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解决web开发中高并发问题

2023-11-27 来源:微宠网

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。这几个解决思路在一定程度上意味着更大的投入。在大型网站开发和设计过程中,非常需要考虑的问题是网站的并发访问的问题,为此我也通过思考,通过借鉴前辈们设计思想,总结出一些解决方案:1、尽量将请求的页面静态化

静态化的页面为.html(.htm等)不需要web服务器重新加载项解析,只需要生成一次,以后每次都直接下载到客户端,效率高很多。javaWeb静态化的技术有freemark和Velocity等。 2、将网站系统的web服务器、数据库服务器、图片和文件服务器分开

通过将服务器专业化分工,以提高网站访问速度。因为图片和文件在下载的时候无论是IIS、Apache等服务器都会有很大压力。  3、设置专门的数据缓存服务器

将大量数据放到缓存数据区,在访问量少得时候存入数据,减少连接直接操作数据库的开销。  4、数据库集群、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,于是我们需要使用数据库集群或者库表散列。在数据库集群方面,很多数据库都有自己的解决方案,Oracle、Sybase等都有很好的方案,常用的MySQL提供的Master/Slave也是类似的方案,您使用了什么样的DB,就参考相应的解决方案来实施即可。  上面提到的数据库集群由于在架构、成本、扩张性方面都会受到所采用DB类型的限制,于是我们需要从应用程序的角度来考虑改善系统架构,库表散列是常用并且最有效的解决方案。  我们在应用程序中安装业务和应用或者功能模块将数据库进行分离,不同的模块对应不同的数据库或者表,再按照一定的策略对某个页面或者功能进行更小的数据库散列,比如用户表,按照用户ID进行表散列,这样就能够低成本的提升系统的性能并且有很好的扩展性。  sohu的论坛就是采用了这样的架构,将论坛的用户、设置、帖子等信息进行数据库分离,然后对帖子、用户按照板块和ID进行散列数据库和表,最终可以在配置文件中进行简单的配置便能让系统随时增加一台低成本的数据库进来补充系统性能。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EduNet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高端解决办法。  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,我个人接触过一些解决方法,其中有两个架构可以给大家做参考。(1)、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。  第四层交换功能就像是虚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,只使用了三、四台Alteon就搞定了。(2)、软件四层交换  大家知道了硬件四层交换机的原理后,基于OSI模型来实现的软件四层交换也就应运而生,这样的解决方案实现的原理一致,不过性能稍差。但是满足一定量的压力还是游刃有余的,有人说软件实现方式其实更灵活,处理能力完全看你配置的熟悉能力。  软件四层交换我们可以使用Linux上常用的LVS来解决,LVS就是LinuxVirtualServer,他提供了基于心跳线heartbeat的实时灾难应对解决方案,提高系统的强壮性,同时可供了灵活的虚拟VIP配置和管理功能,可以同时满足多种应用需求,这对于分布式的系统来说必不可少  一个典型的使用负载均衡的策略就是,在软件或者硬件四层交换的基础上搭建squid集群,这种思路在很多大型网站包括搜索引擎上被采用,这样的架构低成本、高性能还有很强的扩张性,随时往架构里面增减节点都非常容易。  对于大型网站来说,前面提到的每个方法可能都会被同时使用到,这里介绍得比较浅显,具体实现过程中很多细节还需要大家慢慢熟悉和体会。有时一个很小的squid参数或者apache参数设置,对于系统性能的影响就会很大。7、最新:CDN加速技术什么是CDN?  CDN的全称是内容分发网络。其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构,将网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”,使用户可以就近取得所需的内容,提高用户访问网站的响应速度。  CDN有别于镜像,因为它比镜像更智能,或者可以做这样一个比喻:CDN=更智能的镜像+缓存+流量导流。因而,CDN可以明显提高Internet网络中信息流动的效率。从技术上全面解决由于网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题,提高用户访问网站的响应速度。CDN的类型特点CDN的实现分为三类:镜像、高速缓存、专线。  镜像站点(MirrorSite),是最常见的,它让内容直接发布,适用于静态和准动态的数据同步。但是购买和维护新服务器的费用较高,还必须在各个地区设置镜像服务器,配备专业技术人员进行管理与维护。对于大型网站来说,更新所用的带宽成本也大大提高了。  高速缓存,成本较低,适用于静态内容。Internet的统计表明,超过80%的用户经常访问的是20%的网站的内容,在这个规律下,缓存服务器可以处理大部分客户的静态请求,而原始的服务器只需处理约20%左右的非缓存请求和动态请求,于是大大加快了客户请求的响应时间,并降低了原始服务器的负载。  CDN服务一般会在全国范围内的关键节点上放置缓存服务器。专线,让用户直接访问数据源,可以实现数据的动态同步。CDN的实例  举个例子来说,当某用户访问网站时,网站会利用全球负载均衡技术,将用户的访问指向到距离用户最近的正常工作的缓存服务器上,直接响应用户的请求。  当用户访问已经使用了CDN服务的网站时,其解析过程与传统解析方式的最大区别就在于网站的授权域名服务器不是以传统的轮询方式来响应本地DNS的解析请求,而是充分考虑用户发起请求的地点和当时网络的情况,来决定把用户的请求定向到离用户最近同时负载相对较轻的节点缓存服务器上。  通过用户定位算法和服务器健康检测算法综合后的数据,可以将用户的请求就近定向到分布在网络“边缘”的缓存服务器上,保证用户的访问能得到更及时可靠的响应。由于大量的用户访问都由分布在网络边缘的CDN节点缓存服务器直接响应了,这就不仅提高了用户的访问质量,同时有效地降低了源服务器的负载压力。附:某CDN服务商的服务说明  采用GCDN加速方式  采用了GCDN(http://www.kaifajie.cn)加速方式以后,系统会在浏览用户和您的服务器之间增加一台GCDN服务器。浏览用户访问您的服务器时,一般静态数据,如图片、多媒体资料等数据将直接从GCDN服务器读取,使得从主服务器上读取静态数据的交换量大大减少。  为VIP型虚拟主机而特加的VPN高速压缩通道,使用高速压缩的电信<==>网通、电信<==>国际(HK)、网通<==>国际(HK)等跨网专线通道,智能多线,自动获取最快路径,极速的动态实时并发响应速度,实现了网站的动态脚本实时同步,对动态网站有一个更加明显的加速效果。  每个网络运营商(电信、网通、铁通、教育网)均有您服务器的GCDN服务器,无论浏览用户是来自何处,GCDN都能让您的服务器展现最快的速度!另外,我们将对您的数据进行实时备份,让您的数据更安全。

