服务器如何处理大量并发请求？

服务器处理大量并发请求通常采用以下策略和技术：

负载均衡：
通过负载均衡技术，可以将请求分发到多个服务器上，平衡服务器的负载，避免单个服务器负载过高。常见的负载均衡算法包括轮询、随机、加权轮询等。

多线程处理：
服务器使用多线程来处理并发请求，每个请求分配一个线程来处理。合理的线程池配置和线程调度策略可以有效提高服务器并发处理能力。

异步非阻塞：
异步非阻塞模型可以让服务器在处理请求的同时接受其他请求，更高效地利用服务器资源，提高并发处理能力。

缓存技术：
使用缓存技术减轻服务器的负载并提高响应速度。例如，将静态内容缓存在缓存服务器中，或使用内存缓存技术存储频繁访问的数据。

数据库优化：
优化数据库表结构、索引设计和SQL查询语句，使用读写分离和数据库集群技术，减轻单个数据库的负载。

多级缓存：
利用如Redis等内存缓存系统作为首选缓存，通过多级缓存解决热点问题，提高并发能力。

异步处理：
使用消息队列（如Kafka、RabbitMQ）实现异步处理，将耗时操作转移到后台处理，提高系统的响应速度。

限流与熔断机制：
在高并发场景中，通过限流算法（如令牌桶算法）或熔断机制控制并发请求数量，防止系统过载。

使用分布式架构：
通过使用分布式架构，可以将系统拆分成多个子系统或服务，每个子系统或服务独立运行，处理自己的并发请求，降低单个服务器的压力。

静态资源优化：
将静态资源（如图片、样式表、脚本等）进行静态化，减少对服务器的请求。使用CDN技术将静态资源缓存在CDN节点上，提高静态资源的访问速度。

数据分片：
将数据按照某种规则进行分片存储，以减轻单个数据库的负载，提高数据的并发处理能力。

通过这些策略和技术，服务器能够有效地处理大量并发请求，提高系统的性能和稳定性。