大数据解决方案
使用缓存：
使用方式：1，使用程序直接保存到内存中。主要使用Map，尤其ConcurrentHashMap。
使用缓存框架。常用的框架：Ehcache，Memcache，Redis等。
最关键的问题是：什么时候创建缓存，以及其失效机制。
对于空数据的缓冲：最好用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。
分布式数据库
将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。有些复杂问题，如：事务处理，多表查询。
NoSql和Hadoop
NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。
Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。
高并发的解决方案
应用和静态资源分离。
将静态资源（js，css，图片等）放到专门的服务器中。
页面缓存
将应用生成的页面缓存起来可以节省大量cpu资源。
对于部分页面经常变换数据的，可以使用ajax来处理。
集群和分布式
集群，多台服务器具有相同的功能，主要起分流的作用。
分布式，将不同的业务放到不同的服务器中，处理一个请求可能需要多台服务器，进而提高一个请求的处理速度。
又分为静态资源集群和应用程序集群。后者较复杂，经常要考虑session同步等问题。
反向代理
客户端直接访问的服务器并不是直接提供服务的服务器，它从别的服务器获取资源，然后将结果返回给用户。
CDN
CDN是一种特殊的集群页面缓冲服务器，和普通的集群的多台页面缓冲服务器相比主要区别是：其存放位置和分配请求方式不同。
CDN的服务器分布在全国各地，接收到请求后会将请求分配到最合适的CDN服务器节点来获取数据。其每一个CDN节点就是一个页面缓存服务器。
明确的学习思路能更高效的学习
