Ⅰ 阿里云的服务器4核8g，10M带宽并发访问，能支持多少用户
没有准确的答案的。
这款配置还是相对较高的配置，以官网来说，每天大概500ip，PV大概3000左右，同时在线人数最多不会超过50人吧，这种流量相对一个企业站来说还算可以，这个服务器完全可以符合要求，目前运行了相当长时间，服务器没有出现过任何中断，截取Alexa的排名数据仅供参考。
(1)一个并发能请求多少图片扩展阅读：
这款配置的峰值并发用户应该可以到几百个用户，这里有太多因素决定同时并发数了，比如网站图片视频数量多少，数据库是否和文件服务器分开，每个用户在站点上打开的页面多少等都会影响服务器负载。
另外这些数据其实都只是一个预估的数据，显示情况远比理想状况复杂很多很多，比如要是在这台服务器安装配置一些额外的服务，而当前服务运行的进程可能就会直接对服务器造成负载的提升等等。
因此能支持多少用户这种问题本身就是一个伪命题，要具体情况具体分析，不过可以肯定的是这个配置可以支持绝大部分企业站点的正常运行相当长时间。
Ⅱ java高并发是什么意思，高并发的解释
1、在java中，高并发属于一种编程术语，意思就是有很多用户在访问，导致系统数据不正确、糗事数据的现象。并发就是可以使用多个线程或进程，同时处理不同的操作。
Ⅲ 并发的并发处理
一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。
大型网站，比如门户网站。在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。
上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。
同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求。 大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是我们需要使用数据库集群或者库表散列。
在数据库集群方面，很多数据库都有自己的解决方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案，常用的MySQL提供的Master/Slave也是类似的方案，您使用了什么样的DB，就参考相应的解决方案来实施即可。
上面提到的数据库集群由于在架构、成本、扩张性方面都会受到所采用DB类型的限制，于是我们需要从应用程序的角度来考虑改善系统架构，库表散列是常用并且最有效的解决方案。我们在应用程序中安装业务和应用或者功能模块将数据库进行分离，不同的模块对应不同的数据库或者表，再按照一定的策略对某个页面或者功能进行更小的数据库散列，比如用户表，按照用户ID进行表散列，这样就能够低成本的提升系统的性能并且有很好的扩展性。sohu的论坛就是采用了这样的架构，将论坛的用户、设置、帖子等信息进行数据库分离，然后对帖子、用户按照板块和ID进行散列数据库和表，最终可以在配置文件中进行简单的配置便能让系统随时增加一台低成本的数据库进来补充系统性能。 缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存。网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。这里先讲述最基本的两种缓存。高级和分布式的缓存在后面讲述。
架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块，也可以使用外加的Squid模块进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。
网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。另外，在使用web语言开发的时候，各种语言基本都有自己的缓存模块和方法，PHP有Pear的Cache模块，Java就更多了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。
负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择，我个人接触过一些解决方法，其中有两个架构可以给大家做参考。
1.软件四层交换
大家知道了硬件四层交换机的原理后，基于OSI模型来实现的软件四层交换也就应运而生，这样的解决方案实现的原理一致，不过性能稍差。但是满足一定量的压力还是游刃有余的，有人说软件实现方式其实更灵活，处理能力完全看你配置的熟悉能力。
软件四层交换我们可以使用Linux上常用的LVS来解决，LVS就是Linux Virtual Server，他提供了基于心跳线heartbeat的实时灾难应对解决方案，提高系统的鲁棒性，同时可供了灵活的虚拟VIP配置和管理功能，可以同时满足多种应用需求，这对于分布式的系统来说必不可少。
一个典型的使用负载均衡的策略就是，在软件或者硬件四层交换的基础上搭建squid集群，这种思路在很多大型网站包括搜索引擎上被采用，这样的架构低成本、高性能还有很强的扩张性，随时往架构里面增减节点都非常容易。这样的架构我准备空了专门详细整理一下和大家探讨。
对于大型网站来说，前面提到的每个方法可能都会被同时使用到，我这里介绍得比较浅显，具体实现过程中很多细节还需要大家慢慢熟悉和体会，有时一个很小的squid参数或者apache参数设置，对于系统性能的影响就会很大。
2.硬件四层交换
第四层交换使用第三层和第四层信息包的报头信息，根据应用区间识别业务流，将整个区间段的业务流分配到合适的应用服务器进行处理。第四层交换功能就象是虚IP，指向物理服务器。它传输的业务服从的协议多种多样，有HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他协议。这些业务在物理服务器基础上，需要复杂的载量平衡算法。在IP世界，业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定，在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP地址、TCP和UDP端口共同决定。
在硬件四层交换产品领域，有一些知名的产品可以选择，比如Alteon、F5等，这些产品很昂贵，但是物有所值，能够提供非常优秀的性能和很灵活的管理能力。Yahoo中国当初接近2000台服务器使用了三四台Alteon就搞定了。
Ⅳ 一直在说的高并发，多少Qps才算高并发
首先是无状态前端机器不足以承载请求流量，需要进行水平扩展，一般QPS是千级。 然后是关系型数据库无法承载读取或写入峰值，需要数据库横向扩展或引入nosql，一般是千到万级。 之后是单机nosql无法承载，需要nosql横向扩展，一般是十万到百万QPS。
高并发通常是指我们提供的系统服务能够同时并行处理很多请求。并发是指，某个时刻有多少个访问同时到来。QPS是指秒钟响应的请求数量。那么这里就肯容易推算出一个公式：QPS = 并发数 / 平均响应时间
如果你发现自己高并发，一定要及时就医，寻求正规医生的帮助。
Ⅳ 同一个页面上n个同一个图片算几个并发
那就得区分地说这个"并发"了:作为传输的话,一般都只按一个去请求传输.作为加载的话,当然是有个N个就有N个同时加载了.看页面就看出来了,N个相同图像的显示是同步的,即传过来多少就都同时加载多少.
