㈠ 怎样从硬件方面提高服务器计算速度
从硬件上来提神技术速度的话，就相当于提升服务器的配置。版
其中最主要的，是CPU ,高配，高频，权核心数多。cpu相当于人的大脑.
内存和硬盘也要高，硬盘最高是固态盘和SAS盘，这种的硬盘的转速快，读取数据能力强。
机器像人一样，使用近两年的高配机器，不要使用以使用多年的机器，那样会大打折扣机器的性能甚至出问题。
机房的网络至关重要，再好的房子不在告诉边也走不远，机器的配置再好，网路垃圾还是无法访问。
可以网络查下海腾数据晋慧娟
㈡ 怎么提高服务器上传速度
可以使用下载的方式进行传输到服务器上，或者是使用云盘 速度会普通的ftp上传快很多倍的。
㈢ 怎样提高服务器的下载速度
要想提高速度，首页要弄清楚双方所在的网络是不是一样，比如公司服回务器在联通网络，你在电信答网络，这样通常来说都是很慢的。
如果真是网络不同造成的，可以考虑下CDN加速，效果比较明显。
如果不是网络原因，查下下服务器上有没有限制速度的设置（可以在公司内网测试下速度是否正常）
希望以上回答有所帮助。
㈣ 如何加快服务器下载速度
先用软件测试一下带宽质量内 链接是：容http://benchmark.avl.com.cn/cab/avltool.exe
㈤ 怎么提高网站从服务器读取数据的速度
现在服务器的配置层出不穷，读取速度成为了重中之重，那我们改怎么样来提高服务器的读取速度呢？下面壹基比小喻来教你们几个方法。
1.使用内存数据库,、
内存数据库，其实就是将数据放在内存中直接操作的数据库。相对于磁盘，内存的数据读写速度要高出几个数量级，将数据保存在内存中相比从磁盘上访问能够极大地提高应用的性能。内存数据库抛弃了磁盘数据管理的传统方式，基于全部数据都在内存中重新设计了体系结构，并且在数据缓存、快速算法、并行操作方面也进行了相应的改进，所以数据处理速度比传统数据库的数据处理速度要快很多。
但是安全性的问题可以说是内存数据库最大的硬伤。因为内存本身有掉电丢失的天然缺陷，因此我们在使用内存数据库的时候，通常需要，提前对内存上的数据采取一些保护机制，比如备份，记录日志，热备或集群，与磁盘数据库同步等方式。对于一些重要性不高但是又想要快速响应用户请求的部分数据可以考虑内存数据库来存储，同时可以定期把数据固化到磁盘。
2.使用RDD
在大数据云计算相关领域的一些应用中，Spark可以用来加快数据处理速度。Spark的核心是RDD，RDD最早来源与Berkeley实验室的一篇论文《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》。现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效：一是迭代式算法，这在图应用和机器学习领域很常见；二是交互式数据挖掘工具。这两种情况下，将数据保存在内存中能够极大地提高性能。% n( i. u5 O! m;
3.增加缓存
很多web应用是有大量的静态内容，这些静态内容主要都是一些小文件，并且会被频繁的读，采用Apache以及nginx作为web服务器。在web访问量不大的时候，这两个http服务器可以说是非常的迅速和高效，如果负载量很大的时候，我们可以采用在前端搭建cache服务器，将服务器中的静态资源文件缓存到操作系统内存中直接进行读操作，因为直接从内存读取数据的速度要远大于从硬盘读取。这个其实也是增加内存的成本来降低访问磁盘带来的时间消耗。
4.使用SSD
除了对内存方面的优化，还可以对磁盘这边进行优化。跟传统机械硬盘相比，固态硬盘具有快速读写、质量轻、能耗低以及体积小等特点。但是ssd的价格相比传统机械硬盘要贵，有条件的可以使用ssd来代替机械硬盘。/
5.优化数据库)
大部分的服务器请求最终都是要落到数据库中，随着数据量的增加，数据库的访问速度也会越来越慢。想要提升请求处理速度，必须要对原来的单表进行动刀了。目前主流的Linux服务器使用的数据库要属mysql了，如果我们使用mysql存储的数据单个表的记录达到千万级别的话，查询速度会很慢的。根据业务上合适的规则对数据库进行分区分表，可以有效提高数据库的访问速度，提升服务器的整体性能。另外对于业务上查询请求，在建表的时候可以根据相关需求设置索引等，以提高查询速度。
㈥ 怎样提高服务器的响应速度
提高服务器响应速度是多方面的:
一\服务器网络资源带宽.带宽越高越好.
