怎么提升我们的服务器

❶ 如何提升服务器的数据安全

四个提升服务器数据安全的方法

方法一：定期备份数据

数据备份的意义就在于，当受到网络攻击、病毒入侵、电源故障或者操作失误等事故的发生后，可以完整、快速、简捷、可靠地恢复原有系统，在一定的范围内保障系统的正常运行。一些对备份数据重视程度较低的企业，一旦服务器数据出现突然丢失或者损坏，往往会后悔莫及。在数据备份方面，企业应该定期进行磁带备份、数据库备份、网络数据备份和更新、远程镜像操作等，也可进行多重数据备份，一份出现了问题还有多余的备份。

方法二：建立容灾中心

有了备份不等于万事大吉，面对区域性、毁灭性灾难如地震和火灾等，仅仅只是数据备份是无法恢复的，这时需要有一个容灾中心，做数据的远程备份，确保原有的数据不会丢失或者遭到破坏。数据容灾的恢复时间比较长，但费用较低而且构建实施也相对简单，方法主要有实时复制、定时复制和存储转发复制。当然，数据备份还是最基础的，没有数据备份，任何容灾都没有现实意义。

方法三：采用raid磁盘阵列存储数据

raid，中文简称为独立冗余磁盘阵列。简单的说，就是把多块独立的硬盘按不同的方式组合起来形成一个硬盘组，提供比单个硬盘更高的存储性能和提供数据备份技术，从而大大增强数据的安全性。组成磁盘阵列的不同方式称为raid级别，根据实际情况选择适当的raid级别可以满足用户对存储系统可用性、性能和容量的要求。采用这种的方式存储数据，只要不是所有的硬盘同时损坏，我们就能比较容易地恢复受损的数据。

方法四：不盲目操作或者修改数据

人为的误操作是数据丢失的一个重要原因。有时不小心将文件删除，或者误格式化、误分区、误克隆分区、分区表信息(MBR)丢失等，一个处理不好都可能会让整个服务器甚至整个系统陷入瘫痪乃至宕机的下场。除了不要顺便修改或者盲目操作服务器，还可以进行合理权限的设置非常有必要，比如：给负责日常更新的用户赋予“编辑”的用户权限。这样可以大大降低非专业人员的误操作，大大提高服务器的数据安全。

❷ 怎样提高服务器的响应速度

提高服务复器响应速度是多方面的制:
一\服务器网络资源带宽.带宽越高越好.
二\就是从网站优化方面入手.具体包括以下方面
1\优化HTML代码.尽量不要用TALBE布局.而采用div+CSS方式.这样可以把网页体积缩小至少50%.减少网站传输量和带宽点用量
2\网页中尽量不要用或少用大体积图片
3\如果用动态程序.要去优化程序,尽量减少服务器回传(postback),即减少服务器数据库查询次数,降低服务器负载
4\如果网站访问量大.尽量后台生成静态页面(目前新浪,搜狐等大型网站都是采用这种方法).但程序写起来比较麻烦.

❸ 如何提高服务器的安全性

推荐使用服务器数据保护锁--MCK，是通过安全容器接管操作系统，让应用在容器内专运行，数据保属存在容器内，容器内通过镜像技术，实行工作场景白名单机制，并对核心数据进行加密保护，实现服务器的最后一米安全。即使攻进来，什么也做不了。
对外可防止木马病毒入侵，防止核心数据被盗取
对内可以对运维人员进行运维行为审计。

❹ 怎样提高服务器的利用率

提高服务器的利用率，安徽服务器恢复根据AMD和Intel的增长预测2005年到2008年间处理器的能力增长了6倍。专服务器变得越来越强属大，而我们使用的部分却越来越少。我们希望最终用户了解他们只是为了达到满足自身商业目标需求， 像Exchange或者大负载的程序也许不能很好的工作在低端的虚拟主机空间，但是作为虚拟化目标我们并不完全排除Exchange负载。我们监视着当前系统的性能趋势，用以判断这个候选的应用程序是否可以满足对虚拟机的性能需求。我们希望使用RightSizing和虚拟化技术来作为一种能够使得用户重新考虑他们预算的方法。

