大量數據下如何實現伺服器高並發

『壹』 一般互聯網公司 如何進行高並發的架構

一、什麼是高並發
高並發（High Concurrency）是互聯網分布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。
高並發相關常用的一些指標有響應時間（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查詢率QPS（Query Per Second），並發用戶數等。
響應時間：系統對請求做出響應的時間。例如系統處理一個HTTP請求需要200ms，這個200ms就是系統的響應時間。
吞吐量：單位時間內處理的請求數量。
QPS：每秒響應請求數。在互聯網領域，這個指標和吞吐量區分的沒有這么明顯。
並發用戶數：同時承載正常使用系統功能的用戶數量。例如一個即時通訊系統，同時在線量一定程度上代表了系統的並發用戶數。
二、如何提升系統的並發能力
互聯網分布式架構設計，提高系統並發能力的方式，方法論上主要有兩種：垂直擴展（Scale Up）與水平擴展（Scale Out）。
垂直擴展：提升單機處理能力。垂直擴展的方式又有兩種：
（1）增強單機硬體性能，例如：增加CPU核數如32核，升級更好的網卡如萬兆，升級更好的硬碟如SSD，擴充硬碟容量如2T，擴充系統內存如128G；
（2）提升單機架構性能，例如：使用Cache來減少IO次數，使用非同步來增加單服務吞吐量，使用無鎖數據結構來減少響應時間；
在互聯網業務發展非常迅猛的早期，如果預算不是問題，強烈建議使用「增強單機硬體性能」的方式提升系統並發能力，因為這個階段，公司的戰略往往是發展業務搶時間，而「增強單機硬體性能」往往是最快的方法。
不管是提升單機硬體性能，還是提升單機架構性能，都有一個致命的不足：單機性能總是有極限的。所以互聯網分布式架構設計高並發終極解決方案還是水平擴展。
水平擴展：只要增加伺服器數量，就能線性擴充系統性能。水平擴展對系統架構設計是有要求的，如何在架構各層進行可水平擴展的設計，以及互聯網公司架構各層常見的水平擴展實踐，是本文重點討論的內容。
三、常見的互聯網分層架構
常見互聯網分布式架構如上，分為：
（1）客戶端層：典型調用方是瀏覽器browser或者手機應用APP
（2）反向代理層：系統入口，反向代理
（3）站點應用層：實現核心應用邏輯，返回html或者json
（4）服務層：如果實現了服務化，就有這一層
（5）數據-緩存層：緩存加速訪問存儲
（6）數據-資料庫層：資料庫固化數據存儲
整個系統各層次的水平擴展，又分別是如何實施的呢？
四、分層水平擴展架構實踐
反向代理層的水平擴展
反向代理層的水平擴展，是通過「DNS輪詢」實現的：dns-server對於一個域名配置了多個解析ip，每次DNS解析請求來訪問dns-server，會輪詢返回這些ip。
當nginx成為瓶頸的時候，只要增加伺服器數量，新增nginx服務的部署，增加一個外網ip，就能擴展反向代理層的性能，做到理論上的無限高並發。
站點層的水平擴展
站點層的水平擴展，是通過「nginx」實現的。通過修改nginx.conf，可以設置多個web後端。
當web後端成為瓶頸的時候，只要增加伺服器數量，新增web服務的部署，在nginx配置中配置上新的web後端，就能擴展站點層的性能，做到理論上的無限高並發。
