① java怎么对数据库并发操作进行控制
所有的语言都一样，对数据库并发操作进行控制都是通过设置数据库的并发锁来实现的。
② 关于JAVA编写的WEB程序多次并发访问数据库的问题
有一个思路，你可以用ajax局部刷新数据，不刷新整个页面，同时用缓存，例如第一个30秒的数据放入缓存，页面从缓存里取数据，第二个30秒，你从数据库取出数据后，写个对象对比的方法，来比对新数据和第一个30秒存入缓存的数据，如果数据没有改变，那页面什么操作也不用做，因为数据没变化，刷新也没意义，如果第二个30秒数据发生变化，那么就刷新缓存为第二个30秒的数据，并且局部刷新页面数据。数据库的查询是避免不了的，所以没发减轻数据库的压力，只能是优化数据的显示。就象我上边提到的，如果前后2个30秒数据没有变化，那么就不要刷新页面。
③ java 如何处理高并发数据库的压力
SQL优化、缓存、异步队列等等等等。。。
④ java中怎么实现高并发
对于并发操作，都要上锁的，设置一个字段记录抽到奖的人数，每抽到一个就让update该字段值+1，更新过程中数据库会自动给数据库上锁，直到commit提交，这里就避免了你说的同时查询的问题。
⑤ JAVA解决数据库并发问题
几百人报名就叫并发吗？
概念错了！
几百人操作几百条互不相关的数据那个不叫并发，只有同时操作同一条数据的情况才叫并发。
如果两人同时修改同一条数据的话，那个要不就使用行锁（悲观锁），要不就用version（乐观锁）控制。
其它情况无需考虑的。
⑥ 为什么Java程序在并发的情况下数据库会出现重复记录
这是一个高并发，多线程问题
如果数据粒度没有设计到行级锁，
比方说A这条记录 是100，并发情况下两个人拿到A记录100 一个更新为70，一个更新为80
实际是拿走了50的量，但是因为是并发情况 导致数据不正确。所以这个地方是一个数据锁的概念，至于为什么会这样，道理也很简单，一个排队做事情，一个并行做事情，能一样吗？
⑦ Java多线程并发操作数据库能否提高运行速度。
优化建议:
1. 在你的代码里大点评测下 每个操作花的时间. 譬如 dom4j解析花了多久, 存储到数据库花了多久等等.
2. 评测哪些地方可以并行操作以提高CPU利用率;
3. 数据库操作部分也可以做适当优化, 譬如批量提交可以显着提高插入速度, 譬如去除索引/主键后插入等;
4. 不同机器的IO速度是不同的, 因此应该能提供运行时的任务调度参数化, 譬如多少个dom4j解析线程, 入库的批量数量等;
⑧ java多用户同时访问和数据库进行交互，如何能够高并发
我觉得1万的数据并发量并不大，想oracle数据库，mysql承载这些并发是没有问题的
我觉得，主要的问题在于你GPS是一直在修改的，因为车辆在不断的行驶，这样的话，可能会影响数据库的性能
我觉得，你可以用一个内存行的数据库，比如，redis，用这个来存放GPS信息，redis是基于内存的，读写要比关系数据库速度快(忽略网络因素),你可能要问GPS入库怎么弄，可以做一个定时任务，每隔多少时间来将redis的数据写入到数据库中，当然，redis也支持一些算法，比如LRU，来设置何时将数据同步到数据库
⑨ java 如何并发更新数据库同一条数据
分2分情况：
一.普通的单应用并发，使用关键字synchronized就可以实现。
二.多应用或多台并发，这时在由于2者并非同一应用，使用synchronized并不能满足要求。此时，有下面几种方案：
数据库行级锁，优点是简单粗暴，缺点是容易死锁，非数据库专业人事建议不使用。
写入请求分离成一个独立项目，这就回到了第一种情况，优点是实现技术难度低，缺点是高并发性能相对不是很高。
使用分布式事务管理，这个是目前高并发处理的最优方案了。
最后要说的没有差的方案，每个方案都有其适用环境，请根据自身需求选择对应方案。
⑩ 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。