‘壹’ java高并发
1、在java中,高并发属于一种编程术语,意思就是有很多用户在访问,导致系统数据不正确、糗事数据的现象。并发就是可以使用多个线程或进程,同时处理不同的操作。2、处理高并发的方法
对于一些大型网站,比如门户网站,在面对大量用户访问、高并发请求方面,基本的解决方案集中在这样几个环节:使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。
(1)动静分离。静态资源请求与动态请求分离,项目中需要访问的图片、声音、js/css等静态资源需要有独立的存放位置,便于将来实现静态请求分离时直接剥离出来,比如nginx可以直接配置图片文件直接访问目录,而不需要经过tomcat。这样tomcat就可以专注处理动态请求,操作数据库数据处理之类的。静态请求代理服务器性能比tomcat高很多。
(2)引入缓存。数据库缓存、页面缓存,这东西好用不复杂,搞明白什么地方适用最重要。简单的例子是频繁读取,不修改的地方最适用。也是后续集群做数据共享的一个方式之一,集群环境下,经常会碰到数据共享问题。
(3)如果将来数据量大,单一数据库成为瓶颈时,数据库的读写分离来了。数据库集群,读写分离,分表分区。
‘贰’ 什么是java并发性 深度剖析Java的并发性
做并发编程之前,必须首先理解什么是并发,什么是并行。
并发(concurrency)和并行(parallellism)关系:
解释一:并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生;而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔发生。
解释二:并行是在不同实体上的多个事件,并发是在同一实体上的多个事件。
解释三:在一台处理器上“同时”处理多个任务,在多台处理器上同时处理多个任务。如hadoop分布式集群
所以并发编程的目标是充分的利用处理器的每一个核,以达到最高的处理性能。
‘叁’ Java高并发,如何解决,什么方式解决1
高并发系统的设计需要注意一下几点:
用jprofiler等工具找出性能瓶颈,减少额外的开销。
尽量使用缓存,包括用户缓存,信息缓存等,多花点内存来做缓存,可以大量减少与数据库的交互,提高性能。
优化数据库查询语句,减少直接使用hibernate等工具的直接生成语句(仅耗时较长的查询做优化)。
优化数据库结构,多做索引,提高查询效率。
统计的功能尽量做缓存,或按每天一统计或定时统计相关报表,避免需要时进行统计的功能。
能使用静态页面的地方尽量使用,减少容器的解析(尽量将动态内容生成静态html来显示)。
硬件上就是提高服务器性能,提升允许最大访问量,代码上面可以使用连接池的方式,更合理的规划连接,提高连接的有效利用率
负载均衡(软件负载均衡、硬件负载均衡)
分布式数据库(数据库主从分布、数据库分割、数据库缓存)
可以采用nginx或者lvs软件工具,他好像最高支持65535的并发访问。
实实在在太大的话,终极解决方式队列方式,通过mq一个一个排队方式,跟12306一样。
‘肆’ JAVA高并发问题,大数据,频繁I/O操作。
建议采用缓存处理,按照你说的这种数据量,基于redis的缓存完全可以满足,存取速度可以10W+的,另外,拟采用的hashMap 是ConcurrentHashMap还是其他,页面展示是增量查询还是直接所有的再查询一次,socket数据接收你是用的netty还是mina,这都需要经过仔细的斟酌考虑设计的。有这么大的并发的需求,完全可以考虑做分布式集群的,估计这只是领导想要的目标吧
‘伍’ java高并发,如何解决,什么方式解决,高并发
首先,为防止高并发带来的系统压力,或者高并发带来的系统处理异常,数据紊乱,可以以下几方面考虑:1、加锁,这里的加锁不是指加java的多线程的锁,是指加应用所和数据库锁,应用锁这边通常是使用redis的setnx来做,其次加数据库锁,因为代码中加了应用所,所以数据库不建议加悲观锁(排他锁),一般加乐观锁(通过设置一个seq_no来解决),这两个锁一般能解决了,最后做合理的流控,丢弃一部分请求也是必不可少的
‘陆’ java并发(1)线程模型
程序并不能单独运行,只有将程序装载到内存中,系统为它分配资源才能运行,而这种执行的程序就称之为进程。程序和进程的区别就在于:程序是指令的集合,它是进程运行的静态描述文本;进程是程序的一次执行活动,属于动态概念
主要归咎于两点. 一个是由实现决定的,一个是由需求决定的.
线程由线程ID,程序计数器(PC)[用于指向内存中的程序指令],寄存器集合[由于存放本地变量和临时变量]和堆栈[用于存放方法指令和方法参数等]组成。
以 Unix/Linux 的体系架构为例。
因为操作系统的资源是有限的,如果访问资源的操作过多,必然会消耗过多的资源,而且如果不对这些操作加以区分,很可能造成资源访问的冲突。所以,为了减少有限资源的访问和使用冲突,对不同的操作赋予不同的执行等级(有多大能力做多大的事),用户态(User Mode)和内核态(Kernel Mode)。
运行于用户态的进程可以执行的操作和访问的资源都会受到极大的限制,而运行在内核态的进程则可以执行任何操作并且在资源的使用上没有限制。
并发 :一个时间段内有很多的线程或进程在执行,但何时间点上都只有一个在执行,多个线程或进程争抢时间片轮流执行。
并行 :一个时间段和时间点上都有多个线程或进程在执行。
线程有三种模型, 一对一,多对一,多对多.具体参考 一篇文章读懂Java多线程模型 , 这里只描述一对一的情况.
