Java高并发解决方案

1、首先建议安装jdk8.0(64位)以能获取较高的JVM内存设置，不然网站访问并发过高，内存很快就会出现不足，也就是常说的java heap space不足了。

2、安装64位的tomcat8.0

3、修改连接器协议，默认是HTTP/1.1，该默认设置不能支持过高的并发量，不然会出现io错误。方法是修改conf/server.xml将

4、修改META-INF下的context.xml文件，在Context中增加一行：

5、设置jvm较大内存，编辑bin/catalina.bat，找到以下代码段：rem Guess CATALINA_HOME if not defined，在其上面增加代码：

set JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx4096m -XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=256m

这里设置的Xmx为4G内存，如果安装的不是64位的JDK，那么在设置最大内存的时候，就会提示不支持

6、设置tomcat最大并发数，方法：修改conf/server.xml，在Connector下增加以下代码：maxThreads="1000" minSpareThreads="100" maxSpareThreads="300" acceptCount="100"

参考：

connectionTimeout="20000" maxThreads="1000" minSpareThreads="100" maxSpareThreads="300" acceptCount="100" redirectPort="8443" URIEncoding="GBK" useBodyEncodingForURI="true" />

服务器高并发解决方案

服务器高并发解决方案 篇一：JAVA WEB高并发解决方案 java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法（java教程,java处理大量数据，java高负载数据）一：高并发高负载类网站关注点之数据库没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是的应用，数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql 主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式，2个主Mysql，多个Slaves，需要注意的是，虽然有2个Master，但是同时只有1个是Active，我们可以在一定时候切换。之所以用2个M，是保证M不会又成为系统的SPOF。 Slaves可以进一步负载均衡，可以结合LVS,从而将select操作适当的平衡到不同的slaves上。 以上架构可以抗衡到一定量的负载，但是随着用户进一步增加，你的用户表数据超过1千万，这时那个M变成了SPOF。你不能任意扩充Slaves，否则复制同步的开销将直线上升，怎么办？我的方法是表分区，从业务层面上进行分区。最简单的，以用户数据为例。根据一定的切分方式，比如id，

切分到不同的数据库集群去。 全局数据库用于meta数据的查询。缺点是每次查询，会增加一次，比如你要查一个用户nightsailer,你首先要到全局数据库群找到nightsailer对应的cluster id，然后再到指定的cluster找到nightsailer的实际数据。 每个cluster可以用m-m方式，或者m-m-slaves方式。这是一个可以扩展的结构，随着负载的增加，你可以简单的增加新的mysql cluster进去。 需要注意的是： 1、禁用全部auto_increment的字段 2、id需要采用通用的算法集中分配 3、要具有比较好的方法来监控mysql主机的负载和服务的运行状态。如果你有30台以上的mysql数据库在跑就明白我的意思了。 4、不要使用持久性链接（不要用pconnect）,相反，使用sqlrelay这种第三方的数据库链接池，或者干脆自己做，因为php4中mysql的链接池经常出问题。 二：高并发高负载网站的系统架构之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 /shtml/XX07/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

5-企业案例-网络安全审计系统(数据库审计)解决方案

数据库审计系统技术建议书

目次 1.综述 (1) 2.需求分析 (1) 2.1.内部人员面临的安全隐患 (2) 2.2.第三方维护人员的威胁 (2) 2.3.最高权限滥用风险 (2) 2.4.违规行为无法控制的风险 (2) 2.5.系统日志不能发现的安全隐患 (2) 2.6.系统崩溃带来审计结果的丢失 (3) 3.审计系统设计方案 (3) 3.1.设计思路和原则 (3) 3.2.系统设计原理 (4) 3.3.设计方案及系统配置 (14) 3.4.主要功能介绍 (5) 3.4.1.数据库审计........................ 错误!未定义书签。 3.4.2.网络运维审计 (9) 3.4.3.OA审计............................ 错误!未定义书签。 3.4.4.数据库响应时间及返回码的审计 (9) 3.4.5.业务系统三层关联 (9) 3.4.6.合规性规则和响应 (10) 3.4.7.审计报告输出 (12) 3.4.8.自身管理 (13) 3.4.9.系统安全性设计 (14) 3.5.负面影响评价 (16) 3.6.交换机性能影响评价 (17) 4.资质证书.......................... 错误!未定义书签。

