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我们机房的BGP三线单IP服务器103.219.31.*访问速度稳定。
CPU:i7/强内存:8/32GB硬盘:500GBSAS带宽:G口/100MBPS独立。
用户多并不意味着你的服务器访问量大，访问量大也不一定意味着你的服务器压力大！如何优化高并发下的问题，可以避免服务器压力过大。
1.整个架构：可在不同的服务节点部署分布式架构和微服务架构，避免单节点停机造成的服务不可用！
2.数据库:主要从复制、读写分离，甚至分库分表。表数据根据不同的查询方法使用不同的索引，如btree、hash、关键字段加索引、sql避免复合函数、组合排序等。，并避免使用非索引字段作为条件分组和排序！减少交互次数，不要使用select*！
3.加缓存:使用缓存数据库定义表、结果表等。，如memcache、redis、ehcache等。数据库中间数据放缓存，避免多次访问修改表数据！登录信息session等缓存共享！如商品分类、省市、年龄分类等不变数据，放缓存，不要放数据库！
同时要避免缓存雪崩、穿透等问题导致缓存崩溃！
4、增量统计：不实时统计大量数据，应采用夜间定期任务统计、增量统计等方式提前统计，避免实时统计内存、CPU压力！
5.添加图片服务器：图片等大文件必须单独通过文件服务器，以避免IO速度对动态数据的影响！确保系统不会因文件而崩溃！
六、HTML文件、枚举、静态方法返回值等静态处理，放入缓存！
7.负载平衡：使用nginx等访问量过大的服务，实现服务集群，提高服务的最大并发性，防止单个服务因压力过大而崩溃！
8.添加搜索引擎：使用lucence或solr中间件作为sql中经常出现的like、in等句子，需要依靠模糊搜索的字段和数据来存储，以提高搜索速度！#注:定期更新全数据和增量数据！
9.使用消息中间件:使用rabitmq、kafka等分布式消息队列异步传输服务之间的数据传输，防止同步传输数据的堵塞和丢失！
10.抛弃tomcat:做web开发，接触最早的应用服务器是tomcat，但tomcat的最大并发量只能不到1w！采用netty等actor模型的高性能应用服务器！
11、多线程：目前的服务器是多核心处理模式。如果代码采用单线程和同步处理，将大大浪费CPU的使用效率和执行时间！
12、避免堵塞：避免bio、blockingqueue等经常引起长期堵塞的技术，而改为nio等异步处理机制！
13.CDN加速:如果访问量太大，可以根据要求来源采用CDN分流技术，避免大流量系统崩溃！
避免低效代码：不要频繁创建对象，引用，少使用同步锁，不要创建大量线程，不要多层for循环！
当然，有更多的细节优化技术。
CPU:i7/强内存:8/32GB硬盘:500GBSAS带宽:G口/100MBPS独立。
用户多并不意味着你的服务器访问量大，访问量大也不一定意味着你的服务器压力大！如何优化高并发下的问题，可以避免服务器压力过大。
1.整个架构：可在不同的服务节点部署分布式架构和微服务架构，避免单节点停机造成的服务不可用！
2.数据库:主要从复制、读写分离，甚至分库分表。表数据根据不同的查询方法使用不同的索引，如btree、hash、关键字段加索引、sql避免复合函数、组合排序等。，并避免使用非索引字段作为条件分组和排序！减少交互次数，不要使用select*！
3.加缓存:使用缓存数据库定义表、结果表等。，如memcache、redis、ehcache等。数据库中间数据放缓存，避免多次访问修改表数据！登录信息session等缓存共享！如商品分类、省市、年龄分类等不变数据，放缓存，不要放数据库！
同时要避免缓存雪崩、穿透等问题导致缓存崩溃！
4、增量统计：不实时统计大量数据，应采用夜间定期任务统计、增量统计等方式提前统计，避免实时统计内存、CPU压力！
5.添加图片服务器：图片等大文件必须单独通过文件服务器，以避免IO速度对动态数据的影响！确保系统不会因文件而崩溃！
六、HTML文件、枚举、静态方法返回值等静态处理，放入缓存！
7.负载平衡：使用nginx等访问量过大的服务，实现服务集群，提高服务的最大并发性，防止单个服务因压力过大而崩溃！
8.添加搜索引擎：使用lucence或solr中间件作为sql中经常出现的like、in等句子，需要依靠模糊搜索的字段和数据来存储，以提高搜索速度！#注:定期更新全数据和增量数据！
9.使用消息中间件:使用rabitmq、kafka等分布式消息队列异步传输服务之间的数据传输，防止同步传输数据的堵塞和丢失！
10.抛弃tomcat:做web开发，接触最早的应用服务器是tomcat，但tomcat的最大并发量只能不到1w！采用netty等actor模型的高性能应用服务器！
11、多线程：目前的服务器是多核心处理模式。如果代码采用单线程和同步处理，将大大浪费CPU的使用效率和执行时间！
12、避免堵塞：避免bio、blockingqueue等经常引起长期堵塞的技术，而改为nio等异步处理机制！
13.CDN加速:如果访问量太大，可以根据要求来源采用CDN分流技术，避免大流量系统崩溃！
避免低效代码：不要频繁创建对象，引用，少使用同步锁，不要创建大量线程，不要多层for循环！
当然，有更多的细节优化技术。