每个用户线程都映射到一个内核线程,每个线程都成为一个独立的调度单元,由内核调度器独立调度,一个线程的阻塞不会影响到其他线程,从而保障整个进程继续工作.
JVM 没有限定 Java 线程需要使用哪种线程模型来实现, JVM 只是封装了底层操作系统的差异,而不同的操作系统可能使用不同的线程模型,例如 Linux 和 windows 可能使用了一对一模型,solaris 和 unix 某些版本可能使用多对多模型。所以一谈到 Java 语言的多线程模型,需要针对具体 JVM 实现。
Sun JDK 1.2开始,线程模型都是基于操作系统原生线程模型来实现,它的 Window 版和 Linux 版都是使用系统的 1:1 的线程模型实现的。
‘柒’ 北京北大青鸟:Java并发编程常用的类和集合
AtomicInteger可以用原子方式更新int值。
类AtomicBoolean、AtomicInteger、AtomicLong和AtomicReference的实例各自提供对相应类型单个变量的访问和更新。
java课程培训机构http://www.kmbdqn.cn/认为基本的原理都是使用CAS操作:booleancompareAndSet(expectedValue,updateValue);如果此方法(在不同的类间参数类型也不同)当前保持expectedValue,则以原子方式将变量设置为updateValue,并在成功时报告true。
循环CAS,参考AtomicInteger中的实现:publicfinalintgetAndIncrement(){for(;;){intcurrent=get();intnext=current+1;if(compareAndSet(current,next))returncurrent;}}(intexpect,intupdate){returnunsafe.compareAndSwapInt(this,valueOffset,expect,update);}ABA问题因为CAS需要在操作值的时候检查下值有没有发生变化,如果没有发生变化则更新,但是如果一个值原来是A,变成了B,又变成了A,那么使用CAS进行检查时会发现它的值没有发生变化,但是实际上却变化了。
ABA问题的解决思路就是使用版本号。
在变量前面追加上版本号,每次变量更新的时候把版本号加一,那么A-B-A就会变成1A-2B-3A。
从Java1.5开始JDK的atomic包里提供了一个类AtomicStampedReference来解决ABA问题。
这个类的compareAndSet方法作用是首先检查当前引用是否等于预期引用,并且当前标志是否等于预期标志,如果全部相等,则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。
ArrayBlockingQueue一个由数组支持的有界阻塞队列。
此队列按FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。
队列的头部是在队列中存在时间最长的元素。
队列的尾部是在队列中存在时间最短的元素。
新元素插入到队列的尾部,队列获取操作则是从队列头部开始获得元素。
这是一个典型的“有界缓存区”,固定大小的数组在其中保持生产者插入的元素和使用者提取的元素。
一旦创建了这样的缓存区,就不能再增加其容量。
试图向已满队列中放入元素会导致操作受阻塞;试图从空队列中提取元素将导致类似阻塞。
此类支持对等待的生产者线程和使用者线程进行排序的可选公平策略。
默认情况下,不保证是这种排序。
然而,通过将公平性(fairness)设置为true而构造的队列允许按照FIFO顺序访问线程。
公平性通常会降低吞吐量,但也减少了可变性和避免了“不平衡性”。
LinkedBlockingQueue一个基于已链接节点的、范围任意的blockingqueue。
此队列按FIFO(先进先出)排序元素。
队列的头部是在队列中时间最长的元素。
队列的尾部是在队列中时间最短的元素。
新元素插入到队列的尾部,并且队列获取操作会获得位于队列头部的元素。
链接队列的吞吐量通常要高于基于数组的队列,但是在大多数并发应用程序中,其可预知的性能要低。
可选的容量范围构造方法参数作为防止队列过度扩展的一种方法。
如果未指定容量,则它等于Integer.MAX_VALUE。
除非插入节点会使队列超出容量,否则每次插入后会动态地创建链接节点。
如果构造一个LinkedBlockingQueue对象,而没有指定其容量大小,LinkedBlockingQueue会默认一个类似无限大小的容量(Integer.MAX_VALUE),这样的话,如果生产者的速度一旦大于消费者的速度,也许还没有等到队列满阻塞产生,系统内存就有可能已被消耗殆尽了。
‘捌’ java并发问题,如下
可以用锁。 锁就是阻止其它进程或线程进行资源访问的一种方式,即锁住的资源不能被其它请求访问。在JAVA中,sychronized关键字用来对一个对象加锁一般是执行完毕同步代码块(锁住的代码块)后就释放锁,也可以用wait()方式半路上释放锁。wait()方式就好比蹲厕所到一半,突然发现下水道堵住了,不得已必须出来站在一边,好让修下水道师傅(准备执行notify的一个线程)进去疏通马桶,疏通完毕,师傅大喊一声: “已经修好了”(notify),刚才出来的同志听到后就重新排队。
‘玖’ java高并发,如何解决,什么方式解决
高并发系统的设计需要注意一下几点:
尽量使用缓存,包括用户缓存,信息缓存等,多花点内存来做缓存,可以大量减少与数据库的交互,提高性能。
用jprofiler等工具找出性能瓶颈,减少额外的开销。
优化数据库查询语句,减少直接使用hibernate等工具的直接生成语句(仅耗时较长的查询做优化)。
优化数据库结构,多做索引,提高查询效率。
统计的功能尽量做缓存,或按每天一统计或定时统计相关报表,避免需要时进行统计的功能。
能使用静态页面的地方尽量使用,减少容器的解析(尽量将动态内容生成静态html来显示)。
解决以上问题后,使用服务器集群来解决单台的瓶颈问题。
基本上以上述问题解决后,达到系统最优。