1樓：微言悚聽
處理高併發的六種方法。
1：系統拆分，將乙個系統拆分為多個子系統，用dubbo來搞。然後每個系統連乙個資料庫，這樣本來就乙個庫，現在多個資料庫，這樣就可以抗高併發。
2：快取，必須得用快取。大部分的高併發場景，都是讀多寫少，那你完全可以在資料庫和快取裡都寫乙份，然後讀的時候大量走快取不就得了。
畢竟人家redis輕輕鬆鬆單機幾萬的併發啊。沒問題的。所以你可以考的慮考慮你的專案裡，那些承載主要請求讀場景，怎麼用快取來抗高併發。
3：mq(訊息佇列)，必須得用mq。可能你還是會出現高併發寫的場景，比如說乙個業務操作裡要頻繁搞資料庫幾十次，增刪改增刪改，瘋了。
那高併發絕對搞掛你的系統，人家是快取你要是用redis來承載寫那肯定不行，資料隨時就被lru(淘汰掉最不經常使用的)了，資料格式還無比簡單，沒有事務支援。所以該用mysql還得用mysql啊。那你咋辦？
用mq吧，大量的寫請求灌入mq裡，排隊慢慢玩兒，後邊系統消費後慢慢寫，控制在mysql承載範圍之內。所以你得考慮考慮你的專案裡，那些承載複雜寫業務邏輯的場景裡，如何用mq來非同步寫，提公升併發性。mq單機抗幾萬併發也是ok的。
4：分庫分表，可能到了最後資料庫層面還是免不了抗高併發的要求，好吧，那麼就將乙個資料庫拆分為多個庫，多個庫來抗更高的併發；然後將乙個表拆分為多個表，每個表的資料量保持少一點，提高sql跑的效能。
5：讀寫分離，這個就是說大部分時候資料庫可能也是讀多寫少，沒必要所有請求都集中在乙個庫上吧，可以搞個主從架構，主庫寫入，從庫讀取，搞乙個讀寫分離。讀流量太多的時候，還可以加更多的從庫。
6：solrcloud:
solrcloud(solr 雲)是solr提供的分布式搜尋方案，可以解決海量資料的 分布式全文檢索，因為搭建了集群，因此具備高可用的特性，同時對資料進行主從備份，避免了單點故障問題。可以做到資料的快速恢復。並且可以動態的新增新的節點，再對資料進行平衡，可以做到負載均衡：
2樓：莫顏0007小童鞋
高併發的解決方案。
其實這個問題必須結合上面的海量資料來討論，什麼情況下會出現高併發呢？一定是平時訪問量就比較大的情況，那麼平時訪問量比較大相應的資料儲存也就越來越多，這都是相輔相成的，當然也有個例，比如剛需，比如12306，這裡的高併發相比於它的資料來說已經不算海量了。那麼平時訪問量大如何解決呢？
因為這裡牽扯到伺服器和資料庫的問題，所以要從這兩方面來進行優化。
1 增加web伺服器數量，也就是做集群，做負載均衡。既然一台伺服器無法完成任務，那就多用幾台，幾台不夠用機房。
在通向第二種解決方法之前，還有沒有除了資料庫伺服器之外能做的一些優化手段呢？當然有。
頁面快取。cdn
反向**。2 增加資料庫伺服器數量，同樣做集群，做負載均衡。
海量資料的解決方案。
1 使用快取。
好多事情都是相輔相成的，相比來說使用快取更多是用來解決高併發問題的，因為海量資料導致了訪問的緩慢，容易造成高併發問題的嚴重性，又因為資料庫一般是web訪問的瓶頸，所以我們在業務邏輯允許的情況下盡量先避免運算元據庫，於是，就有了快取。將必要的資料存放在記憶體中，而不必每次都去資料庫中讀取造成不必要的效能浪費和加快訪問速度---這就是快取帶來的好處。那使用快取以及選用管理快取軟體時應該注意些什麼東西呢？
2 頁面靜態化---不想解釋，還有什麼值得去解釋呢？
3 資料庫優化。
資料庫表結構涉及。
資料型別的選用。
sql優化。
索引優化。配置優化。
需要注意的地方實在太多，應該作為單獨的一章拿出來講。
4 分離資料庫中的活躍資料。
為什麼要分離呢？說乙個我實際環境中遇到的問題吧！有乙個表只有10幾個字段，表有130萬條資料，但大小已經到了5g的資料，這本身是不太合理的，這麼少的資料佔用了太多的資料，說明其中有些字段儲存了大量的字串（比如說文章內容等），每次檢索這個表時大部分是用不到這些大字段內容的，但卻需要耗時比較長，產生很多的慢日誌。
這時我們可以考慮將表進行垂直切分，將活躍資料分離開來，這樣能大大加快訪問速度。
5 讀寫分離。
如何解決高併發問題
3樓：誹誹誹誹婧層
建議採用快取處理，按照你說的這種資料量，基於redis的快取完全可以滿足，訪問速度可以10w+的，另外，擬採用的hashmap 是concurrenthashmap還是其他，頁面展示是增量查詢還是直接所有的再查詢一次，socket資料接收你是用的netty還是mina，這都需要經過仔細的斟酌考慮設計的。有這麼大的併發的需求，完全可以考慮做分布式集群的，估計這只是領導想要的目標吧。
如何解決應用高併發的問題
4樓：育知同創教育
決應用高併發的問題方法：
第一，確認伺服器硬體是否足夠支援當前的流量。 普通的p4伺服器一般最多能支援每天10萬獨立ip，如果訪問量比這個還要大，那麼必須首先配置一台更高效能的專用伺服器才能解決問題，否則怎麼優化都不可能徹底解決效能問題。
第二，優化資料庫訪問。 伺服器的負載過大，乙個重要的原因是cpu負荷過大，降低伺服器cpu的負荷，才能夠有效打破瓶頸。而使用靜態頁面可以使得cpu的負荷最小化。
前台實現完全的靜態化 當然最好，可以完全不用訪問資料庫，不過對於頻繁更新的**，靜態化往往不能滿足某些功能。 快取技術 就是另乙個解決方案，就是將動態資料儲存到快取檔案中，動態網頁直接呼叫這些檔案，而不必再訪問資料庫，wordpress和z-blog都大量使用這種快取技術 。我自己也寫過乙個z-blog的計數器外掛程式，也是基於這樣的原理。
如果確實無法避免對資料庫的訪問，那麼可以嘗試優化資料庫的查詢sql.避免使用select *from這樣的語句，每次查詢只返回自己需要的結果，避免短時間內的大量sql查詢。
網際網路如何實現高併發
5樓：湖北優就業丶橘子醬
網際網路實現高併發，那我們來逐步討論一下：
1、什麼是高併發？高併發是系統同時並行處理多個請求。
2、高併發的幾個指標？吞吐量：單位時間內處理的請求數。
qps：每秒響應請求數。
3、如何提高系統併發能力？垂直擴充套件：單機硬體效能、cpu、記憶體、網絡卡、使用非同步、單機快取、無鎖資料結構。
水平擴充套件：系統架構設計。
客戶端->反向**->站點應用層->服務層->資料層(快取|資料庫)各個層次的水平擴充套件。
反向**：dns輪詢。
站點層：nginx負載均衡。
服務層：服務連線池 站點層通過rpc-client呼叫下游rpc-server
資料層：快取|資料庫水平拆分(按範圍|雜湊拆分)
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