网站的问题主要是来自庞大的访问用户，高并发的访问量和海量数据。在这个科技时代，由于互联网的开放性，使得互联网网站更容易受到攻击，无论大型小型还是打酱油的网站，几乎都会受到黑客的侵害。

面对这些危机问题，许多人都会第一时间想到用服务器来预防，现在市面上的服务器的防御机制大多是集群防护，集群防护是指整个机房的防护，也是与其他人一起共享的这几个G的防护。比如说集群防护100G，其实真实的防护还不如10G的单机防御。只看数值不注重真实，往往会误入歧途，以为自己赚到了，其实是被坑了。

方案：

小蚁安盾立体式防护

它是可以解决所有网站可能会出现的一切安全问题。例如最常见的网站的高并发量，以及网站遭受到攻击等问题。小蚁安盾立体式防护可以帮助网站加速以及防御，隐藏源站服务器IP，有效解决网站并发量。

优势：

1、有立体式防护管理后台，可以自主设置缓存规则和缓存时间，可自主调整CC策略。

2、多节点分布加强网站的稳定性，网站稳定百度蜘蛛爬行抓取数据正常，网站排名自然就会提高。

3、隐藏网站服务器IP地址，确保网站服务器不受到任何影响。

4、防御DDOS、无视CC。

高并发的优化需要借鉴简书的一位作者

高并发优化

高并发除了需要对服务器进行垂直扩展和水平扩展之外，作为后端开发可以通过高并发优化，保证业务在高并发的时候能够稳定的运行，避免业务停滞带来的损失，给用户带来不好的体验

缓存：

服务端缓存

内存数据库

redis

memcache

方式

优先缓存

穿透 DB 问题

只读缓存

更新 / 失效删除

注意

内存数据库的分配的内存容量有限，合理规划使用，滥用最终会导致内存空间不足

缓存数据需要设置过期时间，无效 / 不使用的数据自动过期

压缩数据缓存数据，不使用字段不添加到缓存中

根据业务拆分布式部署缓存服务器

客户端缓存

方式

客户端请求数据接口，缓存数据和数据版本号，并且每次请求带上缓存的数据版本号

服务端根据上报的数据版本号与数据当前版本号对比

版本号一样不返回数据列表，版本号不一样返回最新数据和最新版本号

场景：

更新频率不高的数据

服务端缓存架构图

huancun_pt.png

场景

多级缓存

虽然Redis集群这种缓存的性能已经很高了，但是也避免不了网络消耗，在高并发系统中，这些消耗是可能会引起很严重后果的，也需要尽量减少。可以考虑多级缓存，将一些变更频率非常低的数据放入应用内缓存，这样就可以在应用内直接处理了，相比使用集中式缓存来说，在高并发场景还是能够提高很大效率的，可以参考【cache-redis-caffeine-spring-boot-starter】实现两级缓存，也可以参考开源中国的J2Cache，支持多种两级缓存的方式。需要注意的就是缓存失效时一级缓存的清理，因为一级缓存是在应用内，对于集群部署的系统，应用之间是没法直接通信的，只能借助其他工具来进行通知并清理一级缓存。如利用Redis的发布订阅功能来实现同一应用不同节点间的通信