并发量过大怎么解决(多线程并发解决方案)

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大家好，今天来介绍并发量过大怎么解决(redis如何处理高并发)的问题，以下是渲大师小编对此问题的归纳和整理，感兴趣的来一起看看吧！

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，不要肢源有废代码；
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历族态力；
3、从存储方便入手穗前，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。

如何处理高并发

处理高并发的六种方法

1：系统拆分，将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个团瞎库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。

2：缓存，必须得用缓存。大部分的高并发场景，都是读多写少，那你完全可以在数据库和缓存里都写一份，然后读的时候大量走缓存不就得了。毕竟人家redis轻轻松松单机几万的并发啊。没问题的。所以你可以考的虑考虑你的项目里，那些承载主要请求读场景，怎么用缓存来抗高并发。

3：MQ(消息队列)，必须得用MQ。可能你还是会出现高并发写的场景，比如说一个业务操作里要频繁搞数据库几十次，增删改增删改，疯了。那高并发绝对搞挂你的系统，人家是缓存你要是用redis来承载写那肯定不裂差行，数据随时就被LRU(淘汰掉最不经常使用的)了，数据格式还无比简单，没有事务支持。所以该用mysql还得用mysql啊。那你咋办？用MQ吧，大量的写请求灌入MQ里，排队慢慢玩儿，后边系统消费后慢慢写，控制在mysql承载范围之内。所以你得考虑考虑你的项目里，那些承载复杂写业务逻辑的场景里，如何用MQ来异步写，提升并发性。MQ单机抗几万并发也是ok的。

4：分库分表，可能到了最后数据库层面还是免不了抗高并发的要求，好吧，那么就将一个数据库拆分为多个库，多个库来抗更高的并发；然后将一个表拆分为多个表，每个表的数据量保持少一点，提高sql跑的性能。

5：读写分离，这个就是说大部分时候数据库可能也是读多写少，没必要所有请求都集中在一个库上吧，可以搞个主从架构，主库写入，从库读取，搞一个读写分离。读流量太多的时候，还可以加更多的从库。

6：solrCloud:
SolrCloud(solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案，可以解决海量数据的 分布式全文检索，因为搭建了集群，因此具备高塌源空可用的特性，同时对数据进行主从备份，避免了单点故障问题。可以做到数据的快速恢复。并且可以动态的添加新的节点，再对数据进行平衡,可以做到负载均衡：

如何处理大量数据并发操作

处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:

1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。

2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。

3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。

4.批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。

5.读写分离和携: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从正燃数据库。

6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分唤清伏层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。

拓展资料:

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

:网页链接

大并发大数据量请求的处理方法

大并发大数据量请求的处理方法
大并发大数据量请求一般会分为几种情况：
1.大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找，更新操作
2.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表的大数据量进行查询操作
3.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表进行更新操作
对于第一种情况一般处理方法如下：
一。对服务器层面的处理
1. 调整IIS 7应用程序池队列长度
由原来的默认1000改为65535。

IIS Manager > ApplicationPools > Advanced Settings

Queue Length : 65535

2. 调整IIS 7的appConcurrentRequestLimit设置

由原来的默认5000改为100000。

c:windowssystem32inetsrvappcmd.exe set config /section:serverRuntime /appConcurrentRequestLimit:100000

在%systemroot%System32inetsrvconfigapplicationHost.config中可以查看到该设置：
[html] view plain copy