二\就是从网站专优化方面入手.具体包括属以下方面
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.
㈦ 如何提升web服务器的运行速度
1) DNS Lookup，DNS解析时间。如果页面存在多个请求主机，频繁DNS解析将消耗更多的版时间。
2) Connecting，建立一个TCP连接所权需要的时间，不同的浏览器使用不同的端口下载资源，因此更多的端口等于更多的并行性，并且更多的TCP连接时间开销。
3) Blocking，网页请求被阻塞，花费在浏览器中的等待网络连接的时间;
4) Sending，向服务器发送请求所需要的时间;
5) Waiting，等待服务器响应的时间(直到第一个字节是从服务器收到的)，优化服务或连接;
6) Receiving，接收服务器响应对象需要的时间;
【TS，DM】
㈧ 如何提高服务器速度
再买一个小空间，设置双线访问，每个IP点上访问速度是不一样的，还有网页不要超过50K，速度明显提高
㈨ 如何提升服务器的速度
你好来.我来解答下你的问自题.
影响服务器运行速度的因素是多方面的.比如说服务器的配置.带宽.所在机房网络环境.所用的网站程序.是否中病毒木马等.如果你的服务器是用的WIN系统.建议像平时优化自己电脑一样.可以从以下几个方面来优化提升性能:
一.借助于一些电脑管家.安全卫士等软件直接优化系统.
二.ASP的网站直接用IIS即可发布.不需要再配置PHP.NET等其他网站环境.安装的数据库太多也会降低服务器性能.
三.建议没用的软件以及程序删除掉.平时养成好的操作习惯.可以不用安装杀软.
四.定期更新系统补丁.并进行病毒和木马的扫描.
五.平时留意CPU.内存.以及带宽的占用情况.当配置不够用时及时升级.
海腾数据杨闯为你解答.希望以上回答对你有帮助.
㈩ 怎样提高IIS服务器性能，加快服务器速度
1、应该分配和释放多个对象
你应该尽量避免过量分配内存，因为内存分配可能是代价高昂的。释放内存块可能更昂贵，因为大多数分配算符总是企图连接临近的已释放的内存块成为更大的块。直到Windows NT? 4.0 service pack 4.0，在多线程处理中，系统堆通常都运行得很糟。堆被一个全局锁保护，并且在多处理器系统上是不可扩展的。
2.不应该考虑使用处理器高速缓存
大多数人都知道由虚拟内存子系统导致的hard 页错误代价很高，最好避免。但是许多人认为其他内存访问方法没有什么区别。自从80486以后，这一观点就不对了。现代的CPUs比RAM要快得多，RAM至少需要两级内存缓存 ，高速L1 缓存能保存8KB数据和8KB指令，而较慢的L2 缓存能保存几百KB的数据和代码，这些数据和代码混合在一起。L1 缓存中内存区域的一个引用需要一个时钟周期，L2 缓存的引用需要4到7个时钟周期，而主内存的引用需要许多个处理器时钟周期。后一数字不久将会超过100个时钟周期。在许多方面，缓存像一个小型的，高速的，虚拟内存系统。
至于和缓存有关的基本内存单元不是字节而是缓存列。Pentium 缓存列有32个字节宽。Alpha 缓存列有64个字节宽。这意味着在L1 缓存中只有512个slot给代码和数据。如果多个数据一起使用（时间位置）而并不存储在一起（空间位置），性能会很差。数组的空间位置很好，而相互连接的列表和其他基于指针的数据结构的位置往往很差。
把数据打包到同一个缓存列中通常会有利于提高性能，但是它也会破坏多处理器系统的性能。内存子系统很难协调处理器间的缓存。如果一个被所有处理器使用的只读数据，和一个由一个处理器使用并频繁更新的数据共享一个缓存 列，那么缓存将会花费很长时间更新这个缓存列的拷贝。这个Ping-Pong高速游戏通常被称为"缓存 sloshing"。如果只读数据在一个不同的缓存 列中，就可以避免sloshing。
