如何提高并发处理速度

大数据并发处理解决方案：

电商系统如何提高并发性能 电商项目的并发量一般是多少

电商系统如何提高并发性能 电商项目的并发量一般是多少

1、HTML静态化

效率、消耗小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个简单的方法其实也是有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，无法全部手动去挨个实现，于是出现了常见的信息发布系统CMS，像常访问的各个门户站点的频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。

2、分离

对于Web来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，是消耗资源的，于是有必要将与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略，他们都有的，甚至很多台。这样的架构可以降低提供页面访问请求的系统压力，并且可以保证系统不会因为问题而崩溃，在应用和上，可以进行不同的配置优化，比如apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持，尽可能少的LoadModule，保证更高的系统消耗和执行效率。 这一实现起来是比较容易的一现，如果集群作起来更方便，如果是的，新手可能出现上传只能在本地的情况下，可以在令一台设置的IIS采用网络路径来实现，即不用改变程序，又能提高性能，但对于本身的IO处理性能是没有任何的改变。

3、数据库集群和库表散列

大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是需要使用数据库集群或者库表散列。

4、缓存

缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存。网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块，也可以使用外加的Squid模块进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。

网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Ja开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。另外，在使用web语言开发的时候，各种语言基本都有自己的缓存模块和方法，PHP有Pear的Cache模块，Ja就更多了，不是很熟悉，相信也肯定有。

5、镜像

镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式，镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度异，比如ChinaNet和EduNet之间的异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点，数据进行定时更新或者实时更新。在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现成的解决架构和产品可选。也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。

6、负载均衡

负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的解决办法。 负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择。

硬件四层交换

第四层交换使用第三层和第四层信息包的报头信息，根据应用区间识别业务流，将整个区间段的业务流分配到合适的应用进行处理。第四层交换功能就象是虚IP，指向物理。它传输的业务服从的协议多种多样，有HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他协议。这些业务在物理基础上，需要复杂的载量平衡算法。在IP世界，业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定，在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP地址、TCP和UDP端口共同决定。

在硬件四层交换产品领域，有一些知名的产品可以选择，比如Alteon、F5等，这些产品很昂贵，但是物有所值，能够提供非常的性能和很灵活的管理能力。Yahoo当初接近2000台使用了三四台Alteon就搞定了。

jaweb并发的问题，一个电商项目，同一时间很多人一起使用增删改查等

处理高并发, 可以采用很多种方式解决, 可以基于dubbo+zookeeper, 可以搭建Nginx集群, 一个tomcat默认只有150并发, 如果扩大到100个tomcat部署同一个项目呢, 是不是就可以缓解这个问题了

如何提高网站并发访问性能

1、HTML静态化

其实大家都知道，效率、消耗小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个简单的方法

其实也是有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个

门户站点的频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管

理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。

除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化、有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，社区等也是如此。

同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现。

比如中的公用设置信息，这些信息目前的主流都可以进行后台管理并且存储在数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以

考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求。

2、分离

大家知道，对于Web来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，是消耗资源的，于是我们有必要将与页面进行分离，这是基

本上大型网站都会采用的策略，他们都有的、甚至很多台的。这样的架构可以降低提供页面访问请求的系统压力，并且可以保证系统不会因为

问题而崩溃。

在应用和上，可以进行不同的配置优化，比如apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持、尽可能少的LoadModule，保证更高的系统消耗和执行效率。

3、数据库集群、库表散列

大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是我们需要使用数据库集群或者库表散列。

在数据库集群方面，很多数据库都有自己的解决方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案，常用的MySQL提供的Master/Sle也是类似的方案，您使用了什么样的DB，就参考相应的解决方案来实施即可。

上面提到的数据库集群由于在架构、成本、扩张性方面都会受到所采用DB类型的限制，于是我们需要从应用程序的角度来考虑改善系统架构，库表散列是常用并且有效的解决方案。

我们在应用程序中安装业务和应用或者功能模块将数据库进行分离，不同的模块对应不同的数据库或者表，再按照一定的策略对某个页面或者功能进行更小的数据库散列，比如用户表，按照用户ID进行表散列，这样就能够低成本的提升系统的性能并且有很好的扩展性。

sohu的就是采用了这样的架构，将的用户、设置、帖子等信息进行数据库分离，然后对帖子、用户按照板块和ID进行散列数据库和表，终可以在配置文件中进行简单的配置便能让系统随时增加一台低成本的数据库进来补充系统性能。

4、缓存

缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存。网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。这里先讲述基本的两种缓存。高级和分布式的缓存在后面讲述。

架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块，也可以使用外加的Squid模块进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。

网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory

Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Ja开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大

型社区使用了这样的架构。另外，在使用web语言开发的时候，各种语言基本都有自己的缓存模块和方法，PHP有Pear的Cache模块，Ja就更多

了，不是很熟悉，相信也肯定有。

5、镜像

镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式，镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度异，比如ChinaNet和

EduNet之间的异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点，数据进行定时更新或者实时更新。在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现

