海量数据、高并发优化方案
1.页面优化
（1）减少请求次数
通过合并CSS和Javascript文件，来减少请求次数。
（2）压缩CSS和Javascript代码。
通过对文件代码内容删除换行和空格来减少代码存储空间。
（3）优化图片
通过对图片进行截取和缩放大小来优化图片，加快图片加载速度。
（4）静态化
利用FreeMarker将数据库数据静态化成html文件来提高访问速度。适用场合：对于含有不要求实时性的内容的网页可使用，如网站首页，各模块首页的新闻，公告等等。

2.后台java代码优化
（1）Ehcache
使用Ehcache可以结合AOP，做业务层的方法缓存，以类名、方法名、参数名作为key，结果对象作为value。适用场合：对数据不经常更新，查询方式比较固定。
（2）多线程
适用场合：群发邮件，大批量处理图片。

3.数据库优化
（1）分表
通过对记录ID取膜或时间维度的规则进行分表。
（2）分区
Oracle数据库支持分区，可以根据某个列的数据规则进行分区。
（3）中间表
将原数据根据想得到的目标数据进行一系列的处理做出一套中间表，直接从中间表中进行查询，通过定时调度定时更新中间表。适用场合：对数据内容实时性要求不高，如：数据分析。
（4）历史归档
可根据时间整理出很少用到的数据集抽到历史表中，数据表只留常用数据。适用场合：对历史数据极少访问。
（5）列式存储
MySQL开源数据仓库Infobright，对高压缩比数据存储，查询速度可提高5～60倍，免费版不支持DML语句，不支持高并发，只能支持10多个并发查询，可通过load导入csv数据文件。适用场合：对数据不经常更新并且实时性要求不高，如：数据分析。
（6）查询缓存
MySQL Query Cache，Oracle Result Cache，可通过修改数据库配置文件来实现查询缓存，sql语句作为key，结果作为value的缓存方式，当数据表发生改变时相应的cache就会失效。适用场合：对数据不经常更新，查询方式比较固定。
（7）建索引
对于使用较复杂的sql，对大数据量表查询时候，可采用建索引的方式，将涉及到的查询条件字段，可提高查询速度。
（8）sql优化
sql语句中，select后尽量明确字段名来代替*来减少查询列。尽量少使用in关键字，可通过left join和exists关键字取代。
（9）存储过程
存储过程只需编译一次，适用场合：当对数据库进行复杂操作时。如：多表的查询，计算，更新。

4.JVM调优。

5.应用、数据库服务器集群，读写分离。