❺ 如何提高服务器利用率

其实，根据调查只有约25%的虚拟服务器处理性能能够被部署虚拟化项目的企业所充分利用。几乎有超过半数的客户面临此类状况。事实上，利用率数字应该更高，也就是说应达到55%至60%的水平，这样才能使虚拟化应用的运行真正带来经济效益。 这种实际效率与预期效率间的差距，主要来自于企业的虚拟化管理思路。他们往往更乐于添置新的虚拟服务器，而非在现有的虚拟服务器上配置更多工作负荷。而这种做法，Cappuccio说，会造成经济层面上的巨大浪费。 原因何在？因为一套物理服务器即使只有25%的处理能力在发挥作用，其能源消耗率仍然会达到其额定运转功率的80%。如果我们将其处理能力的利用率提高一倍，达到前面所说的55%至60%，其所带来的能源消耗提升相对而言却微不足道——大约达到额定运转功率的85%。这意味0.10.N着企业在处理能力方面收获颇丰，付出的能源消耗成本则只有一小部分。而且提升执行效率的做法，正是当初我们热衷于引入虚拟化技术的重要原因之一。 别执著于你的服务器到底有多少资源被用于虚拟化，相反，我们要把注意力集中到资源的利用率方面。许多企业乐于宣称其数据中心内部的服务器资源虚拟化比例已达到70%或80%，但当谈及其服务器的实际平均运转水平时，得到的结论仍然可谓惨不忍睹——只有约25%至30%。这意味着，系统整体的虚拟化纵然做得再好，事实上多数企业仍然在浪费资源。要让你的每千瓦能源都物有所值，将自己设备的计算利用率提高到55%至60%才是正道。 上述情况作为常见而典型的反面教材，广泛存在于各大沉醉于自身虚拟化方案的企业当中。也可以充分调动更多的服务器性能，与此同时，通过在少的物理服务器上运行更多的应用程序实体，我们可以节约自己数据中心的占地面积，这也是缩减开支的好办法。 IT行业的历史顽疾正是原因之一。在过去，由于分布式计算是由规模相对较小的计算机实现的，而大多数数据中心管理员们往往不愿意使用这些性能较差的0.10.N设备而更偏好将真正的业务计算需求通过大型机实现。所以，当有客户要求将某个应用程序加入分布式系统当中时，管理员们的建议往往是添加额外的对应设备用于0.10.N专门处理。这就是一台计算机对应一个应用程序的不良风气成为主流模式的原因所在 不过硬件利用率配置过高也会引发新的问题，在未引入虚拟化技术的企业中，管理员们往往会发现其物理服务器的实际利用率只有7%到0.10.N12%，Cappuccio根据调查结果提到。“这正是巩固资源管理体系的起点，因为显然我们必须找出能让这些计算机设备的运转更加高效的方法。0.10.N“如今的问题是我们发现处于虚拟环境下的计算机，其运行效率依然只有可怜的25%。这比起过去的确有些进步，但距离我们的目标还差得很远。 通过切实发掘现有服务器的全部潜在性能，企业能够从长远角度节约大量投入，对于大多数情况来说，提高利用率可以避免无谓的数据中心扩张方案，并在很长一段时间内从各个角度帮助用户节省资金。 在过去，企业总是让自己租下的大型机以90%的性能负荷不停运转，因为这类设备的使用成本实在不低，企业希望能尽量充分发挥它的能力。 这种情况下，你会做何决断呢？1、如果还没做过相关工作，马上对自己的虚拟服务器进行整编并列出清单。 3、如果实际利用率很低，大家可以立即着手进行调查，例如有针对性地做出变更、将一部分虚拟化应用程序转移到另一台服务器上以迅速提高运行效率等等。 效率低下问题的症结所在，正是由于IT管理者们将多年来固有的使用习惯带入数据中心、硬件及应用程序的现代化管理之中。而这种落后的模式往往很难在短时间内彻底消除。但随着企业IT的演变及发展，我们能够探索新的途径并获取新的见解，进而在指导实践的过程中产生出乎预料之外的重大革新。只要时刻立足于IT行业的前沿、关注来自各方面的经验教训，这种变革之美就会为企业提供实实在在的经济回报。 这个夏天，不要虚度——认真思考提高虚拟化利用率所能带来的好处吧： 为企业节约资金、提高生产率、减少员工的工作量，并能够从自己的IT体系中发现更多有助于提高效率的真知灼见。