小编还为您整理了以下内容,可能对您也有帮助:

如何解决网站大规模高并发访问?

优雅降级是指网站为了应付突然爆发的访问高峰,主动关闭部分功能,释放部分系统资源,保证网站核心功能正常访问的一个手段。淘宝每年一次的双十一促销活动就属于突然爆发的非常规访问高峰,淘宝的工程师每年都会关闭一部分非核心功能,如评价、确认收货等功能,保证交易功能的正常进行。

网站在流动计算基础之上实现自动优雅降级,是网站柔性架构的理想状态:监控系统实时监控所有服务器的运行状况,根据监控参数判断应用访问负载情况,如果发现部分应用负载过高,而部分应用负载过低,就会适当卸载低负载应用部分服务器,重新安装启动部分高负载应用,使应用负载总体均衡,如果所有应用负载都很高,而且负载压力还在继续增加,就会自动关闭部分非重要功能,保证核心功能正常运行。

提供几种供你思路:

1、网站页面静态化。静态化的页面为.html(.htm等)不需要web服务器重新加载项解析,只需要生成一次,以后每次都直接下载到客户端,效率高很多。

2、将网站的web服务器、数据库服务器、图片和文件服务器分开。通过将服务器专业化分工,以提高网站访问速度。因为图片和文件在下载的时候无论是IIS、Apache等服务器都会有很大压力。

