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往往大数据量,高并发时, 瓶颈都在数据库上, 好多人都说用数据库的复制,发布, 读写分离等技术, 但主从数据库之间同步时间有延迟.代码的作用在于保证在上端缓存服务失效（一般来说概率比较低）时，形成倒瓶颈，从而能够保护数据库，数据库宕了，才是大问题（比如影响其他应用）。
假设（非完全正确数据，仅做示例）：
每秒支持10,000,000次查询(千万);
一次读库需要耗时：1ms;
修改内存变量需要耗时：0.001ms;
那么：
每秒最终访问的数据库的请求数量
< 1000
其他的9,900,000个请求会返回到其他页面。这就是为啥很多抢单网站有人可以访问，而有人得到繁忙中页面的原因。
微观到1ms来看，在currentValidSessionID == -1的时间是
1ms，从而平均会有10000条记录涌入。
currentValidSessionID从-1变为其他值的时间为0.001ms，这个时间内，
lock (databaseDoor)
{
// now there is only one request can reach below codes.
if (currentValidSessionID == -1)
{
currentValidSessionID = currentRequest.SessionID;
}
}
平均会有 10000×0.001=10条记录会执行到上述这段代码，操作系统会为锁形成等待序列。
那么我们的目标是，每毫秒只允许一次读库（因为其他应用也会使用）,所以我们只希望这进入的10条，最终只有一条能够继续前进。
那么这就是
if (currentValidSessionID == -1)
{
}
的作用了。再次进行一次判断，进入原子保护队列的请求，也只有一个能够继续。
一点思考：
其实对于一个主频能上N GHz的服务器来说，一个内存数赋值给另一个内存数据就是1～4条指令(平均2条，两次MOV操作)，也就是2/N
ns时间，而不是我们上述假设的
1000ns（0.001ms）。其实不用原子，我们已经可以把千亿级请求的访问数控制在个位数。
不过一个架构师，如果可以用一个99.99%安全的方案，就绝对不用99.9%。
SO。
public static long currentValidSessionID = -1;
public static object databaseDoor = new object();
void readDatabase(Request currentRequest)
{
// use currentValidSessionID to filter out other requests came in during the execute time gap
if (currentValidSessionID == -1)
{
// use object-lock to filter out other requests came in during the variable change time gap.
lock (databaseDoor)
{
// now there is only very little number of requests can reach below codes.
if (currentValidSessionID == -1)
{ // now there will be only one request can access the database
currentValidSessionID = currentRequest.SessionID;
}
}
}
if (currentValidSessionID == currentRequest.SessionID)
{ // here is the one !
try
{
// use transaction to guarantee the execute time to void block
// access database codes go here
}
catch()
{
// exception codes go here
}
finally
{
currentValidSessionID = -1; // recover to original state
}
}
}
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原文地址：http://www.cnblogs.com/jimmymi/p/4576529.html
