如何处理高并发

问题一：java程序员面试时被问到：如何在j2ee项目中处理高并发量访问？ 该怎么回答？ 请仔细看题干再回答 blog.csdn/y_h_t/article/details/6322823

你是一名java程序员，这些应该知道些吧

问题二：如何处理高并发带来的系统性能问题 那必须了解linux中的基本使用，比如如何找到某个路径，如何打开一个文件，如何编辑修改一个文件等等，那就是linux中命令的使用；还有就是必须知道linux服务器中所用的什么服务器（有weblogic、websphere等等）；精通相关服务器的重要属性配置等等。

问题三：JAVA中高访问量高并发的问题怎么解决? 你指的高并发量大概有多少？

几点需要注意：

尽量使用缓存，包括用户缓存，信息缓存等，多花点内存来做缓存，可以大量减少与数据库的交互，提高性能。

用jprofiler等工具找出性能瓶颈，减少额外的开销。

优化数据库查询语句，减少直接使用hibernate等工具的直接生成语句（仅耗时较长的查询做优化）。

优化数据库结构，多做索引，提高查询效率。

统计的功能尽量做缓存，或按每天一统计或定时统计相关报表，避免需要时进行统计的功能。

能使用静态页面的地方尽量使用，减少容器的解析（尽量将动态内容生成静态html来显示）。

解决以上问题后，使用服务器集群来解决单台的瓶颈问题。

基本上以上述问题解决后，达到系统最优。

至于楼上有人提到别用JAVA来做，除非是低层的连接数过大（如大量的端口占用需求），这种情况下考虑直接C来写，其他的可以用JAVA来做。

问题四：项目中怎么控制多线程高并发访问 synchronized关键字主要解决多线程共享数据同步问题。

ThreadLocal使用场合主要解决多线程中数据因并发产生不一致问题。

ThreadLocal和Synchonized都用于解决多线程并发访问。但是ThreadLocal与synchronized有本质的区别:

synchronized是利用锁的机制，使变量或代码块在某一时该只能被一个线程访问。而ThreadLocal为每一个线程都提供了变量的副本，使 得每个线程在某一时间访问到的并不是同一个对象，这样就隔离了多个线程对数据的数据共享。而Synchronized却正好相反，它用于在多个线程间通信 时能够获得数据共享。

Synchronized用于线程间的数据共享，而ThreadLocal则用于线程间的数据隔离。当然ThreadLocal并不能替代synchronized,它们处理不同的问题域。Synchronized用于实现同步机制，比ThreadLocal更加复杂。

1、Java中synchronized用法

使用了synchronized关键字可以轻松地解决多线程共享数据同步问题。

synchronized关键字可以作为函数的修饰符，也可作为函数内的语句，也就是平时说的同步方法和同步语句块。如果再细的分 类，synchronized可作用于instance变量、object reference（对象引用）、static函数和class literals(类名称字面常量)身上。

synchronized取得的锁都是对象；每个对象只有一个锁（lock）与之相关联；实现同步是要很大的系统开销作为代价的，甚至可能造成死锁，所以尽量避免无谓的同步控制。

问题五：如何处理高并发或列举处理高并发的业务逻辑 1、提高系统的并发能力2、减轻数据库的负担这两种用途其实非常容易理解。由于memcached高性能，所以可以同时服务于更多的连接，大大提高了系统的并发处理的能力。另外，memcached 通常部署在业务逻辑层（前台应用）和存储层（主指数据库）之间，作为数据库和前台应用的数据缓冲，因此可以快速的响应前端的请求，减少对数据库的访问。

问题六：数据库怎样处理高并发 1.用一个标识，在选择那张票的时候先用(Update 表 set 票flag=‘占用了！’ where 票flag=‘未占用’ and ........)这样是保险的，不可能存在并发问题，这就牵扯到sql锁机制问题了，你可以测试一下，其实sql中update是先查询出然后删除再添加，但由于使用了update，过程中就自动加锁了，很方便吧2.加锁。Microsoft® SQL Server™ 2000 使用锁定确保事务完整性和数据库一致性。锁定可以防止用户读取正在由其他用户更改的数据，并可以防止多个用户同时更改相同数据。如果不使用锁定，则数据库中的数据可能在逻辑上不正确，并且对数据的查询可能会产生意想不到的结果。虽然 SQL Server 自动强制锁定，但可以通过了解锁定并在应用程序中自定义锁定来设计更有效的应用程序。

问题七：数据库怎样处理高并发 理论上不限制并发连接数的.就是服务器受硬件的限制.过高的并发是会使服务器无法完成并发任务,而造成服务器死机或者假死机.不过数据库软件可以优化并发连接,使并发持续的时间更短,以减起服务器的负担,但是一台服务器不能完成几十万的并发.