3、设置专门的数据缓存服务器。将大量数据放到缓存数据区,在访问量少得时候存入数据,减少连接直接操作数据库的开销。

4、数据库集群、库表散列。大型网站在面对大量访问的时候,会显现数据库的瓶颈,这时一台数据库将很快无法满足应用,于是我们需要使用数据库集群或者库表散列来分散压力。

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。

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高端解决办法。

7、最新:CDN加速技术。什么是CDN?CDN的全称是内容分发网络。其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构,将网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”,使用户可以就近取得所需的内容,提高用户访问网站的响应速度。CDN有别于镜像,因为它比镜像更智能,或者可以做这样一个比喻:CDN=更智能的镜像+缓存+流量导流。

一个小型的网站,可以使用最简单的html静态页面就实现了,配合一些图片达到美化效果,所有的页面均存放在一个目录下,这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单。随着互联网业务的不断丰富,网站相关的技术经过这些年的发展,已经细分到很细的方方面面,尤其对于大型网站来说,所采用的技术更是涉及面非常广,从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求,已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。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。这几个解决思路在一定程度上意味着更大的投入。

1、HTML静态化其实大家都知道,效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面,所以我们尽可能使我们的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,我们无法全部手动去挨个实现,于是出现了我们常见的信息发布系统CMS,像我们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。除了门户和信息发布类型的网站,对于交互性要求很高的社区类型网站来说,尽可能的静态化也是提高性能的必要手段,将社区内的帖子、文章进行实时的静态化、有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略,像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略,网易社区等也是如此。同时,html静态化也是某些缓存策略使用的手段,对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用,可以考虑使用html静态化来实现。比如论坛中论坛的公用设置信息,这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储在数据库中,这些信息其实大量被前台程序调用,但是更新频率很小,可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化,这样避免了大量的数据库访问请求。

2、图片服务器分离大家知道,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,于是我们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,他们都有的、甚至很多台的图片服务器。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。

3、数据库集群、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,于是我们需要使用数据库集群或者库表散列。在数据库集群方面,很多数据库都有自己的解决方案,Oracle、Sybase等都有很好的方案,常用的MySQL提供的Master/Slave也是类似的方案,您使用了什么样的DB,就参考相应的解决方案来实施即可。上面提到的数据库集群由于在架构、成本、扩张性方面都会受到所采用DB类型的,于是我们需要从应用程序的角度来考虑改善系统架构,库表

如何搭建一个高并发的web框架

1、提供HTML静态访问

web界面上最快的访问速度是什么?当然是最原始的HTML文件访问,对于其他语言 比如 jsp ,asp,php等等,他们首先要通过服务器解析成html之后在返回给访问者,如果我们能提供全部是htm来的页面,那么就能大大的降低服务器和数据库资源的利用和提高网站的并发,所以我们尽可能使我们的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。当然实现这种方式大家比较了解的就是信息发布系统CMS,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。

在后续的文章中我们会单独的使用jsp + servlet实现一个简单的信息发布系统.

2、使用的图片服务器

为什么要把图片单独设置一个服务器?对于Web服务器来说,图片消耗的服务器资源是最多的,如果能把所有的图片资源放到一个单独的图片服务器中进行处理的话,可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力,从而能进一步的提高web程序的并发.所以在有条件的情况下最好能把图片放置到一个单独的服务器中.

3、配置多台数据库服务器,多个数据库集群

集群(Cluster)技术是使用特定的连接方式,将价格相对较低的硬件设备结合起来,同时也能提供高性能相当的任务处理能力。

越是大型高并发的应用,数据库的压力就会越大,如果数据库操作很频繁,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,于是我们需要使用数据库集群。

数据库集群就是使用多个数据库服务器分担请求的压力,达到快速响应的目的.