Ⅵ 20000的并发量需要几台服务器
20000的并发量需要150台服务器。
150台。Tomcat 默认配置的最大请求数是 150，也就是说同时支持 150 个并发，当然了，也可以将其改大。
如果是较大规模或者是图片，视频内容较多的网站，则会对服务器资源占用较高，推荐用双至强八核处理器，32G内存，1T硬盘的配置来放数据库，然后再用几台普通四核配置的机器放网站前端来做负载均衡即可，带宽需要根据你们的具体需求来决定。
易使用性：
服务器的功能相对于PC机来说复杂许多，不仅指其硬件配置，更多的是指其软件系统配置。服务器要实现如此多的功能，没有全面的软件支持是无法想象的。但是软件系统一多，又可能造成服务器的使用性能下降，管理人员无法有效操纵。
所以许多服务器厂商在进行服务器的设计时，除了在服务器的可用性、稳定性等方面要充分考虑外，还必须在服务器的易使用性方面下足功夫。
服务器的易使用性主要体现在服务器是不是容易操作，用户导航系统是不是完善，机箱设计是不是人性化，有没有关键恢复功能，是否有操作系统备份，以及有没有足够的培训支持等方面。
Ⅶ 并发连接数与在线人数到底什么关系
1、并发连接数21，网页本身算一连接，在线1。当服务器发送完这20张图片时，会关闭连接，这时，数据会通过网络传输到你的浏览器上。关闭连接后，并发连接数为0； 2、一个网页本身算一个连接数，每张图片算一个连接数，当人多时，前面的连接数排满了，后面连接的人就要等前面的人数据传输完毕，才可能连接上。如果是10个人，连接数应当是10*20张图片+10=210个并发连接数，如果不是同时向服务器请求数据，那么并发连接数就低于这个210的值，如果同时提交，并发连接数就是210。在线为10。 3、并发连接数为100，可容纳最多100人同时在线。 但是服务器是这样处理的： 浏览器请求服务器数据-->浏览器向服务器发送请求-->服务器接到请求，处理请求，增加连接数，加入排队-->排到队后，向该请求反馈回数据，关闭连接-->传输回客户端。所以100人同时在线，如果不用session来记录数据，事实上不止100人可以同时在线，如果用session来记录，那么后面的session会更新不上。
Ⅷ 如何将单机爬虫的并发请求提高到50+qps
之前写了个现在看来很不完美的小爬虫，很多地方没有处理好，比如说在知乎点开一个问题的时候，它的所有回答并不是全部加载好了的，当你拉到回答的尾部时，点击加载更多，回答才会再加载一部分，所以说如果直接发送一个问题的请求链接，取得的页面是不完整的。还有就是我们通过发送链接下载图片的时候，是一张一张来下的，如果图片数量太多的话，真的是下到你睡完觉它还在下，而且我们用nodejs写的爬虫，却竟然没有用到nodejs最牛逼的异步并发的特性，太浪费了啊。
思路
这次的的爬虫是上次那个的升级版，不过呢，上次那个虽然是简单，但是很适合新手学习啊。这次的爬虫代码在我的github上可以找到=>NodeSpider。
整个爬虫的思路是这样的：在一开始我们通过请求问题的链接抓取到部分页面数据，接下来我们在代码中模拟ajax请求截取剩余页面的数据，当然在这里也是可以通过异步来实现并发的，对于小规模的异步流程控制，可以用这个模块=>eventproxy，但这里我就没有用啦！我们通过分析获取到的页面从中截取出所有图片的链接，再通过异步并发来实现对这些图片的批量下载。
抓取页面初始的数据很简单啊，这里就不做多解释啦
/*获取首屏所有图片链接*/ 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+"张图片的链接"); getIAjaxUrlList(); } }); }
模拟ajax请求获取完整页面
接下来就是怎么去模拟点击加载更多时发出的ajax请求了，去知乎看一下吧！
有了这些信息，就可以来模拟发送相同的请求来获得这些数据啦。
/*每隔毫秒模拟发送ajax请求，并获取请求结果中所有的图片链接*/ 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的话对json序列化即可，提交json的话需要对json进行反序列化*/ if(response.msg&&response.msg.length){ var $=cheerio.load(response.msg.join(""));/*把所有的数组元素拼接在一起，以空白符分隔，不要这样join()，它会默认数组元素以逗号分隔*/ var answerList=$(".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+"张图片的链接"); getIAjaxUrlList(offset); },); }else{ console.log("图片链接全部获取完毕，一共有"+photos.length+"条图片链接"); // console.log(photos); return downloadImg(); } } }); }
