【13】高并发处理思路和手段

最新推荐文章于 2022-12-27 18:23:21 发布
原创 最新推荐文章于 2022-12-27 18:23:21 发布 · 186 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客提及扩容方式，主要是增加内存和添加服务器，这属于信息技术中基础运维的范畴，通过这些操作可提升系统性能和处理能力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

一、扩容（加内存， 加服务器）

Java高并发解决方案 高并发解决思路与手段
weixin_47574072的博客
05-05 883
知识点 线程安全，线程封闭，线程调度，同步容器，并发容器，AQS，J.U.C，等等 高并发解决思路与手段 扩容：水平扩容、垂直扩容 缓存：Redis、Memcache、GuavaCache等 队列：Kafka、RabitMQ、RocketMQ等 应用拆分：服务化Dubbo与微服务Spring Cloud 限流：Guava RateLimiter使用、常用限流算法、自己实现分布式限流等...
高并发系统设计思路
08-23
通过对高并发系统的设计思路进行深入探讨，我们可以发现，有效的资源管理和合理的架构设计对于构建高性能系统至关重要。通过采取合适的策略和技术手段，不仅能够有效缓解单点瓶颈问题，还能够实现系统的灵活扩展和...
高并发 - 处理思路和手段
qq_19783793的博客
03-06 285
【高并发处理思路和手段】 除了使用JDK的高并发处理的多线程API外，从架构或者较大的层面还有如下手段： 1.扩容 - 水平扩容、垂直扩容等 2.缓存 - Redis、Memcache、Guava Cache等 3.队列 - 异步思路，技术栈：Kafka、RabbitMQ、RocketMQ等特性以及使用时需要的关注点 4.应用拆分 - 引入服务化Dubbo框架与微服务SpringCloud框架 5.限流 - 使用Guava RateLimiter、常用限流算法、分布式限流实现 6.服务降级与服务熔断 .
【并发编程-基础】(十)高并发处理思路与手段
tangxz的博客
01-01 434
文章目录一、扩容1.1、扩容的两个方式       1.1.1、垂直扩容（纵向扩展）       1.1.2、水平扩容（横向扩展）1.2、数据库的扩容       1.2.1、读操作扩展&n...
处理并发的几个手段
10-11 168
2016.10.10 最近聪明投APP出现了一笔重复提现的问题，一个用户多提走了3万块钱。事关重大，仔细反思了一下如何防止类似这种情况的发生。 1.前端控制 充值、提现、投资、获得红包等操作按钮，必须在点击一次后立即失效，直到收到后端的返回结果才可以继续生效。这样就可以过滤...
高可用高并发的一些手段
三侠剑的博客
11-10 262
1. 扩容 2. 缓存 3.分布式job 4.监控报警机制 5.应用拆分（微服务，负载均衡，服务控制中心，网关） 6.数据库切库，分库，分表 7.队列，异步 8.服务降级与服务熔断 9.限流
一文教你如何处理高并发
qq_39906413的博客
12-27 1万+
如何处理高并发，解决高并发的思路和手段，解决高并发的方法，高并发的解决方案，高并发的解决方式，什么是高并发，高并发详解，怎么解决高并发，什么才算是高并发，企业级高并发，高并发架构
高并发处理的思路和手段-思维导图
10-05
高并发处理的思路和手段-思维导图
提升高并发量服务器性能解决思路.docx
09-13
大型网站，如门户网站，需要处理大量用户访问和高并发请求，这涉及到服务器性能优化的多个层面。以下是针对高并发量服务器性能提升的主要解决思路： 1. **HTML静态化**： HTML静态化是提高网站性能的有效手段。...
asp.net通过消息队列处理高并发请求(以抢小米手机为例)
10-15
因此，在设计高并发处理方案时，需要在性能和用户体验之间做出平衡。 10. 面向对象编程的概念：在示例代码中使用了面向对象编程的概念，比如对象锁(object_lock)来同步访问共享资源。这是保证在多线程环境下数据...
