事实上，这个问题必须结合上述大量数据进行讨论。在什么情况下高并发？一定是平时访问量大的情况，平时访问量大的数据存储也在增加。这是相辅相成的，当然也有需要的例子。例如，12306，这里的高并发比其数据不大。那么，平时的访问量如何解决呢？这里涉及到服务器和数据库的问题，从这两个方面进行优化。增加网络服务器的数量，即建立集群，进行负载平衡。既然一台服务器不能完成任务，多使用几台，多使用几台机房。

在通向第二种解决方法之前，除了数据库服务器之外，还有其他优化方法吗？当然有。页面缓存。cdn。反向代理。应用程序与静态资源分离(例如，下载的资源单独放置，为该服务器提供高带宽资源)。

增加数据库服务器的数量，同样建立集群，平衡负载。大容量数据的解决方案。使用缓存。许多事情是相辅相成的。与缓存相比，高并发问题更常用于解决，因为大量数据导致访问缓慢，容易导致高并发问题的严重性。此外，由于数据库通常是网络访问的瓶颈，我们应该尽可能避免在业务逻辑允许的情况下操作数据库，因此有缓存。将必要的数据存储在存储器中，不需要每次读取数据库，浪费不必要的性能，加快访问速度。这就是缓存的好处。使用缓存和管理缓存软件时应该注意什么？页静态化-不想说明，有什么值得说明的吗？数据库的优化。数据库表的结构有关。数据类型的选择。sql优化。索引优化。配置优化。需要注意的地方太多，应该作为单独的章节出来。数据库读写分离。分离数据库中的活跃数据。为什么要分离呢？谈谈我在实际环境中遇到的问题吧！有的表只有10几个字段，表有130万个数据，但大小已经达到5G的数据，这本身是不合理的，这么少的数据占有很多数据，其中一些字段存储了很多字符串(例如文章内容等)，每次检索这个表时大部分都不能使用这些大字段内容此时，我们可以考虑垂直分割手表，分离活动数据，大大提高访问速度。