① java怎麼對資料庫並發操作進行控制
所有的語言都一樣，對資料庫並發操作進行控制都是通過設置資料庫的並發鎖來實現的。
② 關於JAVA編寫的WEB程序多次並發訪問資料庫的問題
有一個思路，你可以用ajax局部刷新數據，不刷新整個頁面，同時用緩存，例如第一個30秒的數據放入緩存，頁面從緩存里取數據，第二個30秒，你從資料庫取出數據後，寫個對象對比的方法，來比對新數據和第一個30秒存入緩存的數據，如果數據沒有改變，那頁面什麼操作也不用做，因為數據沒變化，刷新也沒意義，如果第二個30秒數據發生變化，那麼就刷新緩存為第二個30秒的數據，並且局部刷新頁面數據。資料庫的查詢是避免不了的，所以沒發減輕資料庫的壓力，只能是優化數據的顯示。就象我上邊提到的，如果前後2個30秒數據沒有變化，那麼就不要刷新頁面。
③ java 如何處理高並發資料庫的壓力
SQL優化、緩存、非同步隊列等等等等。。。
④ java中怎麼實現高並發
對於並發操作，都要上鎖的，設置一個欄位記錄抽到獎的人數，每抽到一個就讓update該欄位值+1，更新過程中資料庫會自動給資料庫上鎖，直到commit提交，這里就避免了你說的同時查詢的問題。
⑤ JAVA解決資料庫並發問題
幾百人報名就叫並發嗎？
概念錯了！
幾百人操作幾百條互不相關的數據那個不叫並發，只有同時操作同一條數據的情況才叫並發。
如果兩人同時修改同一條數據的話，那個要不就使用行鎖（悲觀鎖），要不就用version（樂觀鎖）控制。
其它情況無需考慮的。
⑥ 為什麼Java程序在並發的情況下資料庫會出現重復記錄
這是一個高並發，多線程問題
如果數據粒度沒有設計到行級鎖，
比方說A這條記錄 是100，並發情況下兩個人拿到A記錄100 一個更新為70，一個更新為80
實際是拿走了50的量，但是因為是並發情況 導致數據不正確。所以這個地方是一個數據鎖的概念，至於為什麼會這樣，道理也很簡單，一個排隊做事情，一個並行做事情，能一樣嗎？
⑦ Java多線程並發操作資料庫能否提高運行速度。
優化建議:
1. 在你的代碼里大點評測下 每個操作花的時間. 譬如 dom4j解析花了多久, 存儲到資料庫花了多久等等.
2. 評測哪些地方可以並行操作以提高CPU利用率;
3. 資料庫操作部分也可以做適當優化, 譬如批量提交可以顯著提高插入速度, 譬如去除索引/主鍵後插入等;
4. 不同機器的IO速度是不同的, 因此應該能提供運行時的任務調度參數化, 譬如多少個dom4j解析線程, 入庫的批量數量等;
⑧ java多用戶同時訪問和資料庫進行交互，如何能夠高並發
我覺得1萬的數據並發量並不大，想oracle資料庫，mysql承載這些並發是沒有問題的
我覺得，主要的問題在於你GPS是一直在修改的，因為車輛在不斷的行駛，這樣的話，可能會影響資料庫的性能
我覺得，你可以用一個內存行的資料庫，比如，redis，用這個來存放GPS信息，redis是基於內存的，讀寫要比關系資料庫速度快(忽略網路因素),你可能要問GPS入庫怎麼弄，可以做一個定時任務，每隔多少時間來將redis的數據寫入到資料庫中，當然，redis也支持一些演算法，比如LRU，來設置何時將數據同步到資料庫
⑨ java 如何並發更新資料庫同一條數據
分2分情況：
一.普通的單應用並發，使用關鍵字synchronized就可以實現。
二.多應用或多台並發，這時在由於2者並非同一應用，使用synchronized並不能滿足要求。此時，有下面幾種方案：
資料庫行級鎖，優點是簡單粗暴，缺點是容易死鎖，非資料庫專業人事建議不使用。
寫入請求分離成一個獨立項目，這就回到了第一種情況，優點是實現技術難度低，缺點是高並發性能相對不是很高。
使用分布式事務管理，這個是目前高並發處理的最優方案了。
最後要說的沒有差的方案，每個方案都有其適用環境，請根據自身需求選擇對應方案。
⑩ java高並發
1、在java中，高並發屬於一種編程術語，意思就是有很多用戶在訪問，導致系統數據不正確、糗事數據的現象。並發就是可以使用多個線程或進程，同時處理不同的操作。2、處理高並發的方法
對於一些大型網站，比如門戶網站，在面對大量用戶訪問、高並發請求方面，基本的解決方案集中在這樣幾個環節：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。
（1）動靜分離。靜態資源請求與動態請求分離，項目中需要訪問的圖片、聲音、js/css等靜態資源需要有獨立的存放位置，便於將來實現靜態請求分離時直接剝離出來，比如nginx可以直接配置圖片文件直接訪問目錄，而不需要經過tomcat。這樣tomcat就可以專注處理動態請求，操作資料庫數據處理之類的。靜態請求代理伺服器性能比tomcat高很多。
（2）引入緩存。資料庫緩存、頁面緩存，這東西好用不復雜，搞明白什麼地方適用最重要。簡單的例子是頻繁讀取，不修改的地方最適用。也是後續集群做數據共享的一個方式之一，集群環境下，經常會碰到數據共享問題。
（3）如果將來數據量大，單一資料庫成為瓶頸時，資料庫的讀寫分離來了。資料庫集群，讀寫分離，分表分區。