1.综述 随着计算机和网络技术发展，信息系统的应用越来越广泛。数据库做为信息技术的核心和基础，承载着越来越多的关键业务系统，渐渐成为商业和公共安全中最具有战略性的资产，数据库的安全稳定运行也直接决定着业务系统能否正常使用。 围绕数据库的业务系统安全隐患如何得到有效解决，一直以来是IT治理人员和DBA们关注的焦点。做为资深信息安全厂商，结合多年的安全研究经验，提出如下解决思路： 管理层面：完善现有业务流程制度，明细人员职责和分工，规范内部员工的日常操作，严格监控第三方维护人员的操作。 技术层面：除了在业务网络部署相关的信息安全防护产品（如FW、IPS 等），还需要专门针对数据库部署独立安全审计产品，对关键的数据库操作行为进行审计，做到违规行为发生时及时告警，事故发生后精确溯源。 不过，审计关键应用程序和数据库不是一项简单工作。特别是数据库系统，服务于各有不同权限的大量用户，支持高并发的事务处理，还必须满足苛刻的服务水平要求。商业数据库软件内置的审计功能无法满足审计独立性的基本要求，还会降低数据库性能并增加管理费用。 2.需求分析 随着信息技术的发展，XXX已经建立了比较完善的信息系统，数据库中承载的信息越来越受到公司相关部门、领导的重视。同时数据库中储存着诸如XXX等极其重要和敏感的信息。这些信息一旦被篡改或者泄露，轻则造成企业或者社会的经济损失，重则影响企业形象甚至社会安全。 通过对XXX的深入调研，XXX面临的安全隐患归纳如下：

Java高并发,如何解决,什么方式解决

对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题， 但话又说回来了，既然逃避不掉，那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧。 为了更好的理解并发和同步，我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步 1、同步和异步的区别和联系 所谓同步，可以理解为在执行完一个函数或方法之后，一直等待系统返回值或消息，这时程序是出于阻塞的，只有接收到 返回的值或消息后才往下执行其它的命令。 异步，执行完函数或方法后，不必阻塞性地等待返回值或消息，只需要向系统委托一个异步过程，那么当系统接收到返回 值或消息时，系统会自动触发委托的异步过程，从而完成一个完整的流程。 同步在一定程度上可以看做是单线程，这个线程请求一个方法后就待这个方法给他回复，否则他不往下执行(死心眼)。 异步在一定程度上可以看做是多线程的(废话，一个线程怎么叫异步)，请求一个方法后，就不管了，继续执行其他的方法。 同步就是一件事，一件事情一件事的做。 异步就是，做一件事情，不引响做其他事情。 例如：吃饭和说话，只能一件事一件事的来，因为只有一张嘴。 但吃饭和听音乐是异步的，因为，听音乐并不引响我们吃饭。 对于Java程序员而言，我们会经常听到同步关键字synchronized，假如这个同步的监视对象是类的话，那么如果当一个对象 访问类里面的同步方法的话，那么其它的对象如果想要继续访问类里面的这个同步方法的话，就会进入阻塞，只有等前一个对象 执行完该同步方法后当前对象才能够继续执行该方法。这就是同步。相反，如果方法前没有同步关键字修饰的话，那么不同的对象 可以在同一时间访问同一个方法，这就是异步。 在补充一下(脏数据和不可重复读的相关概念): 脏数据 脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这