4、使用缓存

所谓的缓存就是把数据咱是放置到内存中,前台在请求的时候直接从内存中读取数据,而不需要去查询数据库或者读取文件等,这样就能做到最快的响应。网站架构和网站开发中的缓存是非常重要的。

目前有很多开源的缓冲实现方案,APC,File,SQLite,Memcache等等各种类库实现着不同的缓存方式,只有通过了解他们的实现方式,根据具体应用具体选择,才会使缓存系统发挥出最大的性能。

对于java开发来说,大名顶顶的 分布式缓存系统Memcache 可能是最好的选择,他提供一个基于Socket的访问方式,使得该缓存系统支持远程读写访问。尽管这个缓存的内容可能是存在内存中,也可能是存在文件内。

如何解决web大流量,高并发的问题

第一,确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。 普通的P4服务器一般最多能支持每天10万IP,如果访问量比这个还要大,那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题,否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题。

第二,优化数据库访问。 服务器的负载过大,一个重要的原因是CPU负荷过大,降低服务器CPU的负荷,才能够有效打破瓶颈。而使用静态页面可以使得CPU的负荷最小化。前台实现完全的静态化 当然最好,可以完全不用访问数据库,不过对于频繁更新的网站,静态化往往不能满足某些功能。 缓存技术 就是另一个解决方案,就是将动态数据存储到缓存文件中,动态网页直接调用这些文件,而不必再访问数据库,WordPress和Z-Blog都大量使用这种缓存技术 。我自己也写过一个Z-Blog的计数器插件,也是基于这样的原理。

JAVA中怎么处理高并发的情况?

JAVA中怎么处理高并发的情况
一、背景综述
并发就是可以使用多个线程或进程,同时处理(就是并发)不同的操作。
高并发的时候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。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。这几个解决思路在一定程度上意味着更大的投入。
使用一般的synchronized或者是lock或者是队列都是无法满足高并发的问题。
二、解决方法有三:
1.使用缓存
2.使用生成静态页面
html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面。我们可以使用信息发布系统来实现简单的信息录入自动生成静态页面,频道管理、权限管理和自动抓取等功能,对于一个大型网站来说,拥有一套高效、可管理的信息发布系统CMS是必不可少的。
3.图片服务器分离
图片是最消耗资源的,僵图片和页面分离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。
3.写代码的时候减少不必要的资源浪费:
不要频繁得使用new对象,对于在整个应用中只需要存在一个实例的类使用单例模式.对于String的连接操作,使用StringBuffer或者StringBuilder.对于utility类型的类通过静态方法来访问。
避免使用错误的方式,如Exception可以控制方法推出,但是Exception要保留stacktrace消耗性能,除非必要不要使用 instanceof做条件判断,尽量使用比的条件判断方式.使用JAVA中效率高的类,比如ArrayList比Vector性能好。)
使用线程安全的集合对象vector hashtable
使用线程池

JAVA中怎么处理高并发的情况?

JAVA中怎么处理高并发的情况
一、背景综述
并发就是可以使用多个线程或进程,同时处理(就是并发)不同的操作。
高并发的时候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。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。这几个解决思路在一定程度上意味着更大的投入。
使用一般的synchronized或者是lock或者是队列都是无法满足高并发的问题。
二、解决方法有三:
1.使用缓存
2.使用生成静态页面
html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面。我们可以使用信息发布系统来实现简单的信息录入自动生成静态页面,频道管理、权限管理和自动抓取等功能,对于一个大型网站来说,拥有一套高效、可管理的信息发布系统CMS是必不可少的。
3.图片服务器分离
图片是最消耗资源的,僵图片和页面分离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。
3.写代码的时候减少不必要的资源浪费:
不要频繁得使用new对象,对于在整个应用中只需要存在一个实例的类使用单例模式.对于String的连接操作,使用StringBuffer或者StringBuilder.对于utility类型的类通过静态方法来访问。
避免使用错误的方式,如Exception可以控制方法推出,但是Exception要保留stacktrace消耗性能,除非必要不要使用 instanceof做条件判断,尽量使用比的条件判断方式.使用JAVA中效率高的类,比如ArrayList比Vector性能好。)
使用线程安全的集合对象vector hashtable
使用线程池

有哪些Java web里的并发框架,都有哪些?