对代码进行空间优化比进行速度优化效率更高。代码越少，代码所占的页也越少，这样需要的运行设置和产生的页错误也会更少，同时占据的缓存 列也会更少。然而，某些核心函数应该进行速度优化。可以利用profiler去识别这些函数。
3.决不要缓存频繁使用的数据。
软件缓存可以被各种应用程序使用。当一个计算代价很高时，你会保存结果的一个拷贝。这是一个典型的时空折中方法：牺牲一些存储空间以节省时间。如果做得好，这种方法可能非常有效。
你必须正确地进行缓存。如果缓存了错误数据，就会浪费存储空间。如果缓存得太多，其他操作可以使用的内存将会很少。如果缓存得太少，效率又会很低，因为你必须重新计算被缓存 遗漏的数据。如果将时间敏感数据缓存得时间过长，这些数据将会过时。一般，服务器更关心的是速度而不是空间，所以他们要比桌面系统进行更多的缓存。一定要定期去除不用的缓存，否则将会有运行设置问题。
4.应该创建多个线程，越多越好。
调整服务器中起作用的线程数目是很重要的。如果线程是I/O-bound的，将会花费很多时间用来等待I/O的完成-一个被阻塞的线程就是一个不做任何有用工作的线程。加入额外的线程可以增加通量，但是加入过多的线程将会降低服务器的性能，因为上下文交换将会成为一个重大的overhead。上下文交换速度应该低的原因有三个：上下文交换是单纯的overhead，对应用程序的工作没有任何益处；上下文交换用尽了宝贵的时钟周期；最糟的是，上下文交换将处理器的缓存填满了没用的数据，替换这些数据是代价高昂的。
有很多事情是依靠你的线程化结构的。每个客户端一个线程是绝对不合适的。因为对于大量用户端，它的扩展性不好。上下文交换变得难以忍受，Windows NT用尽了资源。线程池模型会工作得更好，在这种方法中一个工人线程池将处理一条请求列，因为Windows 2000提供了相应的APIs，如QueueUserWorkItem。
5.应该对数据结构使用全局锁
使数据线程安全的最简单方法是把它套上一把大锁。为简单起见，所有的东西都用同一把锁。这种方法会有一个问题：序列化。为了得到锁，每一个要处理数据的线程都必须排队等候。如果线程被一把锁阻塞，它没有在做任何有用的事。当服务器的负载较轻时，这个问题并不常见，因为一次可能只有一个线程需要锁。在负载很重的情况下，对锁的激烈争夺可能就会成为一个大问题。
设想在多车道高速公路上发生了一个意外事故，这条高速公路上的所有车辆都被转向一条狭窄的道路。如果车辆很少，这一转换对交通流的速率的影响可以忽略。如果车辆很多，当车辆慢慢并入那条单通道时，交通阻塞会延伸几英里。
有几种技术能够减少锁竞争。
· 不要过分保护，也就是说，不是非常必要不要锁住数据。只有需要时才去持有锁，而且时间不要过长。不要在大段代码周围或频繁执行的代码中没必要地使用锁，这一点很重要。
· 对数据进行分割，使它能够用一套独立的锁保护。例如，一个符号表可以按标识符的第一个字母分割，这样在修改名字以Q开头的符号的值时，就不会去读名字以H开头的符号的值。
· 使用APIs的Interlocked 系列（InterlockedIncrement，等）自动修改数据而不需要锁。
· 当数据不是经常被修改时可以使用多读者/单作者（multi-reader/single-writer）锁。你将获得更好的并发性，尽管锁操作的代价将更高并且你可能会冒饿死作者的危险。
· 在关键部分使用循环计数器。参见Windows NT 4.0 service pack 3中的SetCriticalSectionSpinCount API。
· 如果你不能得到锁，使用TryEnterCriticalSection并做一些其他的有用的工作。