高并发下的接口幂等性解决方案

高并发下的接口幂等性解决方案 我们实际系统中有很多操作，是不管做多少次，都应该产生一样的效果或返回一样的结果。例如： 1.前端重复提交选中的数据，应该后台只产生对应这个数据的一个反应结果。 2.我们发起一笔付款请求，应该只扣用户账户一次钱，当遇到网络重发或系统 bug重发，也应该只扣一次钱； 3.发送消息，也应该只发一次，同样的短信发给用户，用户会哭的； 4.创建业务订单，一次业务请求只能创建一个，创建多个就会出大问题。 等等很多重要的情况，这些逻辑都需要幂等的特性来支持。 二、幂等性概念 幂等（idempotent、idempotence）是一个数学与计算机学概念，常见于抽象代数中。在编程中.一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。例如，“getUsername()和setTrue()”函数就是一个幂等函数.更复杂的操作幂等保证是利用唯一交易号(流水号)实现。我的理解：幂等就是一个操作，不论执行多少次，产生的效果和返回的结果都是一样的 三、技术方案 1. 查询操作查询一次和查询多次，在数据不变的情况下，查询结果是一样的。select是天然的幂等操作； 2. 删除操作删除操作也是幂等的，删除一次和多次删除都是把数据删除。(注意可能返回结果不一样，删除的数据不存在，返回0，删除的数据多条，返回结果多个)； 3.唯一索引，防止新增脏数据比如：支付宝的资金账户，支付宝也有用户账户，每个用户只能有一个资金账户，怎么防止给用户创建资金账户多个，那么给资金账户表中的用户ID加唯一索引，所以一个用户新增成功一个资金账户记录。 要点：唯一索引或唯一组合索引来防止新增数据存在脏数据（当表存在唯一索引，并发时新增报错时，再查询一次就可以了，数据应该已经存在了，返回结果即可） 4. token机制，防止页面重复提交 业务要求： 页面的数据只能被点击提交一次。发生原因：由于重复点击或者网络重发，或者nginx重发等情况会导致数据被重复提交 解决办法：集群环境：采用token加redis（redis单线程的，处理需要排队）单JVM环境：采用token加redis或token加jvm内存。 处理流程： 1.数据提交前要向服务的申请token，token放到redis或jvm内存，token有效时间 2.提交后后台校验token，同时删除token，生成新的token返回； 3.token特点：要申请，一次有效性，可以限流； 4.注意：redis要用删除操作来判断token，删除成功代表token校验通过，如果用select+delete 来校验token，存在并发问题，不建议使用； 5. 悲观锁获取数据的时候加锁获取select * from table_xxx where id=3939 for update;注意：id 字段一定是主键或者唯一索引，不然是锁表，会死人的悲观锁使用时一般伴随事务一起使用，数据锁定时间可能会很长，根据实际情况选用。 6. 乐观锁乐观锁只是在更新数据那一刻锁表，其他时间不锁表，所以相对于悲观锁，效率更高。乐观锁的实现方式多种多样可以通过version或者其他状态条件：

.net高并发解决方案_1

竭诚为您提供优质文档/双击可除.net高并发解决方案 篇一：开源企业级web高并发解决方案 开源企业级web高并发解决方案 主要介绍利用开源的解决方案，来为企业搭建web高并发服务器架构花了一个多小时，画了张图片，希望能先帮你理解整个架构，之后我在一一介绍.linux的大型架构其实是一点点小架构拼接起来的，笔者从各个应用开始配置，最后在完全整合起来，以实现效果。 笔者所使用的环境为Rhel5.4内核版本2.6.18实现过程在虚拟机中，所用到的安装包为dVd光盘自带rpm包装过developmentlibrariesdevelopmenttools包组 笔者所使用的环境为Rhel5.4内核版本2.6.18实现过程在虚拟机中，所用到的安装包为dVd光盘自带rpm包装过developmentlibrariesdevelopmenttools包组 笔者虚拟机有限，只演示单边varnish配置 一、配置前端lVs负载均衡 笔者选用lVs的dR模型来实现集群架构，如果对dR模型不太了了解的朋友建议先去看看相关资料。

本模型实例图为： 现在director 上安装ipvsadm，笔者yum配置指向有集群源所以直接 用yum安装。yuminstallipvsadm 下面是director配置： dip配置在接口上172.16.100.10 Vip配置在接口别名上：172.16.100.1 varnish服务器配置：Rip配置在接口上：172.16.100.11；Vip配置在lo别名上 如果你要用到下面的heartbeat的ldirectord来实现 资源转换，则下面的#director配置不用配置 1.#director配置 2.ifconfigeth0172.16.100.10/16 3.ifconfigeth0:0172.16.100.1broadcast172.16.100.1ne tmask255.25 5.255.255up 4.routeadd-host172.16.100.1deveth0:0 5.echo1>/proc/sys/net/ipv4/ip_forward 1.#varnish服务器修改内核参数来禁止响应对Vip的aRp广播请求 2.echo1>/proc/sys/net/ipv4/conf/lo/arp_ignore

黑马程序员：高并发解决方案

黑马程序员：高并发解决方案 一、什么是高并发 高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。 响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间。 吞吐量：单位时间内处理的请求数量。 QPS：每秒响应请求数。在互联网领域，这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统，同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。 二、什么是秒杀 秒杀场景一般会在电商网站举行一些活动或者节假日在12306网站上抢票时遇到。对于电商网站中一些稀缺或者特价商品，电商网站一般会在约定时间点对其进行限量销售，因为这些商品的特殊性，会吸引大量用户前来抢购，并且会在约定的时间点同时在秒杀页面进行抢购。