一、并发是一种需求,以下先介绍一下javaweb对于高并发的处理思路:

1、synchronized 关键字

可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。可能锁对象包括: this, 临界资源对象,Class 类对象

2、同步方法

同步方法锁定的是当前对象。当多线程通过同一个对象引用多次调用当前同步方法时, 需同步执行。

3、同步代码块

同步代码块的同步粒度更加细致,是商业开发中推荐的编程方式。可以定位到具体的同步位置,而不是简单的将方法整体实现同步逻辑。在效率上,相对更高。

A)锁定临界对象

同步代码块在执行时,是锁定 object 对象。当多个线程调用同一个方法时,锁定对象不变的情况下,需同步执行。

B)锁定当前对象

4、锁的底层实现

Java 虚拟机中的同步(Synchronization)基于进入和退出管程(Monitor)对象实现。同步方法 并不是由 monitor enter 和 monitor exit 指令来实现同步的,而是由方法调用指令读取运行时常量池中方法的 ACC_SYNCHRONIZED 标志来隐式实现的。

5、锁的种类

Java 中锁的种类大致分为偏向锁,自旋锁,轻量级锁,重量级锁。

锁的使用方式为:先提供偏向锁,如果不满足的时候,升级为轻量级锁,再不满足,升级为重量级锁。自旋锁是一个过渡的锁状态,不是一种实际的锁类型。

锁只能升级,不能降级。

6、volatile 关键字

变量的线程可见性。在 CPU 计算过程中,会将计算过程需要的数据加载到 CPU 计算缓存中,当 CPU 计算中断时,有可能刷新缓存,重新读取内存中的数据。在线程运行的过程中,如果某变量被其他线程修改,可能造成数据不一致的情况,从而导致结果错误。而 volatile 修饰的变量是线程可见的,当 JVM 解释 volatile 修饰的变量时,会通知 CPU,在计算过程中, 每次使用变量参与计算时,都会检查内存中的数据是否发生变化,而不是一直使用 CPU 缓存中的数据,可以保证计算结果的正确。

更多、此外还有很多细节需要通过学习去了解和完善,此处就不一一列举了。

二、并发框架

并发框架很多,如ExecutorService、RxJava、Disruptor、Akka等,具体选择哪个(或者都不选择)是根据项目需求选择的,框架本身的差异并不大,基本都是如下模式

有哪些Java web里的并发框架,都有哪些?

一、并发是一种需求,以下先介绍一下javaweb对于高并发的处理思路:

1、synchronized 关键字

可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。可能锁对象包括: this, 临界资源对象,Class 类对象

2、同步方法

同步方法锁定的是当前对象。当多线程通过同一个对象引用多次调用当前同步方法时, 需同步执行。

3、同步代码块

同步代码块的同步粒度更加细致,是商业开发中推荐的编程方式。可以定位到具体的同步位置,而不是简单的将方法整体实现同步逻辑。在效率上,相对更高。

A)锁定临界对象

同步代码块在执行时,是锁定 object 对象。当多个线程调用同一个方法时,锁定对象不变的情况下,需同步执行。

B)锁定当前对象

4、锁的底层实现

Java 虚拟机中的同步(Synchronization)基于进入和退出管程(Monitor)对象实现。同步方法 并不是由 monitor enter 和 monitor exit 指令来实现同步的,而是由方法调用指令读取运行时常量池中方法的 ACC_SYNCHRONIZED 标志来隐式实现的。

