用户多不代表你的服务器访问量大，访问量大也不代表你的服务器压力大！换一个更专业的问题，高并发下如何优化，避免服务器压力过大？1.整体架构：可以采用分布式架构，采用微服务架构将服务拆分部署在不同的服务节点上，避免单节点宕机导致服务不可用！2、数据库：采用主从复制，读写分离，甚至分库分表。表数据根据不同的查询方式采用不同的索引，如b树、哈希、关键字段和索引。SQL避免复合函数和组合排序等。避免使用非索引字段作为分组、排序等的条件！为了减少交互次数，一定不要使用select*！3、添加缓存：使用如memcache、redis、ehcache等缓存数据库定义表、结果表等，缓存数据库的中间数据，避免多次访问修改表数据！登录信息、session等缓存分享！对于不经常变化的数据，比如商品分类、省市、年龄分类，放在缓存里，不要放在数据库里！同时还要避免缓存雪崩、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。应该使用晚间定时任务统计、增量统计等方式提前统计，避免实时统计造成内存和CPU压力！5.增加图片服务器：图片等大文件必须单独通过文件服务器，避免IO速度对动态数据的影响！保证系统不会因为文件崩溃！6、HTML文件的静态处理，枚举，静态方法返回值等，放到缓存中！7、负载均衡：使用nginx等服务对流量过大的服务采用负载均衡，实现服务集群，增加服务的最大并发数，防止个别服务因压力过大而崩溃！8、添加搜索引擎：对于SQL中经常出现的like、in等语句，使用lucence或solr中间件存储必要的字段和数据，依靠搜索引擎进行模糊搜索，提高搜索速度！#注意：全量数据和增量数据是用定时任务更新的！9、使用消息中间件：服务之间的数据传输，使用分布式消息队列如rabbitmq、kafka等进行异步传输，防止同步传输数据阻塞和数据丢失！10、放弃tomcat：做web开发，最早接触的应用服务器是tomcat，但是tomcat的单台服务器并发只能不到1w！采用netty等actor模型的高性能应用服务器！11、多线程：目前的服务器都是多核处理模式。如果代码以单线程、同步的方式处理，会极大地浪费CPU的使用效率和执行时间！12.避免阻塞：避免bio，blockingqueue等经常造成长时间阻塞的技术被nio!等异步处理机制所取代。13、CDN加速：如果流量过大，可以根据请求来源使用CDN拆分技术，避免大流量导致系统崩溃！14、避免低效代码：不要频繁创建对象、引用，少用同步锁，不要创建大量线程，不要多层for循环！当然还有更多的细节优化技巧！