此种场景就是非常有特点的高并发场景，如果不对流量进行合理管控，肆意放任大流量冲击系统，那么将导致一系列的问题出现，比如一些可用的连接资源被耗尽、分布式缓存的容量被撑爆、数据库吞吐量降低，最终必然会导致系统产生雪崩效应。 一般来说，大型互联网站通常采用的做法是通过扩容、动静分离、缓存、服务降级及限流五种常规手段来保护系统的稳定运行。 三、扩容 由于单台服务器的处理能力有限，因此当一台服务器的处理能力接近或已超出其容量上限时，采用集群技术对服务器进行扩容，可以很好地提升系统整体的并行处理能力，在集群环境中，节点的数量越多，系统的并行能力和容错性就越强。在无状态服务下，扩容可能是迄今为止效果最明显的增加并发量的技巧之一。从扩容方式角度讲，分为垂直扩容（scale up）和水平扩容（scale out）。垂直扩容就是增加单机处理能力，怼硬件，但硬件能力毕竟还是有限；水平扩容说白了就是增加机器数量，怼机器，但随着机器数量的增加，单应用并发能力并不一定与其呈现线性关系，此时就可能需要进行应用服务化拆分了。 从数据角度讲，扩容可以分为无状态扩容和有状态扩容。无状态扩容一般就是指我们的应用服务器扩容；有状态扩容一般是指数据存储扩容，要么将一份数据拆分成不同的多份，即sharding，要么就整体复制n份，即副本。sharding遇

高并发网站系统架构解决方案

高并发网站系统架构解决方案 一个小型的网站，比如个人网站，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。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。 上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。 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再数据库中，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

数据库高并发升级方案1

XXXXXXXXXXXX平台数据库升级方案 XXXXXXXXXXXXXXX有限公司2016年11月28日

目录 1. 概述 (4) 1.1. 背景 (4) 1.2. 目标与目的 (4) 1.3. 可行性分析 (4) 1.4. 参考依据 (5) 2. 数据库高并发方案 (5) 2.1. 数据库均衡负载(RAC) (5) 2.2. 数据库主从部署 (8) 2.3. 数据库垂直分割 (9) 2.4. 数据库水平分割 (10) 3. 二代办公平台数据库优化设计 (11) 3.1. 数据库集群 (11) 3.2. 重点业务表分区 (11) 3.3. 任务表历史数据分割 (12) 3.4. 数据库表结构优化 (12) 3.5. 数据访问优化 (12) 4. 实施方案 (13) 5. 工作量及预算评估 (14) 5.1. 工作量及预算评估 (14) 5.2. 其他费用 (15)

1.概述 1.1.背景 随着XXXXXX平台及其他子系统业务量增多，且用户已面向各地州市，用户数量增大，现有的二代办公平台及其他子系统在单一环境下的架构体系和数据库架构体系也无法高效的满足这样的场景。 当前XXXXXX平台及其子系统通过搭建多台WEB服务器和双机热备份的方式进行部署运行。虽已提高了整体效率，但对于部分的业务处理还是未解决。部分业务量并发处理多，业务关联多等因素，导致对数据库并发处理的业务量大，读写量大等也无法用双机热备份进行解决。 因此，在此背景下提高数据库访问效率，增大访问吞吐量等将成为二代办公平台及其子系统运行顺畅的关键因素。 1.2.目标与目的 目标：依托现有系统服务和设备环境，建立可扩容、高并发、高吞吐量的数据库架构体系。 目的：为缓解当前XXXXXX平台机器及其他子系统对数据库访问过大，造成的访问效率低下的问题，提升数据库访问效率和并发效率。对部分业务繁杂的表和访问进行优化设计，缓解因此造成的使用效率低下问题。 1.3.可行性分析 数据库性能分析：根据当前的数据库性能分析，当前硬件设备的提高也无法满足数据库性能的提升，因此应考虑数据库访问控制和数据访问方面进行优化。现有的数据库虽也实现双机热备份，但访问的效率未较大改善，因此应考虑各健全的数据库高并发访问方案。 数据库优化分析：当前的数据库采用的ORACLE数据库，同时，现有的均衡负载、读写分离、数据分割技术较为成熟，在对系统进行适当调整和优化的情况下，能保证系统的正常运行。

