python高并发框架 1秒1000并发，高并发需要什么样的服务器？
1秒1000并发，高并发需要什么样的服务器？
硬件层面需要根据数据量，业务复杂度一起综合评估的，建议先买两台云主机（4核8g内存）搭建集群环境就行。后继再根据实际需要扩展。
软件层面：
一、如果是写入操作的，应该：
1.1 使用消息队列来异步处理（如activemq等），避免消息堵塞
1.2 使用MongoDB的批量写入功能，比如每1000条数据才写入一次
二、MongoDB部署为集群模式，可以分散压力
三、如果是读取操作，可以考虑加入redis，将热点数据进行一级缓存
支撑日活百万用户的高并发系统，应该如何设计其数据库架构？ ？
以mysql为列：
1：支撑高并发系统，一定会涉及事务，所以数据库引擎必选innodb，innodb支持事务，事务级别根据业务而定，如果业务数据一致性要求很高，事务就开启序列化级别，这样就完全隔离事务，但是会导致锁资源竞争加剧。mysql的性能有一定的降低。
2：读写分离，数据库分成主库和从库，主库负责写数据，丛库负责读数据。注意主从数据库数据一致性问题。
3：冷热数据分离，美团，饿了么部分设计采用冷热数据分离，拿订单来说，已送达订单，主要的业务场景就是查询，越往前的数据查询的概率就越低。这就是冷数据。正在交易的订单就是热数据，需要时时查询和更新。对于冷数据，可以放到redis缓存。这样会增加查询效率。
4：数据表设计，充分利用索引查询。业务sql避免返回无用的行和列，禁止使用select *查询，查询的时候加limit，尽可能返回满足要求的行。对于复杂的sql，考虑拆分sql，拆分sql有一个好处，重复查询的sql，第二次查询会放到mysql的缓冲区，避免重复操作磁盘，提高访问的性能。
5：分库分表。比如业务数据按月分等。一定程度缓解增删改查的压力。
希望对你有一定的帮助。谢谢。
你怎么看待满嘴高并发，编码能力却稀松平常的程序员？
我是搬砖哥我来回答。
高并发的核心原理，是网络io的事件处理机制，就细节来说，一些重要环节，比如协议的断包组包处理，还是比较复杂的，但就大部分的面试和日常工作来说，做到切实理解reactor机制的核心，就差不多了。关于高并发，可以多看下陈硕的那本书。
关键问题在于如果编程能力很稀松，那么问题很大，简单说交给一个任务，或者解决一个问题，动手能力弱的话，可能会久搞不定，还容易出错。对于开发岗位来说，现在公司不论大小，日常工作不会有特大难度或规模的开发，换句话说谁的基本功更过硬，谁的任务往往完成的又快又好。
动手能力弱有个特别简单直接的改进方法，就是刷leetcode之类，把代码先写起来。不论什么语言，先多写，写的多了自然不会稀松。
然后从简单面向对象到最基础的两三个设计模式，串行到并行，结合自己的编程语言，把语言的特性逐渐吃透，过程也是和刷题一样，写代码不断加深印象。包括学一门新的编程语言也是如此。
对大多数人来说，达到编程高手都不容易，但达到合格员工完全可以的，付出够的努力即可，好脑子不如烂笔头。
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