Ⅰ 阿里雲的伺服器4核8g，10M帶寬並發訪問，能支持多少用戶
沒有準確的答案的。
這款配置還是相對較高的配置，以官網來說，每天大概500ip，PV大概3000左右，同時在線人數最多不會超過50人吧，這種流量相對一個企業站來說還算可以，這個伺服器完全可以符合要求，目前運行了相當長時間，伺服器沒有出現過任何中斷，截取Alexa的排名數據僅供參考。
(1)一個並發能請求多少圖片擴展閱讀：
這款配置的峰值並發用戶應該可以到幾百個用戶，這里有太多因素決定同時並發數了，比如網站圖片視頻數量多少，資料庫是否和文件伺服器分開，每個用戶在站點上打開的頁面多少等都會影響伺服器負載。
另外這些數據其實都只是一個預估的數據，顯示情況遠比理想狀況復雜很多很多，比如要是在這台伺服器安裝配置一些額外的服務，而當前服務運行的進程可能就會直接對伺服器造成負載的提升等等。
因此能支持多少用戶這種問題本身就是一個偽命題，要具體情況具體分析，不過可以肯定的是這個配置可以支持絕大部分企業站點的正常運行相當長時間。
Ⅱ java高並發是什麼意思，高並發的解釋
1、在java中，高並發屬於一種編程術語，意思就是有很多用戶在訪問，導致系統數據不正確、糗事數據的現象。並發就是可以使用多個線程或進程，同時處理不同的操作。
Ⅲ 並發的並發處理
一個小型的網站，比如個人網站，可以使用最簡單的html靜態頁面就實現了，配合一些圖片達到美化效果，所有的頁面均存放在一個目錄下，這樣的網站對系統架構、性能的要求都很簡單，隨著互聯網業務的不斷豐富，網站相關的技術經過這些年的發展，已經細分到很細的方方面面，尤其對於大型網站來說，所採用的技術更是涉及面非常廣，從硬體到軟體、編程語言、資料庫、WebServer、防火牆等各個領域都有了很高的要求，已經不是原來簡單的html靜態網站所能比擬的。
大型網站，比如門戶網站。在面對大量用戶訪問、高並發請求方面，基本的解決方案集中在這樣幾個環節：使用高性能的伺服器、高性能的資料庫、高效率的編程語言、還有高性能的Web容器。但是除了這幾個方面，還沒法根本解決大型網站面臨的高負載和高並發問題。
上面提供的幾個解決思路在一定程度上也意味著更大的投入，並且這樣的解決思路具備瓶頸，沒有很好的擴展性，下面我從低成本、高性能和高擴張性的角度來說說我的一些經驗。 其實大家都知道，效率最高、消耗最小的就是純靜態化的html頁面，所以我們盡可能使我們的網站上的頁面採用靜態頁面來實現，這個最簡單的方法其實也是最有效的方法。但是對於大量內容並且頻繁更新的網站，我們無法全部手動去挨個實現，於是出現了我們常見的信息發布系統CMS，像我們常訪問的各個門戶站點的新聞頻道，甚至他們的其他頻道，都是通過信息發布系統來管理和實現的，信息發布系統可以實現最簡單的信息錄入自動生成靜態頁面，還能具備頻道管理、許可權管理、自動抓取等功能，對於一個大型網站來說，擁有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
除了門戶和信息發布類型的網站，對於交互性要求很高的社區類型網站來說，盡可能的靜態化也是提高性能的必要手段，將社區內的帖子、文章進行實時的靜態化，有更新的時候再重新靜態化也是大量使用的策略，像Mop的大雜燴就是使用了這樣的策略，網易社區等也是如此。
同時，html靜態化也是某些緩存策略使用的手段，對於系統中頻繁使用資料庫查詢但是內容更新很小的應用，可以考慮使用html靜態化來實現，比如論壇中論壇的公用設置信息，這些信息目前的主流論壇都可以進行後台管理並且存儲再資料庫中，這些信息其實大量被前台程序調用，但是更新頻率很小，可以考慮將這部分內容進行後台更新的時候進行靜態化，這樣避免了大量的資料庫訪問請求。 大型網站都有復雜的應用，這些應用必須使用資料庫，那麼在面對大量訪問的時候，資料庫的瓶頸很快就能顯現出來，這時一台資料庫將很快無法滿足應用，於是我們需要使用資料庫集群或者庫表散列。
在資料庫集群方面，很多資料庫都有自己的解決方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案，常用的MySQL提供的Master/Slave也是類似的方案，您使用了什麼樣的DB，就參考相應的解決方案來實施即可。