高并发高访问量网站的运维技术

高并发高访问量网站的运维技术 1. 前言 对于小型的网站，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，尤其对于大型网络来说，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、web服务器、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，比如大型门户网站。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。以上几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，本文将论述从低成本、高性能和高扩张性的角度来考虑对高并发高负载网站的运行与维护技术。 2. HTML静态化技术 在站点流量很大的时候，为了提高系统性能，减短系统响应时间，最简单的方法其实也是最有效的方法就是把站点做成静态的，因为大家都知道效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html 页面，所以我们应该尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现。然而静态页面在性能上虽然具有不少优势，但是，相对动态页面，其灵活性不够，扩展性不好，以后维护起来也比较麻烦。特别对于大量内容并且更新频繁的网站，我们无法全部手动去挨个实现页面静态化，那么我们一般可以采用设计信息发布系统CMS，先做好静态页面的模板，在通过信息发布系统从数据源读取数据，生成html代码块替换模板中的标签，然后生成静态文件。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。 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再数据库中，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

高并发解决方案总结

高并发解决方案总结 1.使用缓存 在绝大多数情况下，服务器的压力都会集中在数据库，减少数据库的访问次数，就可以减轻服务器的压力。所以，在高并发场景下，缓存的作用是至关重要的。 redis缓存数据库，它可以很好的在一定程度上解决一瞬间的并发量，redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存，提高了访问效率，解决了数据库服务器压力。 使用缓存框架的时候，我们需要关心的就是什么时候创建缓存和缓存失效策略。 缓存的创建可以通过很多的方式进行创建，具体也需要根据自己的业务进行选择。例如，供应商平台的应用信息，应用上线后就进行缓存。需要注意的是，当我们修改或删除应用信息的时候，我们要考虑到同步更新该条缓存。 2.数据库优化 数据库优化是性能优化的最基础的一个环节，虽然提供了缓存技术，但是对数据库的优化还是一个需要认真的对待。数据库优化的方式很多，这里说下分表与分区。 ?分表 分表的适用场景 1. 一张表的查询速度已经慢到影响使用的时候。 2.当频繁插入或者联合查询时，速度变慢。

分表后数据都是存放在分表里，总表只是一个外壳，存取数据发生在一个一个的分表里面。分表的重点是存取数据时，如何提高数据库的并发能力。分表后，单表的并发能力提高了，磁盘I/O性能也提高了。 以安审日志服务的历史记录表为例： 表按年月拆分，格式为：表名+年+月，例如：TEST_202001、TEST_202002、、TEST_202003……然后可以 根据日期来查询。 ?分区 分区的适用场景 1. 一张表的查询速度已经慢到影响使用的时候。 2.表中的数据是分段的。 3.对数据的操作往往只涉及一部分数据，而不是 所有的数据。 分区是把一张表的数据分成N多个区块，这些区块可以在同一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上。分区把存放数据的 文件分成了许多小块，分区后的表还是一张表，数据处理还是 由自己来完成。 3.分离数据库中活跃的数据 数据库的数据虽然很多，但是经常被访问的数据还是有限的， 因此可以将这些相对活跃的数据进行分离出来单独进行保存来提高 处理效率。其实前边使用redis缓存的思想就是一个很明显的分离数据库中活跃的数据示例，将应用经常使用的数据缓存在内存中。

高并发网站架构解决方案

一个小型的网站，比如个人网站，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。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。 上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。 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再数据库中，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。

java,高并发解决方案

java,高并发解决方案 篇一：Java高并发程序设计 Java 高并发程序设计 第一课前沿 ? 在计算密集型的领域中非常适用并行程序 ? 多核CPU的产生促使了并行程序的设计，摩尔定律的失效，芯片的性能不能提高，4GHz已经是当下最高的频率，从而产生多核CPU的出现。 ? 活锁：两个资源A、B，进程1和2 分别占用A和B 时发现不能工作，就同时释放掉，然后又同时分别占用B 和A 如此反复！出现活锁 ? 阻塞： 第二课Java并行程序基础 ? 线程是比进程更细粒度的执行单元，可以说是属于进程的一个子集 ? 7, Thread 类的run()方法实现于Runnable 接口，如果直接调用run()方法，不会启动新的线程，而是在当前线程下运