3. 调整machine.config中的processModel>requestQueueLimit的设置

由原来的默认5000改为100000。
[html] view plain copy

4. 修改注册表，调整IIS 7支持的同时TCPIP连接数
由原来的默认5000改为100000。
reg add HKLMSystemCurrentControlSetServicesHTTPParameteris /v MaxConnections /t REG_DWORD /d 100000
完成上述4个设置，就基本可以支持10万个同时请求。如果访问量达到10万以上，就可以考虑将程序和数据库按功能模块划分部署到多个服务器分担访问压力。另外可以考虑软硬件负载均衡。硬件负载均衡能够直接通过智能友档弯交换机实现，处理能力强，而且与系统无关，但是价格贵,配置困难，不能区分实习系统与应状态。所以硬件负载均衡适用于一大堆设备，大访问量，简单应用。软件负载均衡是基于系统与应用的，能过更好地根据系统与应用的状况来分配负载。性价比高。PCL负载均衡软件，Linux下的LVS软件。
二。对数据库层面的处理
当两个用户同时访问一个页面，一个用户可能更新的是另一个用户已经删除的记录。或者，在一个用户加载页面跟他点击删除按钮之间的时间里，另一个用户修改了这条记录的内容。所以需要考虑数据库锁的问题
有下面三中并发控制策略可供选择：
什么都不做 –如果并发用户修改的是同一条记录，让最后提交的结果生效（默认的行为）
开放式并发（Optimistic Concurrency） - 假定并发冲突只是偶尔好闷发生，绝大多数的时候并不会出现； 那么，当发生一个冲突时，仅仅简单的告知用户，他所作的更改不能保存，因为别的用户已经修改了同一条记录
保守式并发（Pessimistic Concurrency） – 假定并发冲突经常发生，并且用户不能容忍被告知自己的修改不能保存是由于别人的并发行为；那么，当一个用户开始编辑一条记录，锁定该记录，从而防止其他用户编辑或删除该记录，蠢仔直到他完成并提交自己的更改
当多个用户试图同时修改数据时，需要建立控制机制来防止一个用户的修改对同时操作的其他用户所作的修改产生不利的影响。处理这种情况的系统叫做“并发控制”。
并发控制的类型
通常，管理数据库中的并发有三种常见的方法：
保守式并发控制 - 在从获取记录直到记录在数据库中更新的这段时间内，该行对用户不可用。
开放式并发控制 - 只有当实际更新数据时，该行才对其他用户不可用。更新将在数据库中检查该行并确定是否进行了任何更改。如果试图更新已更改的记录，则将导致并发冲突。
最后的更新生效 - 只有当实际更新数据时，该行才对其他用户不可用。但是，不会将更新与初始记录进行比较；而只是写出记录，这可能就改写了自上次刷新记录后其他用户所进行的更改。
保守式并发
保守式并发通常用于两个目的。第一，在某些情况下，存在对相同记录的大量争用。在数据上放置锁所费的成本小于发生并发冲突时回滚更改所费的成本。
在事务过程中不宜更改记录的情况下，保守式并发也非常有用。库存应用程序便是一个很好的示例。假定有一个公司代表正在为一名潜在的客户检查库存。您通常要锁定记录，直到生成订单为止，这通常会将该项标记为“已订购”状态并将其从可用库存中移除。如果未生成订单，则将释放该锁，以便其他检查库存的用户得到准确的可用库存计数。
但是，在断开的结构中无法进行保守式并发控制。连接打开的时间只够读取数据或更新数据，因此不能长时间地保持锁。此外，长时间保留锁的应用程序将无法进行伸缩。
开放式并发
在开放式并发中，只有在访问数据库时才设置并保持锁。这些锁将防止其他用户在同一时间更新记录。除了进行更新这一确切的时刻之外，数据始终可用。有关更多信息，请参见开放式并发。
当试图更新时，已更改行的初始版本将与数据库中的现有行进行比较。如果两者不同，更新将失败，并引发并发错误。这时，将由您使用所创建的业务逻辑来协调这两行。
最后的更新生效
当使用“最后的更新生效”时，不会对初始数据进行检查，而只是将更新写入数据库。很明显，可能会发生以下情况：
用户 A 从数据库获取一项记录。
用户 B 从数据库获取相同的记录，对其进行修改，然后将更新后的记录写回数据库。
用户 A 修改“旧”记录并将其写回数据库。
在上述情况中，用户 A 永远也不会看到用户 B 作出的更改。如果您计划使用并发控制的“最后的更新生效”方法，则要确保这种情况是可以接受的。
ADO.NET 和 Visual Studio .NET 中的并发控制
因为数据结构基于断开的数据，所以 ADO.NET 和 Visual Studio .NET 使用开放式并发。因此，您需要添加业务逻辑，以利用开放式并发解决问题。
如果您选择使用开放式并发，则可以通过两种常规的方法来确定是否已发生更改：版本方法（实际版本号或日期时间戳）和保存所有值方法。
版本号方法
在版本号方法中，要更新的记录必须具有一个包含日期时间戳或版本号的列。当读取该记录时，日期时间戳或版本号将保存在客户端。然后，将对该值进行部分更新。
处理并发的一种方法是仅当 WHERE 子句中的值与记录上的值匹配时才进行更新。该方法的 SQL 表示形式为：
UPDATE Table1 SET Column1 = @newvalue1, Column2 = @newvalue2
WHERE DateTimeStamp = @origDateTimeStamp
或者，可以使用版本号进行比较：
UPDATE Table1 SET Column1 = @newvalue1, Column2 = @newvalue2
WHERE RowVersion = @origRowVersionValue