PHP 编写支持高并发的网站
逐梦先锋的博客
10-14 176
1 Webserver (Nginx)：这一层是可以轻松分布式部署的，结合智能DNS解析可以简易地防止单点故障、实现区域访问加速，结合LVS很容易实现负载均衡。这一层主要是负责处理静态请求和转发PHP请求至第二层的PHP处理节点，至于静态资源地址(http://misc.xxxx.com)可以单独拿出来部署，或者直接使用商用的云存储服务（国内七牛不错，国外有Amazon S3）PHP处理节点：...
高并发的一些处理方法
森林里的一天
05-20 2356
最近一段时间一直在看一些高并发处理策略的文章，在此也稍微总结一下自己的心得 一.高并发 可以这么理解高并发，在同一时间，有大量用户同时访问同一个URL，容易导致服务器和数据库资源被占满崩溃，数据库的存储和更新结果跟理想不一致，例如出现重复的数据记录，多次添加记录等数据错乱问题。 二.高并发的处理策略 1.服务器 服务器可以做负载均衡集群，分摊系统的工作，减少单一服务器
处理高并发的方法
Hern_16的博客
02-02 2379
处理高并发的六种方法 1：系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。 2：缓存 大部分的高并发场景，都是读多写少，那你完全可以在数据库和缓存里都写一份，然后读的时候大量走缓存不就得了。毕竟人家redis轻轻松松单机几万的并发啊。没问题的。所以你可以考的虑考虑你的项目里，那些承载主要请求读场景，怎么用缓存来抗高并发。 3：MQ(消息队列) 可能你还是会出现高并发写的场景，比如说一个业务操作里要频繁搞数据库几十次，增删
大流量和高并发应对手段总结
02-12 5154
大流量和高并发的常规应对手段 扩容、动静分离、缓存、服务降级和限流。 限流的常用算法和实践思路 目前主流的算法主要有三种：令牌桶算法、漏桶算法和计数器算法。 令牌桶算法：主要限制流量的流入速率，允许出现一定程度的突发流量。Nginx的限流模块就是使用的这种算法实现的。 每秒会有r个令牌按照固定速率放入桶中。 桶的容量是固定不变的，如果桶满了再放入令牌，则溢出。 若桶中的可用令牌不足...
大话程序猿眼里的高并发【转】
weixin_33796177的博客
09-17 917
前言 高并发经常会发生在有大活跃用户量，用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动，定时领取红包等。为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验，我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素，来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。 在电商相关产品开发的这些年，我有幸的遇到了并发下的各种坑，这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史，这里进行的总结，作为自己的归档记录，同时分享给大家。 服务器架构...
处理高并发的六种方法
热门推荐
kang1011的博客
03-19 8万+
处理高并发的六种方法 1：系统拆分，将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。 2：缓存，必须得用缓存。大部分的高并发场景，都是读多写少，那你完全可以在数据库和缓存里都写一份，然后读的时候大量走缓存不就得了。毕竟人家redis轻轻松松单机几万的并发啊。没问题的。所以你可以考的虑考虑你的项目里，那些承载主要请求读场景...
处理高并发的思路
壮子大壮子
03-11 1587
下面为大家梳理一下高并发处理的思路，从几个方面进行解决 1、流量处理 防盗链处理（可以在nginx.conf配置，做加密处理，或者请求域名限制） 2、前端优化 减少HTTP请求，减少css，js，image等组件的请求数（例如设置地图图片请求） 添加异步请求（ajax的异步请求等） 启用浏览器缓存和文件压缩 CDN加速（cdn的工作原理要明确，可以选用LVS做4层负载均衡，nginx或...
高并发处理的几种方法
CQ173的博客
03-29 6497
高并发的处理：        ① 配置多个Linux外部服务器，Nginx反向代理。        ② 增加缓存服务器，将数据放入内存里面，增加读取速度。        ③ 搭建Redis集群。        ④ 做数据分离（建立历史表，用的技术是Quartz（每天定时定点的执行任务））。        ⑤ 将逻辑处理涉及到多处数据库连接操作，优化成一个存储过程，只调用一次数据库，从而缩短数据库的...