服務層的水平擴展
服務層的水平擴展，是通過「服務連接池」實現的。
站點層通過RPC-client調用下游的服務層RPC-server時，RPC-client中的連接池會建立與下游服務多個連接，當服務成為瓶頸的時候，只要增加伺服器數量，新增服務部署，在RPC-client處建立新的下游服務連接，就能擴展服務層性能，做到理論上的無限高並發。如果需要優雅的進行服務層自動擴容，這里可能需要配置中心裡服務自動發現功能的支持。
數據層的水平擴展
在數據量很大的情況下，數據層（緩存，資料庫）涉及數據的水平擴展，將原本存儲在一台伺服器上的數據（緩存，資料庫）水平拆分到不同伺服器上去，以達到擴充系統性能的目的。
互聯網數據層常見的水平拆分方式有這么幾種，以資料庫為例：
按照范圍水平拆分
每一個數據服務，存儲一定范圍的數據，上圖為例：
這個方案的好處是：
（1）規則簡單，service只需判斷一下uid范圍就能路由到對應的存儲服務；
（2）數據均衡性較好；
（3）比較容易擴展，可以隨時加一個uid[2kw,3kw]的數據服務；
不足是：
（1）請求的負載不一定均衡，一般來說，新注冊的用戶會比老用戶更活躍，大range的服務請求壓力會更大；
按照哈希水平拆分
每一個資料庫，存儲某個key值hash後的部分數據，上圖為例：
這個方案的好處是：
（1）規則簡單，service只需對uid進行hash能路由到對應的存儲服務；
（2）數據均衡性較好；
（3）請求均勻性較好；
不足是：
（1）不容易擴展，擴展一個數據服務，hash方法改變時候，可能需要進行數據遷移；
這里需要注意的是，通過水平拆分來擴充系統性能，與主從同步讀寫分離來擴充資料庫性能的方式有本質的不同。
通過水平拆分擴展資料庫性能：
（1）每個伺服器上存儲的數據量是總量的1/n，所以單機的性能也會有提升；
（2）n個伺服器上的數據沒有交集，那個伺服器上數據的並集是數據的全集；
（3）數據水平拆分到了n個伺服器上，理論上讀性能擴充了n倍，寫性能也擴充了n倍（其實遠不止n倍，因為單機的數據量變為了原來的1/n）；
通過主從同步讀寫分離擴展資料庫性能：
（1）每個伺服器上存儲的數據量是和總量相同；
（2）n個伺服器上的數據都一樣，都是全集；
（3）理論上讀性能擴充了n倍，寫仍然是單點，寫性能不變；
緩存層的水平拆分和資料庫層的水平拆分類似，也是以范圍拆分和哈希拆分的方式居多，就不再展開。
五、總結
高並發（High Concurrency）是互聯網分布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。
提高系統並發能力的方式，方法論上主要有兩種：垂直擴展（Scale Up）與水平擴展（Scale Out）。前者垂直擴展可以通過提升單機硬體性能，或者提升單機架構性能，來提高並發性，但單機性能總是有極限的，互聯網分布式架構設計高並發終極解決方案還是後者：水平擴展。
互聯網分層架構中，各層次水平擴展的實踐又有所不同：
（1）反向代理層可以通過「DNS輪詢」的方式來進行水平擴展；
（2）站點層可以通過nginx來進行水平擴展；
（3）服務層可以通過服務連接池來進行水平擴展；
（4）資料庫可以按照數據范圍，或者數據哈希的方式來進行水平擴展；
各層實施水平擴展後，能夠通過增加伺服器數量的方式來提升系統的性能，做到理論上的性能無限。