行，start() 方法会开启一个新的线程。 两种方式，1 重载run方法2，实现Ruanable接口 8, Thread.Interrupt() 是一种比较的让线程终止的方法优雅的方法，不会立刻停止掉该程序，根据程序的设计，而是根据该程序的设计，当执行完该程序的一次循环之后，在下次循环程序开始之前中断，保证该程序的数据完整性。9，try { Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { // //设置中断状态，抛出异常后会清除中断标记位e.printStackTrace(); } 10，查看当前被挂起的进程命令jps 查看进程中具体线程的信息jstack 5880 11， ? 等待线程结束join(),其本质是判断线程是否还存活，如果一直存活那么通 知调用该线程的其他线程等待，如果结束有JVM 调用notifyAll()唤醒所 有等待该线程的线程。 f (millis == 0) { while (isAlive()) { wait(0); }

大型网站高并发架构与自动化运维实战

大型网站高并发架构与自动化运维实战 运维工程师解决的问题？ 1、1000台服务器规模，JAVA和PHP混合环境，如何构建一套高效的从测试环境代码测试到正式环境的代码发布、回滚以及软件更新、配置变更的可实施的解决方案及规范流程制度？ 2、电商秒杀：前10秒100万并发抢购，请设计个方案解决之？ 3、6个机房，近1000台服务器如何设计一套所有账号统一管理的解决方案？ 4、不考虑硬件资源及带宽，请设计一套可行的网站架构，解决大流量DDOS攻击问题，请分层逐一详细说明？ 5、500台服务器规模，如何实现跨机房容灾，即一个机房宕机，其他机房可以最快接管提供服务 什么是运维工程师？ 一个互联网产品的上线流程 1、首先公司管理层给出指导思想，PM定位市场需求（或copy成熟应用）进行调研、分析、最终给出详细设计。 2、架构师根据产品设计的需求，如pv大小预估、服务器规模、应用架构等因素完成网络规划,架构设计等（基本上对网络变动不大，除非大项目） 3、开发工程师将设计code实现出来、测试工程师对应用进行测试。 4、好，到运维工程师出马了，首先明确一点不是说前三步就与运维工作无关了，恰恰相反，前三步与运维关系很大：应用的前期架构设计、软/硬件资源评估申请采购、应用设计性能隐患及评估、IDC、服务性能\安全调优、服务器系统级优化（与特定应用有关）等都需运维全程参与，并主导整个应用上线项目；运维工程师负责产品服务器上架准备工作，服务器系统安装、网络、IP、通用工具集安装。运维工程师还需要对上线的应用系统架构是否合理、是否具备可扩展性、及安全隐患等因素负责，并负责最后将产品（程序）、网络、系统三者进行拼接并最优化的组合在一起，最终完成产品上线提供用户使用，并周而复使：需求->开发（升级）->测试->上线（性能、安全问题等之前预估外的问题随之慢慢就全出来了）在这里提一点：网站开发模式与传统软件开发完全不一样，网站一天开发上线1~5个升级版本是家常便饭，用户体验为王嘛，如果某个线上问题像M$ 需要1年解决，用户早跑光了；应用上线后，运维工作才刚开始，具体工作可能包括：升级版本上线工作、服务监控、应用状态统计、日常服务状态巡检、突发故障处理、服务日常变更调整、集群管理、服务性能评估优化、数据库管理优化、随着应用PV增减进行应用架构的伸缩、安全、运维开发。

高并发下的接口幂等性解决方案

我们实际系统中有很多操作，是不管做多少次，都应该产生一样的效果或返回一样的结果。 例如： 1.前端重复提交选中的数据，应该后台只产生对应这个数据的一个反应结果。 2.我们发起一笔付款请求，应该只扣用户账户一次钱，当遇到网络重发或系统 bug重发，也应该只扣一次钱； 3.发送消息，也应该只发一次，同样的短信发给用户，用户会哭的； 4.创建业务订单，一次业务请求只能创建一个，创建多个就会出大问题。 等等很多重要的情况，这些逻辑都需要幂等的特性来支持。 二、幂等性概念 幂等（idempotent、idempotence）是一个数学与计算机学概念，常见于抽象代数中。 在编程中.一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。 这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。 例如，“getUsername()和setTrue()”函数就是一个幂等函数. 更复杂的操作幂等保证是利用唯一交易号(流水号)实现. 我的理解：幂等就是一个操作，不论执行多少次，产生的效果和返回的结果都是一样的 三、技术方案 1. 查询操作查询一次和查询多次，在数据不变的情况下，查询结果是一 样的。select是天然的幂等操作 2. 删除操作删除操作也是幂等的，删除一次和多次删除都是把数据删除。 (注意可能返回结果不一样，删除的数据不存在，返回0，删除的数据多条，返回结果多个) 3.唯一索引，防止新增脏数据比如：支付宝的资金账户，支付宝也有用户 账户，每个用户只能有一个资金账户，怎么防止给用户创建资金账户多个，那么给资金账户表中的用户ID加唯一索引，所以一个用户新增成功一个资金账户记录 要点：唯一索引或唯一组合索引来防止新增数据存在脏数据（当表存在唯一索引，并发时新增报错时，再查询一次就可以了，数据应该已经存在了，返回结果即可） 4. token机制，防止页面重复提交 业务要求： 页面的数据只能被点击提交一次。发生原因：由于重复点击或者网络重发，或者nginx重发等情况会导致数据被重复提交 解决办法：集群环境：采用token加redis（redis单线程的，处理需要排队）单JVM环境：采用token加redis或token加jvm内存 处理流程：