高竞争导致serialization，serialization导致降低CPU的利用率，这促使用户加入更多的线程，结果事情变得更糟。
6.不必注意多处理器机器
你的代码在多处理器系统上比在单处理器系统上运行得还要糟，这可能是件令人恶心的事。一个很自然的想法是，在一个N维系统上运行N次会更好。性能很差的原因是竞争：锁竞争，总线竞争，和/或缓存列竞争。处理器都在是争夺共享资源的所有权，而不是做更多的工作。
如果你一定要编写多线程应用程序的话，你应该在多处理器盒上对你的应用程序进行强度测试和性能测试。单处理器系统通过时间分片地执行线程而提供一个并发性的假象。多处理器盒具有真正的并发性，竞争环境和竞争更容易发生。
7.应该始终使用模块化调用；他们很有趣。
利用同步模块化调用来执行I/O操作对大多数桌面应用程序来说是合适的。但是，他们不是使用服务器上的CPU（s）的好方法。I/O操作要花费上百万个时钟周期来完成，这些时钟周期本来可以被更好地利用。利用异步I/O你能得到显著提高的用户请求率和I/O通量，不过增加了额外的复杂性。
如果你有需要花费很长时间的模块化调用或I/O操作，你应该考调拨多少资源给他们。你想使用所有的线程还是有个限制？一般地，使用有限的几个线程要好些。构建一个小的线程池和队列，利用队列来安排线程的工作完成模块化调用。这样，其他线程就可以拾取和处理你的非模块化的请求。
8.不要进行测量
当你能够测量你所谈论的事情并用数字表达它时，这就表示你对他有了一定的了解；但是如果你不能用数字表达时，你的知识是贫瘠的不能令人满意的；这可能是知识的开始，但这时你简直不可能将你的思想提高到科学的水平。
- Lord Kelvin (William Thomson)
如果不测量你就不能了解应用程序的特性。你在黑暗中摸索，一半是靠猜测。如果不识别性能问题，你就不能做任何改进或做出工作量计划。
测量包括黑匣子测量和profiling。黑匣子测量的意思是收集由性能计数器（内存使用，上下文交换，CPU利用等）和外部检测工具（通量，反映时间等）所显示的数据。为了profile你的代码，你编译代码的一个工具版，然后在各种条件下运行它，并收集关于执行时间和过程调用频率的统计数据。
测量如果不用于分析的话就一点用都没有。测量将不仅告诉你有问题，而且甚至能帮助你找到问题发生在哪，但它不能告诉你为什么会有问题。对问题进行分析以便你能正确地改正他们。要从根本上解决问题而不是停留在表面现象。
当你进行改动后，要重新测量。你要知道你的改动是否有效。改动也可能会暴露其他性能问题，测量-分析-改正-再测量的循环就会重新开始。你也必须要有规律地进行测量，以便发现性能衰退问题。
9.应该使用单一用户，单一请求的测试方法。
书写ASP和ISAPI应用程序的一个通病是只用一个浏览器去测试应用程序。当他们在Internet上应用他们的程序时，他们才发现他们的应用程序不能处理高负载，并且通量和反应时间另人可怜。
用一个浏览器测试是必要的但是不够的。如果浏览器反应得不够快，你就知道你有麻烦了。但即使它在使用一个浏览器时很快，你也不知道它处理负载的能力如何。如果十几个用户同时请求会发生什么事？一百个呢？你的应用程序能容忍什么样的通量？它能提供什么样的反应时间？在轻载时这些数字会怎样？中等负载呢？重载呢？在多处理器机器上你的应用程序会如何？对你的应用程序进行强度测试，这对于找出bugs发现性能问题来说是基本的。
类似的负载测试考虑适用于所有的服务器应用程序。
10.不应使用实际环境。
人们往往只在几个特定的，人工的环境（如下benchmarks）下调整应用程序。选择和实际情况相对应的各种情况，并为针对各种操作进行优化，这一点很重要。如果你不这样做，你的用户和评论家一定会这样做，并且他们将依此来评判你的应用程序的好坏。