上面提到的資料庫集群由於在架構、成本、擴張性方面都會受到所採用DB類型的限制，於是我們需要從應用程序的角度來考慮改善系統架構，庫表散列是常用並且最有效的解決方案。我們在應用程序中安裝業務和應用或者功能模塊將資料庫進行分離，不同的模塊對應不同的資料庫或者表，再按照一定的策略對某個頁面或者功能進行更小的資料庫散列，比如用戶表，按照用戶ID進行表散列，這樣就能夠低成本的提升系統的性能並且有很好的擴展性。sohu的論壇就是採用了這樣的架構，將論壇的用戶、設置、帖子等信息進行資料庫分離，然後對帖子、用戶按照板塊和ID進行散列資料庫和表，最終可以在配置文件中進行簡單的配置便能讓系統隨時增加一台低成本的資料庫進來補充系統性能。 緩存一詞搞技術的都接觸過，很多地方用到緩存。網站架構和網站開發中的緩存也是非常重要。這里先講述最基本的兩種緩存。高級和分布式的緩存在後面講述。
架構方面的緩存，對Apache比較熟悉的人都能知道Apache提供了自己的緩存模塊，也可以使用外加的Squid模塊進行緩存，這兩種方式均可以有效的提高Apache的訪問響應能力。
網站程序開發方面的緩存，Linux上提供的Memory Cache是常用的緩存介面，可以在web開發中使用，比如用Java開發的時候就可以調用MemoryCache對一些數據進行緩存和通訊共享，一些大型社區使用了這樣的架構。另外，在使用web語言開發的時候，各種語言基本都有自己的緩存模塊和方法，PHP有Pear的Cache模塊，Java就更多了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。 負載均衡將是大型網站解決高負荷訪問和大量並發請求採用的終極解決辦法。
負載均衡技術發展了多年，有很多專業的服務提供商和產品可以選擇，我個人接觸過一些解決方法，其中有兩個架構可以給大家做參考。
1.軟體四層交換
大家知道了硬體四層交換機的原理後，基於OSI模型來實現的軟體四層交換也就應運而生，這樣的解決方案實現的原理一致，不過性能稍差。但是滿足一定量的壓力還是游刃有餘的，有人說軟體實現方式其實更靈活，處理能力完全看你配置的熟悉能力。
軟體四層交換我們可以使用Linux上常用的LVS來解決，LVS就是Linux Virtual Server，他提供了基於心跳線heartbeat的實時災難應對解決方案，提高系統的魯棒性，同時可供了靈活的虛擬VIP配置和管理功能，可以同時滿足多種應用需求，這對於分布式的系統來說必不可少。
一個典型的使用負載均衡的策略就是，在軟體或者硬體四層交換的基礎上搭建squid集群，這種思路在很多大型網站包括搜索引擎上被採用，這樣的架構低成本、高性能還有很強的擴張性，隨時往架構裡面增減節點都非常容易。這樣的架構我准備空了專門詳細整理一下和大家探討。
對於大型網站來說，前面提到的每個方法可能都會被同時使用到，我這里介紹得比較淺顯，具體實現過程中很多細節還需要大家慢慢熟悉和體會，有時一個很小的squid參數或者apache參數設置，對於系統性能的影響就會很大。
2.硬體四層交換
第四層交換使用第三層和第四層信息包的報頭信息，根據應用區間識別業務流，將整個區間段的業務流分配到合適的應用伺服器進行處理。第四層交換功能就象是虛IP，指向物理伺服器。它傳輸的業務服從的協議多種多樣，有HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他協議。這些業務在物理伺服器基礎上，需要復雜的載量平衡演算法。在IP世界，業務類型由終端TCP或UDP埠地址來決定，在第四層交換中的應用區間則由源端和終端IP地址、TCP和UDP埠共同決定。
在硬體四層交換產品領域，有一些知名的產品可以選擇，比如Alteon、F5等，這些產品很昂貴，但是物有所值，能夠提供非常優秀的性能和很靈活的管理能力。Yahoo中國當初接近2000台伺服器使用了三四台Alteon就搞定了。
Ⅳ 一直在說的高並發，多少Qps才算高並發
