189 8069 5689
使用缓存，比如memcache,redis,因为它们是在内存中运行，所以处理数据，返回数据非常快，所以可以应对高并发。
为滨海等地区用户提供了全套网页设计制作服务，及滨海网站建设行业解决方案。主营业务为网站设计制作、成都网站建设、滨海网站设计，以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！
2.增加带宽和机器性能，1M的带宽同时处理的流量肯定有限，所以在资源允许的情况下，大带宽，多核cpu,高内存是一个解决方案。
3.分布式，让多个访问分到不同的机器上去处理，每个机器处理的请求就相对减少了。
简单说些常用技术，负载均衡，限流，加速器等
大数据的话可以进行以下操作：
减少对数据库的读取，也就是减少调用数据库，
进行数据缓存，
利用数据库的自身优化技术，如索引等
精确查询条件，有利于提高查找速度
首先是向了解PHP呢还是大数据呢？不过想都拿下的话，不是一朝一夕的，步子迈得太大，不好，技在于精而后于多。
先说PHP：最基本其实就是web前端基础；第二的话包括PHP语言基础、Ajax、数据库强化、运行环境及配置、面向对象OOADUML等；第三就是主流框架的掌握了，Smarty、PDO等
再说大数据：
基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。