美國(guó)服務(wù)器網(wǎng)站響應(yīng)時(shí)間是指系統(tǒng)對(duì)請(qǐng)求作出響應(yīng)的時(shí)間，網(wǎng)站響應(yīng)時(shí)間越短，用戶可以就可以越快地訪問美國(guó)服務(wù)器站點(diǎn)，雖然響應(yīng)時(shí)間并不能直接反映網(wǎng)站性能的高低，但是在一定程度上反應(yīng)了美國(guó)服務(wù)器網(wǎng)站系統(tǒng)的處理能力。下面小編就來講下美國(guó)服務(wù)器高并發(fā)情況下縮短響應(yīng)時(shí)間的方法。

當(dāng)用戶請(qǐng)求一個(gè)美國(guó)服務(wù)器網(wǎng)站數(shù)據(jù)的時(shí)候，實(shí)際上是發(fā)送了一個(gè)HTTP請(qǐng)求，在宏觀上可以分為兩個(gè)部分：

1）HTTP請(qǐng)求到達(dá)目標(biāo)美國(guó)服務(wù)器網(wǎng)站之前

2）HTTP請(qǐng)求到達(dá)目標(biāo)美國(guó)服務(wù)器網(wǎng)站之后

而要想縮短美國(guó)服務(wù)器網(wǎng)站的響應(yīng)時(shí)間，本質(zhì)上是提高數(shù)據(jù)的返回速度，也就是說要把請(qǐng)求數(shù)據(jù)過程中的各個(gè)步驟提高速度，這樣整體下來響應(yīng)時(shí)間就會(huì)縮短。把數(shù)據(jù)放在離用戶越近的地方響應(yīng)時(shí)間越快。

1、客戶端

客戶端是發(fā)起一個(gè)網(wǎng)站請(qǐng)求的源頭，可以施加一定的策略來縮短數(shù)據(jù)的獲取時(shí)間，其中最為常用的就是緩存，一些常用的、很少變動(dòng)的資源緩存在客戶端，不但能縮短獲取資源的時(shí)間，而且在很大程度上能減輕服務(wù)端的壓力。比如一些圖片、CSS、JS文件，甚至一些接口的數(shù)據(jù)或者整個(gè)網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容都可以在客戶端做緩存。另外HTTP請(qǐng)求的合并也可以減少對(duì)服務(wù)端的請(qǐng)求次數(shù)，在一定程度上可以縮短請(qǐng)求的響應(yīng)時(shí)間。

2、DNS

一般美國(guó)服務(wù)器網(wǎng)站的訪問方式都采用域名的方式，既然是域名就涉及到DNS解析速度的問題，如果DNS服務(wù)解析的速度比較慢，整體過程的響應(yīng)時(shí)間也會(huì)加長(zhǎng)，這點(diǎn)也是可以進(jìn)行調(diào)整。

3、網(wǎng)絡(luò)

客戶端獲取到網(wǎng)站IP之后通過網(wǎng)卡把HTTP請(qǐng)求發(fā)送出去，目標(biāo)地址為相應(yīng)的網(wǎng)站服務(wù)器。在這個(gè)過程當(dāng)中如果客戶端和服務(wù)器端有一方帶寬比較小的話，就會(huì)加大響應(yīng)時(shí)間，而且這個(gè)過程的響應(yīng)時(shí)間其實(shí)取決于很多因素，比如美國(guó)服務(wù)器路由器的路由策略是否最優(yōu)，整個(gè)過程通過的網(wǎng)關(guān)數(shù)據(jù)量等。

4、網(wǎng)站

當(dāng)一個(gè)請(qǐng)求到達(dá)網(wǎng)站服務(wù)器，服務(wù)器便開始處理請(qǐng)求，一般會(huì)有專門處理業(yè)務(wù)請(qǐng)求的一個(gè)業(yè)務(wù)層，有的體現(xiàn)為RPC協(xié)議的微服務(wù)，有的體現(xiàn)為簡(jiǎn)單的一個(gè)代碼分層，最終請(qǐng)求的數(shù)據(jù)會(huì)通過查詢數(shù)據(jù)庫(kù)來返回。由于這個(gè)原因，所以誕生了負(fù)載均衡的策略。

美國(guó)服務(wù)器數(shù)據(jù)庫(kù)的情況類似，一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)扛不住壓力，就加到N個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)分散壓力，這就是常用的拆表策略。現(xiàn)在很多的場(chǎng)景采用NoSQL代替關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來縮短響應(yīng)時(shí)間，在正常情況下，由于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的本身因素在特定場(chǎng)景下的讀寫速度比NoSQL要慢很多，所以系統(tǒng)設(shè)計(jì)初期，可以考慮采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和NoSQL混用的方案。

5、緩存

當(dāng)并發(fā)的請(qǐng)求到達(dá)一定程度，瓶頸大部分情況下發(fā)生在DB層面，為了避免頻繁查詢數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)生瓶頸，誕生了緩存，可以在訪問數(shù)據(jù)庫(kù)之前加入了緩存層，當(dāng)然這里的緩存采用的方案在數(shù)據(jù)的響應(yīng)時(shí)間上要比數(shù)據(jù)庫(kù)小很多，比如常用的Redis、Memcache，但這些第三方的緩存組件還是要走網(wǎng)絡(luò)，速度比不上進(jìn)程內(nèi)的緩存。

現(xiàn)在一般在網(wǎng)站層和服務(wù)層都有緩存策略，只不過緩存的數(shù)據(jù)和策略有所不同，但最終目的都是為了加快請(qǐng)求的響應(yīng)。

以上就是美國(guó)服務(wù)器高并發(fā)下縮短響應(yīng)時(shí)間的方法，最后需要補(bǔ)充一點(diǎn)，就是程序異步化其實(shí)并不能縮短響應(yīng)時(shí)間，但是對(duì)提高吞吐量有很大作用。

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