首先是無狀態前端機器不足以承載請求流量，需要進行水平擴展，一般QPS是千級。 然後是關系型資料庫無法承載讀取或寫入峰值，需要資料庫橫向擴展或引入nosql，一般是千到萬級。 之後是單機nosql無法承載，需要nosql橫向擴展，一般是十萬到百萬QPS。
高並發通常是指我們提供的系統服務能夠同時並行處理很多請求。並發是指，某個時刻有多少個訪問同時到來。QPS是指秒鍾響應的請求數量。那麼這里就肯容易推算出一個公式：QPS = 並發數 / 平均響應時間
如果你發現自己高並發，一定要及時就醫，尋求正規醫生的幫助。
Ⅳ 同一個頁面上n個同一個圖片算幾個並發
那就得區分地說這個"並發"了:作為傳輸的話,一般都只按一個去請求傳輸.作為載入的話,當然是有個N個就有N個同時載入了.看頁面就看出來了,N個相同圖像的顯示是同步的,即傳過來多少就都同時載入多少.
Ⅵ 20000的並發量需要幾台伺服器
20000的並發量需要150台伺服器。
150台。Tomcat 默認配置的最大請求數是 150，也就是說同時支持 150 個並發，當然了，也可以將其改大。
如果是較大規模或者是圖片，視頻內容較多的網站，則會對伺服器資源佔用較高，推薦用雙至強八核處理器，32G內存，1T硬碟的配置來放資料庫，然後再用幾台普通四核配置的機器放網站前端來做負載均衡即可，帶寬需要根據你們的具體需求來決定。
易使用性：
伺服器的功能相對於PC機來說復雜許多，不僅指其硬體配置，更多的是指其軟體系統配置。伺服器要實現如此多的功能，沒有全面的軟體支持是無法想像的。但是軟體系統一多，又可能造成伺服器的使用性能下降，管理人員無法有效操縱。
所以許多伺服器廠商在進行伺服器的設計時，除了在伺服器的可用性、穩定性等方面要充分考慮外，還必須在伺服器的易使用性方面下足功夫。
伺服器的易使用性主要體現在伺服器是不是容易操作，用戶導航系統是不是完善，機箱設計是不是人性化，有沒有關鍵恢復功能，是否有操作系統備份，以及有沒有足夠的培訓支持等方面。
Ⅶ 並發連接數與在線人數到底什麼關系
1、並發連接數21，網頁本身算一連接，在線1。當伺服器發送完這20張圖片時，會關閉連接，這時，數據會通過網路傳輸到你的瀏覽器上。關閉連接後，並發連接數為0； 2、一個網頁本身算一個連接數，每張圖片算一個連接數，當人多時，前面的連接數排滿了，後面連接的人就要等前面的人數據傳輸完畢，才可能連接上。如果是10個人，連接數應當是10*20張圖片+10=210個並發連接數，如果不是同時向伺服器請求數據，那麼並發連接數就低於這個210的值，如果同時提交，並發連接數就是210。在線為10。 3、並發連接數為100，可容納最多100人同時在線。 但是伺服器是這樣處理的： 瀏覽器請求伺服器數據-->瀏覽器向伺服器發送請求-->伺服器接到請求，處理請求，增加連接數，加入排隊-->排到隊後，向該請求反饋回數據，關閉連接-->傳輸回客戶端。所以100人同時在線，如果不用session來記錄數據，事實上不止100人可以同時在線，如果用session來記錄，那麼後面的session會更新不上。
Ⅷ 如何將單機爬蟲的並發請求提高到50+qps
之前寫了個現在看來很不完美的小爬蟲，很多地方沒有處理好，比如說在知乎點開一個問題的時候，它的所有回答並不是全部載入好了的，當你拉到回答的尾部時，點擊載入更多，回答才會再載入一部分，所以說如果直接發送一個問題的請求鏈接，取得的頁面是不完整的。還有就是我們通過發送鏈接下載圖片的時候，是一張一張來下的，如果圖片數量太多的話，真的是下到你睡完覺它還在下，而且我們用nodejs寫的爬蟲，卻竟然沒有用到nodejs最牛逼的非同步並發的特性，太浪費了啊。
思路
這次的的爬蟲是上次那個的升級版，不過呢，上次那個雖然是簡單，但是很適合新手學習啊。這次的爬蟲代碼在我的github上可以找到=>NodeSpider。
整個爬蟲的思路是這樣的：在一開始我們通過請求問題的鏈接抓取到部分頁面數據，接下來我們在代碼中模擬ajax請求截取剩餘頁面的數據，當然在這里也是可以通過非同步來實現並發的，對於小規模的非同步流程式控制制，可以用這個模塊=>eventproxy，但這里我就沒有用啦！我們通過分析獲取到的頁面從中截取出所有圖片的鏈接，再通過非同步並發來實現對這些圖片的批量下載。
