服务器的高并发如何处理

① java高并发，如何解决，什么方式解决，高并发

首先，为防止高并发带来的系统压力，或者高并发带来的系统处理异常，数据紊乱，可以以下几方面考虑：1、加锁，这里的加锁不是指加java的多线程的锁，是指加应用所和数据库锁，应用锁这边通常是使用redis的setnx来做，其次加数据库锁，因为代码中加了应用所，所以数据库不建议加悲观锁（排他锁），一般加乐观锁（通过设置一个seq_no来解决），这两个锁一般能解决了，最后做合理的流控，丢弃一部分请求也是必不可少的

② 服务器高并发的时候mysql扣款失败

这类问题源自对某些高频账号，大量的并发访问而产生。
这会导致瓶颈首先出现在某些数据库记录上，大量操作由于无法竞争到数据库的行锁而导致等待，这些等待中的操作又会占用其他资源，最终导致系统不可用。
介绍一些常用的处理办法：
1、不设置余额字段。由于对于一个稳定的计费来说，一定是会记录计费流水明细的，所以完全可以不设置余额字段，而采用根据流水明细计算的方式来获取余额。
2、合并与拆分。合并，就是对单个账号的数次请求作合并处理，再往数据库写，这样就等于降低了数倍的压力。拆分，则是把一个主账号拆分成数个子账号，然后把请求分配到各个子账号上，这样单个账号的压力就小了。然后再用其他手段把子账号的数据合并成主账号数据，返回给用户，减少行锁占用时间。

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 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。

⑤ 高并发处理的几种方法

一、将数据存到redis缓存
二、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.
三、使用Ngnix负载均衡

⑥ 高并发如何处理 和并发量是多少 还有缓存服务器

数据要立即处理：（并发数*单连接平均传输数据=关口带宽）+(减少IO频率+低延+缓存并发情况数据=做缓存)+高性能服务器

--数据--

⑦ 电子商务网站中高负载，高并发指的到底是什么解决思路有哪些

电子商务网站高负载，简单可以分为前端和后台：
前端主要是图片（应该没有文件下载吧），因为是电子商务网站，少不了大量的图片，用户集中的情况下，网页加载就会变的极其缓慢。
解决思路：1、压缩图片，使产品图不失真的情况下尽可能的减少体积，节省宽带。2、增大服务器带宽。3、优化网页代码，尽量采用异步加载方式。4、CDN
后台则是数据处理和数据库负载，电子商务网站后台除了庞大的用户数据要处理意外，还有大量订单，和结算数据。
解决思路：增大数据库服务器配置。
高并发，是所有访问量大的网站都会遇到的问题，并发数是指同一时刻，服务器能接受多少次同时访问，比如服务器配置并发数为200，则这一刻只能允许200个用户同时访问，超过并发数，轻则用户打不开网站，严重的则是服务器宕机。
解决思路：1、CDN。2、增加服务器配置
注：CDN是现在网站普遍使用的加速方案，对减轻服务器负载，避免高并发，缓解恶意攻击都有很好的效果，其主要原理就是将服务器上的数据分发给多个服务器，用户访问的是CDN服务器，从而减轻和保护了网站服务器，也就是常说的云服务器。

⑧ 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。

⑨ 关于MySQL高并发处理机制是如何实现

限流算法目前程序开发过程常用的限流算法有两个：漏桶算法和令牌桶算法。

漏桶算法

漏桶算法的原理比较简单，请求进入到漏桶中，漏桶以一定的速率漏水。当请求过多时，水直接溢出。可以看出，漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。如图所示，把请求比作是水滴，水先滴到桶里，通过漏洞并以限定的速度出水，当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务。

图片来自网络

漏桶算法和令牌桶算法的选择

两者的主要区别漏桶算法能够强行限制处理数据的速率，不论系统是否空闲。而令牌桶算法能够在限制数据的平均处理速率的同时还允许某种程度的突发流量。如何理解上面的含义呢？漏桶算法，比如系统吞吐量是 120/s，业务请求 130/s，使用漏斗限流 100/s，起到限流的作用，多余的请求将产生等待或者丢弃。对于令牌桶算法，每秒产生 100 个令牌，系统容量 200 个令牌。正常情况下，业务请求 100/s 时，请求能被正常被处理。当有突发流量过来比如 200 个请求时，因为系统容量有 200 个令牌可以同一时刻处理掉这 200 个请求。如果是漏桶算法，则只能处理 100 个请求，其他的请求等待或者被丢弃。

⑩ 如何解决应用高并发的问题

决应用高并发的问题方法：
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10万独立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。 如果确实无法避免对数据库的访问，那么可以尝试优化数据库的查询SQL.避免使用Select *from这样的语句，每次查询只返回自己需要的结果，避免短时间内的大量SQL查询。