成的解决架构和产品可选。也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。

6、负载均衡

负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的高端解决办法。

负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择，我个人接触过一些解决方法，其中有两个架构可以给大家做参考。

（1）、硬件四层交换

第四层交换使用第三层和第四层信息包的报头信息，根据应用区间识别业务流，将整个区间段的业务流分配到合适的应用进行处理。

第四层交换功能就像是虚IP，指向物理。它传输的业务服从的协议多种多样，有HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他协议。这些业

务在物理基础上，需要复杂的载量平衡算法。在IP世界，业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定，在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP

地址、TCP和UDP端口共同决定。

在硬件四层交换产品领域，有一些知名的产品可以选择，比如Alteon、F5等，这些产品很昂贵，但是物有所值，能够提供非常的性能和很灵活的管理能力。“Yahoo”当初接近2000台，只使用了三、四台Alteon就搞定了。

(2)、软件四层交换

大家知道了硬件四层交换机的原理后，基于OSI模型来实现的软件四层交换也就应运而生，这样的解决方案实现的原理一致，不过性能稍。但是满足一定量的压力还是游刃有余的，有人说软件实现方式其实更灵活，处理能力完全看你配置的熟悉能力。

软件四层交换我们可以使用Linux上常用的LVS来解决，LVS就是Linux Virtual

，他提供了基于心跳线heartbeat的实时灾难应对解决方案，提高系统的强壮性，同时可供了灵活的虚拟VIP配置和管理功能，可以同时满

足多种应用需求，这对于分布式的系统来说必不可少。

一个典型的使用负载均衡的策略就是，在软件或者硬件四层交换的基础上搭建squid集群，这种思路在很多大型网站包括搜索引擎上被采用，这样的架构低成本、高性能还有很强的扩张性，随时往架构里面增减都非常容易。

对于大型网站来说，前面提到的每个方法可能都会被同时使用到，这里介绍得比较浅显，具体实现过程中很多细节还需要大家慢慢熟悉和体会。有时一个很小的squid参数或者apache参数设置，对于系统性能的影响就会很大。

7、：CDN加速技术

什么是CDN？

CDN的全称是内容分发网络。其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构，将网站的内容发布到接近用户的网络“边缘”，使用户可以就近取得所需的内容，提高用户访问网站的响应速度。

CDN有别于镜像，因为它比镜像更智能，或者可以做这样一个比喻：CDN=更智能的镜像+缓存+流量导流。因而，CDN可以明显提高

Internet网络中信息流动的效率。从技术上全面解决由于网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题，提高用户访问网站的响应速度。

CDN的类型特点

CDN的实现分为三类：镜像、高速缓存、专线。

镜像站点（Mirror Site），是常见的，它让内容直接发布，适用于静态和准动态的数据同步。但是购买和维护新的费用较高，还必须在各个地区设置镜像，配备专业技术人员进行管理与维护。对于大型网站来说，更新所用的带宽成本也大大提高了。

高速缓存，成本较低，适用于静态内容。Internet的统计表明，超过80%的用户经常访问的是20%的网站的内容，在这个规律下，缓存服务

器可以处理大部分客户的静态请求，而原始的只需处理约20%左右的非缓存请求和动态请求，于是大大加快了客户请求的响应时间，并降低了原始的

负载。

CDN服务一般会在全国范围内的关键上放置缓存。

专线，让用户直接访问数据源，可以实现数据的动态同步。

CDN的实例

举个例子来说，当某用户访问网站时，网站会利用全球负载均衡技术，将用户的访问指向到距离用户近的正常工作的缓存上，直接响应用户的请求。

当用户访问已经使用了CDN服务的网站时，其解析过程与传统解析方式的区别就在于网站的授权域名不是以传统的轮询方式来响应本地

DNS的解析请求，而是充分考虑用户发起请求的地点和当时网络的情况，来决定把用户的请求定向到离用户近同时负载相对较轻的缓存上。

通过用户定位算法和健康检测算法综合后的数据，可以将用户的请求就近定向到分布在网络“边缘”的缓存上，保证用户的访问能得到更及时可靠的响应。

由于大量的用户访问都由分布在网络边缘的CDN缓存直接响应了，这就不仅提高了用户的访问质量，同时有效地降低了源的负载压力。

如何处理数据库并发问题

想要知道如何处理数据并发，自然需要先了解数据并发。

什么是数据并发作呢？

就是同一时间内，不同的线程同时对一条数据进行读写作。

在互联网时代，一个系统常常有很多人在使用，因此就可能出现高并发的现象，也就是不同的用户同时对一条数据进行作，如果没有有效的处理，自然就会出现数据的异常。而常见的一种数据并发的场景就是电商中的秒杀，成千上万个用户对在极端的时间内，抢购一个商品。针对这种场景，商品的库存就是一个需要控制的数据，而多个用户对在同一时间对库存进行重写，一个不小心就可能出现超卖的情况。