数据库负载均衡解决方案

双节点数据库负载均衡解决方案 问题的提出？ 在SQL Server数据库平台上，企业的数据库系统存在的形式主要有单机模式和集群模式（为了保证数据库的可用性或实现备份）如：失败转移集群（MSCS）、镜像（Mirror）、第三方的高可用（HA）集群或备份软件等。伴随着企业的发展，企业的数据量和访问量也会迅猛增加，此时数据库就会面临很大的负载和压力，意味着数据库会成为整个信息系统的瓶颈。这些“集群”技术能解决这类问题吗？SQL Server数据库上传统的集群技术 Microsoft Cluster Server(MSCS) 相对于单点来说Microsoft Cluster Server(MSCS)是一个可以提升可用性的技术，属于高可用集群，Microsoft称之为失败转移集群。 MSCS 从硬件连接上看，很像Oracle的RAC，两个节点，通过网络连接，共享磁盘；事实上SQL Server 数据库只运行在一个节点上，当出现故障时，另一个节点只是作为这个节点的备份； 因为始终只有一个节点在运行，在性能上也得不到提升,系统也就不具备扩展的能力。当现有的服务器不能满足应用的负载时只能更换更高配置的服务器。 Mirror 镜像是SQL Server 2005中的一个主要特点，目的是为了提高可用性，和MSCS相比，用户实现数据库的高可用更容易了，不需要共享磁盘柜，也不受地域的限制。共设了三个服务器，第一是工作数据库（Principal Datebase），第二个是镜像数据库（Mirror），第三个是监视服务器（Witness Server，在可用性方面有了一些保证，但仍然是单服务器工作；在扩展和性能的提升上依旧没有什么帮助。

Linux服务器开发—2小时搞定高并发网络编程

Linux服务器开发——2小时搞定高并发网络编程 一、使用多线程处理高并发的弊端 多线程处理高并发是常用同时处理多个并发用户请求的方式，但线程数过多会增加系统的资源消耗（线程本身占用的资源+线程切换带来的系统开销），同时因硬件和软件的限制，操作系统支持的线程数有限，也抑制了系统的吞吐量。 动脑学院以一个餐饮为例，每一个人来就餐就是一个事件，他会先看一下菜单，然后点餐。就像一个网站会有很多的请求，要求服务器做一些事情。处理这些就餐事件的就需要我们的服务人员了。 在多线程处理的方式会是这样的： 一个人来就餐，一个服务员去服务，然后客人会看菜单，点菜。服务员将菜单给后厨。 二个人来就餐，二个服务员去服务…… 五个人来就餐，五个服务员去服务…… 这个就是多线程的处理方式，一个事件到来，就会有一个线程服务。很显然这种方式在人少的情况下会有很好的用户体验，每个客人都感觉自己是VIP，专人服务的。如果餐厅一直这样同一时间最多来5个客人，这家餐厅是可以很好的服务下去的。 来了一个好消息，因为这家店的服务好，吃饭的人多了起来。同一时间会来10个客人，老板很开心，但是只有5个服务员，这样就不能一对一服务了，有些客人就要没有人管了。老板就又请了5个服务员，现在好了，又能每个人都受V IP待遇了。 越来越多的人对这家餐厅满意，客源又多了，同时来吃饭的人到了20人，老板高兴不起来了，再请服务员吧，占地方不说，还要开工钱，再请人就攒不到钱了。怎么办呢？老板想了想，10个服务员对付20个客人也是能对付过来的，服务员勤快点就好了，伺候完一个客人马上伺候另外一个，还是来得及的。综合考虑了一下，老板决定就使用10个服务人员的线程池啦~~~ 但是这样有一个比较严重的缺点就是，如果正在接受服务员服务的客人点菜很慢，其他的客人可能就要等好长时间了。有些火爆脾气的客人可能就等不了走人了。 来，动脑学院直接上演示代码：