抓取頁面初始的數據很簡單啊，這里就不做多解釋啦
/*獲取首屏所有圖片鏈接*/ var getInitUrlList=function(){ request.get("https://www.hu.com/question/") .end(function(err,res){ if(err){ console.log(err); }else{ var $=cheerio.load(res.text); var answerList=$(".zm-item-answer"); answerList.map(function(i,answer){ var images=$(answer).find('.zm-item-rich-text img'); images.map(function(i,image){ photos.push($(image).attr("src")); }); }); console.log("已成功抓取"+photos.length+"張圖片的鏈接"); getIAjaxUrlList(); } }); }
模擬ajax請求獲取完整頁面
接下來就是怎麼去模擬點擊載入更多時發出的ajax請求了，去知乎看一下吧！
有了這些信息，就可以來模擬發送相同的請求來獲得這些數據啦。
/*每隔毫秒模擬發送ajax請求，並獲取請求結果中所有的圖片鏈接*/ var getIAjaxUrlList=function(offset){ request.post("https://www.hu.com/node/QuestionAnswerListV") .set(config) .send("method=next¶ms=%B%url_token%%A%C%pagesize%%A%C%offset%%A" +offset+ "%D&_xsrf=adfdeee") .end(function(err,res){ if(err){ console.log(err); }else{ var response=JSON.parse(res.text);/*想用json的話對json序列化即可，提交json的話需要對json進行反序列化*/ if(response.msg&&response.msg.length){ var $=cheerio.load(response.msg.join(""));/*把所有的數組元素拼接在一起，以空白符分隔，不要這樣join()，它會默認數組元素以逗號分隔*/ var answerList=$(".zm-item-answer"); answerList.map(function(i,answer){ var images=$(answer).find('.zm-item-rich-text img'); images.map(function(i,image){ photos.push($(image).attr("src")); }); }); setTimeout(function(){ offset+=; console.log("已成功抓取"+photos.length+"張圖片的鏈接"); getIAjaxUrlList(offset); },); }else{ console.log("圖片鏈接全部獲取完畢，一共有"+photos.length+"條圖片鏈接"); // console.log(photos); return downloadImg(); } } }); }
在代碼中post這條請求https://www.hu.com/node/QuestionAnswerListV2，把原請求頭和請求參數復制下來，作為我們的請求頭和請求參數，superagent的set方法可用來設置請求頭，send方法可以用來發送請求參數。我們把請求參數中的offset初始為20，每隔一定時間offset再加20，再重新發送請求，這樣就相當於我們每隔一定時間發送了一條ajax請求，獲取到最新的20條數據，每獲取到了數據，我們再對這些數據進行一定的處理，讓它們變成一整段的html，便於後面的提取鏈接處理。 非同步並發控制下載圖片再獲取完了所有的圖片鏈接之後，即判定response.msg為空時，我們就要對這些圖片進行下載了，不可能一條一條下對不對，因為如你所看到的，我們的圖片足足有