问题八：如何处理大量数据并发 *** 作 如何处理大量数据并发 *** 作

文件缓存，数据库缓存，优化sql,数据分流,数据库表的横向和纵向划分，优化代码结构！

锁述的概

一. 为什么要引入锁

多个用户同时对数据库的并发 *** 作时会带来以下数据不一致的问题:

丢失更新

A,B两个用户读同一数据并进行修改,其中一个用户的修改结果破坏了另一个修改的结果,比如订票系统

脏读

A用户修改了数据,随后B用户又读出该数据,但A用户因为某些原因取消了对数据的修改,数据恢复原值,此时B得到的数据就与数据库内的数据产生了不一致

不可重复读

A用户读取数据,随后B用户读出该数据并修改,此时A用户再读取数据时发现前后两次的值不一致

并发控制的主要方法是封锁,锁就是在一段时间内禁止用户做某些 *** 作以避免产生数据不一致

二 锁的分类

锁的类别有两种分法：

1. 从数据库系统的角度来看：分为独占锁（即排它锁），共享锁和更新锁

MS-SQL Server 使用以下资源锁模式。

锁模式 描述

共享 (S) 用于不更改或不更新数据的 *** 作（只读 *** 作），如 SELECT 语句。

更新 (U) 用于可更新的资源中。防止当多个会话在读取、锁定以及随后可能进行的资源更新时发生常见形式的死锁。

排它 (X) 用于数据修改 *** 作，例如 INSERT、UPDATE 或 DELETE。确保不会同时同一资源进行多重更新。

意向锁 用于建立锁的层次结构。意向锁的类型为：意向共享 (IS)、意向排它 (IX) 以及与意向排它共享 (SIX)。

架构锁 在执行依赖于表架构的 *** 作时使用。架构锁的类型为：架构修改 (Sch-M) 和架构稳定性 (Sch-S)。

大容量更新 (BU) 向表中大容量复制数据并指定了 TABLOCK 提示时使用。

共享锁

共享 (S) 锁允许并发事务读取 (SELECT) 一个资源。资源上存在共享 (S) 锁时，任何其它事务都不能修改数据。一旦已经读取数据，便立即释放资源上的共享 (S) 锁，除非将事务隔离级别设置为可重复读或更高级别，或者在事务生存周期内用锁定提示保留共享 (S) 锁。

更新锁

更新 (U) 锁可以防止通常形式的死锁。一般更新模式由一个事务组成，此事务读取记录，获取资源（页或行）的共享 (S) 锁，然后修改行，此 *** 作要求锁转换为排它 (X) 锁。如果两个事务获得了资源上的共享模式锁，然后试图同时更新数据，则一个事务尝试将锁转换为排它 (X) 锁。共享模式到排它锁的转换必须等待一段时间，因为一个事务的排它锁与其它事务的共享模式锁不兼容；发生锁等待。第二个事务试图获取排它 (X) 锁以进行更新。由于两个事务都要转换为排它 (X) 锁，并且每个事务都等待另一个事务释放共享模式锁，因此发生死锁。

若要避免这种潜在的死锁问题，请使用更新 (U) 锁。一次只有一个事务可以获得资源的更新 (U) 锁。如果事务修改资源，则更新 (U) 锁转换为排它 (X) 锁。否则，锁转换为共享锁。