java高并发的解决方案

java 高并发的解决方案 对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话， 那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题 是绝大部分的程序员头疼的问题 ! 下面是小编分享的，欢迎 大家阅读 ! 常用的，可能最初是一个 mysql 主机，当数据增加到 100 万以上，那么，MySQ 啲效能急剧下降。常用的优化措施是 M-S （主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不 同的服务器上进行操作。我推荐的是 M-M-Slaves 方式， 2 个主 Mysql ，多个 Slaves ，需要注意的是，虽然有 Master ，但是同时只有 1 个是 Active ，我们可以在一定时 候切 换。之所以用2个M 是保证M 不会又成为系统的 SPOF 。 Slaves 可以进一步负载均衡，可以结合 LVS,从而将 以上架构可以抗衡到一定量的负载，但是随着用户进 步增加，你的用户表数据超过 1千万，这时那个 M 变成 了 SPOF 你不能任意扩充 Slaves ，否则复制同步的开销将 直线上升，怎么办 ?我的方法是表分区，从业务层面上进行 分区。最简单的，以用户数据为例。根据一定的切分方式， 比如 id ，切分到不同的数据库集群去。 java 高并发的解决方案】 般来说MySQl 是最 2个 select 操作适当的平衡到不同的 slaves 上。

全局数据库用于 meta 数据的查询。缺点是每次查询， 会增加一次，比如你要查一个用户 nightsailer, 你首先要 后再到指定的 cluster 找到 nightsailer 的实际数据 个 cluster 可以用 m-m 方式，或者 m-m-slaves 方式。 个可以扩展的结构，随着负载的增加，你可以简单的增 加新的 mysql cluster 进去。 网站HTML 静态化解决方案 当一个Servlet 资源请求到达WE 餌艮务 器之后我们会 填充指定的JSP 页面来响应请求： HTTP 请求---Web 服务器---Servlet-- 业务逻辑处理-- 访问数据 -- 填充 JSP-- 响应请求 HTML 静态化之后: HTTP 请求---Web 服务器---Servlet--HTML-- 响应请求 缓存、负载均衡、存储、队列 存集群，一般来说部署 10 台左右就差不多 （10g 内存池 ） 。 需要注意一点，千万不能用使用 swaP,最好关闭 linux 的swap 。 2. 负载均衡 / 加速。可能上面说缓存的时候，有人第 想的是页面静态化，所谓的静态 html ，我认为这是常识， 不属于要点了。页面的静态化随之带来的是静态服务的负 载均衡和加速。我认为 Lighttped+Squid 是最好的方式了。 到全局数据库群找到 nightsailer 对应的 cluster id ，然 这是 1. 缓存是另一个大问题，我一般用 memcachec 来 做缓

大型网站平台优化方案

1. 平台优化方案 大型网站，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。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。 上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。 1.1. HTML静态化 由于效率最高、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，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，如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。

WEB应用中的高并发问题

WEB应用中的高并发问题 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。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。这些解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，以下从平时的项目经验以及引用一些博客的思路来尝试解决高并发的情况。 0、首先需要关注数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF（单点故障）。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。 可能最初是一台主机，当数据增加到100万以上，那么，数据库的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式，2个主Master，多个Slaves，需要注意的是，虽然有2个Master，但是同时只有1个是Active，我们可以在一定时候切换。之所以用2个M，是保证M不会又成为系统的SPOF。 Slaves可以进一步负载均衡，可以结合LVS,从而将select操作适当的平衡到不同的slaves 上。 以上架构可以抗衡到一定量的负载，但是随着用户进一步增加，你的用户表数据超过1千万，这时那个M变成了SPOF。你不能任意扩充Slaves，否则复制同步的开销将直线上升，怎么办？我的方法是表分区，从业务层面上进行分区。最简单的，以用户数据为例。根据一定的切分方式，比如id，切分到不同的数据库集群去。

全局数据库用于meta数据的查询。缺点是每次查询，会增加一次，比如你要查一个用户nightsailer,你首先要到全局数据库群找到nightsailer对应的cluster id，然后再到指定的cluster找到nightsailer的实际数据。 每个cluster可以用m-m方式，或者m-m-slaves方式。这是一个可以扩展的结构，随着负载的增加，你可以简单的增加新的mysql cluster进去。 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，