几种解决高并发的处理方式

最新推荐文章于 2025-10-27 07:54:36 发布
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#高并发

本文介绍了四种提高服务性能的方法：一是利用Redis作为高速缓存；二是优化关系型数据库及SQL查询；三是采用Nginx实现软负载均衡，并根据响应时间动态调整权重；四是通过全文检索引擎如Lucene减轻服务压力。

1.将数据保存到redis上,redis是一个美而小的nosql的数据库,处理 速度非常快,每秒10W+的处理速度

2.使用高性能,高服务的关系型数据,优化sql

3.使用F5/nginx进行负载均衡(dubbo)

     (1)一般都是使用软负载nginx,F5的属于硬件的负载,来减少开发的部分成本

     (2)当服务的调用量越来越大的时候,会对每天的响应时间,进行统计,动态的调整权重

4.统计一些高请求的的数据,进行一些搜索引擎操作,例如Lucene全文检索,数据直接在这里访问,来减少服务的压力

高并发的解决方案
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在上篇文章我们讲到怎么处理海量数据，而这篇文章重点讲高并发的解决方案。
JAVA高并发的三种实现 Java高并发,如何解决,什么方式解决
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提到锁，大家肯定想到的是sychronized关键字。是用它可以解决一切并发问题，但是，对于系统吞吐量要求更高的话，我们这提供几个小技巧。帮助大家减小锁颗粒度，提高并发能力。 初级技巧-乐观锁 乐观锁使用的场景是，读不会冲突，写会冲突。同时读的频率远大于写。 悲观锁的实现： 悲观的认为所有代码执行都会有并发问题，所以将所有代码块都用sychronized锁住 乐观锁的实现： 乐观的认为在读的时候不会产生冲突为题，在写时添加锁。所以解决的应用场景是读远大于写时的场景。 中级技巧-Str.
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在秒杀、抢火车票等地方，我们通常用遇到这样高并发的问题，下面我提供了四种解决方案： 1、使用文件锁 $fp = fopen("order.lock", "r"); if(flock($fp,LOCK_EX)){ //..处理订单的代码 flock($fp,LOCK_UN); } fclose($fp); —————————————————————————————————————
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摘要：电商的秒杀和抢购，从技术的角度来说，会对Web系统产生巨大的考验。本期《问底》，徐汉彬将带大家关注秒杀和抢购的技术实现和优化，同时，从技术层面揭开，为什么我们总是不容易抢到火车票的原因。 【导读】徐汉彬曾在阿里巴巴和腾讯从事4年多的技术研发工作，负责过日请求量过亿的Web系统升级与重构，目前在小满科技创业，从事SaaS服务技术建设。 电商的秒杀和抢购，对我们来说，都不是一个陌...
面试官问你如何解决web高并发这样回答就好了
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