使用 Nginx 作为前端接入
用 Nginx 进行动静分离。这个不用多讲，新浪、网易、淘宝、 腾讯等巨头的使用已经说明了一切。
保持最简单的架构
遵守 KISS 原则(Keep it simple and stupid)。尽量不要考虑项目外的重用。过多的考虑项目外的重用，必然会增加项目的复杂度。避免过度集成，让每个模块只做自己的事，这对于日后的维护和模块复用都有好处。
精心设计缓存处理、毫不吝啬代码(对象、列表、片段)
对于门户网站的首页来说，往往可能会有近百个 SQL。用户并发上去以后，光首页就足以让服务器 down 掉。缓存不但有利于降低负载，而且还能提高响应速度。
调整使用聚集索引
对于每个表来讲，聚集索引只有一个，利用好了，查询速度会有意想不到的提升效果。
以 MySql 为例，InnoDB选取聚集索引参照列的顺序是
1. 如果声声明了主键(primary key)，则这个列会被做为聚集索引；
2. 如果没有声明主键，则会用一个唯一且不为空的索引列做为主键，成为此表的聚集索引；
3. 上面二个条件都不满足，InnoDB会自己产生一个虚拟的聚集索引。
CREATE TABLE `timeline_raw` ( `rawId` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `uid` bigint(20) DEFAULT NULL, `did` bigint(20) DEFAULT NULL, `channelId` char(1) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '1:qvga; 2:720p', `fileId` bigint(20) DEFAULT NULL, `sectionId` bigint(20) DEFAULT NULL, `headerFilePath` varchar(120) DEFAULT NULL, `startTime` bigint(20) DEFAULT NULL, `endTime` bigint(20) DEFAULT NULL, `updateTime` datetime DEFAULT NULL, `createTime` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`rawId`), KEY `index_uid_did_startTime` (`uid`,`did`,`startTime`) USING BTREE, KEY `index_uid_did_endTime` (`uid`,`did`,`endTime`) USING BTREE, KEY `index_time` (`startTime`) USING BTREE, KEY `index_uid_did_fileId` (`uid`,`did`,`sectionId`) USING BTREE, KEY `index_sectionId` (`sectionId`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 |
这个表有四个索引：主键 rawId、sectionId、`uid`,`did`、startTime。
项目的 iBatis2 中有这样一条查询语句：
<select id="getRawFileList" parameterClass="java.util.HashMap" resultClass="com.defonds.mysql.raw.entity.TimelineRaw"> SELECT * FROM timeline_raw_ WHERE uid=#uid# AND did=#did# AND channelId=#channelId# <isNotNull property="sectionId"> AND sectionId = #sectionId#</isNotNull> AND ( (startTime BETWEEN #startTime# and #endTime#) OR (endTime BETWEEN #startTime# and #endTime#) OR ( <![CDATA[ startTime<=#startTime# ]]> AND <![CDATA[ endTime>=#endTime# ]]> ) ) ORDER BY startTime; </select> |
根据实际业务向 timeline_raw 表注入一千万条数据，进行模拟测试(参考《sql 性能测试例子》)，发现 getRawFileList 的执行平均时间为 160 ms 以上。这是不能接受的。
考虑到实际业务中对于主键 rawId 查询条件甚少，我们把rawId主键索引取消掉，改为唯一约束，却把sectionId+startTime+endTime作为主键(业务上能够保证其唯一性，根据InnoDB索引规则，这个索引将成为我们新表的聚集索引)。然后把sectionId、startTime两个索引也取消掉，仅保留`uid`,`did`索引。
这样子，我们新表的索引实际上只有两个了：一个聚集索引(sectionId+startTime+endTime)一个非聚集索引(`uid`,`did`)。
再次进行模拟测试，同样的数据、数据量，同样的查询结果集，getRawFileList 执行平均时间已经降到了 11 ms。结果是令人振奋的，不是么？
使用 /dev/shm 来存储缓存的磁盘文件
在网站运维中，利用好了这一点，往往有意想不到的收获。以 tomcat 为例，可以通过修改 catalina.sh 中的 CATALINA_TMPDIR 值的路径来将缓存设置为 /dev/shm。
以 OSC 为例，他们就是纯 Java 写的，部署在 tomcat 下。在长时间的在线运行之后，管理员发现网站响应速度奇慢，服务器负载正常，又找不出是哪里的问题。后来 df 一下，发现 tomcat 临时目录下的文件足足有 8G 之多，原来是 CPU 等待磁盘操作造成响应速度加长。于是他们将临时目录映射到 /dev/shm，网站响应速度从此奇快。
分析系统中每一个 SQL 的执行效率
以 MySql 为例，对于每个 SQL 最好都 explain 一下。对于有明显效率问题的，通过 sql 优化、调索引等方法进行改进。
健康慢查询日志，检查所有执行超过 100 毫秒的 SQL
对于上线了的项目，健康慢查询日志，检查所有执行超过 100 毫秒的 SQL，看看有没有优化余地。对于没有上线的项目，可以进行场景模拟对嫌疑 SQL，或者对频繁使用的 SQL 进行性能测试，统计它们执行时间，得出平均值，画出曲线分析图，对于单表千万数据，执行时间超过 50ms 的 SQL 要重点关注。参考《sql 性能测试例子》。