Java 高并发处理思路及手段
最新发布
07-11
<think>我们正在讨论Java高并发处理。根据引用内容，处理高并发的基本思路包括：增加网络带宽、使用负载均衡（如nginx）、数据库优化（如读写分离、分表）、批处理、多线程、缓存技术（如Redis）等。同时，引用[3]提到了典型的并发问题（如账户更新问题），这需要通过事务控制或锁机制来解决。 现在，我将系统性地总结Java高并发处理的方法和最佳实践，并参考引用内容进行说明。 回答结构： 1. 高并发的基本概念和挑战 2. 系统架构层面的优化（如负载均衡、分布式） 3. 数据库层面的优化（如读写分离、分库分表、连接池） 4. 应用层面的优化（如线程池、异步处理、锁机制） 5. 缓存技术 6. 其他最佳实践（如代码优化、限流、降级） 注意：引用内容中提到的具体技术点（如批处理、多线程、PreparedStatement、Redis等）将融入相关部分。</think>### Java高并发处理方法及最佳实践 处理高并发需要从系统架构、数据库、编程模型和缓存等多维度综合优化。以下是关键方法与实践： #### 1. **架构层优化** - **负载均衡**：通过 Nginx/Apache 分发请求到多个服务器，避免单点故障[^2] - **分布式架构**：将系统拆分为微服务，如使用 Spring Cloud 实现服务自治和弹性伸缩 - **CDN 加速**：静态资源分发到边缘节点，减少服务器压力 #### 2. **数据库优化** - **读写分离**：主库处理写操作，从库处理读操作（如 MySQL Replication） - **分库分表**：使用 ShardingSphere 实现水平拆分，例如按用户ID哈希分片 - **连接池配置**：合理设置最大连接数（如 HikariCP `maximumPoolSize=100`） - **批量处理**：JDBC 批处理提升吞吐量（引用示例中的 `addBatch()` 方法）[^4] ```java PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("INSERT INTO orders VALUES(?)"); for(Order order : list) { ps.setInt(1, order.getId()); ps.addBatch(); // 批量添加 } ps.executeBatch(); // 批量提交 ``` #### 3. **并发编程核心** - **线程池管理**：使用 `ThreadPoolExecutor` 控制并发线程数 ```java ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor( 4, // 核心线程数 20, // 最大线程数 60, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(1000) // 任务队列 ); ``` - **锁优化**： - `synchronized` 升级为偏向锁/轻量级锁 - 使用 `ReentrantLock` 或 `StampedLock` 替代重量级锁 - **无锁编程**：`ConcurrentHashMap`、`AtomicLong` 等并发容器 - **异步处理**：CompletableFuture 实现非阻塞调用 ```java CompletableFuture.supplyAsync(this::fetchData, executor) .thenApply(this::processData) .exceptionally(this::handleError); ``` #### 4. **缓存技术** - **Redis 应用**： - 热点数据缓存（如商品信息） - 分布式锁实现（RedLock 算法） - 计数器限流（`INCR` + `EXPIRE`） - **本地缓存**：Guava Cache 或 Caffeine 减少远程调用 #### 5. **事务与一致性** - **乐观锁**：解决并发更新问题（引用[3]账户案例） ```sql UPDATE account SET balance = balance - 50, version = version + 1 WHERE id = 123 AND version = current_version; ``` - **分布式事务**：Seata 框架实现 TCC/SAGA 模式 - **最终一致性**：通过消息队列（如 Kafka）异步同步数据 #### 6. **容错与降级** - **限流策略**： - 令牌桶算法（Guava RateLimiter） - 滑动窗口计数（Redis + Lua） - **熔断降级**：Hystrix 或 Sentinel 在超时时返回默认值 - **队列缓冲**：RabbitMQ 积压突发流量 #### 最佳实践原则 1. **无状态设计**：服务实例不保存会话状态，便于水平扩展 2. **压力测试**：使用 JMeter 模拟高并发场景，持续优化瓶颈点 3. **监控体系**：Prometheus + Grafana 监控 QPS、线程池状态、DB 负载 4. **代码规范**： - 避免在循环中执行 SQL - 使用局部变量替代全局锁 - 减少上下文切换（如协程技术） > **关键提醒**：高并发解决方案需根据业务特性定制。例如电商秒杀需侧重库存一致性，实时聊天系统需优化长连接管理[^1][^4]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值