如果日期时间戳或版本号匹配，则表明数据存储区中的记录未被更改，并且可以安全地使用数据集中的新值对该记录进行更新。如果不匹配，则将返回错误。您可以编写代码，在 Visual Studio .NET 中实现这种形式的并发检查。您还必须编写代码来响应任何更新冲突。为了确保日期时间戳或版本号的准确性，您需要在表上设置触发器，以便在发生对行的更改时，对日期时间戳或版本号进行更新。
保存所有值方法
使用日期时间戳或版本号的替代方法是在读取记录时获取所有字段的副本。ADO.NET 中的 DataSet 对象维护每个修改记录的两个版本：初始版本（最初从数据源中读取的版本）和修改版本（表示用户更新）。当试图将记录写回数据源时，数据行中的初始值将与数据源中的记录进行比较。如果它们匹配，则表明数据库记录在被读取后尚未经过更改。在这种情况下，数据集中已更改的值将成功地写入数据库。
对于数据适配器的四个命令（DELETE、INSERT、SELECT 和 UPDATE）来说，每个命令都有一个参数集合。每个命令都有用于初始值和当前值（或修改值）的参数。
对于第二种情况的处理：
因为是大并发请求，也能采用第一种情况的处理方法，另外因为是对大数据量进行检索，所以需要考虑查询效率的问题
1.对表按查询条件建立索引
2.对查询语句进行优化
3.可以考虑对查询数据使用缓存
对于第三种情况的处理：
也能采用第一种情况的处理方法，另外因为是对同一个表进行更新操作，可以考虑使用下面的处理方法：
1.先将数据保存到缓存中，当数据达到一定的数量后，再更新到数据库中
2.将表按索引划分(分表，分区)，如：对于一个存储全国人民信息的表，这个数据量是很大的，如果按省划分为多个表，在将全国的人民信息按省存储到相应的表中，然后根据省份对相应的并进行查询和更新，这样大并发和大数据量的问题就会减小很多
如果还有其他更好的方法，希望大家能指点一二

多线程处理时并发量过大时该如何避免服务器崩溃

尽量使用缓存，包念搜括用户缓存，信息缓存等，多花点内存来做缓存，可以大量减少与数据库的交互，提高性能。
1、用jprofiler等工具找出性能瓶颈，减少额外的开销。优化数据库查询语句，减少直接使用hibernate等工具的直接生成语句（仅耗时较长的查询做优化）。优化数据库结构，多做索引，提高查询效率。
2、统计的功能尽量做缓存，或按每天一统计或定时统计相关报表，避免需要时进行统计的功能。
3、能使用静态页面的地方尽量使用，减友缺少容器的解析（尽量将动态内容生成静态仔告历html来显示）。
4、解决以上问题后，使用服务器集群来解决单台的瓶颈问题。基本上以上述问题解决后，达到系统最优。