。没事儿,咱们好好优化一番数据库,提高一下性能,甚至还能组建起RDS集群或者进行读写分离呢,这可都是些高大上的概念哇!

可能您会问,那么多商业贺卡要上传图片怎么办?哈,这好办,把这些图片也统一存入图床中去,咱们的多台ECS上传的资源就能共享啦!

除此之外,为了尽可能地改善代码表现,我们可以采取一系列措施。比如说,我们可以大量削减那些沉重的计算负载,尽量把那些跟安全性没啥关系的操作扔给用户浏览器JS去处理。再搞搞代码简化,减少循环、替代等等操作,简直就是要让代码减肥瘦身滴节奏嘛!

如果有的用户太过活跃了,咱还得加把劲儿去决定他们是否有权限访问,否则的话,那些整天求福利的家伙肯定会招惹来一群疯狂的“刷子”呀!

想进一步提升性能? 那就确保每个缓存和每个会话都放在 Redis里面吧,这样就可以轻松减少本地 I/O数量!但也要记住,任何时候都不要关闭日志,这样才能更好地保证系统的正常运行嘛!

虽然本文提到的性能调整方案并不能解决所有的网站性能问题,但是只要大家按照以上步骤逐步实施,相信您的网站将展现出更强大的竞争力。

温馨提示:网站性能是一个长期的优化过程,大家切勿贪功冒进,以免弄巧成拙,反而影响了网站的整体性能。最后祝各位同行们每天业绩飘红,财源滚滚!


相关文章
|
15天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 网络架构
PINN训练新思路:把初始条件和边界约束嵌入网络架构,解决多目标优化难题
PINNs训练难因多目标优化易失衡。通过设计硬约束网络架构,将初始与边界条件内嵌于模型输出,可自动满足约束,仅需优化方程残差,简化训练过程,提升稳定性与精度,适用于气候、生物医学等高要求仿真场景。
118 4
PINN训练新思路:把初始条件和边界约束嵌入网络架构,解决多目标优化难题
|
8天前
|
人工智能 JavaScript 前端开发
GenSX (不一样的AI应用框架)架构学习指南
GenSX 是一个基于 TypeScript 的函数式 AI 工作流框架,以“函数组合替代图编排”为核心理念。它通过纯函数组件、自动追踪与断点恢复等特性,让开发者用自然代码构建可追溯、易测试的 LLM 应用。支持多模型集成与插件化扩展,兼具灵活性与工程化优势。
57 6
|
16天前
|
缓存 运维 监控
Redis 7.0 高性能缓存架构设计与优化
🌟蒋星熠Jaxonic,技术宇宙中的星际旅人。深耕Redis 7.0高性能缓存架构,探索函数化编程、多层缓存、集群优化与分片消息系统,用代码在二进制星河中谱写极客诗篇。
|
19天前
|
消息中间件 监控 Cloud Native
高效设计:支持亿级用户社交关系的100W QPS架构方案
面对亿级用户与百万QPS的高并发场景,性能测试成为系统稳定的关键。本文剖析真实业务痛点,详解从接口压测、全链路监控到瓶颈定位的完整性能体系,助你掌握大厂级性能优化能力,从容应对卡顿、宕机等线上挑战。
|
24天前
|
人工智能 Cloud Native 中间件
划重点|云栖大会「AI 原生应用架构论坛」看点梳理
本场论坛将系统性阐述 AI 原生应用架构的新范式、演进趋势与技术突破,并分享来自真实生产环境下的一线实践经验与思考。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
RAG系统文本检索优化:Cross-Encoder与Bi-Encoder架构技术对比与选择指南
本文将深入分析这两种编码架构的技术原理、数学基础、实现流程以及各自的优势与局限性,并探讨混合架构的应用策略。
193 10
RAG系统文本检索优化:Cross-Encoder与Bi-Encoder架构技术对比与选择指南
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 vr&ar
H4H:面向AR/VR应用的NPU-CIM异构系统混合卷积-Transformer架构搜索——论文阅读
H4H是一种面向AR/VR应用的混合卷积-Transformer架构,基于NPU-CIM异构系统,通过神经架构搜索实现高效模型设计。该架构结合卷积神经网络(CNN)的局部特征提取与视觉Transformer(ViT)的全局信息处理能力,提升模型性能与效率。通过两阶段增量训练策略,缓解混合模型训练中的梯度冲突问题,并利用异构计算资源优化推理延迟与能耗。实验表明,H4H在相同准确率下显著降低延迟和功耗,为AR/VR设备上的边缘AI推理提供了高效解决方案。
259 0
|
14天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
48_动态架构模型:NAS在LLM中的应用
大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的突破性进展,很大程度上归功于其庞大的参数量和复杂的网络架构。然而,随着模型规模的不断增长,计算资源消耗、推理延迟和部署成本等问题日益凸显。如何在保持模型性能的同时,优化模型架构以提高效率,成为2025年大模型研究的核心方向之一。神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)作为一种自动化的网络设计方法,正在为这一挑战提供创新性解决方案。本文将深入探讨NAS技术如何应用于LLM的架构优化,特别是在层数与维度调整方面的最新进展,并通过代码实现展示简单的NAS实验。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
|
16天前
|
Cloud Native Serverless API
微服务架构实战指南:从单体应用到云原生的蜕变之路
🌟蒋星熠Jaxonic,代码为舟的星际旅人。深耕微服务架构,擅以DDD拆分服务、构建高可用通信与治理体系。分享从单体到云原生的实战经验,探索技术演进的无限可能。
微服务架构实战指南:从单体应用到云原生的蜕变之路

热门文章

最新文章