opencart性能提速解决方案 缓存加速（打造高可用的opencart电商平台）（转载）
有很多人来问，opencart是不是一个小系统，只能做个人电子商务网站，在2013年时候就有几个客户让我帮着做opencart站点优化。
总结下来是这样：
opencart原系统本身适合做中小企业，数据库也就是几十张表，从安装文件大小也能看出都比其它任何一个电商系统小，当然大家希望它能撑起一个地球。
最近花了一周时间和一家高科技公司联合测试了其性能情况。
基础硬件环境：
CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 0 @ 2.00GHz （2核）
物理内存：2 GB （集成显卡会占用一部分，真实为1.833 GB）
空间大小：7.451 GB(含操作系统)
系统配置是不是比较差？
软件环境：
OS版本：CentOS release 6.4
PHP版本： 5.3.28
mysql版本: 5.5.37
nginx版本: 1.7.3
网络环境：
服务器位置：国内
网络带宽：共享50M
测试情况：
1、在没有做任何优化情况下
1.1当商品数量比较少，只有几十个情况
结果：这种情况下响应在3S内，都还正常。
1.2当商品数量增加到2000个后
结果：响应开始变慢，客户需要等待，页面请求响应在4S左右。
1.3当商品数量增加到10000个后
结果：响应变的很慢，客户访问不流畅，不能正常浏览。
网站慢的原因是什么？主要是网络带宽，数据库响应慢造成的，同样的网络环境，当增加商品数量后，瓶颈主要在数据库响应方面；
很多人增加网络带宽，提高服务器空间等做法都是徒劳的。
我检查了，发现都是数据库返回数据慢造成的，其中有很多表的关联（有的时候是业务逻辑复杂，有的时候是表设计上的问题），很多的统计数据类似 count(distinct *) 这样的，玩过数据库的人都知道这是致命的。
解决方案可以从几个方面入手：
1. 数据库缓存，使用一些缓存技术如 memory cache，这项技术需要占用较多的主机服务器内存。
2. 页面缓存， 将动态页面全部变成静态页面，客户访问的是静态文件，如： page chche
使用sphinx技术进行缓存。
3. 程序优化，优化SQL，全面优化后台的表，这个比较捞命，很少人这样做，除非是个大公司。
不过有些简单的SQL优化还是可以动手做做，提速也比较明显的
opencart提速优化（商品数小于5000个）
3. 高速缓存服务器，把数据库表加入缓存中，读写进行分离，并保持数据一致性，专门为对数据库访问性能有较高要求，需要承载大量商品信息，轻松应对复杂应用程序而设计。
下面我们在高速缓存服务器做了些测试，情况如下：
测试主机(资源已回收了)
将商品数量添加到20000个，用户页面浏览响应在 1S 左右。
我起了 400 个并发，返回测试记录如下：
Overview
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Report name: 2014-7-10 17:19:44
Run on: 2014-7-10 17:19:44
Run length: 00:01:00
Web Application Stress Tool Version:1.1.293.1
Number of test clients: 1
Number of hits: 1770
Requests per Second: 29.43
Socket Statistics
--------------------------------------------------------------------------------
Socket Connects: 1826
Total Bytes Sent (in KB): 559.55
Bytes Sent Rate (in KB/s): 9.30
Total Bytes Recv (in KB): 17552.60
Bytes Recv Rate (in KB/s): 291.84
Socket Errors
--------------------------------------------------------------------------------
Connect: 3
Send: 0
Recv: 0
Timeouts: 0
RDS Results
--------------------------------------------------------------------------------
Successful Queries: 0
Script Settings
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Server: 180.169.58.214
Number of threads: 400
Test length: 00:01:00
Warmup: 00:00:00
Cooldown: 00:00:00
Use Random Delay: No
Follow Redirects: Yes
Max Redirect Depth: 15
Clients used in test
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localhost
Clients not used in test
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Result Codes
Code Description Count
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200 OK 1770
Page Summary
Page Hits TTFB Avg TTLB Avg Auth Query
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