美国服务器网站响应时间是指系统对请求作出响应的时间，网站响应时间越短，用户可以就可以越快地访问美国服务器站点，虽然响应时间并不能直接反映网站性能的高低，但是在一定程度上反应了美国服务器网站系统的处理能力。下面小编就来讲下美国服务器高并发情况下缩短响应时间的方法。
当用户请求一个美国服务器网站数据的时候，实际上是发送了一个HTTP请求，在宏观上可以分为两个部分：
| 序列号 | CPU | RAM | HDD | 带宽 | 售价（美元） | 免费试用 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 香港服务器1 | E5-2620 | 32G | 1T HDD | 50M/无限流量 | $196.00 | 立即申请 |
| 香港服务器2 | E5-2650 | 32G | 1T HDD | 50M/无限流量 | $256.00 | 立即申请 |
| 香港服务器3 | E5-2680 | 32G | 1T HDD | 50M/无限流量 | $316.00 | 立即申请 |
| 香港服务器4 | E5-2690 | 32G | 1T HDD | 50M/无限流量 | $336.00 | 立即申请 |
| 香港服务器5 | E5-2697 | 32G | 1T HDD | 50M/无限流量 | $376.00 | 立即申请 |
| 香港服务器6 | E5-2620*2 | 32G | 1T HDD | 50M/无限流量 | $376.00 | 立即申请 |
| 香港服务器7 | E5-2650*2 | 32G | 1T HDD | 50M/无限流量 | $436.00 | 立即申请 |
| 香港服务器8 | E5-2680*2 | 32G | 1T HDD | 50M/无限流量 | $476.00 | 立即申请 |
| 香港服务器9 | E5-2690*2 | 32G | 1T HDD | 50M/无限流量 | $556.00 | 立即申请 |
| 香港服务器10 | E5-2697*2 | 32G | 1T HDD | 50M/无限流量 | $596.00 | 立即申请 |
| 香港服务器11 | E5-2680v4*2 | 32G | 1T HDD | 50M/无限流量 | $696.00 | 立即申请 |
| 香港服务器12 | E5-2698v4*2 | 32G | 1T HDD | 50M/无限流量 | $796.00 | 立即申请 |
1）HTTP请求到达目标美国服务器网站之前
2）HTTP请求到达目标美国服务器网站之后
而要想缩短美国服务器网站的响应时间，本质上是提高数据的返回速度，也就是说要把请求数据过程中的各个步骤提高速度，这样整体下来响应时间就会缩短。把数据放在离用户越近的地方响应时间越快。
1、客户端
客户端是发起一个网站请求的源头，可以施加一定的策略来缩短数据的获取时间，其中最为常用的就是缓存，一些常用的、很少变动的资源缓存在客户端，不但能缩短获取资源的时间，而且在很大程度上能减轻服务端的压力。比如一些图片、CSS、JS文件，甚至一些接口的数据或者整个网页内容都可以在客户端做缓存。另外HTTP请求的合并也可以减少对服务端的请求次数，在一定程度上可以缩短请求的响应时间。
2、DNS
一般美国服务器网站的访问方式都采用域名的方式，既然是域名就涉及到DNS解析速度的问题，如果DNS服务解析的速度比较慢，整体过程的响应时间也会加长，这点也是可以进行调整。
3、网络
客户端获取到网站IP之后通过网卡把HTTP请求发送出去，目标地址为相应的网站服务器。在这个过程当中如果客户端和服务器端有一方带宽比较小的话，就会加大响应时间，而且这个过程的响应时间其实取决于很多因素，比如美国服务器路由器的路由策略是否最优，整个过程通过的网关数据量等。
4、网站
当一个请求到达网站服务器，服务器便开始处理请求，一般会有专门处理业务请求的一个业务层，有的体现为RPC协议的微服务，有的体现为简单的一个代码分层，最终请求的数据会通过查询数据库来返回。由于这个原因，所以诞生了负载均衡的策略。
美国服务器数据库的情况类似，一个数据库扛不住压力，就加到N个数据库分散压力，这就是常用的拆表策略。现在很多的场景采用NoSQL代替关系型数据库来缩短响应时间，在正常情况下，由于关系型数据库的本身因素在特定场景下的读写速度比NoSQL要慢很多，所以系统设计初期，可以考虑采用关系型数据库和NoSQL混用的方案。
5、缓存
当并发的请求到达一定程度，瓶颈大部分情况下发生在DB层面，为了避免频繁查询数据库产生瓶颈，诞生了缓存，可以在访问数据库之前加入了缓存层，当然这里的缓存采用的方案在数据的响应时间上要比数据库小很多，比如常用的Redis、Memcache，但这些第三方的缓存组件还是要走网络，速度比不上进程内的缓存。
现在一般在网站层和服务层都有缓存策略，只不过缓存的数据和策略有所不同，但最终目的都是为了加快请求的响应。
以上就是美国服务器高并发下缩短响应时间的方法，最后需要补充一点，就是程序异步化其实并不能缩短响应时间，但是对提高吞吐量有很大作用。
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