当一个网站达到一定级别后很容易出现效率问题，各个环节都有可能：比如数据库，前台服务器负载过 高，IO吃紧；数据增大缓存不够用或者用来同步数据的网络开销过大等。下面就自己项目遇到的问题和可采取的优化办法进行讨论，欢迎指教。（我们的项目目前 日pv在2000w左右）
最开始的时候，我们的项目拥有两台前台服务器，采用dns分流的方法做负载均衡。随着流量增加，前台两台服务器变得异常得卡，访问页面延迟增加，服 务器上明显表现就是cpu负载很高，idle几乎保持接近0.登录到服务器操作一些东西反应很慢。这个时候明显服务器不够用了，同时因为前台服务器响应缓 慢，造成很多请求拥堵，因为前台和数据库之间是使用长连接，所以间接也影响到了数据库，导致数据库经常超出连接数（我们设置的连接数是800）。当然要增 加机器，我们增加了2台服务器，同样做dns分流，这样就有2台电信，2台网通来服务。所以第一条就是增加硬件资源，简单高效。
接下来，随着流量继续攀升，发现数据库连接数一直维持在比较高的水平，很容易就爆了。而且数据库渐渐表现出来IO繁忙，读大概是6-10M/s，因 为代码上暂时没有做分库考虑，所以我们准备将用来备份的从数据库用来服务前台读请求。好在代码读写是分离的（也就是每个cgi连到数据库都是2个连接，一 个写，一个读），所以很容易就可以把前台的读请求切换到从数据库，这样主数据库一下就清闲了下来，主数据库主要负责写操作，解放了主数据库，主数据库从此 悠闲，而从数据库从此肩负了前台大量的读请求。
后来，我们发现从数据库因为读的负担比较重，导致从数据同步主数据库数据出现延迟，这个时候我其实考虑过有没办法修改mysql源码，提高同步线程 的优先级来解决。最终没有这么做，因为我们很快加入了新的一台从数据库，现在是两台从数据库来分担前台的大部分读请求，因此情况得到缓解。
再后来，流量继续爬高，导致两台从数据都出现同步延迟了。当然第一反映就是：再加从数据库？再加数据库也许是个解决办法，但是同时也要考虑其他问题，比如：如果都从主数据库同步，会不会增加主数据压力？我们尝试了以下几种办法：
1.静态化页面
我们的项目类似于新闻系统，但是又有区分。所以我们考虑静态化列表页面，每10分钟重新生成一次。结构大致是这样的：每隔10分钟，A机器就刷一次 数据库，重新生成列表页面，然后把这些页面同步到B，C等前台机器上，然后前台机器同时设置http expire头来减少浏览器的请求，设置last modify头减少网络传输。这样做是有效果的，一方面减轻了前台压力，同时也减少了数据库请求。但是发现了另一个问题：A机器定期会对数据库造成一个洪 峰式的冲击，而且这种主动生成方式非常盲目，另一方面要生成所有的列表页面，在不压缩页面的情况下大概好几G，要在几分钟内生成好几G的页面同时同步到前 台各个机器，这对A机器和前台都是很大考验。实际当中我们也发现，只是生成了部分列表页面，A机器已经比较繁忙了。
2.mod_cache
和静态化类似，使用mod_cache可以改主动为被动，使得生成页面不再盲目。结构大致是这样：前台四台服务器都配置mod_cache，缓存5 分钟，每当本地没有该页面或者已经过期的时候就去请求A机器拿新的页面并缓存到本地。这种做法代码改动很小，而且作为apache模块，不需要考虑 fastcgi或者wsgi建立新进程来服务的开销（指前台机器上）。考虑到有4台服务器都从A机器上拿，实际上A机器上面还可以做一层 mod_cache，即前台请求A，A请求自己生成静态页面，然后把静态页面返回给前台，剩下的前台请求A的时候就直接拿已经生成的静态页面就可以了。这 种方法很遗憾没有很好地实际测试过，但我觉得是可行的，特别是如果能将生成的静态页面再做gzip压缩，减少A机器和前台的网络传输消耗效率会更高。
3.memcache
memcache和mod_cache其实很像，一个是使用内存，一个是使用磁盘。出乎我们意料的是，相比静态文件好几G的磁盘消耗，使用memcache缓存到内存只占了几百M，这都归功于memcache的压缩。
使用memcache，项目的结构和mod_cache也很像，前台收到请求后去内存拿数据，拿不到则从数据库拿然后再设置到内存。这台 memcache机器就像第二点当中那台A机器，但是使用memcache本身有以下几个优势：第一，数据传输已经被压缩，占用内存小，网络传输消耗小； 第二，从实际观察发现，memcache这台服务器非常高效，占用cpu极低，和使用mod_cache相比，相当于把A机器的压力分散到了前台机器上 （使用memcache仍然都是前台在请求数据库，使用mod_cache则只有A服务器在请求数据库）。这样的话分散压力，提高效率。
实际测试发现，最终上面三种都没用在我们项目中，memcache也没有。原因是我们的项目有点特别，类似于新闻但又不完全相同，类似于游戏分区， 每个分区里面有自己的列表，memcache命中率稳定在65%左右，因为尽管总访问量比较大，但是分散到每个区，再到每个区里面每个列表，缓存的命中率 并不是很高。
最终我们又回归到了最开始的做法，我们增加了一台比较强悍一点的机器来做从数据库，事实也证明了这样可行。原因是我们发现从数据肩负了主要的读请 求，但是之前的从数据库机器都比较烂，4G的机器，2核至强cpu，都是游戏淘汰下来的机器，平时负载在3-4，而且使用了比较多swap，这说明机器内 存可能不足了。新机器换用8G内存，4核至强cpu，现在一台机器担当了4台前台服务器的读请求，负载稳定在0.3。
将来，我觉得我们的方向仍然是增加缓存，改变缓存的策略，考虑到memcache这么节约内存，可以把常用的请求对象全部丢到内存里面，相当于内存 里保存了数据库部分数据的完整拷贝，这样列表的请求和详细页面的请求都只靠请求memcache就可以完成，不像之前提到的使用memcache，仍存在 大量对数据库的请求，同时缓存的内容过期率比较高。这样做相当于mysql的query cache的一个延伸了。
总结下，我觉得一些可行的网站效率优化办法：
1.硬件是硬道理
2.使用从数据库分离读写请求
3.静态化页面
4.使用memcache或者mod_cache（即使用内存或者磁盘来做缓存）
转自：http://blog.moonforest.org/tag/memcache/