5、锁的种类

Java 中锁的种类大致分为偏向锁,自旋锁,轻量级锁,重量级锁。

锁的使用方式为:先提供偏向锁,如果不满足的时候,升级为轻量级锁,再不满足,升级为重量级锁。自旋锁是一个过渡的锁状态,不是一种实际的锁类型。

锁只能升级,不能降级。

6、volatile 关键字

变量的线程可见性。在 CPU 计算过程中,会将计算过程需要的数据加载到 CPU 计算缓存中,当 CPU 计算中断时,有可能刷新缓存,重新读取内存中的数据。在线程运行的过程中,如果某变量被其他线程修改,可能造成数据不一致的情况,从而导致结果错误。而 volatile 修饰的变量是线程可见的,当 JVM 解释 volatile 修饰的变量时,会通知 CPU,在计算过程中, 每次使用变量参与计算时,都会检查内存中的数据是否发生变化,而不是一直使用 CPU 缓存中的数据,可以保证计算结果的正确。

更多、此外还有很多细节需要通过学习去了解和完善,此处就不一一列举了。

二、并发框架

并发框架很多,如ExecutorService、RxJava、Disruptor、Akka等,具体选择哪个(或者都不选择)是根据项目需求选择的,框架本身的差异并不大,基本都是如下模式

用PHP 编写支持高并发的网站,需要做什么处理

一般来说,解决WEB高并发的有效手段都是采用可线性扩展的多层分布式架构,
我生产项目的架构是这样的,就在这里抛砖引玉一下。

Webserver (Nginx) :这一层是可以轻松分布式部署的,结合智能DNS解析可以简易地防止单点故障、实现区域访问加速,结合LVS很容易实现负载均衡。这一层主要是负责处理静态请求和转发PHP请求至第二层的PHP处理节点,至于静态资源地址(http://misc.xxxx.com)可以单独拿出来部署,或者直接使用商用的云存储服务(国内七牛不错,国外有Amazon S3)
PHP处理节点:一个节点其实就是一个监听特定端口的系统进程,webserver的请求通过负载均衡器(我用的AWS的loadbalancer)进行分发,很好实现分布式和负载均衡。我现在用的还是php自带的php-fpm,其实*出的hhvm性能非常强悍,但是还不能100%通过我项目的单元测试,等hhvm成熟过后可以平滑替换

高速缓存:用的memcached,这一层的作用主要是减轻数据库IO和加快热数据访问,缓存策略与程序耦合度较高,不赘述,但简单地说有两种方式,一种是在程序的全局层面加一个缓存处理,这种方法代码耦合度低,但是有效命中率不高,有些项目不一定适应,另一种是在具体的数据存取处加缓存处理,这种办法程序耦合度较高,但是缓存命中率非常高,几乎没有无效缓存存在,我用的是这种。
数据库 :我现在的项目数据规模不大,暂时只用了单台数据库,但是程序逻辑上已做好了数据库线性扩展的准备。其实数据库层的扩展是老生常谈了,常用手段是分库分表,这一块需要在前期的代码就打下基础,另外更平滑地手段是使用中间件,比如360的Atlas,阿里巴巴的cobar,淘宝的TDDL,中间件可以在不大范围变更代码的情况下扩展,但是具体的使用场景还是有限的,具体项目还需单独考察。
其他:根据不同的项目,架构还可以选择性地使用队列,我现在用的beantalkd,Redis也是一个很好的选择。队列常用的使用环境是邮件发送和站内消息推送上面,但是在某些场景下也可以作为核心数据库的缓冲,对应对大并发或者突发性流量也是不错的选择

用PHP 编写支持高并发的网站,需要做什么处理

一般来说,解决WEB高并发的有效手段都是采用可线性扩展的多层分布式架构,
我生产项目的架构是这样的,就在这里抛砖引玉一下。

Webserver (Nginx) :这一层是可以轻松分布式部署的,结合智能DNS解析可以简易地防止单点故障、实现区域访问加速,结合LVS很容易实现负载均衡。这一层主要是负责处理静态请求和转发PHP请求至第二层的PHP处理节点,至于静态资源地址(http://misc.xxxx.com)可以单独拿出来部署,或者直接使用商用的云存储服务(国内七牛不错,国外有Amazon S3)
PHP处理节点:一个节点其实就是一个监听特定端口的系统进程,webserver的请求通过负载均衡器(我用的AWS的loadbalancer)进行分发,很好实现分布式和负载均衡。我现在用的还是php自带的php-fpm,其实*出的hhvm性能非常强悍,但是还不能100%通过我项目的单元测试,等hhvm成熟过后可以平滑替换