❻ 有没有什么办法可以提升服务器的处理速度

建议你可以考虑霆智硬件的加速阵，我们公司用的是U810.1，因为公司的业务量很大，随着时间的增长，之前出现过这个情况，最快的时侯查询一张全年的收发存汇总表需要快20分钟时间，我们一直认为是软件的问题，那段时间用友的人也经常来，也经常做调试，效果也不明显，后来用友的人带了一个硬件厂商过来公司，听他们介绍是他们采用硬件和软件的方案加速，硬件采用他们的加速卡，提高数据吞吐能力，再加上数据库，网络等优化，来提升整体的运行效率，最后他们还给我们申请了一台样机，从测试的结果来看，效果还是挺好的，查询全年的收发存汇总表在他们的平台上只跑了4分钟多的时间。

❼ 服务器第一 80级怎么练的 我们服务器已经有人80了~~~ 蛋疼啊~ 请问这厮是怎么练的这么快

FS是吧？ 刷破碎到77级 然后去aoe某处亡灵怪，我估计是寒冰皇冠地图上的，据说他A怪的时候有人帮忙引怪

❽ 如何提高Linux服务器磁盘io性能

您好，很高兴为您解答。

在现有文件系统下进行优化：
linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。
文件系统缓存
linux内核会将大部分空闲内存交给虚拟文件系统，来作为文件缓存，叫做page cache。在内存不足时，这部分内存会采用lru算法进行淘汰。通过free命令查看内存，显示为cached的部分就是文件缓存了。

如何针对性优化：
lru并不是一个优秀淘汰算法，lru最大的优势是普适性好，在各种使用场景下都能起到一定的效果。如果能找到当前使用场景下，文件被访问的统计特征，针 对性的写一个淘汰算法，可以大幅提升文件缓存的命中率。对于http正向代理来说，一个好的淘汰算法可以用1GB内存达到lru算法100GB内存的缓存 效果。如果不打算写一个新的淘汰算法，一般不需要在应用层再搭一个文件cache程序来做缓存。

最小分配：
当文件扩大，需要分配磁盘空间时，大部分文件系统不会仅仅只分配当前需要的磁盘空间，而是会多分配一些磁盘空间。这样下次文件扩大时就可以使用已经分配好的空间，而不会频繁的去分配新空间。
例如ext3下，每次分配磁盘空间时，最小是分配8KB。
最小分配的副作用是会浪费一些磁盘空间（分配了但是又没有使用）

如何针对性优化：
我们在reiserfs下将最小分配空间从8KB改大到128K后提升了30%的磁盘io性能。如果当前使用场景下小文件很多，把预分配改大就会浪费很多 磁盘空间，所以这个数值要根据当前使用场景来设定。似乎要直接改源代码才能生效，不太记得了，09年的时候改的，有兴趣的同学自己google吧。

io访问调度：
在同时有多个io访问时，linux内核可以对这些io访问按LBA进行合并和排序，这样磁头在移动时，可以“顺便”读出移动过程中的数据。
SATA等磁盘甚至在磁盘中内置了io排序来进一步提升性能，一般需要在主板中进行配置才能启动磁盘内置io排序。linux的io排序是根据LBA进行的，但LBA是一个一维线性地址，无法完全反应出二维的圆形磁盘，所以磁盘的内置io排序能达到更好的效果。

如何针对性优化：
io访问调度能大幅提升io性能，前提是应用层同时发起了足够的io访问供linux去调度。
怎样才能从应用层同时向内核发起多个io访问呢？
方案一是用aio_read异步发起多个文件读写请求。
方案二是使用磁盘线程池同时发起多个文件读写请求。
对我们的http正向代理来说，采用16个线程读写磁盘可以将性能提升到2.5倍左右。具体开多少个线程/进程，可以根据具体使用场景来决定。

小提示：
将文件句柄设置为非阻塞时，进程还是会睡眠等待磁盘io，非阻塞对于文件读写是不生效的。在正常情况下，读文件只会引入十几毫秒睡眠，所以不太明显；而在磁盘io极大时，读文件会引起十秒以上的进程睡眠。