『貳』 南大通用的GBase8s資料庫如何實現高並發的OLTP業務系統的

Gbase8s 提供了Fan-in(扇入）和Fin-out（扇出）的並行機制，在資料庫只有一個物理CPU的情況下，同時有多個客戶端請求伺服器時，扇入機制可以將多個客戶端請求並行運行在一個VP上，從而實現成千上萬的並發的客戶請求，而不需要太多的物理CPU，而且不會隨著並發用戶數上升出現性能下滑的情況。

『叄』 關於MySQL高並發處理機制是如何實現

限流演算法目前程序開發過程常用的限流演算法有兩個：漏桶演算法和令牌桶演算法。

漏桶演算法

漏桶演算法的原理比較簡單，請求進入到漏桶中，漏桶以一定的速率漏水。當請求過多時，水直接溢出。可以看出，漏桶演算法可以強制限制數據的傳輸速度。如圖所示，把請求比作是水滴，水先滴到桶里，通過漏洞並以限定的速度出水，當水來得過猛而出水不夠快時就會導致水直接溢出，即拒絕服務。

圖片來自網路

漏桶演算法和令牌桶演算法的選擇

兩者的主要區別漏桶演算法能夠強行限制處理數據的速率，不論系統是否空閑。而令牌桶演算法能夠在限制數據的平均處理速率的同時還允許某種程度的突發流量。如何理解上面的含義呢？漏桶演算法，比如系統吞吐量是 120/s，業務請求 130/s，使用漏斗限流 100/s，起到限流的作用，多餘的請求將產生等待或者丟棄。對於令牌桶演算法，每秒產生 100 個令牌，系統容量 200 個令牌。正常情況下，業務請求 100/s 時，請求能被正常被處理。當有突發流量過來比如 200 個請求時，因為系統容量有 200 個令牌可以同一時刻處理掉這 200 個請求。如果是漏桶演算法，則只能處理 100 個請求，其他的請求等待或者被丟棄。

『肆』 如何搭建大數據雲平台具備要素高並發

你好，您應該是景區或者文旅部門機構，這個問題深入展開不是一句兩句能講清楚地哈，簡單說一下目前現狀：目前全國范圍內搭建的規范還沒有，各地從金額來說幾千萬到幾十萬的方式都有，金額特別大的項目大概率是基建和裝修及硬體采買。如果是一個基礎設施完善的機構，基本是信息集成，包括票務、攝像、投訴、客流、停車場管理、廣播通信（一般在應急平台上）、口碑等；如果基礎設施落後，個人建議也沒有必要花太多錢去搞基建，你建設的目的是為了應用，直接找相應的數據服務公司就好了，自己又不用培養數據方面的人才，直接使用數據服務很方便，每年付費也比一下投入大量資金用於基建只有一個空殼子要好，現在國內科技公司越來下沉行業，大量的案例應用服務基本滿足大部分客戶需求了，沒必要自己照搬一套在自己本地。據我了解網路騰訊阿里都有文旅服務的部門，也有專注做文旅數據市場服務的，好像叫海鰻，他們海字輩的企業一堆，都針對不同行業。我作為文旅管委會的從業者，還是建議直接買服務，我們自己景區建的中心都沒有數據，領導也走了，晾在那每人管了，太浪費了。

『伍』 大數據量高並發訪問資料庫結構的設計

大數據量高並發訪問資料庫結構的設計
如果不能設計一個合理的資料庫模型，不僅會增加客戶端和伺服器段程序的編程和維護的難度，而且將會影響系統實際運行的性能。所以，在一個系統開始實施之前，完備的資料庫模型的設計是必須的。
在一個系統分析、設計階段，因為數據量較小，負荷較低。我們往往只注意到功能的實現，而很難注意到性能的薄弱之處，等到系統投入實際運行一段時間後，才發現系統的性能在降低，這時再來考慮提高系統性能則要花費更多的人力物力，而整個系統也不可避免的形成了一個打補丁工程。
所以在考慮整個系統的流程的時候，我們必須要考慮，在高並發大數據量的訪問情況下，我們的系統會不會出現極端的情況。（例如：對外統計系統在7月16日出現的數據異常的情況，並發大數據量的的訪問造成，資料庫的響應時間不能跟上數據刷新的速度造成。具體情況是：在日期臨界時（00：00：00），判斷資料庫中是否有當前日期的記錄，沒有則插入一條當前日期的記錄。在低並發訪問的情況下，不會發生問題，但是當日期臨界時的訪問量相當大的時候，在做這一判斷的時候，會出現多次條件成立，則資料庫里會被插入多條當前日期的記錄，從而造成數據錯誤。），資料庫的模型確定下來之後，我們有必要做一個系統內數據流向圖，分析可能出現的瓶頸。
為了保證資料庫的一致性和完整性，在邏輯設計的時候往往會設計過多的表間關聯，盡可能的降低數據的冗餘。（例如用戶表的地區，我們可以把地區另外存放到一個地區表中）如果數據冗餘低，數據的完整性容易得到保證，提高了數據吞吐速度，保證了數據的完整性，清楚地表達數據元素之間的關系。而對於多表之間的關聯查詢（尤其是大數據表）時，其性能將會降低，同時也提高了客戶端程序的編程難度，因此，物理設計需折衷考慮，根據業務規則，確定對關聯表的數據量大小、數據項的訪問頻度，對此類數據表頻繁的關聯查詢應適當提高數據冗餘設計但增加了表間連接查詢的操作，也使得程序的變得復雜，為了提高系統的響應時間，合理的數據冗餘也是必要的。設計人員在設計階段應根據系統操作的類型、頻度加以均衡考慮。
另外，最好不要用自增屬性欄位作為主鍵與子表關聯。不便於系統的遷移和數據恢復。對外統計系統映射關系丟失（******************）。
原來的表格必須可以通過由它分離出去的表格重新構建。使用這個規定的好處是，你可以確保不會在分離的表格中引入多餘的列，所有你創建的表格結構都與它們的實際需要一樣大。應用這條規定是一個好習慣，不過除非你要處理一個非常大型的數據，否則你將不需要用到它。（例如一個通行證系統，我可以將USERID，USERNAME，USERPASSWORD，單獨出來作個表，再把USERID作為其他表的外鍵）
表的設計具體注意的問題：
1、數據行的長度不要超過8020位元組，如果超過這個長度的話在物理頁中這條數據會佔用兩行從而造成存儲碎片，降低查詢效率。
2、能夠用數字類型的欄位盡量選擇數字類型而不用字元串類型的（電話號碼），這會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接回逐個比較字元串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
3、對於不可變字元類型char和可變字元類型varchar都是8000位元組,char查詢快，但是耗存儲空間，varchar查詢相對慢一些但是節省存儲空間。在設計欄位的時候可以靈活選擇，例如用戶名、密碼等長度變化不大的欄位可以選擇CHAR，對於評論等長度變化大的欄位可以選擇VARCHAR。

