高併發三種解決方法
1樓：電子數碼蟲
處理高併發的方法不止三種。
1：系統拆分
將乙個系統拆分為多個子系統，用dubbo來搞。然後每個系統連乙個資料庫，這樣本來就乙個庫，現在多個資料庫，這樣就可以抗高併發。
2：快取，必須得辯棚用快取
大部分的高併發場景，都是讀多寫少，那你完全可以在資料庫和快取裡都寫乙份，然後讀的時候大量走快取不就得了。畢竟人家redis輕輕鬆鬆單機幾萬的併發，沒問題的。所以可以考的慮考慮專案裡，那些承返如載主要請求讀場景，怎麼用快取來抗高併發。
3：mq(訊息佇列)，必須得用mq
可能還是會出現高併發寫的場景，比如說乙個業務操作裡要頻繁搞資料庫幾十次，增刪改增刪改，那高併發絕對搞掛系統，人家是快取你要是用redis來承載寫那肯定不行，資料隨時就被lru(淘汰掉最不經常使用的)了，資料格式還無比簡單，沒有事務支援。
所以該用mysql還得用mysql，用mq，大量的寫請求灌入mq裡，排隊慢慢玩兒，後邊系統消費後慢慢寫，控制在mysql承載範圍之內。所漏灶啟以得考慮考慮你的專案裡，那些承載複雜寫業務邏輯的場景裡，如何用mq來非同步寫，提公升併發性。mq單機抗幾萬併發也是可以的。
4：分庫分表
可能到了最後資料庫層面還是免不了抗高併發的要求，那麼就將乙個資料庫拆分為多個庫，多個庫來抗更高的併發；然後將乙個表拆分為多個表，每個表的資料量保持少一點，提高sql跑的效能。
5：讀寫分離
這個就是說大部分時候資料庫可能也是讀多寫少，沒必要所有請求都集中在乙個庫上，可以搞個主從架構，主庫寫入，從庫讀取，搞乙個讀寫分離。讀流量太多的時候，還可以加更多的從庫。
高併發是什麼意思？
2樓：老衲來化緣
3全部高併發：在極短單位時間內，極多個請求同時發起到伺服器。
需要了解大資料高併發的瓶頸在**，一般都是資料庫層面的，機械硬碟承載不起非常快速的讀寫操作，cpu承載不起大量的邏輯運算，所以最基本的解決思路就是：
1.換固態硬碟加快硬碟的讀寫效率。
2.建立快取中介軟體降低對硬碟的讀寫次數，快取不用多說了，最最最基本和重要的優化策略。
3.將硬碟的讀寫或者資料的計算分攤到多臺機器上，也就是叢集。hadoop就是基於這個層面的。
4.良好的查詢演算法，降低讀的次數，分表，分庫，索引等都是基於這層面的。
理論上來講，在頻寬充裕的情況下，只要遵循上面的4個思路進行延伸就可以解決大部分的高併發問題。
j**a高併發是什麼意思，高併發的解釋
3樓：網友
比如說乙個**，同時訪問的數量很多，就是高併發。
4樓：伏松桖
併發就是可以使用多個執行緒或者多個程序，同時處理（就是併發）不同的操作。想要實現併發就要多看這方面的資料了。知道了這個，高併發就知道了吧。
5樓：網友
應該是指併發連線吧，通訊上會用到。
6樓：叄生萬物
同一銀行卡里只有一百塊，三個人。
a在銀行櫃檯取錢，b在取款機取錢，c在網銀交易。
他們同時辦理業務，銀行的伺服器不可能只有一臺。
三臺伺服器同時傳送請求，三臺都先到資料庫裡面查詢餘額，同時得到賬戶餘額100，可以交易。
三臺同時交易，修改資料庫，最終結果會是最後乙個人的修改結果。
三人都可以取到錢，如果前兩人都取100，第三人去1塊。
總共取出201，銀行餘額99。
還可以再去一次。。。
無限迴圈。
如何解決應用高併發的問題
7樓：育知同創教育
決應用高併發的問題方法：
第一，確認伺服器硬體是否足夠支援當前的流量。 普通的p4伺服器一般最多能支援每天10萬獨立ip，如果訪問量比這個還要大，那麼必須首先配置一臺更高效能的專用伺服器才能解決問題，否則怎麼優化都不可能徹底解決效能問題。
第二，優化資料庫訪問。 伺服器的負載過大，乙個重要的原因是cpu負荷過大，降低伺服器cpu的負荷，才能夠有效打破瓶頸。而使用靜態頁面可以使得cpu的負荷最小化。
前臺實現完全的靜態化 當然最好，可以完全不用訪問資料庫，不過對於頻繁更新的**，靜態化往往不能滿足某些功能。 快取技術 就是另乙個解決方案，就是將動態資料儲存到快取檔案中，動態網頁直接呼叫這些檔案，而不必再訪問資料庫，wordpress和z-blog都大量使用這種快取技術 。我自己也寫過乙個z-blog的計數器外掛程式，也是基於這樣的原理。
如果確實無法避免對資料庫的訪問，那麼可以嘗試優化資料庫的查詢sql.避免使用select *from這樣的語句，每次查詢只返回自己需要的結果，避免短時間內的大量sql查詢。
