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目前是是用MongoDB数据库，用不四台天互的奢华云主机才再次至少三秒百并发。
硬件层面要根据数据量，业务急切度互相综合评估的，我建议你先买两台云主机（4核8g内存）垒建集群环境就行。后继再据求实际不需要扩展。
软件层面：
一、如果不是是写入你的操作的，应该是：
1.1可以使用消息队列来同步异步如何处理（如activemq等），尽量避免消息赌塞
1.2建议使用MongoDB的批量中写入功能，比如说每1000条数据才写入到两次
二、MongoDB重新部署为集群模式，这个可以分散压力
三、要是是读取文件操作，这个可以考虑到一并加入redis，将热点数据通过一级缓存
1秒1000的并发不是什么太高，如果简单的优化下就行了，现在就像的服务器应该要都能够支撑。首先看看吧线程池分配，看看linux系统的io数限制。
不过不见意让数据库去抗正常的高并发，肯定在整体架构上面作优化系统，在数据库上层会不会可以考虑架构缓存服务器，有是对具体详细业务做些系统优化。
读多我还是写多，索引建得如何能？慢sql有哪些？单次访问数据量如何能？
从正常吗角度讲，仍旧还没有到数据库的性能瓶颈，具体详细问题要具体看分析。
硬件外表看来就够，程序优化都很重要的是
正常吗情况单机抗几千那妥没问题啊，看你的情况问题可能会出在两方面：web服务的io或DB。
web服务的性能关键因素是io和线程模型，如果不是区分epoll系列的nio的web框架（netty，mina等）性能比起bio会高n多。
如果你是那就是DB，索引，os的页缓存等等。
一千块的程序员都能写一秒种一千单的服务器
宽带那肯定是要千兆的，硬件这块当然而且，现在这个可以用很廉价的pc来做分布式的架构，当然了内存和硬盘的大小比较多是依据数据量的大小和存储多少来判断的。我希望我的回答能好处到你！
可能有cache在内存里,不好算还是放到存储里面.是为能提高读取文件的效率,把常用的数据放到内存中,提升到高效缓存的目的,要看数据库本身的参数设置,不过数据库缓冲池设置中的愈大,无法读取的效率就越高.
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