4、欄位的長度在最大限度的滿足可能的需要的前提下，應該盡可能的設得短一些，這樣可以提高查詢的效率，而且在建立索引的時候也可以減少資源的消耗。
5、基本表及其欄位之間的關系, 應盡量滿足第三範式。但是，滿足第三範式的資料庫設計，往往不是最好的設計。為了提高資料庫的運行效率，常常需要降低範式標准：適當增加冗餘，達到以空間換時間的目的。
6、若兩個實體之間存在多對多的關系，則應消除這種關系。消除的辦法是，在兩者之間增加第三個實體。這樣，原來一個多對多的關系，現在變為兩個一對多的關系。要將原來兩個實體的屬性合理地分配到三個實體中去。這里的第三個實體，實質上是一個較復雜的關系，它對應一張基本表。一般來講，資料庫設計工具不能識別多對多的關系，但能處理多對多的關系。
7、主鍵PK的取值方法，PK是供程序員使用的表間連接工具，可以是一無物理意義的數字串, 由程序自動加1來實現。也可以是有物理意義的欄位名或欄位名的組合。不過前者比後者好。當PK是欄位名的組合時，建議欄位的個數不要太多，多了不但索引佔用空間大，而且速度也慢。
8、主鍵與外鍵在多表中的重復出現, 不屬於數據冗餘，這個概念必須清楚，事實上有許多人還不清楚。非鍵欄位的重復出現, 才是數據冗餘！而且是一種低級冗餘，即重復性的冗餘。高級冗餘不是欄位的重復出現，而是欄位的派生出現。
〖例4〗：商品中的「單價、數量、金額」三個欄位，「金額」就是由「單價」乘以「數量」派生出來的，它就是冗餘，而且是一種高級冗餘。冗餘的目的是為了提高處理速度。只有低級冗餘才會增加數據的不一致性，因為同一數據，可能從不同時間、地點、角色上多次錄入。因此，我們提倡高級冗餘(派生性冗餘)，反對低級冗餘(重復性冗餘)。
9、中間表是存放統計數據的表，它是為數據倉庫、輸出報表或查詢結果而設計的，有時它沒有主鍵與外鍵(數據倉庫除外)。臨時表是程序員個人設計的，存放臨時記錄，為個人所用。基表和中間表由DBA維護，臨時表由程序員自己用程序自動維護。
10、防止資料庫設計打補丁的方法是「三少原則」
(1) 一個資料庫中表的個數越少越好。只有表的個數少了，才能說明系統的E--R圖少而精，去掉了重復的多餘的實體，形成了對客觀世界的高度抽象，進行了系統的數據集成，防止了打補丁式的設計；
(2) 一個表中組合主鍵的欄位個數越少越好。因為主鍵的作用，一是建主鍵索引，二是做為子表的外鍵，所以組合主鍵的欄位個數少了，不僅節省了運行時間，而且節省了索引存儲空間；
(3) 一個表中的欄位個數越少越好。只有欄位的個數少了，才能說明在系統中不存在數據重復，且很少有數據冗餘，更重要的是督促讀者學會「列變行」，這樣就防止了將子表中的欄位拉入到主表中去，在主表中留下許多空餘的欄位。所謂「列變行」，就是將主表中的一部分內容拉出去，另外單獨建一個子表。這個方法很簡單，有的人就是不習慣、不採納、不執行。