在代码中post这条请求https://www.hu.com/node/QuestionAnswerListV2，把原请求头和请求参数复制下来，作为我们的请求头和请求参数，superagent的set方法可用来设置请求头，send方法可以用来发送请求参数。我们把请求参数中的offset初始为20，每隔一定时间offset再加20，再重新发送请求，这样就相当于我们每隔一定时间发送了一条ajax请求，获取到最新的20条数据，每获取到了数据，我们再对这些数据进行一定的处理，让它们变成一整段的html，便于后面的提取链接处理。 异步并发控制下载图片再获取完了所有的图片链接之后，即判定response.msg为空时，我们就要对这些图片进行下载了，不可能一条一条下对不对，因为如你所看到的，我们的图片足足有
没错，2万多张，不过幸好nodejs拥有神奇的单线程异步特性，我们可以同时对这些图片进行下载。但这个时候问题来了，听说同时发送请求太多的话会被网站封ip哒！这是真的吗？我不知道啊，没试过，因为我也不想去试(￣ー￣〃)，所以这个时候我们就需要对异步并发数量进行一些控制了。
在这里用到了一个神奇的模块=>async，它不仅能帮我们拜托难以维护的回调金字塔恶魔，还能轻松的帮我们进行异步流程的管理。具体看文档啦，因为我自己也不怎么会用，这里就只用到了一个强大的async.mapLimit方法。真的很厉害哦。
var requestAndwrite=function(url,callback){ request.get(url).end(function(err,res){ if(err){ console.log(err); console.log("有一张图片请求失败啦..."); }else{ var fileName=path.basename(url); fs.writeFile("./img/"+fileName,res.body,function(err){ if(err){ console.log(err); console.log("有一张图片写入失败啦..."); }else{ console.log("图片下载成功啦"); callback(null,"successful !"); /*callback貌似必须调用，第二个参数将传给下一个回调函数的result，result是一个数组*/ } }); } }); } var downloadImg=function(asyncNum){ /*有一些图片链接地址不完整没有“http:”头部,帮它们拼接完整*/ for(var i=;i<photos.length;i++){ if(photos[i].indexof("http")="==-){" photos[i]="http:" +photos[i];="" }="" console.log("即将异步并发下载图片，当前并发数为:"+asyncnum);="" async.maplimit(photos,asyncnum,function(photo,callback){="" console.log("已有"+asyncnum+"张图片进入下载队列");="" requestandwrite(photo,callback);="" },function(err,result){="" if(err){="" console.log(err);="" }else{="" console.log(result);<="会输出一个有万多个“successful”字符串的数组" console.log("全部已下载完毕！");="" });="" };="" 先看这里=>
mapLimit方法的第一个参数photos是所有图片链接的数组，也是我们并发请求的对象，asyncNum是限制并发请求的数量，如果没有这个参数的话，将会有同时两万多条请求发送过去，嗯，你的ip就会被成功的封掉，但当我们有这个参数时，比如它的值是10，则它一次就只会帮我们从数组中取10条链接，执行并发的请求，这10条请求都得到响应后，再发送下10条请求。告诉泥萌，并发到同时100条没有事的，下载速度超级快，再往上就不知道咯，你们来告诉我...
以上所述给大家介绍了Nodejs爬虫进阶教程之异步并发控制的相关知识，希望对大家有所帮助。
Ⅸ 浏览器同一时间可以从一个域名下载多少资源
这个专业的说法叫“浏览器并发请求数”。
意即，同一时间针对同一域名下的请求有一定数量限制。超过限制数目的请求会被阻止。
下图是一个比较老的数据：
目前的话，所有浏览器的并发数目一般限制在10以内。
帮到你的话请采纳。