A. ubuntu linux伺服器下怎麼增加 單個埠下的TCP並發量
查看httpd進程數：
Linux命令：
ps -ef | grep httpd | wc -l
返回結果示例：1388
表示伺服器能夠處理1388個並發請求，這個值伺服器可根據譽搏負載情況自動調整。
查看伺服器的並發請求數及其TCP連接狀態：
Linux命令：
netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}'
返回結果示例：螞野
LAST_ACK 5
SYN_RECV 30
ESTABLISHED 1597
FIN_WAIT1 51
FIN_WAIT2 504
TIME_WAIT 1057
其中的SYN_RECV表示正在等待處理的請求數；慶物祥ESTABLISHED表示正常數據傳輸狀態；TIME_WAIT表示處理完畢，等待超時結束的請求數。
B. 如何設計高並發的伺服器，如何提升伺服器性能
您好樓主.希望對您有幫助.高並發對後台開發宏襲神同學來說，既熟悉又陌生。熟悉是因為面試和工作經常會提及它。陌生的原由是伺服器因高並發導致出現各位問題的情況少之又少。同時，想收獲這方面的經驗也是摸著石頭過河，需要大量學習理論知識，再去探索。
如果是客戶端開發的同學，字典中是沒有「高並發」這個名詞。這驗證一句老話蔽虧，隔行如隔山。客戶端開發，特別是手機應用開發，更多地是考慮如何優化應用的性能，降低App的卡頓率
在這個「雲」的時代，提高分布式系統並發能力的方式，方法論上主要有兩種：垂直擴展（ScaleUp）與水平擴展（ScaleOut）。
1)垂直擴展
提升單機處理能力。垂直擴展的方式又有兩種：
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；
提升單機架構性能，例如：使用Cache來減少I/O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禪如；
2)水平擴展
只要增加伺服器數量，就能線性擴充系統性能。虛擬化技術的出現，讓水平擴展變得輕松且簡單。現在的雲主機幾乎是虛擬主機，而不是物理主機。這樣的話，線性擴充也就是分分鍾的事，前提是要有足夠的物理主機支撐。
Web框架層
Web框架層就是我們開發出來的DjangoWeb應用程序。它負責處理HTTP請求的動態數據。
WSGI層
WSGI不是用於與程序交互的API，也不是真實的代碼，WSGI只是一種介面。它只適用於Python語言，其全稱為WebServerGatewayInterface。其定義了web伺服器和web應用之間的介面規范。
Web伺服器層
Web服務層作用是主要是接收HTTP請求並返回響應。常見的web伺服器有Nginx，Apache，IIS等。
特別是Nginx,它的出現是為了解決C10K問題。Nginx依靠非同步事件驅動架構來幫助其處理大量的並發會話，由於其對資源的輕量利用和伸縮自如的特性，它成為了廣受歡迎的web伺服器。
Django框架注重的數據交互。所以考慮的問題是Django適不適合於高並發的場景。
它是一個經過大型網站規模驗證的框架。Instagram支撐上億日活，所以Django能適用於高並發場景。所以不是想著Django框架能支撐到多大的並發量，而是我們想要抗住很大的並發量，怎麼優化現有框架。總之這個問題不是這么簡單的.活到老學到老.多看看技術類書籍.結合自己的能力在進行改進.
C. 如果有兩台伺服器，每台只能承受100W的並發，有什麼辦法讓他們能夠承受1000W的並發
其實比較簡單.用多台伺服器做負載均衡就可以解決這個問題,
網站有這么大的訪問量.通常前端頁面和後台資料庫是相對獨立的.這樣可以用一台高配置的伺服器來放資料庫.把網站的前端頁面復製成10份,並放在10台不同的伺服器上面.利用DNSPOD做路由智能解析.DNSPOD默認就有自動分流的功能.會根據每台機器所承受的訪問量來自動分配到其他機器上面.並可以把一個域名解析在10個不同的IP.每台伺服器的並發數是100萬.10台就是一千亂宴萬.
另外目前一台至強高配置的處理器.理論上來講最大並發數是一兩萬.你說的一台機器支持100萬並不現實.如果真有1000萬的並發訪問量時.基返伏本上你就有經濟實力可以自己做一個機房了.
海騰漏陪攜數據楊闖為你解答.若有相關問題需要幫忙的可以找我.
