大规模并发场景下Web服务器架构的性能优化策略
Journal: Advances in Computer and Autonomous Intelligence Research DOI: 10.12238/acair.v3i1.11895
Abstract
本文探讨了大规模并发场景下Web服务器架构的性能优化策略。通过分析当前Web服务器面临的挑战,本文详细阐述了服务器模型选择、负载均衡、分布式存储、前端优化、缓存技术和数据库优化等关键优化策略。通过实际应用案例分析,验证了这些策略在提升Web服务器性能方面的有效性。本文的研究对于提高用户体验和系统稳定性具有重要意义。
Keywords
大规模并发；Web服务器架构；性能优化；负载均衡；分布式存储
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[1] 李振强,王树才,赵世达.基于机器视觉和机器学习的羊骨架自动分割方法[J].食品与机械,2020,36(6):125-132.
[2] Si-wei Wu,Jian Yang,Guang-ming Cao.Prediction of the Charpy V-notch impact energy of low carbon steel using a shallow neural network and deep learning[J].International Journal of Minerals,Metallurgy and Materials,2021,28(8):1309-1320.
[3] 刘会鹏,周治平.基于超参数自动寻优的工控网络入侵检测[J].信息与控制,2021,50(4):427-434.
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Copyright © 2025 李江文, 何凤英
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