資料庫設計的實用原則是：在數據冗餘和處理速度之間找到合適的平衡點。「三少」是一個整體概念，綜合觀點，不能孤立某一個原則。該原則是相對的，不是絕對的。「三多」原則肯定是錯誤的。試想：若覆蓋系統同樣的功能，一百個實體(共一千個屬性) 的E--R圖，肯定比二百個實體(共二千個屬性)的E--R圖，要好得多。
提倡「三少」原則，是叫讀者學會利用資料庫設計技術進行系統的數據集成。數據集成的步驟是將文件系統集成為應用資料庫，將應用資料庫集成為主題資料庫，將主題資料庫集成為全局綜合資料庫。集成的程度越高，數據共享性就越強，信息孤島現象就越少，整個企業信息系統的全局E—R圖中實體的個數、主鍵的個數、屬性的個數就會越少。
提倡「三少」原則的目的，是防止讀者利用打補丁技術，不斷地對資料庫進行增刪改，使企業資料庫變成了隨意設計資料庫表的「垃圾堆」，或資料庫表的「大雜院」，最後造成資料庫中的基本表、代碼表、中間表、臨時表雜亂無章，不計其數，導致企事業單位的信息系統無法維護而癱瘓。
「三多」原則任何人都可以做到，該原則是「打補丁方法」設計資料庫的歪理學說。「三少」原則是少而精的原則，它要求有較高的資料庫設計技巧與藝術，不是任何人都能做到的，因為該原則是杜絕用「打補丁方法」設計資料庫的理論依據。
11、在給定的系統硬體和系統軟體條件下，提高資料庫系統的運行效率的辦法是：
(1) 在資料庫物理設計時，降低範式，增加冗餘, 少用觸發器, 多用存儲過程。
(2) 當計算非常復雜、而且記錄條數非常巨大時(例如一千萬條)，復雜計算要先在資料庫外面，以文件系統方式用編程語言計算處理完成之後，最後才入庫追加到表中去。
(3) 發現某個表的記錄太多，例如超過一千萬條，則要對該表進行水平分割。水平分割的做法是，以該表主鍵PK的某個值為界線，將該表的記錄水平分割為兩個表。若發現某個表的欄位太多，例如超過八十個，則垂直分割該表，將原來的一個表分解為兩個表。
(4) 對資料庫管理系統DBMS進行系統優化，即優化各種系統參數，如緩沖區個數。
(5) 在使用面向數據的SQL語言進行程序設計時，盡量採取優化演算法。
總之，要提高資料庫的運行效率，必須從資料庫系統級優化、資料庫設計級優化、程序實現級優化，這三個層次上同時下功夫。
主鍵設計：
1、不建議用多個欄位做主鍵，單個表還可以，但是關聯關系就會有問題，主鍵自增是高性能的。
2、一般情況下，如果有兩個外鍵，不建議採用兩個外鍵作為聯合住建，另建一個欄位作為主鍵。除非這條記錄沒有邏輯刪除標志，且該表永遠只有一條此聯合主鍵的記錄。
3、一般而言，一個實體不能既無主鍵又無外鍵。在E—R 圖中, 處於葉子部位的實體, 可以定義主鍵，也可以不定義主鍵(因為它無子孫), 但必須要有外鍵(因為它有父親)。
主鍵與外鍵的設計，在全局資料庫的設計中，佔有重要地位。當全局資料庫的設計完成以後，有個美國資料庫設計專家說：「鍵，到處都是鍵，除了鍵之外，什麼也沒有」，這就是他的資料庫設計經驗之談，也反映了他對信息系統核心(數據模型)的高度抽象思想。因為：主鍵是實體的高度抽象，主鍵與、外鍵的配對，表示實體之間的連接。