D. 如何提高並發處理速度
大數據並發處理解決方案：
1、HTML靜態化
效率最高、消耗最小的就是純靜態化的html頁面，所以盡可能使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，無法全部手動去挨個實現，於是出現了常見的信息發布系統CMS，像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。
2、圖片伺服器分離
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，他們都有獨立的圖片伺服器，甚至很多台圖片伺服器。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。 這一實現起來是比較容易的一現，如果伺服器集群操作起來更方便，如果是獨立的伺服器，新手可能出現上傳圖片只能在伺服器本地的情況下，可以在令一台伺服器設置的IIS採用網路路徑來實現圖片伺服器，即不用改變程序，又能提高性能，但對於伺服器本身的IO處理性能是沒有任何的改變。
3、資料庫集群和庫表散列
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，於是需要使用資料庫集群或者庫表散列。
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。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終極解決辦法。 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。
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。第四層交換功能就象是虛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台伺服器使用了三四台Alteon就搞定了。
E. 如何提高高性能伺服器並發量
可以通過消除瓶頸來提高高性能伺服器並發量。當能夠消除所有的瓶頸時就能夠最大的念冊發揮硬體性能，讓系統的性能和並發數到達最佳。【感興趣的話點擊此處，免費了解一下】
採用多線程多核編程，使用事件驅動或非同步消息機制，盡量減少阻塞和等待操作（如I/O阻塞、同步等待或計時/超時等）。它的原理如下：
1，多線程多核編程，消除cpu瓶頸。
2，採用IOCP或epoll，利用狀態監測和團高悄通知方式，消除網路I/O阻塞瓶頸。
3，採用事件驅動或非同步消息機制，可以消除不必要的等待操作。
4，如果是Linux，可以採用AIO來消除磁碟I/O阻塞瓶頸。
5，在事件驅動框架或非同步消息中統一處理timer事件，變同步為非同步，而且可以在一個線程處理無數timer事件。
6，深入分析外部的阻塞來源，消除它。 比如資料庫查詢較慢，導致伺服器處理較慢，並發數上不去，這時就要優化資料庫性能。
7，如果與某個其他server通信量很大，導致性能下降較多。 可以考慮把這兩個server放在一個主機上，採用共享內存的方式來做IPC通信，可以塌渣大大提高性能。
億萬克作為中國戰略性新興產業領軍品牌，擁有行業前沿技術，致力於新型數據中心建設，構築雲端安全數字底座，為客戶提供集產品研發、生產、部署、運維於一體的伺服器及IT系統解決方案業務，產品和技術完全擁有自主知識產權，應用領域涵蓋雲計算、數據中心、邊緣計算、人工智慧、金融、電信、教育、能源等，為客戶提供全方位安全自主可控技術服務保障。
F. 如何提高linux socket伺服器的並發數和性能
你查查為什麼epoll出錯，大並發，一般都是用epoll的。肯定用不了多線程。
G. 如何提高高性能伺服器並發量
消除瓶頸是提高伺服器性能和並發能力的唯一途徑。 如果你能夠消除所有的瓶頸，你就能夠最大的發揮硬體性能，讓系統的性能和並發數到達最佳。 採用多線程多核編程，使用事件驅動或非同步消息機制，盡量減少阻塞和等待操作（如I/O阻塞、同步等待或計時/超時等）。 原理： 1、多線程多核編程，消除cpu瓶頸。 2、採用IOCP或epoll，利用狀態監測和通知方式，消除網路I/O阻塞瓶頸。 3、採用事件驅動或非同步消息機制，可以消除不必要的等待操作。 4、如果是Linux，可以採用AIO來消除磁碟I/O阻塞瓶頸。 5、在事件驅動框架或非同步消息中統一處理timer事件，變同步為非同步，而且可以在一個線程處理無數timer事件。 6、深入分析外部的阻塞來源，消除它。 比如資料庫查詢較慢，導致伺服器處理較慢，並發數上不去，這時就要優化資料庫性能。 7、如果與某個其他server通信量很大，導致性能下降較多。 可以考慮把這兩個server放在一個主機上，採用共享內存的方式來做IPC通信，可以大大提高性能。