高速缓存:用的memcached,这一层的作用主要是减轻数据库IO和加快热数据访问,缓存策略与程序耦合度较高,不赘述,但简单地说有两种方式,一种是在程序的全局层面加一个缓存处理,这种方法代码耦合度低,但是有效命中率不高,有些项目不一定适应,另一种是在具体的数据存取处加缓存处理,这种办法程序耦合度较高,但是缓存命中率非常高,几乎没有无效缓存存在,我用的是这种。
数据库 :我现在的项目数据规模不大,暂时只用了单台数据库,但是程序逻辑上已做好了数据库线性扩展的准备。其实数据库层的扩展是老生常谈了,常用手段是分库分表,这一块需要在前期的代码就打下基础,另外更平滑地手段是使用中间件,比如360的Atlas,阿里巴巴的cobar,淘宝的TDDL,中间件可以在不大范围变更代码的情况下扩展,但是具体的使用场景还是有限的,具体项目还需单独考察。
其他:根据不同的项目,架构还可以选择性地使用队列,我现在用的beantalkd,Redis也是一个很好的选择。队列常用的使用环境是邮件发送和站内消息推送上面,但是在某些场景下也可以作为核心数据库的缓冲,对应对大并发或者突发性流量也是不错的选择

webservice大并发数量 应该怎么处理

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。

web应用高并发导致系统数据库崩溃一般怎么解决

1、程序和数据库部署在同一台服务器上 2.多学习一些相关的书籍比如:构建高性能Web站点,大规模Web服务开发技术 构建可扩展的Web站点 , Web容量规划的技术,分布式数据库系统及其应用。 掌握其原理和结构 。

web应用高并发导致系统数据库崩溃一般怎么解决

1、程序和数据库部署在同一台服务器上 2.多学习一些相关的书籍比如:构建高性能Web站点,大规模Web服务开发技术 构建可扩展的Web站点 , Web容量规划的技术,分布式数据库系统及其应用。 掌握其原理和结构 。

怎样具备大规模高并发访问的Web应用架构设计和开发经验

理论上经验这个东西是学不来的.

说一下我的例子.

刚入行的时候,基本就是写了一些增删改查.甚至session都不太理解.

随着入行后,你会遇到各种各样的问题.在解决问题的过程中,经验来了.

简单说一下所谓大规模高并发访问的web架构吧.

其实,对于大规模高并发不外乎两点,第一点是及时相应(尽可能优化io).第二点是数据安全.

这两点控制的好,就没问题的.所以,我们的架构也就围绕在这两点应运而生.

第一点,为了尽可能提高应用的io吞吐量.则需要我们把所有耗时的io操作尽可能的优化,比如全局使用很少更改的一些配置,则可以采用nosql来全局共享(注意,这里的全局是指服务器集群.如果涉及到了大规模,肯定是多服务器的).在其次可以增加服务器缓存.比如2秒钟从上一条的服务器读取配置,存到服务器级别.以提高效率.还有线程缓存.如果业务复杂可能对一个请求需要查询多次数据,不变的,老规矩,放到线程缓存.基本也就差不多了.

第二点,因为应用不同,要考虑容错率.这个部分优化,可以考虑分离业务,把必须要数据安全的业务逻辑提取出来,队列执行或者特殊处理.

剩下的就是服务器部署与如何分配,比如多少台web服务器,数据库配置,内存服务器配置等.

这只能是在实际项目和工作过程中来区别对待了.