针对这种情况，我们如何有效的处理数据并发呢？

种方案、数据库锁

从锁的基本属性来说，可以分为两种：一种是共享锁（S），一种是排它锁（X）。在MySQL的数据库中，是有四种隔离级别的，会在读写的时候，自动的使用这两种锁，防止数据出现混乱。

这四种隔离级别分别是：

读未提交（Read Uncommitted）

读提交（Read Committed）

可重复读（Repeated Read）

串行化（Serializable）

当然，不同的隔离级别，效率也是不同的，对于数据的一致性保证也就有不同的结果。而这些可能出现的又有哪些呢？

读（dirty read）

当事务与事务之间没有任何隔离的时候，就可能会出现读。例如：商家想看看所有的订单有哪些，这时，用户A提交了一个订单，但事务还没提交，商家却看到了这个订单。而这时就会出现一种问题，当商家去作这个订单时，可能用户A的订单由于部分问题，导致数据回滚，事务没有提交，这时商家的作就会失去目标。

不可重复读（unrepeatable read）

一个事务中，两次读作出来的同一条数据值不同，就是不可重复读。

例如：我们有一个事务A，需要去查询一下商品库存，然后做扣减，这时，事务B作了这个商品，扣减了一部分库存，当事务A再次去查询商品库存的时候，发现这一次的结果和上次不同了，这就是不可重复读。

幻读（phantom problem）

一个事务中，两次读作出来的结果集不同，就是幻读。

例如：一个事务A，去查询现在已经支付的订单有哪些，得到了一个结果集。这时，事务B新提交了一个订单，当事务A再次去查询时，就会出现，两次得到的结果集不同的情况，也就是幻读了。

那针对这些结果，不同的隔离级别可以干什么呢？

“读未提（Read Uncommitted）”能预防啥？啥都预防不了。

“读提交（Read Committed）”能预防啥？使用“快照读（Snapshot Read）”方式，避免“读”，但是可能出现“不可重复读”和“幻读”。

“可重复读（Repeated Red）”能预防啥？使用“快照读（Snapshot Read）”方式，锁住被读取记录，避免出现“读”、“不可重复读”，但是可能出现“幻读”。

“串行化（Serializable）”能预防啥？有效避免“读”、“不可重复读”、“幻读”，不过运行效率奇。

好了，锁说完了，但是，我们的数据库锁，并不能有效的解决并发的问题，只是尽可能保证数据的一致性，当并发量特别大时，数据库还是容易扛不住。那解决数据并发的另一个手段就是，尽可能的提高处理的速度。

因为数据的IO要提升难度比较大，那么通过其他的方式，对数据进行处理，减少数据库的IO，就是提高并发能力的有效手段了。

有效的一种方式就是：缓存

想要减少并发出现的概率，那么读写的效率越高，读写的执行时间越短，自然数据并发的可能性就变小了，并发性能也有提高了。

还是用刚才的秒杀举例，我们为的就是保证库存的数据不出错，卖出一个商品，减一个库存，那么，我们就可以将库存放在内存中进行处理。这样，就能够保证库存有序的及时扣减，并且不出现问题。这样，我们的数据库的写作也变少了，执行效率也就大大提高了。

当然，常用的分布式缓存方式有：Redis和Memcache，Redis可以持久化到硬盘，而Memcache不行，应该怎么选择，就看具体的使用场景了。

当然，缓存毕竟使用的范围有限，很多的数据我们还是必须持久化到硬盘中，那我们就需要提高数据库的IO能力，这样避免一个线程执行时间太长，造成线程的阻塞。

那么，读写分离就是另一种有效的方式了

当我们的写成为了瓶颈的时候，读写分离就是一种可以选择的方式了。

我们的读库就只需要执行读，写库就只需要执行写，把读的压力从主库中分离出去，让主库的资源只是用来保证写的效率，从而提高写作的性能。

互联网如何实现高并发

互联网实现高并发，那我们来逐步讨论一下：

1、什么是高并发?

高并发是系统同时并行处理多个请求

2、高并发的几个指标?

响应时间：系统对请求作出响应的时间

吞吐量：单位时间内处理的请求数

QPS：每秒响应请求数

并发用户数：系统同时在线用户数

3、如何提高系统并发能力?

垂直扩展：单机硬件性能、CPU、内存、网卡、使用异步、单机缓存、无锁数据结构

水平扩展：系统架构设计

客户端->反向->站点应用层->服务层->数据层(缓存|数据库)

各个层次的水平扩展

反向：DNS轮询

站点层：nginx负载均衡

服务层：服务连接池 站点层通过RPC-client调用下游RPC-server

数据层：缓存|数据库水平拆分(按范围|哈希拆分)

ja电商项目面试官问我高并发多线程怎么解决？

这个很简单，高并发有多种解决方法：

1、从代码上分入手，必须得保证代码没有冗余，不要有废代码；

2、从上入手，高并发一台并发量有限，我们可以采用多台来分担压力；

3、从存储方便入手，像我们一般高并发但是数据却可以不用存到数据库中的，我们就存在内存中，因为读内存的速度是数据库的N倍。