APP并发量大怎么解决

1. 如何解决大并发量数据的问题

1.用一个标识，在选择那张票的时候先用
(Update 表 set 票flag=‘占用了！’ where 票flag=‘未占用’ and ........)
这样是保险的，不可能存在并发问题，这就牵扯到sql锁机制问题了，你可以测试一下，其实sql中update是先查询出然后删除再添加，但由于使用了update，过程中就自动加锁了，很方便吧
2.加锁。
Microsoft® SQL Server™ 2000 使用锁定确保事务完整性和数据库一致性。锁定可以防止用户读取正在由其他用户更改的数据，并可以防止多个用户同时更改相同数据。如果不使用锁定，则数据库中的数据可能在逻辑上不正确，并且对数据的查询可能会产生意想不到的结果。
虽然 SQL Server 自动强制锁定，但可以通过了解锁定并在应用程序中自定义锁定来设计更有效的应用程序。

2. 如何解决高并发问题

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，(对架构分层+负载均衡+集群)这几个解决思路在一定程度上意味着更大的投入。

1、高并发：在同一个时间点，有大量的客户来访问我们的网站，如果访问量过大，就可能造成网站瘫痪。

2、高流量：当网站大后，有大量的图片，视频，这样就会对流量要求高，需要更多更大的带宽。

3、大存储：可能对数据保存和查询出现问题。

解决方案：

1、提高硬件能力、增加系统服务器。（当服务器增加到某个程度的时候系统所能提供的并发访问量几乎不变，所以不能根本解决问题）

2、本地缓存：本地可以使用JDK自带的Map、Guava Cache.分布式缓存：Redis、Memcache.本地缓存不适用于提高系统并发量，一般是用处用在程序中。

Spiring把已经初始过的变量放在一个Map中，下次再要使用这个变量的时候，先判断Map中有没有，这也就是系统中常见的单例模式的实现。

3. 如何处理大量数据高并发大流量并发操作方案

大数据并发处理解决方案：
1、HTML静态化
效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，无法全部手动去挨个实现，于是出现了常见的信息发布系统CMS，像常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
2、图片服务器分离
对于Web服务器来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，图片是最消耗资源的，于是有必要将图片与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略，他们都有独立的图片服务器，甚至很多台图片服务器。这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为图片问题而崩溃，在应用服务器和图片服务器上，可以进行不同的配置优化，比如apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持，尽可能少的LoadMole，保证更高的系统消耗和执行效率。 这一实现起来是比较容易的一现，如果服务器集群操作起来更方便，如果是独立的服务器，新手可能出现上传图片只能在服务器本地的情况下，可以在令一台服务器设置的IIS采用网络路径来实现图片服务器，即不用改变程序，又能提高性能，但对于服务器本身的IO处理性能是没有任何的改变。
3、数据库集群和库表散列
大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是需要使用数据库集群或者库表散列。
4、缓存
缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存。网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块，也可以使用外加的Squid模块进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。
网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。另外，在使用web语言开发的时候，各种语言基本都有自己的缓存模块和方法，PHP有Pear的Cache模块，Java就更多了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。
5、镜像
镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式，镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异，比如ChinaNet和ENet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点，数据进行定时更新或者实时更新。在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现成的解决架构和产品可选。也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。
6、负载均衡
负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。 负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择。
硬件四层交换
第四层交换使用第三层和第四层信息包的报头信息，根据应用区间识别业务流，将整个区间段的业务流分配到合适的应用服务器进行处理。第四层交换功能就象是虚IP，指向物理服务器。它传输的业务服从的协议多种多样，有HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他协议。这些业务在物理服务器基础上，需要复杂的载量平衡算法。在IP世界，业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定，在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP地址、TCP和UDP端口共同决定。
在硬件四层交换产品领域，有一些知名的产品可以选择，比如Alteon、F5等，这些产品很昂贵，但是物有所值，能够提供非常优秀的性能和很灵活的管理能力。Yahoo中国当初接近2000台服务器使用了三四台Alteon就搞定了。

4. 多线程处理时，并发量过大时该如何避免服务器崩溃

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。
1、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。
2、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。
3、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）。
4、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。

5. 数据量大的时候怎么进行并发处理

先学测试吧。不是那种业务功能的测试，是系统的测试。因为要解决大数据量、高并发的问题，我个人的知识与经验是:
1、先用单机测试。用工具产生大并发量去轰击服务器，直至服务器缓慢，甚至接近崩溃;
3、找到系统瓶颈后，优化，解决这个瓶颈，然后再循环测试。这时你又会发现新的瓶颈，再解决。循环1 - 3步，直到各方面基本平衡为止。
4、当单机无法解决问题的时候，接着开始考虑负载均衡，考虑分布式方案，然后再用 1 - 3 的步骤分析与测试。

6. 客户端请求并发量很大该如何提升程序性能

线程池

7. 为app提供api，架构该怎么设计，需要考虑高并发，访问量比较大

嗯呐

8. 求助，需要多线程处理时，并发量过大时该如何

这个很简单，高并发有多种解决方法：

1、从代码上分入手，必须得保证代码没有冗余，不要有废代码；
2、从服务器上入手，高并发一台服务器并发量有限，我们可以采用多台服务器来分担压力；
3、从存储方便入手，像我们一般高并发但是数据却可以不用存到数据库中的，我们就存在内存中，因为读内存的速度是数据库的N倍。