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：配置executor属性

打开/conf/server.xml文件，在Connector之前配置一个线程池：

重要参数说明：name ：共享线程池的名字。这是Connector为了共享线程池要引用的名字，该名字必须唯一。默认值：None； namePrefix ：在JVM上，每个运行线程都可以有一个name 字符串。这一属性为线程池中每个线程的name字符串设置了一个前缀，Tomcat将把线程号追加到这一前缀的后面。默认值：tomcat-exec-； maxThreads ：该线程池可以容纳的最大线程数。默认值：200； maxIdleTime ：在Tomcat关闭一个空闲线程之前，允许空闲线程持续的时间(以毫秒为单位)。只有当前活跃的线程数大于minSpareThread的值，才会关闭空闲线程。默认值：60000(一分钟)。 minSpareThreads ：Tomcat应该始终打开的最小不活跃线程数。默认值：25。

2：配置Connector

重要参数说明：executor ：表示使用该参数值对应的线程池； minProcessors ：服务器启动时创建的处理请求的线程数； maxProcessors ：最大可以创建的处理请求的线程数； acceptCount ：指定当所有可以使用的处理请求的线程数都被使用时，可以放到处理队列中的请求数，超过这个数的请求将不予处理。

一.Tomcat内存优化

Tomcat内存优化主要是对 tomcat 启动参数优化，我们可以在 tomcat 的启动脚本 catalina.sh 中设置JAVA_OPTS 参数。

1.JAVA_OPTS参数说明

现公司服务器内存一般都可以加到最大2G ，所以可以采取以下配置：

在cygwin=false前添加

配置完成后可重启Tomcat ，通过以下命令进行查看配置是否生效：

首先查看Tomcat 进程号：

result

我们可以看到Tomcat 进程号是27698 。

查看是否配置生效：

能在输出的信息中找到Heap Configuration中看到MaxHeapSize 等参数已经生效。

二.Tomcat并发优化

1.Tomcat连接相关参数

在Tomcat 配置文件 server.xml 中的 配置中

1.参数说明

minProcessors ：最小空闲连接线程数，用于提高系统处理性能，默认值为 10 maxProcessors ：最大连接线程数，即：并发处理的最大请求数，默认值为 75 acceptCount ：允许的最大连接数，应大于等于 maxProcessors ，默认值为 100 enableLookups ：是否反查域名，取值为： true 或 false 。为了提高处理能力，应设置为 false connectionTimeout ：网络连接超时，单位：毫秒。设置为 0 表示永不超时，这样设置有隐患的。通常可设置为 30000 毫秒。其中和最大连接数相关的参数为maxProcessors 和 acceptCount 。如果要加大并发连接数，应同时加大这两个参数。web server允许的最大连接数还受制于 *** 作系统的内核参数设置，通常 Windows 是 2000 个左右， Linux是 1000 个左右。

2.Tomcat中的配置示例

2.调整连接器connector的并发处理能力

1.参数说明

maxThreads ：客户请求最大线程数 minSpareThreads ：Tomcat初始化时创建的 socket 线程数 maxSpareThreads ：Tomcat连接器的最大空闲 socket 线程数 enableLookups ：若设为true, 则支持域名解析，可把 ip 地址解析为主机名 redirectPort ：在需要基于安全通道的场合，把客户请求转发到基于SSL 的 redirectPort 端口 acceptAccount ：监听端口队列最大数，满了之后客户请求会被拒绝（不能小于maxSpareThreads ） connectionTimeout ：连接超时 minProcessors ：服务器创建时的最小处理线程数 maxProcessors ：服务器同时最大处理线程数 URIEncoding ：URL统一编码

2.Tomcat中的配置示例

3.Tomcat缓存优化

1.参数说明

compression ：打开压缩功能 compressionMinSize ：启用压缩的输出内容大小，这里面默认为2KB compressableMimeType ：压缩类型 connectionTimeout ：定义建立客户连接超时的时间. 如果为 -1, 表示不限制建立客户连接的时间

2.Tomcat中的配置示例

4.参考配置

1.旧有的配置

参考网络对服务器做过如下配置，拿出来分享下：

后来发现在访问量达到3 百万多的时候出现性能瓶颈。

2.更改后的配置

Next.js 是一个 React 框架，用于构建服务器渲染的应用程序。要解决 Next.js 应用程序的高并发问题，可以考虑以下几个方面：

1. 使用缓存：为了提高响应速度和处理效率，可以使用缓存来存储常用的数据和页面内容。可以使用内存缓存、分布式缓存等不同的缓存策略来减少网络访问和数据库查询次数，从而提升应用程序的性能。

2. 使用负载均衡：可以使用负载均衡器将请求分配到多台服务器上，在扩展应用程序的同时确保高可用性和稳定性。可以使用硬件负载均衡器或软件负载均衡器来实现，例如，Nginx、HAProxy 等。

3. 使用 CDN：可以使用 CDN（内容分发网络）来加速静态资源的传输和加载，减少请求对服务器的压力。可以将静态资源（如图片、样式表、脚本等）缓存在 CDN 上，并通过 CDN 调用来提供服务。

4. 预渲染静态页面：在 Next.js 中，可以使用“静态生成”或“服务器端渲染”来生成 HTML 页面。如果应用程序的内容和数据不经常变化，则可以通过预渲染静态页面来减轻服务器的负担，加快页面的加载速度。

5. 使用缓存策略控制头文件：HTTP 缓存是提高 Web 应用程序性能的一种简单而有效的方法。可以使用缓存策略控制头文件（例如：Cache-Control、Expires 等）设置缓存时长，让客户端缓存页面，减少对服务器的请求次数。

6. 优化代码和资源：可以通过代码和资源的压缩、裁剪、优化等措施来减少文件大小和加载时间，从而加快页面的响应速度和渲染效率。

综上所述，以上是解决 Next.js 高并发问题的一些常用方法，但具体方案应该根据实际情况进行选择和调整。

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