Вот несколько методов оптимизации скорости VPS-сервера, а также примеры кода:

1. Включить кеширование.
   Кэширование может значительно улучшить время ответа сервера. Для реализации кэширования вы можете использовать такие инструменты, как Varnish или Redis. Вот пример включения кэширования Redis в PHP:

$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
$cacheKey = 'my_cache_key';
if ($redis->exists($cacheKey)) {
    // Retrieve cached data
    $cachedData = $redis->get($cacheKey);
    // Use cached data
} else {
    // Generate and store fresh data
    $freshData = generateFreshData();
    $redis->set($cacheKey, $freshData);
    // Use fresh data
}

2. Оптимизация запросов к базе данных.
   Эффективные запросы к базе данных могут значительно повысить производительность сервера. Используйте индексы, ограничивайте количество извлекаемых строк и оптимизируйте сложные запросы. Вот пример оптимизации запроса MySQL:

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 25;

Инструкция EXPLAINпредоставляет информацию о том, как MySQL выполняет запрос, что позволяет выявить потенциальные узкие места в производительности.

3. Внедрите сеть доставки контента (CDN):
   CDN распределяет статический контент вашего веб-сайта по нескольким серверам по всему миру, сокращая расстояние между пользователями и вашим сервером. Это улучшает время отклика. Вот пример интеграции CDN с использованием JavaScript:

<script src="https://cdn.example.com/your_script.js"></script>

4. Включите сжатие Gzip.
   Сжатие файлов вашего веб-сайта уменьшает их размер, что приводит к более быстрой передаче данных. Вот пример включения сжатия Gzip в Apache:

<IfModule mod_deflate.c>
    AddOutputFilterByType DEFLATE text/html text/plain text/xml
</IfModule>

5. Оптимизируйте размеры изображений.
   Большие изображения могут замедлить загрузку страницы. Сжимайте и изменяйте размер изображений, чтобы уменьшить размер их файлов. Вот пример использования библиотеки Python Pillow:

from PIL import Image
image = Image.open('input.jpg')
image.thumbnail((800, 600))
image.save('output.jpg')