沒錯，2萬多張，不過幸好nodejs擁有神奇的單線程非同步特性，我們可以同時對這些圖片進行下載。但這個時候問題來了，聽說同時發送請求太多的話會被網站封ip噠！這是真的嗎？我不知道啊，沒試過，因為我也不想去試(￣ー￣〃)，所以這個時候我們就需要對非同步並發數量進行一些控制了。
在這里用到了一個神奇的模塊=>async，它不僅能幫我們拜託難以維護的回調金字塔惡魔，還能輕松的幫我們進行非同步流程的管理。具體看文檔啦，因為我自己也不怎麼會用，這里就只用到了一個強大的async.mapLimit方法。真的很厲害哦。
var requestAndwrite=function(url,callback){ request.get(url).end(function(err,res){ if(err){ console.log(err); console.log("有一張圖片請求失敗啦..."); }else{ var fileName=path.basename(url); fs.writeFile("./img/"+fileName,res.body,function(err){ if(err){ console.log(err); console.log("有一張圖片寫入失敗啦..."); }else{ console.log("圖片下載成功啦"); callback(null,"successful !"); /*callback貌似必須調用，第二個參數將傳給下一個回調函數的result，result是一個數組*/ } }); } }); } var downloadImg=function(asyncNum){ /*有一些圖片鏈接地址不完整沒有「http:」頭部,幫它們拼接完整*/ for(var i=;i<photos.length;i++){ if(photos[i].indexof("http")="==-){" photos[i]="http:" +photos[i];="" }="" console.log("即將非同步並發下載圖片，當前並發數為:"+asyncnum);="" async.maplimit(photos,asyncnum,function(photo,callback){="" console.log("已有"+asyncnum+"張圖片進入下載隊列");="" requestandwrite(photo,callback);="" },function(err,result){="" if(err){="" console.log(err);="" }else{="" console.log(result);<="會輸出一個有萬多個「successful」字元串的數組" console.log("全部已下載完畢！");="" });="" };="" 先看這里=>
mapLimit方法的第一個參數photos是所有圖片鏈接的數組，也是我們並發請求的對象，asyncNum是限制並發請求的數量，如果沒有這個參數的話，將會有同時兩萬多條請求發送過去，嗯，你的ip就會被成功的封掉，但當我們有這個參數時，比如它的值是10，則它一次就只會幫我們從數組中取10條鏈接，執行並發的請求，這10條請求都得到響應後，再發送下10條請求。告訴泥萌，並發到同時100條沒有事的，下載速度超級快，再往上就不知道咯，你們來告訴我...
以上所述給大家介紹了Nodejs爬蟲進階教程之非同步並發控制的相關知識，希望對大家有所幫助。
Ⅸ 瀏覽器同一時間可以從一個域名下載多少資源
這個專業的說法叫「瀏覽器並發請求數」。
意即，同一時間針對同一域名下的請求有一定數量限制。超過限制數目的請求會被阻止。
下圖是一個比較老的數據：
目前的話，所有瀏覽器的並發數目一般限制在10以內。
幫到你的話請採納。