预读取：
linux内核可以预测我们“将来的读请求”并提前将数据读取出来。通过预读取可以减少读io的次数，并且减小读请求的延时。

如何针对性优化：
预读取的预测准确率是有限的，与其依赖预读取，不如我们直接开一个较大的缓冲区，一次性将文件读出来再慢慢处理；尽量不要开一个较小的缓冲区，循环读文件/处理文件。
虽然说“预读取”和“延迟分配”能起到类似的作用，但是我们自己扩大读写缓冲区效果要更好。

延迟分配：
当文件扩大，需要分配磁盘空间时，可以不立即进行分配，而是暂存在内存中，将多次分配磁盘空间的请求聚合在一起后，再进行一次性分配。
延迟分配的目的也是减少分配次数，从而减少文件不连续。

延迟分配的副作用有几个：
1、如果应用程序每次写数据后都通过fsync等接口进行强制刷新，延迟分配将不起作用
2、延迟分配有可能间歇性引入一个较大的磁盘IO延时（因为要一次性向磁盘写入较多数据）
只有少数新文件系统支持这个特性

如何针对性优化：
如果不是对安全性（是否允许丢失）要求极高的数据，可以直接在应用程序里缓存起来，积累到一定大小再写入，效果比文件系统的延迟分配更好。如果对安全性要求极高，建议经常用fsync强制刷新。

在线磁盘碎片整理：
Ext4提供了一款碎片整理工具，叫e4defrag，主要包含三个功能：
1、让每个文件连续存储
2、尽量让每个目录下的文件连续存储
3、通过整理空闲磁盘空间，让接下来的分配更不容易产生碎片

如何针对性优化：
“让每个目录下的文件连续存储”是一个极有价值的功能。
传统的做法是通过拼接图片来将这10张图片合并到一张大图中，再由前端将大图切成10张小图。
有了e4defrag后，可以将需连续访问的文件放在同一个文件夹下，再定期使用e4defrag进行磁盘整理。

实现自己的文件系统：
在大部分服务器上，不需要支持“修改文件”这个功能。一旦文件创建好，就不能再做修改操作，只支持读取和删除。在这个前提下，我们可以消灭所有文件碎片，把磁盘io效率提升到理论极限。