如何处理高并发

处理高并发的六种方法

1:系统拆分,将一个系统拆分为多个子系统,用bbo来搞。然后每个系统连一个数据库,这样本来就一个库,现在多个数据库,这样就可以抗高并发。

2:缓存,必须得用缓存。大部分的高并发场景,都是读多写少,那你完全可以在数据库和缓存里都写一份,然后读的时候大量走缓存不就得了。毕竟人家redis轻轻松松单机几万的并发啊。没问题的。所以你可以考的虑考虑你的项目里,那些承载主要请求读场景,怎么用缓存来抗高并发。

3:MQ(消息队列),必须得用MQ。可能你还是会出现高并发写的场景,比如说一个业务操作里要频繁搞数据库几十次,增删改增删改,疯了。那高并发绝对搞挂你的系统,人家是缓存你要是用redis来承载写那肯定不行,数据随时就被LRU(淘汰掉最不经常使用的)了,数据格式还无比简单,没有事务支持。所以该用mysql还得用mysql啊。那你咋办?用MQ吧,大量的写请求灌入MQ里,排队慢慢玩儿,后边系统消费后慢慢写,控制在mysql承载范围之内。所以你得考虑考虑你的项目里,那些承载复杂写业务逻辑的场景里,如何用MQ来异步写,提升并发性。MQ单机抗几万并发也是ok的。

4:分库分表,可能到了最后数据库层面还是免不了抗高并发的要求,好吧,那么就将一个数据库拆分为多个库,多个库来抗更高的并发;然后将一个表拆分为多个表,每个表的数据量保持少一点,提高sql跑的性能。

5:读写分离,这个就是说大部分时候数据库可能也是读多写少,没必要所有请求都集中在一个库上吧,可以搞个主从架构,主库写入,从库读取,搞一个读写分离。读流量太多的时候,还可以加更多的从库。

6:solrCloud:
SolrCloud(solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案,可以解决海量数据的 分布式全文检索,因为搭建了集群,因此具备高可用的特性,同时对数据进行主从备份,避免了单点故障问题。可以做到数据的快速恢复。并且可以动态的添加新的节点,再对数据进行平衡,可以做到负载均衡:

如何处理高并发

处理高并发的六种方法

1:系统拆分,将一个系统拆分为多个子系统,用bbo来搞。然后每个系统连一个数据库,这样本来就一个库,现在多个数据库,这样就可以抗高并发。

2:缓存,必须得用缓存。大部分的高并发场景,都是读多写少,那你完全可以在数据库和缓存里都写一份,然后读的时候大量走缓存不就得了。毕竟人家redis轻轻松松单机几万的并发啊。没问题的。所以你可以考的虑考虑你的项目里,那些承载主要请求读场景,怎么用缓存来抗高并发。

3:MQ(消息队列),必须得用MQ。可能你还是会出现高并发写的场景,比如说一个业务操作里要频繁搞数据库几十次,增删改增删改,疯了。那高并发绝对搞挂你的系统,人家是缓存你要是用redis来承载写那肯定不行,数据随时就被LRU(淘汰掉最不经常使用的)了,数据格式还无比简单,没有事务支持。所以该用mysql还得用mysql啊。那你咋办?用MQ吧,大量的写请求灌入MQ里,排队慢慢玩儿,后边系统消费后慢慢写,控制在mysql承载范围之内。所以你得考虑考虑你的项目里,那些承载复杂写业务逻辑的场景里,如何用MQ来异步写,提升并发性。MQ单机抗几万并发也是ok的。

4:分库分表,可能到了最后数据库层面还是免不了抗高并发的要求,好吧,那么就将一个数据库拆分为多个库,多个库来抗更高的并发;然后将一个表拆分为多个表,每个表的数据量保持少一点,提高sql跑的性能。

5:读写分离,这个就是说大部分时候数据库可能也是读多写少,没必要所有请求都集中在一个库上吧,可以搞个主从架构,主库写入,从库读取,搞一个读写分离。读流量太多的时候,还可以加更多的从库。

6:solrCloud:
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