标签：分发 模块 tab long 实例 代理 strong arraylist 记录
常见并发同步案例分析
案例一:订票系统案例，某航班只有一张机票，假定有1w个人打开你的网站来订票，问你如何解决并发问题(可扩展到任何高并发网站要考虑
的并发读写问题)
问题，1w个人来访问，票没出去前要保证大家都能看到有票，不可能一个人在看到票的时候别人就不能看了。到底谁能抢到，那得看这个人的“运气”（网
络快慢等）
其次考虑的问题，并发，1w个人同时点击购买，到底谁能成交？总共只有一张票。
首先我们容易想到和并发相关的几个方案 ：
锁同步同步更多指的是应用程序的层面，多个线程进来，只能一个一个的访问，java中指的是syncrinized关键字。锁也有2个层面，一个是java中谈到的对
象锁，用于线程同步；另外一个层面是数据库的锁；如果是分布式的系统，显然只能利用数据库端的锁来实现。
假定我们采用了同步机制或者数据库物理锁机制，如何保证1w个人还能同时看到有票，显然会牺牲性能，在高并发网站中是不可取的。使用hibernate后我们
提出了另外一个概念：乐观锁、悲观锁（即传统的物理锁）；
采用乐观锁即可解决此问题。乐观锁意思是不锁定表的情况下，利用业务的控制来解决并发问题，这样即保证数据的并发可读性又保证保存数据的排他性，保
证性能的同时解决了并发带来的脏数据问题。
hibernate中如何实现乐观锁：
前提：在现有表当中增加一个冗余字段，version版本号, long类型
原理：
1）只有当前版本号》=数据库表版本号，才能提交
2）提交成功后，版本号version ++
实现很简单：在ormapping增加一属性optimistic-lock="version"即可，以下是样例片段
<hibernate-mapping>
<class name="com.insigma.stock.ABC" optimistic-lock="version" table="T_Stock" schema="STOCK">
案例二、股票交易系统、银行系统，大数据量你是如何考虑的
首先，股票交易系统的行情表，每几秒钟就有一个行情记录产生，一天下来就有（假定行情3秒一个） 股票数量×20×60*6 条记录，一月下来这个表记录数
量多大？ oracle中一张表的记录数超过100w后 查询性能就很差了，如何保证系统性能？
再比如，中国移动有上亿的用户量，表如何设计？把所有用于存在于一个表么？
所以，大数量的系统，必须考虑表拆分-（表名字不一样，但是结构完全一样），通用的几种方式：（视情况而定）
1）按业务分，比如 手机号的表，我们可以考虑 130开头的作为一个表，131开头的另外一张表 以此类推
2）利用oracle的表拆分机制做分表
3）如果是交易系统，我们可以考虑按时间轴拆分，当日数据一个表，历史数据弄到其它表。这里历史数据的报表和查询不会影响当日交易。
当然，表拆分后我们的应用得做相应的适配。单纯的or-mapping也许就得改动了。比如部分业务得通过存储过程等
此外，我们还得考虑缓存
这里的缓存，指的不仅仅是hibernate，hibernate本身提供了一级二级缓存。这里的缓存独立于应用，依然是内存的读取，假如我们能减少数据库频繁的访
问，那对系统肯定大大有利的。比如一个电子商务系统的商品搜索，如果某个关键字的商品经常被搜，那就可以考虑这部分商品列表存放到缓存（内存中
去），这样不用每次访问数据库，性能大大增加。
简单的缓存大家可以理解为自己做一个hashmap，把常访问的数据做一个key，value是第一次从数据库搜索出来的值，下次访问就可以从map里读取，而不
读数据库；专业些的目前有独立的缓存框架比如memcached 等，可独立部署成一个缓存服务器。
4、常见的提高高并发下访问的效率的手段
首先要了解高并发的的瓶颈在哪里？
1、可能是服务器网络带宽不够
2.可能web线程连接数不够
3.可能数据库连接查询上不去。
根据不同的情况，解决思路也不同。
像第一种情况可以增加网络带宽，DNS域名解析分发多台服务器。
负载均衡，前置代理服务器nginx、apache等等
数据库查询优化，读写分离，分表等等
最后复制一些在高并发下面需要常常需要处理的内容:
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。
之前我将高并发的解决方法误认为是线程或者是队列可以解决，因为高并发的时候是有很多用户在访问，导致出现系统数据不正确、丢失数据现象，所以想到 的是用队列解决，其实队列解决的方式也可以处理，比如我们在竞拍商品、转发评论微博或者是秒杀商品等，同一时间访问量特别大，队列在此起到特别的作用，将 所有请求放入队列，以毫秒计时单位，有序的进行，从而不会出现数据丢失系统数据不正确的情况。
今天我经过查资料，高并发的解决方法有俩种:
一种是使用缓存、另一种是使用生成静态页面；还有就是从最基础的地方优化我们写代码减少不必要的资源浪费：(
1.不要频繁的new对象,对于在整个应用中只需要存在一个实例的类使用单例模式.对于String的连接操作,使用StringBuffer或者StringBuilder.对于utility类型的类通过静态方法来访问。
2. 避免使用错误的方式,如Exception可以控制方法推出,但是Exception要保留stacktrace消耗性能,除非必要不要使用 instanceof做条件判断,尽量使用比的条件判断方式.使用JAVA中效率高的类,比如ArrayList比Vector性能好。)
首先缓存技术我一直没有使用过，我觉得应该是在用户请求时将数据保存在缓存中，下次请求时会检测缓存中是否有数据存在，防止多次请求服务器，导致服务器性能降低，严重导致服务器崩溃，这只是我自己的理解，详细的资料还是需要在网上收集；
使用生成静态页面我想大家应该不模式，我们见过很多网站当在请求的时候页面的后最已经变了，如“http://developer.51cto.com/art/201207/348766.htm”该页面其实是一个服务器请求地址，在转换成htm后，访问速度将提升，因为静态页面不带有服务器组件；在这里我就多多介绍一下：
一、什么是页面静态化：
简 单的说，我们如果访问一个链接 ,服务器对应的模块会处理这个请求，转到对应的jsp界面，最后生成我们想要看到的数据。这其中的缺点是显而易见的：因为每次请求服务器都会进行处理，如 果有太多的高并发请求，那么就会加重应用服务器的压力，弄不好就把服务器 搞down 掉了。那么如何去避免呢？如果我们把对 test.do 请求后的结果保存成一个 html 文件，然后每次用户都去访问 ,这样应用服务器的压力不就减少了？
那么静态页面从哪里来呢？总不能让我们每个页面都手动处理吧？这里就牵涉到我们要讲解的内容了，静态页面生成方案… 我们需要的是自动的生成静态页面，当用户访问 ,会自动生成 test.html ,然后显示给用户。
标签：分发 模块 tab long 实例 代理 strong arraylist 记录
原文地址：https://www.cnblogs.com/dengfj/p/10179703.html