『陸』 epoll編程，如何實現高並發伺服器開發

首先，我們需要了解epoll編程的概念。epoll是一項對Linux內核進行的輪詢，以處理大量的文件描述符和一個增強版的Linux下多路復用IO介面選擇/投票。

一個成熟的高性能伺服器，epoll相關代碼，不到1萬分之一。在今天的posix和Unix /BSD/ systemv設計的回顧中，epoll補丁不應該被實現。非同步反應器框架應該只有一個簡單的、統一的選擇器。

5、是不是可以使用epoll技術跟多線程技術配合開發？如何？
6、系統應該怎樣開發使用TCP協議。

『柒』 高並發處理的幾種方法

一、將數據存到redis緩存
二、使用高性能的伺服器、高性能的資料庫、高效率的編程語言、還有高性能的Web容器.
三、使用Ngnix負載均衡

『捌』 求教面向大規模連接的高並發網路模型，該如何處理

所謂並發伺服器就是在同一個時刻可以處理來自多個客戶端的請求;循環伺服器是指伺服器在同一時刻只可以響應一個客戶端的請求。而且對於TCP和UDP套接字，這兩種伺服器的實現方式也有不同的特點。
1、TCP循環伺服器：
首先TCP伺服器接受一個客戶端的連接請求，處理連接請求，在完成這個客戶端的所有請求後斷開連接，然後再接受下一個客戶端的請求。創建TCP循環伺服器的演算法如下：

復制代碼 代碼如下:
socket(……); //創建一個TCP套接字
bind(……); //邦定公認的埠號
listen(……); //傾聽客戶端連接
while(1) //開始循環接收客戶端連接
{
accept(……);//接收當前客戶端的連接
while(1)
{ //處理當前客戶端的請求
read(……);
process(……);
write(……);
}
close(……); //關閉當前客戶端的連接，准備接收下一個客戶端連接
}
TCP循環伺服器一次只處理一個客戶端的請求，如果有一個客戶端佔用伺服器不放時，其它的客戶機連接請求都得不到及時的響應。因此，TCP伺服器一般很少用循環伺服器模型的。
2、TCP並發伺服器：
並發伺服器的思想是每一個客戶端的請求並不由伺服器的主進程直接處理，而是伺服器主進程創建一個子進程來處理。創建TCP並發伺服器的演算法如下：

復制代碼 代碼如下:
socket(……); //創建一個TCP套接字
bind(……); //邦定公認的埠號
listen(……);//傾聽客戶端連接
while(1) //開始循環接收客戶端的接收
{
accept(……);//接收一個客戶端的連接
if(fork(……)==0) //創建子進程
{
while(1)
{ //子進程處理某個客戶端的連接
read(……);
process(……);
write(……);
}
close(……); //關閉子進程處理的客戶端連接
exit(……) ;//終止該子進程
}
close(……); //父進程關閉連接套接字描述符，准備接收下一個客戶端連接
}
TCP並發伺服器可以解決TCP循環伺服器客戶端獨占伺服器的情況。但同時也帶來了一個不小的問題，即響應客戶機的請求，伺服器要創建子進程來處理，而創建子進程是一種非常消耗資源的操作。
3、UDP循環伺服器：
UDP伺服器每次從套接字上讀取一個客戶端的數據報請求，處理接收到的UDP數據報，然後將結果返回給客戶機。創建UDP循環伺服器的演算法如下：
1 socket(……); //創建一個數據報類型的套接字 2 bind(……); //邦定公認的短口號 3 while(1) //開始接收客戶端的連接 4 { //接收和處理客戶端的UDP數據報 5 recvfrom(……); 6 process(……); 7 sendto(……);//准備接收下一個客戶機的數據報 8 }
消除行號
因為UDP是非面向連接的，沒有一個客戶端可以獨占伺服器。只要處理過程不是死循環，伺服器對於每一個客戶機的請求總是能夠處理的。
UDP循環伺服器在數據報流量過大時由於處理任務繁重可能造成客戶技數據報丟失，但是因為UDP協議本身不保證數據報可靠到達，所以UDP協議是允許丟失數據報的。
鑒於以上兩點，一般的UDP伺服器採用循環方式4、UDP並發伺服器把並發的概念應用UDP就得到了並發UDP伺服器，和並發TCP伺服器模型一樣是創建子進程來處理的。
創建UDP並發伺服器的演算法如下：