有一个公式可以衡量磁盘io的效率：
磁盘利用率 = 传输时间/（平均寻道时间+传输时间）

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~ O(∩_∩)O~

❾ 如何提高服务器利用率才是硬道理

好吧，让我们准备好分析一份庞大、阴暗且荒谬的虚拟化项目实施状况统计。根据Gartner公司分析师David Cappuccio的说法，只有约25%的虚拟服务器处理性能能够被部署虚拟化项目的企业所充分利用。“在我们的受访群体中，几乎有超过半数的客户面临此类状况，”他说。事实上，利用率数字应该更高，也就是说应达到55%至60%的水平，这样才能使虚拟化应用的运行真正带来经济效益。Cappuccio如是说。这种实际效率与预期效率间的差距，主要来自于企业的虚拟化管理思路。他们往往更乐于添置新的虚拟服务器，而非在现有的虚拟服务器上配置更多工作负荷。而这种做法，Cappuccio说，会造成经济层面上的巨大浪费。原因何在？因为一套物理服务器即使只有25%的处理能力在发挥作用，其能源消耗率仍然会达到其额定运转功率的80%，Cappuccio说道。如果我们将其处理能力的利用率提高一倍，达到前面所说的55%至60%，其所带来的能源消耗提升相对而言却微不足道——大约达到额定运转功率的85%。这意味着企业在处理能力方面收获颇丰，付出的能源消耗成本则只有一小部分。而且提升执行效率的做法，正是当初我们热衷于引入虚拟化技术的重要原因之一。“别执著于你的服务器到底有多少资源被用于虚拟化，”他说道。“相反，我们要把注意力集中到资源的利用率方面。许多企业乐于宣称其数据中心内部的服务器资源虚拟化比例已达到70%或80%，但当谈及其服务器的实际平均运转水平时，得到的结论仍然可谓惨不忍睹——只有约25%至30%。这意味着，系统整体的虚拟化纵然做得再好，事实上多数企业仍然在浪费资源。要让你的每千瓦能源都物有所值，将自己设备的计算利用率提高到55%至60%才是正道。”上述情况作为常见而典型的反面教材，广泛存在于各大沉醉于自身虚拟化方案的企业当中。“你也可以充分调动更多的服务器性能，”Cappuccio说道。与此同时，通过在少的物理服务器上运行更多的应用程序实体，我们可以节约自己数据中心的占地面积，这也是缩减开支的好办法。说到这里，我们不禁要问：为什么不将硬件利用率调得更高，而只是局限于55%至60%呢？原因在于，Cappuccio说道，我们需要一些性能空间以应对每天的资源应用峰值，这种缓冲压力的硬性需求即使在我们将工作负载上限强制定义为60%利用率时仍然存在，他说。利用率低下的情况为什么至今仍未在世界范围内得到有效重视呢？IT行业的历史顽疾正是原因之一。在过去，由于分布式计算是由规模相对较小的计算机实现的，而大多数数据中心管理员们往往不愿意使用这些性能较差的设备而更偏好将真正的业务计算需求通过大型机实现。所以，当有客户要求将某个应用程序加入分布式系统当中时，管理员们的建议往往是添加额外的对应设备用于专门处理。这就是一台计算机对应一个应用程序的不良风气成为主流模式的原因所在，Cappuccio如是说。不过硬件利用率配置过高也会引发新的问题，他补充道。在未引入虚拟化技术的企业中，管理员们往往会发现其物理服务器的实际利用率只有7%到12%，Cappuccio根据调查结果提到。“这正是巩固资源管理体系的起点，因为显然我们必须找出能让这些计算机设备的运转更加高效的方法，”他说。“如今的问题是我们发现处于虚拟环境下的计算机，其运行效率依然只有可怜的25%。这比起过去的确有些进步，但距离我们的目标还差得很远。”通过切实发掘现有服务器的全部潜在性能，企业能够从长远角度节约大量投入，Cappuccio做出如上判断。“对于大多数情况来说，提高利用率可以避免无谓的数据中心扩张方案，并在很长一段时间内从各个角度帮助用户节省资金。”这类分析师们习以为常的结论正是诸多企业一直没有真正加以重视的盲点。“在过去，企业总是让自己租下的大型机以90%的性能负荷不停运转，因为这类设备的使用成本实在不低，”他说。“企业希望能尽量充分发挥它的能力。”当与Cappuccio谈起这些趋势及具体数字时，我着实吃了一惊。我敢打赌，读者中的大部分在阅读这些统计数据时也会有与我一样的反应，并急切想了解自己的虚拟环境运行状况到底处于什么样的水平。事实上，我建议大家尽快将想法付诸行动。有没有打算立即参与进来，搞清楚自己的数据中心在服务器利用率领域处在什么样的位置？如果大家的虚拟服务器资源并未得到充分利用，那就意味着在挥金如土而缺乏回报的同时，你的数据中心还带给维护人员毫无意义的大量工作。当然，电力浪费及占地空间也是需要思量的因素。这种情况下，你会做何决断呢？如果还没做过相关工作，马上对自己的虚拟服务器进行整编并列出清单。收集必要的分析报告，核查各服务器上都运行着哪些内容，并对内存及处理能力的利用率做出详尽的评测。这样一来，数据中心的运转状况就清晰地呈现出来了。如果实际利用率很低，大家可以立即着手进行调查，例如有针对性地做出变更、将一部分虚拟化应用程序转移到另一台服务器上以迅速提高运行效率等等。根据Cappuccio的说法，效率低下问题的症结所在，正是由于IT管理者们将多年来固有的使用习惯带入数据中心、硬件及应用程序的现代化管理之中。而这种落后的模式往往很难在短时间内彻底消除。但随着企业IT的演变及发展，我们能够探索新的途径并获取新的见解，进而在指导实践的过程中产生出乎预料之外的重大革新。

❿ 如何加快服务器下载速度

先用软来件源测试一下带宽质量 链接是：http://benchmark.avl.com.cn/cab/avltool.exe