如何處理高併發
8樓：莫顏0007小童鞋
高併發的解決方案。
其實這個問題必須結合上面的海量資料來討論，什麼情況下會出現高併發呢？一定是平時訪問量就比較大的情況，那麼平時訪問量比較大相應的資料儲存也就越來越多，這都是相輔相成的，當然也有個例，比如剛需，比如12306，這裡的高併發相比於它的資料來說已經不算海量了。那麼平時訪問量大如何解決呢？
因為這裡牽扯到伺服器和資料庫的問題，所以要從這兩方面來進行優化。
1 增加web伺服器數量，也就是做叢集，做負載均衡。既然一臺伺服器無法完成任務，那就多用幾臺，幾臺不夠用機房。
在通向第二種解決方法之前，還有沒有除了資料庫伺服器之外能做的一些優化手段呢？當然有。
頁面快取。cdn反向**。
2 增加資料庫伺服器數量，同樣做叢集，做負載均衡。
海量資料的解決方案。
1 使用快取。
好多事情都是相輔相成的，相比來說使用快取更多是用來解決高併發問題的，因為海量資料導致了訪問的緩慢，容易造成高併發問題的嚴重性，又因為資料庫一般是web訪問的瓶頸，所以我們在業務邏輯允許的情況下儘量先避免運算元據庫，於是，就有了快取。將必要的資料存放在記憶體中，而不必每次都去資料庫中讀取造成不必要的效能浪費和加快訪問速度---這就是快取帶來的好處。那使用快取以及選用管理快取軟體時應該注意些什麼東西呢？
2 頁面靜態化---不想解釋，還有什麼值得去解釋呢？
3 資料庫優化。
資料庫表結構涉及。
資料型別的選用。
sql優化。
索引優化。配置優化。
需要注意的地方實在太多，應該作為單獨的一章拿出來講。
4 分離資料庫中的活躍資料。
為什麼要分離呢？說乙個我實際環境中遇到的問題吧！有乙個表只有10幾個欄位，表有130萬條資料，但大小已經到了5g的資料，這本身是不太合理的，這麼少的資料佔用了太多的資料，說明其中有些欄位儲存了大量的字串（比如說文章內容等），每次檢索這個表時大部分是用不到這些大欄位內容的，但卻需要耗時比較長，產生很多的慢日誌。
這時我們可以考慮將表進行垂直切分，將活躍資料分離開來，這樣能大大加快訪問速度。
5 讀寫分離。
什麼是高併發？
9樓：布霜
併發，在作業系統中檔運，是指乙個時間段源州中有幾個程式都處於已啟動執行到執行完畢之間，且這幾個程式都是在同乙個處理機上執行，但任乙個時雹蠢蔽刻點上只有乙個程式在處理機上執行。
10樓：雷譽
高併發（high concurrency）是網際網絡分散式系統架構設計中必須考慮的因素之一，它通常是指，通過設計保證系統能夠同時並行處理很多請求。
高併發相關常用的一些指標有響應時間（response time），穗族輪吞吐量（throughput），每秒查詢率qps（query per second），併發使用者數等。
吞吐量：單位時間猜信內處理的請求數量。
qps：每秒響應請求數。在網際網絡領域，這個穗返指標和吞吐量區分的沒有這麼明顯。
他的話，我真的理解錯了嗎，我可能真的理解錯了他並不是喜歡我這種型別的，但又很討厭和我聊天讓我產生幻想，我發現他喜歡的的人都是
他話的意思，其實在說明你們之間的感情和關係狀態，不能只停留在夫妻生活上的交融上，更應該能夠在相互的理解和了解上調整和彌補，因為事實上，從目前你們的狀態來看，你們之間缺乏一定的理解和了解，在相處中因為這些缺乏而變的分歧和壓抑，也變的摩擦和疲憊，造成了相互感覺上的猜測和理解上的偏差 這是他的感受，只是他...
你真的Get到王凱的演技了嗎？
get到了，因為我覺得王凱的演技特別的穩，容易給我很強的代入感，所以演技實力不錯。我認為王凱演技挺好，在歡樂頌裡演的那個趙醫生讓我印象深刻，讓我覺得趙醫生十分有內涵。對於王凱的演技，確實是挺精湛的，他的表演我覺得非常的自然生動，總之給人的感覺也是很印象深刻的。王凱簡約穿搭清新帥氣，如何評價王凱的演技...
真的不能挽回你了嗎？我到底該不該挽回？
兩點 第一，如果你真的沒有騙他，日子久了他一定會知道的，到時候自然會回到你身邊，這時候你不能離開他，讓他知道你還愛她。第二，他為什麼會不信任你，要檢討一下自已，或者告訴他是誤會，就算有自已的一點點責任也跟他保證改。看開些，順其自然可能更好。雖說你有點小，情竇初開難免。作為一個女孩子，就應該活出女孩子...