怎么解决高并发问题

怎么解决高并发问题

问题一：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。问题二：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。问题三：如何解决应用高并发的问题 决应用高并发的问题方法：
第一，确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。 普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP，如果访问量比这个还要大，那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题，否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题。
第二，优化数据库访问。 服务器的负载过大，一个重要的原因是CPU负荷过大，降低服务器CPU的负荷，才能够有效打破瓶颈。而使用静态页面可以使得CPU的负荷最小化。前台实现完全的静态化 当然最好，可以完全不用访问数据库，不过对于频繁更新的网站，静态化往往不能满足某些功能。 缓存技术 就是另一个解决方案，就是将动态数据存储到缓存文件中，动态网页直接调用这些文件，而不必再访问数据库，WordPress和Z-Blog都大量使用这种缓存技术 。我自己也写过一个Z-Blog的计数器插件，也是基于这样的原理。 如果确实无法避免对数据库的访问，那么可以尝试优化数据库的查询SQL.避免使用Select *from这样的语句，每次查询只返回自己需要的结果，避免短时间内的大量SQL查询。问题四：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。问题五：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.net/y_h_t/article/details/6322823
你是一名java程序员，这些应该知道些吧问题六：如何处理java高并发问题 尽量使用缓存包括用户缓存信息缓存等花点内存做缓存量减少与数据库交互提高性能
用jprofiler等工具找性能瓶颈减少额外销
优化数据库查询语句减少直接使用hibernate等工具直接语句（仅耗较查询做优化）
优化数据库结构做索引提高查询效率
统计功能尽量做缓存或按每统计或定统计相关报表避免需要进行统计功能
能使用静态页面尽量使用减少容器解析（尽量态内容静态html显示）解决问题使用服务器集群解决单台瓶颈问题问题七：怎么解决大型网站高并发问题 详细点 网站设置成在本窗口打开能减少IIS并发数，IIS并发是每打开一个页面就算一个。如果是每页都新窗口打开，那么一个用户浏览了多少页面就产生了多少个IIS数。问题八：如何优化网站高并发访问 解决高并发访问，或者说改善，提高一点思路：
1.使用Squid或者Varnish做缓存代理，将经常访问的图片等静态内容缓存起来，提高访问速度；
2.使用CDN内容分发网络，减少主服务器的压力（附CDN相关内容：CDN通过在网络各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层智能虚拟网络，CDN系统能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近）；
3.使用LVS服务器负载均衡，LVS服务器结合Keepalived做高可用；
4.LVS下面还可跟Nginx做负载均衡，再次分担压力，比如淘宝使用的再Nginx基础上改进的Tnginx。
5.DNS服务器上也可下功夫，比如做高级视图等等，这样可以解决不同网段访问Web服务器的速度问题；
6.最大的瓶颈还是在IO上，比如存储IO，比如数据库的IO。存储一方面需要保证数据不丢失，另一方面需要保证性能，比如做RAID、LVM；存储还需要考虑使用一套存储之间的数据同步（GFS、OCFS可以实现），数据的备份等等；数据库的话可以考虑使用查询缓存等等，这块我也正在学习中，展开有很多东西；
7.程序的话也可以优化，比如如果是Java Web程序，并且使用了Hibernate框架，就可以考虑使用查询缓存了；
8.硬件层：比如提高带宽，购买高转数性能好的硬盘等等；
9.缓存机制，缓存机制的种类很多，有页面缓存（Squid），数据缓存(memcache)，查询缓存,编译缓存（PHP是脚本语言在编译时有编译缓存）.
10.数据库IO是最大问题，所以现在又了NOSQL的解决方案，首先将数据写入内存中，然后定时写入硬盘
11.程序优化，增加执行效率，用更好的算法等等。（采用分层，因为每个程序擅长处不一样，比如JAVA适合做中间层，C++做底层，现在又流行一种node.js做中间层,可以加强执行效率，多线程，以及一些安全问题）
12.队列系统，有些数据不要一来就马上处理，做个队列（先进先出）,延迟处理。问题九：大型网站是怎样解决多用户高并发访问 使用分布式服务器，或者说云服务器，让不同地方的访客访问不同服务器，提高访问速度，降低服务器压力。问题十：如何解决大并发量数据的问题 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。