復制代碼 代碼如下:
socket(……); //創建一個數據報類型的套接字
bind(……); //邦定公認的短口號
while(1) //開始接收客戶端的連接
{ //接收和處理客戶端的UDP數據報
recvfrom(……);
if(fork(……)==0) //創建子進程
{
rocess(……);
sendto(……);
}
}
除非伺服器在處理客戶端的請求所用的時間比較長以外，人們實際上很少用這種UDP並發伺服器模型的。
4、多路復用I/O並發伺服器：
創建子進程會帶來系統資源的大量消耗，為了解決這個問題，採用多路復用I/O模型的並發伺服器。採用select函數創建多路復用I/O模型的並發伺服器的演算法如下：
初始化(socket，bind，listen);

復制代碼 代碼如下:
while(1)
{
設置監聽讀寫文件描述符(FD_*);
調用select;
如果是傾聽套接字就緒，說明一個新的連接請求建立
{
建立連接(accept);
加入到監聽文件描述符中去;
}
否則說明是一個已經連接過的描述符
{
進行操作(read或者write);
}
多路復用I/O可以解決資源限制問題，此模型實際上是將UDP循環模型用在了TCP上面。這也會帶了一些問題，如由於伺服器依次處理客戶的請求，所以可能導致友的客戶會等待很久。

『玖』 如何解決高並發問題

使用高性能的伺服器、高性能的資料庫、高效率的編程語言、還有高性能的Web容器，(對架構分層+負載均衡+集群)這幾個解決思路在一定程度上意味著更大的投入。

1、高並發：在同一個時間點，有大量的客戶來訪問我們的網站，如果訪問量過大，就可能造成網站癱瘓。

2、高流量：當網站大後，有大量的圖片，視頻，這樣就會對流量要求高，需要更多更大的帶寬。

3、大存儲：可能對數據保存和查詢出現問題。

解決方案：

1、提高硬體能力、增加系統伺服器。（當伺服器增加到某個程度的時候系統所能提供的並發訪問量幾乎不變，所以不能根本解決問題）

2、本地緩存：本地可以使用JDK自帶的Map、Guava Cache.分布式緩存：Redis、Memcache.本地緩存不適用於提高系統並發量，一般是用處用在程序中。

Spiring把已經初始過的變數放在一個Map中，下次再要使用這個變數的時候，先判斷Map中有沒有，這也就是系統中常見的單例模式的實現。

『拾』 資料庫訪問層如何優化實現高並發

資料庫訪問層是一個靜態的單例來實現的,裡面就是
conn.open();
Adapter.fill(ds);
conn.close();
之類的方法,其他通過調用這些方法來獲得數據.
2:我理解的是應該只有 1 個,那麼1個效率是不是太慢? 而且數據請求的是序列的還是錯序的?(裡面沒有使用非同步).
高並發也是關於連接池的
連接池就是一個線程.維護了連接的一個隊列
對於一個連接字元串.默認的連接池是打開,並且默認最大值是 100個
如果Close之後這個連接其實是保持在連接池中,並沒有立既銷毀,
而是下一個 new Connection().Open()
的時候直接使用的
對於同樣的連接字元串,如果再來一個數據連接請求,最大值沒有達到 100,
那麼,會創建一個連接,如果已經達到了 100,會拋出連接池已滿的異常.
如果你要高並發,建議你增大連接池大小,指定MaxPoolCount =1000或是更大(好像是這樣拼的具體查msdn) 連接池對應連接字元串,如果字元串不同,少個多個空格,連接池都不同 連接池允許應用程序從連接池中獲得一個連接並使用這個連接，而不需要為每一個連接請求重新建立一個連接。一旦一個新的連接被創建並且放置在連接池中，應用程序就可以重復使用這個連接而不必實施整個資料庫連接創建過程。
當應用程序請求一個連接時，連接池為該應用程序分配一個連接而不是重新建立一個連接；當應用程序使用完連接後，該連接被歸還給連接池而不是直接釋放。
如果連接生存期已過期，或者連接池管理程序檢測到與伺服器的連接已斷開，連接池管理程序將從池中移除該連接。只有在嘗試與伺服器進行通信後，才可以檢測到這種情況。如果發現某連接不再連接到伺服器，則會將其標記為無效。連接池管理程序會定期掃描連接池，查找已釋放到池中並標記為無效的對象。找到後，這些連接將被永久移除。