排它锁

排它 (X) 锁可以防止并发事务对资源进行访问。其它事务不能读取或修改排它 (X) 锁锁定的数据。

意向锁

意向锁表示 SQL Server 需要在层次结构中的某些底层资源上获取共享 (S) 锁或排它 (X) 锁。例如，放置在表级的共享意向锁表示事务打算在表中的页或行上放置共享 (S) 锁。在表级设置意向锁可防止另一个事务随后在包含那一页的表上获取排它 (X) 锁。意向锁可以提高性能，因为 SQL Server 仅在表级检查意向锁来确定事务是否可以安全地获取该表上的锁。而无须检查表中的每行或每页上的锁......>>

问题九：高并发是什么和如何解决 数据库建立多表关联，关键业务数据字段和查询字段建立索引，对唯一性建立好，同时多任务并发时程序设计时注意数据的合理性检验和用户处理数据有问题时的友好提示见面，建立好的结构文档说明，同时对关键字段的关系型作好记录，有效地设计多表的结构安排，尽量减少数据的冗余，同时又要避免对历史数据的影响，保持良好的数据管理

问题十：如何处理高并发量的HTTP请求 尽量减少页面的HTTP请求，可以提高页面载入速度。减少页面中的元素网页中的的图片、form、flash等等元素都会发出HTTP请求，尽可能的减少页面中非必要的元素，可以减少HTTP请求的次数。

1、数据行的长度不要超过8020字节，如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成存储碎片，降低查询效率。

2、能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的。

3、对于不可变字符类型char和可变字符类型varchar 都是8000字节,char查询快，但是耗存储空间，varchar查询相对慢一些但是节省存储空间。

4、字段的长度在最大限度的满足可能的需要的前提下，应该尽可能的设得短一些，这样可以提高查询的效率，而且在建立索引的时候也可以减少资源的消耗。

5、字段顺序对存储效率也有不小的影响。在做表结构设计的时候，我们往往不会去考虑字段的摆放顺序。但是，实际上字段的摆放顺序对数据库 *** 作的性能是有影响的。

查询的优化

1、保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数；

2、通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担；能够分开的 *** 作尽量分开处理，提高每次的响应速度；

3、在数据窗口使用SQL时，尽量把使用的索引放在选择的首列；算法的结构尽量简单；

4、在查询时，不要过多地使用通配符如SELECT * FROM T1语句，要用到几列就选择几列如：SELECT COL1,COL2 FROM T1；

5、在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM T1,因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的。

6、在没有建索引的情况下，数据库查找某一条数据，就必须进行全表扫描了，对所有数据进行一次遍历，查找出符合条件的记录。

7、在数据量比较小的情况下，也许看不出明显的差别，但是当数据量大的情况下，这种情况就是极为糟糕的了。

8、合理的使用临时表。例如表A 的 ID 字段有索引，并且这个表的数据有很多。这时候要查询这个ID 的最大值与最小值，如果能合理使用临时表，速度将大幅度提高！

9、多层的子查询需要进行简单化。

进行SQL性能优化的方法：

1、SQL语句不要写的太复杂。一个SQL语句要尽量简单，不要嵌套太多层。

2、使用『临时表』缓存中间结果。简化SQL语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果，这样可以避免程序中多次扫描主表，也大大减少了阻塞，提高了并发性能。

3、使用like的时候要注意是否会导致全表扫，有的时候会需要进行一些模糊查询例如：select id from table where username like ‘%hollis%’关键词%hollis%，由于hollis前面用到了“%”，因此该查询会使用全表扫描，除非必要，否则不要在关键词前加%。

4、尽量避免使用!=或<> *** 作符。在where语句中使用!=或<>，引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。

5、尽量避免使用 or 来连接条件；在 where 子句中使用 or 来连接条件，引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。可以使用

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

替代

select id from t where num=10 or num=20

6、尽量避免使用in和not in：在 where 子句中使用 in和not in，引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。可以使用

select id from t where num between 10 and 20

替代

select id from t where num in (10,20)

7、可以考虑强制查询使用索引

select * from table force index(PRI) limit 2(强制使用主键)

select * from table force index(hollis_index) limit 2(强制使用索引"hollis_index")

select * from table force index(PRI,hollis_index) limit 2(强制使用索引"PRI和hollis_index")

8、尽量避免使用表达式、函数等 *** 作作为查询条件；尽量避免大事务 *** 作，提高系统并发能力。尽量避免使用游标；任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

9、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar。尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。

10、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引。

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