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网站的安全性建设温州谷歌seo

网站的安全性建设,温州谷歌seo,临沂网站开发技术员,seo网上课程接口的性能优化#xff08;前端、后端、数据库#xff09; 主要通过三方面进行优化 前端后端数据库 前端优化 接口拆分 不要搞一个大而全的接口#xff0c;要区分核心与非核心的接口#xff0c;不然核心接口就会被非核心接口拖累 或者一个接口中大部分返回都很快前端、后端、数据库 主要通过三方面进行优化 前端后端数据库 前端优化 接口拆分 不要搞一个大而全的接口要区分核心与非核心的接口不然核心接口就会被非核心接口拖累 或者一个接口中大部分返回都很快但是被其中某个逻辑拖累导致整个接口都很慢这时候就可以把这个慢的逻辑抽出来单独做一个接口 什么是核心呢比如你是视频或者直播网站那么你的视频、直播的内容就是核心要先调用视频、直播的接口保证核心内容能够正常加载然后再加载评论、礼物等接口。 当然接口的拆分也不宜过多因为每次接口的请求与断开也都会消耗资源。 按需加载 如果你的接口是返回一篇文章如果文章很长则不要直接返回全部内容尤其设计多图片、视频可根据用户阅读进度进行逐步加载。 如果是返回列表则不要全部返回而要分页显示。 及时反馈用户状态 有些接口返回较慢用户触发后比如点击按钮可能无法立即返回结果。 这时候如果等待接口返回结果后再给用户反馈那么用户在等待的过程中就会以为自己的操作没有生效这时候不仅用户体验不好同时用户还可能会重复点击造成多次接口访问同时也会消耗资源。 为避免这种情况要求用户触发某个动作时要立刻给用户一个反馈比如显示“加载中请等待。。”等字样。 当然前端也可以通过其他方式来限制用户重复点击的问题比如设置过期时间加锁等方式 接口并行访问 如果接口之前没有依赖关系可并行访问加快访问速度 静态资源CDN 静态资源包括图片、视频等媒体问题同时也包括js、css、html等一些文本文件。相同的是这些文件都是静态也就是短期内不会变化的问题。 这些文件就非常适合通过CDN进行加速分发 静态资源缓存 与上述原因相同因为是静态资源所以也可以缓存在本地 后端优化 限流、熔断与降级 限流是针对服务请求数量的一种自我保护机制当请求数量超出服务的处理能力时会自动丢弃新来的请求。 熔断这一概念来源于电子工程中的断路器Circuit Breaker。在互联网系统中当下游服务因访问压力过大而响应变慢或失败上游服务为了保护系统整体的可用性可以暂时切断对下游服务的调用。 降级是将某些不重要的业务关闭保证核心功能可用。降级的思想是丢车保帅。 防止重复点击 防止多次重复点击每次接口调用都会消耗后端资源。 可通过加锁的方式实现 使用多线程 涉及多个对象的操作尤其是列表循环的操作可以引入多线程把之前的串行操作改为并行大大提高效率 如果涉及到多个线程之前的等待可是使用CountDownLatch、CyclicBarrier和Semaphore可参考https://blog.csdn.net/CrankZ/article/details/83781380 异步 一些与主流程不相关的或者耗时较长的处理可以改为异步比如发送短信、邮件等 异步的方式有很多种比如直接新建线程或者引入第三方MQ等 缓存 根据我的经验IO操作包括与数据库的交互和网络接口的交互都是占用耗时的大头。所以如果能适当针对这些IO操作加上缓存将会大大的提高性能。 缓存主要分2类本地缓存Caffeine为代表、远程缓存Redis为代表可针对不同的场景进行使用。 当然也可以结合两者组成二级缓存这里可以使用阿里开源的组件 https://github.com/alibaba/jetcache 缓存相关内容可参考我的另一篇文章 https://blog.csdn.net/CrankZ/article/details/80537115 本地缓存可参考我的另一篇文章 https://blog.csdn.net/CrankZ/article/details/90344348 数据库连接池 数据库的每次连接与关闭都会消耗资源如果每次都这样重新建立并销毁连接这样会性能低下。 所以数据库连接池的建立多个数据库连接并将这些连接组成一个连接池由应用程序动态地对池中的连接进行申请、使用和释放。 数据库连接池可参考 https://blog.csdn.net/CrankZ/article/details/82874158 JVM优化 启动的内存大小、选择合适GC等 组件升级 升级底层组件比如升级到Java21在Java21中可以启用虚拟线程、使用新增的GC等 数据库优化 数据库选择 首先要针对不同的数据选择合适的数据库 常规关系型数据除了常见的MySQL还可以选择PostgreSQLTiDB等 非关系型数据比如大文本JSON等可以考虑MongoDB 如果涉及搜索的可以使用Elasticsearch或者ClickHouse等 图数据库比选择Neo4j等 下面以MySQL为代表讲一些关系型数据库的优化 读写分离 增加从节点从节点专注读请求主节点专注处理写请求。 主库与从库的结构完全一样一个主库可以有多个从库 可参考我另一篇文章 https://blog.csdn.net/CrankZ/article/details/84679742 分库分表 当单库单表无法满足需求时可考虑分库分表。 这里不做赘述可参考我另一篇文章 https://blog.csdn.net/CrankZ/article/details/84679742 归档历史数据降低单表规模 MySQL并不适合存储大数据量如果不对数据进行归档数据库会持续膨胀从而降低查询和写入的性能。为了满足大数据量的读写需求需要定期对数据库进行归档。 在进行数据库设计时需要事先考虑到对数据归档的需求。 如果有需要可以考虑专门的数据仓库Hive或者HBase等 索引优化 避免索引失效尽量保证每次查询都命中索引 可参考我另一篇文章 https://blog.csdn.net/CrankZ/article/details/80468760 参考 https://juejin.cn/post/7287420810318299190
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