对于大型网站来说，所采用的技术涉及面极其广泛，从硬件到软件、编程语言、数据库、Web服务器、防火墙等各个领域都有了很高的要求，
提高系统高并发性能方案措施：
减少数据库访问次数，文件和数据库分离，大数据分布式存储，服务器的集群负载均衡，页面缓存的使用，nosql内存数据库代替关系型数据库
1.文件服务器集群，
图片、视频、其他下载文件，它们的下载通常是占用网络带宽的罪恶魁首，这些资源一定要独立放在带宽好的文件服务器上，能提供http协议访问地址使用，不至于在下载文件时影响web服务器的cpu运算。
2.Web服务器集群，
不管是windows系统，还是linux系统，单台服务器的性能和资源都是有限的，支持的连接并发数都有上限，
因此必须采用多服务器集群的方法才能提高连接并发数。连接并发数的容量计算也很容易：
连接并发数= 服务器1并发数+服务器2并发数+……+ 服务器n并发数
1：运用LVS+Keepalived进行负载均衡部署（同时防止单点故障，参考：Linux 下 LVS+Keepalived 负载均衡安装）
2：负载均衡后用Memcached 进行集群缓存，并实现Session共享，防止因为负载均衡后Session丢失。
3.数据库服务器集群
通常大型的关系型数据库 oracle ,mysql , sqlserver 都已经提供了集群的功能，但是，由于磁盘读写速度的限制，难以胜任高并发实时性的要求，我们建议使用带有集群功能的内存数据库。
1：优化索引
2：读写主从分离：运用MySQL的MHA来保证数据库系统的高可用.在宕机的时间内（通常10—30秒内），完成故障切换，实现主从分离，再利 用Altas进行读写分离提高数据库性能（参考：Mysql MHA 主从配置+Keepalived测试使用说明 、MySQL+Altas 读写分离测试（Altas 不能用存储过程，Update和Delete必须要有参数））
3：分库：将数据库按照不同的业务进行分库
4：分表：将同一个表，按照不同的业务逻辑进行区分，如订单表可分为1星期内，一个月内，三个月内，一年内，四个不同 的表，正常业务 逻辑最多的都是查询今天或这几天的数据，面其他数据一般都不会查到
4.Gemfire内存数据库
5.负载均衡器
负载均衡服务器分为硬件均衡服务器 和 软件均衡服务器，
目的就是统一提供一个访问入口来访问服务器集群，并且能够动态监控每个服务器的负载，把新的用户请求转给负载小的服务器。
硬件服务器就是直接购买独立的服务器作为负载均衡服务器，例如阿里云已经提供。
软件服务器使用具有代理功能的软件作为转发服务器，比如Nginx,HAProxy,LVS 等等。
6.缓存技术
web服务器与数据库服务器是分布在不同的服务器上的，也就是web程序从数据库获取数据时，通过网络tcp/ip协议进行网络数据传输，当查询的数据量过大时，网络带宽速率很可能变为瓶颈，高并发在线时，将会很大影响整体系统的效率。我们使用缓存技术解决这个问题, 我们根据具体的业务，把数据分为两类：
1、 一类是不经常变的数据，比如表结构，公共设置数据，省市县名录等等，这些数据我们将会作为永久缓存数据，我们将会一次性读取数据库全部记录缓存到web服务器本地长久保存，并且定时检测数据库是否有更新的数据，如果有更新，则再更新本地缓存数据；
2、 另一类是经常变的数据，对于这种数据，需要每次读取时都从数据库读取，往往这类数据也包含海量的数据，读取数据库时将不能一次性读取，只能分页读取，缓存数据保存的时间也不宜太长。
redis：
支持多种类型的数据结构，如 字符串（strings）， 散列（hashes）， 列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets） 与范围查询， bitmaps， hyperloglogs 和 地理空间（geospatial） 索引半径查询.