⑴ JAVA中高访问量高并发的问题怎么解决
你指的高并发量大概有多少？
几点需要注意：
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。
至于楼上有人提到别用JAVA来做，除非是低层的连接数过大（如大量的端口占用需求），这种情况下考虑直接C来写，其他的可以用JAVA来做。
⑵ 性能调优的常规手段及实施方法提升系统性能的关键步骤与技巧
随着计算机系统的日益复杂化和任务的增加，系统性能调优变得尤为重要。本文将介绍性能调优的常规手段和实施方法，帮助读者提升系统的运行效率和响应速度。
一、硬件升级：优化硬件设备是提升系统性能的第一步
通过升级CPU、内存、硬盘等硬件设备，可以提升系统的计算能力和数据处理速度，从而加快系统的响应时间。
二、系统优化：合理配置操作系统参数
通过调整操作系统的参数设置，如最大文件句柄数、最大进程数等，可以提高系统的并发处理能力和资源利用率，从而优化系统性能。
三、数据库优化：提升数据库查询和存储效率
通过合理设计数据库结构、优化查询语句、建立索引等手段，可以加快数据库的查询和存储速度，提升系统的响应速度。
四、代码优化：改进程序代码以提高执行效率
通过使用高效的算法和数据结构，减少无效的计算步骤和IO操作，可以大幅度提高程序的执行效率，从而提升系统的性能。
五、网络优化：加快数据传输速度
通过优化网络拓扑、增加带宽、使用缓存等手段，可以加快数据在网络中的传输速度，提高系统的响应速度和并发处理能力。
六、并发控制：合理管理系统并发请求
通过使用并发控制技术，如线程池、连接池等，可以有效管理系统的并发请求，减少资源竞争和线程切换开销，提高系统的并发处理能力。
七、日志优化：减少日志记录对性能的影响
通过合理配置日志记录级别、使用异步写入等手段，可以减少日志记录对系统性能的影响，提高系统的运行效率。
八、内存管理：合理利用内存资源
通过合理分配和释放内存资源，避免内存泄漏和频繁的垃圾回收，可以提高系统的内存利用率和运行效率。
九、负载均衡：均衡系统资源的负载
通过合理配置负载均衡策略，将请求均匀地分布到各个服务器上，可以提高系统的并发处理能力和可靠性。
十、性能测试：通过测试找出性能瓶颈
通过使用性能测试工具，对系统进行全面的负载测试和压力测试，可以找出系统的性能瓶颈，并采取相应的措施优化系统性能。
十一、缓存优化：减少数据库访问次数
通过合理使用缓存技术，如Redis、Memcached等，可以将频繁访问的数据缓存在内存中，减少对数据库的访问次数，提高系统的响应速度。
十二、磁盘优化：提高磁盘读写速度
通过使用RAID技术、优化磁盘IO操作等手段，可以提高磁盘的读写速度，加快系统的数据处理能力。
十三、安全优化：保障系统的稳定和安全
通过合理配置防火墙、加密传输数据等手段，可以保障系统的稳定性和安全性，避免被非法访问和攻击。
十四、监控优化：实时监控系统性能
通过使用监控工具对系统的性能指标进行实时监控和分析，可以及时发现问题并采取相应的优化措施，提高系统的性能。
十五、持续优化：不断追求更高性能
性能调优是一个持续不断的过程，需要不断地监测和分析系统的性能指标，找出潜在问题并进行优化，以实现系统性能的持续提升。
通过硬件升级、系统优化、数据库优化、代码优化、网络优化等一系列常规手段和实施方法，可以提升系统的性能和响应速度，保证系统的稳定性和安全性。性能调优是一个复杂而重要的任务，需要不断的实践和学习，才能不断追求更高的系统性能。
在当今信息时代，系统性能的优化和提升对于企业和个人用户来说至关重要。无论是网站、应用程序还是数据库系统，都需要通过性能调优来提高其运行效率和响应速度。本文将以性能调优常规手段为主题，介绍一些关键技巧和方法，帮助读者更好地了解和应用这些手段，从而提升系统的整体性能。
1.定位瓶颈：深入分析系统运行过程中的瓶颈问题，如CPU、内存、磁盘IO等，为性能调优提供方向和依据。
2.代码优化：通过对程序代码的细致分析和优化，消除冗余代码、减少重复计算和IO操作等，提升程序的运行效率。
3.数据库调优：采用合适的索引策略、优化SQL查询语句以及设置适当的缓存大小，提高数据库查询和写入操作的性能。
4.网络优化：通过网络带宽的合理分配、负载均衡和缓存等手段，提升系统在网络环境下的传输效率和响应速度。
5.硬件升级：根据系统需求和瓶颈问题，对硬件设备进行升级，如增加CPU核数、扩充内存容量等，提高整体性能。
6.并发控制：通过合理的并发控制策略，如线程池、连接池和锁机制等，提高系统在并发访问下的响应能力和吞吐量。
7.缓存优化：合理利用缓存技术，如内存缓存、分布式缓存等，减少对数据库和外部资源的访问次数，提升系统的响应速度。
8.日志优化：适当设置日志级别、日志格式和日志输出方式，减少日志的输出量，避免过多的IO操作对系统性能造成影响。
9.安全与性能平衡：在保证系统安全的前提下，采取合理的安全策略和措施，避免过多的安全检查和验证对性能造成的负面影响。
10.资源监控与调整：通过对系统资源的实时监控和调整，如CPU使用率、内存利用率等，及时发现并解决资源使用不合理的问题。
11.高效算法选择：根据不同的业务需求和数据特性，选择合适的高效算法和数据结构，提升系统在处理大数据量时的性能。
12.定期维护和优化：定期对系统进行维护和优化，清理垃圾数据、重新索引数据库、优化系统配置等，保持系统性能的稳定和高效。
13.性能测试与调优：通过性能测试工具和方法，对系统进行全面评估和测试，并针对测试结果进行相应的调优措施。
14.持续监控与优化：建立持续的性能监控和优化机制，通过实时监控和分析数据，及时发现并解决性能问题，保持系统的稳定和高效。
15.性能调优是一个综合性的工作，需要综合考虑硬件、软件、网络、安全等多个方面的因素。通过合理运用常规手段，可以有效地提升系统的整体性能和用户体验，实现系统运行的高效和稳定。
通过本文的介绍，我们了解到了性能调优常规手段的重要性以及一些关键技巧和方法。在实际应用中，我们应根据系统需求和瓶颈问题，综合运用代码优化、数据库调优、网络优化等手段，持续监控和优化系统性能。只有不断提升系统的整体性能和用户体验，才能更好地满足当今信息时代对于高效运行的需求。