1.使用內存數據庫

內存數據庫，其實就是將數據放在內存中直接操作的數據庫。相對于磁盤，內存的數據讀寫速度要高出幾個數量級，將數據保存在內存中相比從磁盤上訪問能夠極大地提高應用的性能。

內存數據庫拋棄了磁盤數據管理的傳統方式，基于全部數據都在內存中重新設計了體系結構，并且在數據緩存、快速算法、并行操作方面也進行了相應的改進，所以數據處理速度比傳統數據庫的數據處理速度要快很多。

但是安全性的問題可以說是內存數據庫最大的硬傷。因為內存本身有掉電丟失的天然缺陷，因此我們在使用內存數據庫的時候，通常需要，提前對內存上的數據采取一些保護機制，比如備份，記錄日志，熱備或集群，與磁盤數據庫同步等方式。

對于一些重要性不高但是又想要快速響應用戶請求的部分數據可以考慮內存數據庫來存儲，同時可以定期把數據固化到磁盤。

2.使用RDD

在大數據云計算相關領域的一些應用中，Spark可以用來加快數據處理速度。Spark的核心是RDD，RDD最早來源與Berkeley實驗室的一篇論文《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》。

現有的數據流系統對兩種應用的處理并不高效：一是迭代式算法，這在圖應用和機器學習領域很常見；二是交互式數據挖掘工具。這兩種情況下，將數據保存在內存中能夠極大地提高性能。

3.增加緩存

很多web應用是有大量的靜態內容，這些靜態內容主要都是一些小文件，并且會被頻繁的讀，采用Apache以及nginx作為web服務器。

在web訪問量不大的時候，這兩個http服務器可以說是非常的迅速和高效，如果負載量很大的時候，我們可以采用在前端搭建cache服務器，將服務器中的靜態資源文件緩存到操作系統內存中直接進行讀操作，因為直接從內存讀取數據的速度要遠大于從硬盤讀取。

這個其實也是增加內存的成本來降低訪問磁盤帶來的時間消耗。

4.使用SSD

除了對內存方面的優化，還可以對磁盤這邊進行優化。跟傳統機械硬盤相比，固態硬盤具有快速讀寫、質量輕、能耗低以及體積小等特點。

但是ssd的價格相比傳統機械硬盤要貴，有條件的可以使用ssd來代替機械硬盤。

5.優化數據庫

大部分的服務器請求最終都是要落到數據庫中，隨著數據量的增加，數據庫的訪問速度也會越來越慢。想要提升請求處理速度，必須要對原來的單表進行動刀了。

目前主流的Linux服務器使用的數據庫要屬mysql了，如果我們使用mysql存儲的數據單個表的記錄達到千萬級別的話，查詢速度會很慢的。根據業務上合適的規則對數據庫進行分區分表，可以有效提高數據庫的訪問速度，提升服務器的整體性能。

另外對于業務上查詢請求，在建表的時候可以根據相關需求設置索引等，以提高查詢速度。

網站欄目：怎么讓服務器使用更穩定流暢
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