H. 電子商務網站中高負載，高並發指的到底是什麼解決思路有哪些
電子商務網站高負載，簡單可以分為前端和後台：
前端主要是圖片（應該沒有文件下載吧），因為是電子商務網站，少不了大量的圖片，用戶集中的情況下，網頁載入就會變的極其緩慢。
解決思路：1、壓縮圖片，使產品圖不失真的情況下盡可能的減少體積，節省寬頻。2、增大伺服器帶寬。3、優化網頁代碼，盡量採用非同步載入方式。4、CDN
後台則是數據處理和資料庫負載，電子商務網站後台除了龐大的用戶數據要處理意外，還有大量訂單，和結算數據。
解決思路：增大資料庫伺服器配置。
高並發，是所有訪問量大的網站都會遇到的問題，並發數是指同一時刻，伺服器能接受多少次同時訪問，比如伺服器配置並發數為200，則這一刻只能允許200個用戶同時訪問，超過並發數，輕則用戶打不開網站，嚴重的則是伺服器宕機。
解決思路：1、CDN。2、增加伺服器配置
註：CDN是現在網站普遍使用的加速方案，對減輕伺服器負載，避免高並發，緩解惡意攻擊都有很好的效果，其主要原理就是將伺服器上的數據分發給多個伺服器，用戶訪問的是CDN伺服器，從而減輕和保護了網站伺服器，也就是常說的雲伺服器。
I. lamp架構提高伺服器並發要注意哪些問題
對於大流量、大並發量的網站系統架構來說，除了硬體上使用高性能的伺服器、負載均衡、CDN等之外，在軟體架構上需要重點關注下面幾個環節：使用高性能的操作系統（OS）、高性能的網頁伺服器（Web Server）、高性能的資料庫（Databse）、高效率的編程語言等。下面我將從這幾點對其一一討論。
操作系統
Linux操作系統有很多個不同的發行版，如Red Hat Enterprise Linux、SUSE Linux Enterprice、Debian、Ubuntu、CentOS等，每一個發行版都有自己的特色，比如RHEL的穩定，Ubuntu的易用，基於穩定性和性能的考慮，操作系統選擇CentOS（Community ENTerprise Operating System）是一個理想的方案。
CentOS（Community ENTerprise Operating System）是Linux發行版之一，是RHEL/Red Hat Enterprise Linux的精簡免費版，和RHEL為同樣的源代碼，不過，RHEL和SUSE LE等企業版，提供的升級服務均是收費升級，無法免費在線升級，因此要求免費的高度穩定性的伺服器可以用CentOS替代Red Hat Enterprise Linux使用。
LAMP網站架構圖
Web伺服器、緩存和PHP加速
Apache是LAMP架構最核心的Web Server，開源、穩定、模塊豐富是Apache的優勢。但Apache的缺點是有些臃腫，內存和CPU開銷大，性能上有損耗，不如一些輕量級的Web伺服器（例如nginx）高效，輕量級的Web伺服器對於靜態文件的響應能力來說遠高於Apache伺服器。
Apache做為Web Server是負載PHP的最佳選擇，如果流量很大的話，可以採用nginx來負載非PHP的Web請求。nginx是一個高性能的HTTP和反向代理伺服器，Nginx以它的穩定性、豐富的功能集、示例配置文件和低系統資源的消耗而聞名。Nginx不支持PHP和CGI等動態語言，但支持負載均衡和容錯，可和Apache配合使用，是輕量級的HTTP伺服器的首選。
Web伺服器的緩存也有多種方案，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。Squid Cache是一個Web緩存伺服器，支持高效的緩存，可以作為網頁伺服器的前置cache伺服器緩存相關請求來提高Web伺服器的速度，把Squid放在Apache的前端來緩存Web伺服器生成的動態內容，而Web應用程序只需要適當地設置頁面實效時間即可。如訪問量巨大則可考慮使用memcache作為分布式緩存。
PHP的加速使用eAccelerator加速器，eAccelerator是一個自由開放源碼PHP加速器，優化和動態內容緩存，提高了性能PHP腳本的緩存性能，使得PHP腳本在編譯的狀態下，對伺服器的開銷幾乎完全消除。它還有對腳本起優化作用，以加快其執行效率。使PHP程序代碼執效率能提高1-10倍。
具體的解決方案有以下幾種：
1、squid + Apache + PHP + eAccelerator
使用Apache負載PHP，使用squid進行緩存，html或圖片的請求可以直接由squid返回給用戶。很多大型網站都採用這種架構。
2、nginx/Apache + PHP（fastcgi） + eAccelerator
使用nginx或Apache負載PHP，PHP使用fastcgi方式運行，效率較高。
3、nginx + Apache + PHP + eAccelerator
此方案綜合了nginx和Apache的優點，使用Apache負載PHP，nginx負責解析其他Web請求，使用nginx的rewrite模塊，Apache埠不對外開放。
資料庫
開源的資料庫中，MySQL在性能、穩定性和功能上是首選，可以達到百萬級別的數據存儲，網站初期可以將MySQL和Web伺服器放在一起，但是當訪問量達到一定規模後，應該將MySQL資料庫從Web Server上獨立出來，在單獨的伺服器上運行，同時保持Web Server和MySQL伺服器的穩定連接。
當資料庫訪問量達到更大的級別，可以考慮使用MySQL Cluster等資料庫集群或者庫表散列等解決方案。
總的來說，LAMP架構的網站性能會遠遠優於Windows IIS + ASP + Access（例如月光博客）這樣的網站，可以負載的訪問量也非常大，國內的大量個人網站如果想要支撐大訪問量，採用LAMP架構是一個不錯的方案。
綜上所述，基於LAMP架構設計具有成本低廉、部署靈活、快速開發、安全穩定等特點，是Web網路應用和環境的優秀組合。
J. 如何提高伺服器並發能力
有什麼方法衡量伺服器並發處理能力
1. 吞吐率
吞吐率，單位時間里伺服器處理的最大請求數，單位req/s
從伺服器角度，實際並發用戶數的可以理解為伺服器當前維護的代表不同用戶的文件描述符總數，也就是並發連接數。伺服器一般會限制同時服務的最多用戶數，比如apache的MaxClents參數。
這里再深入一下，對於伺服器來說，伺服器希望支持高吞吐率，對於用戶來說，用戶只希望等待最少的時間，顯然，雙方不能滿足，所以雙方利益的平衡點，就是我們希望的最大並發用戶數。
2. 壓力測試
有一個原理一定要先搞清楚，假如100個用戶同時向伺服器分別進行10個請求，與1個用戶向伺服器連續進行1000次請求，對伺服器的壓力是一樣嗎？實際上是不一樣的，因對每一個用戶，連續發送請求實際上是指發送一個請求並接收到響應數據後再發送下一個請求。這樣對於1個用戶向伺服器連續進行1000次請求, 任何時刻伺服器的網卡接收緩沖區中只有1個請求，而對於100個用戶同時向伺服器分別進行10個請求，伺服器的網卡接收緩沖區最多有100個等待處理的請求，顯然這時的伺服器壓力更大。
壓力測試前提考慮的條件
並發用戶數: 指在某一時刻同時向伺服器發送請求的用戶總數(HttpWatch)
總請求數
請求資源描述
請求等待時間(用戶等待時間)
用戶平均請求的等待時間
伺服器平均請求處理的時間
硬體環境
壓力測試中關心的時間又細分以下2種:
用戶平均請求等待時間（這里暫不把數據在網路的傳輸時間，還有用戶PC本地的計算時間計算入內）
伺服器平均請求處理時間
用戶平均請求等待時間主要用於衡量伺服器在一定並發用戶數下，單個用戶的服務質量；而伺服器平均請求處理時間就是吞吐率的倒數，一般來說，用戶平均請求等待時間 = 伺服器平均請求處理時間 * 並發用戶數
怎麼提高伺服器的並發處理能力
1. 提高CPU並發計算能力
伺服器之所以可以同時處理多個請求，在於操作系統通過多執行流體系設計使得多個任務可以輪流使用系統資源，這些資源包括CPU，內存以及I/O. 這里的I/O主要指磁碟I/O, 和網路I/O。
多進程 & 多線程
多執行流的一般實現便是進程，多進程的好處可以對CPU時間的輪流使用，對CPU計算和IO操作重疊利用。這里的IO主要是指磁碟IO和網路IO，相對CPU而言，它們慢的可憐。
而實際上，大多數進程的時間主要消耗在I/O操作上。現代計算機的DMA技術可以讓CPU不參與I/O操作的全過程，比如進程通過系統調用，使得CPU向網卡或者磁碟等I/O設備發出指令，然後進程被掛起，釋放出CPU資源，等待I/O設備完成工作後通過中斷來通知進程重新就緒。對於單任務而言，CPU大部分時間空閑，這時候多進程的作用尤為重要。
多進程不僅能夠提高CPU的並發度。其優越性還體現在獨立的內存地址空間和生命周期所帶來的穩定性和健壯性，其中一個進程崩潰不會影響到另一個進程。
但是進程也有如下缺點：
fork()系統調用開銷很大: prefork
進程間調度和上下文切換成本: 減少進程數量
龐大的內存重復：共享內存
IPC編程相對比較麻煩