java高并发处理
关于性能需要熟悉的三个指标为
- 并发用户
- 响应时间
- TPS（每秒事务处理个数）
比如：单台服务器配置为32核CPU，64G内存， JVM内存6G
性能测试结果：平均响应时间为200ms，并发用户为300个，TPS为1500
高并发处理方案
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，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。
2：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)
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：
java高并发解决方案
Java作为一种高性能、高并发的编程语言，在实际应用中，开发者面临的高并发问题日益突出。因此，Java高并发解决方案就成为了很多开发者关注的焦点。本文探讨一些常用的Java高并发解决方案。
多线程
多线程是Java解决高并发问题的最基本方法，它可以充分利用多核处理器的优势，提高程序的运行效率。Java提供了多线程编程的相关API，包括Thread类、Runnable接口、synchronized关键字、wait()和notify()等方法，可以方便地实现线程同步和互斥。
在使用多线程时，需要注意以下几个问题：
（1）线程安全性：由于多个线程同时访问共享数据，可能会导致数据不一致或竞态条件等问题。因此，需要采用同步机制来保证线程安全性。
（2）死锁：当两个或多个线程互相持有对方需要的资源时，就会出现死锁现象。为避免死锁，应该避免嵌套锁和锁的顺序死锁等问题。
（3）上下文切换：线程的切换会消耗系统资源，因此要尽量减少上下文切换的次数。
线程池
线程池是Java中非常常用的高并发解决方案之一。线程池可以管理多个线程，可以避免频繁地创建和销毁线程，从而提高系统的性能。Java提供了ThreadPoolExecutor类来实现线程池，可以方便地控制线程的数量、执行时间和执行方式等参数。
在使用线程池时，需要注意以下几个问题：
（1）线程池的大小：线程池的大小应该根据系统的负载和硬件配置来设置，一般应该与CPU核心数相当。
（2）任务队列的容量：任务队列的容量应该适当，太大会占用过多的内存，太小则可能导致任务丢失。
（3）线程的生命周期：线程池中的线程应该及时地关闭和回收，以避免资源的浪费。
CAS（比较并交换）
CAS是一种非阻塞同步技术，可以用来解决高并发问题。
CAS操作包括比较一个内存地址的值与一个期望值，如果相等则将内存地址的值修改为一个新值。
在Java中，CAS操作由Atomic包提供支持，其中的AtomicInteger、AtomicLong、AtomicBoolean等类可以实现线程安全的自增、自减、赋值等操作。
与锁不同，CAS操作不会阻塞线程，因此可以有效地提高程序的并发性能。
但是，CAS操作需要满足一定的条件才能成功，例如只能对基本类型和对象的引用类型进行操作，而不能对对象的字段进行操作。
此外，在高并发的情况下，CAS操作可能会出现ABA问题，需要采取一些额外的措施来避免该问题的出现。
并发容器
Java中提供了很多并发容器，例如ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList、BlockingQueue等，可以用来解决多线程环境下的数据共享和访问问题。
这些并发容器在实现上采用了一些特殊的数据结构和算法，以保证线程安全性和高并发性能。
以ConcurrentHashMap为例，它是一种线程安全的哈希表，可以支持并发地插入、删除和查找操作。
它采用了分段锁的机制，将整个哈希表划分为多个段，每个段都有自己的锁，不同的段可以并发地进行操作。
这种分段锁的机制可以有效地减小锁的粒度，提高程序的并发性能。
并发框架
Java中还提供了很多并发框架，例如JUC（Java Util Concurrent）和Akka等，可以用来简化高并发环境下的编程工作。
JUC提供了一系列的并发工具类和线程池，可以实现并发编程的一些基本功能，例如锁、阻塞队列、信号量、倒计时门闩等。
Akka则是一种基于Actor模型的并发框架，可以将程序中的不同部分划分为不同的Actor，并采用消息传递的方式进行通信，以实现并发编程。
无锁算法
无锁算法是一种不依赖锁的并发算法，它通过使用一些特殊的数据结构和算法来实现线程安全性和高并发性能。
无锁算法可以避免锁的竞争和死锁等问题，从而提高程序的并发性能。
以无锁的单向链表为例，它通过使用CAS操作来实现对链表的并发访问。
每个节点都有一个指向下一个节点的指针，每次更新节点时都需要进行CAS操作，以保证链表的正确性。
这种无锁的单向链表可以支持高并发的插入、删除和查找操作，比传统的有锁算法性能更优。
数据库的并发控制
在实际的应用中，数据库的并发控制也是一种重要的高并发解决方案。数据库的并发控制可以通过使用锁、MVCC（多版本并发控制）等技术来实现。
其中，MVCC技术是一种比较先进的并发控制技术，它可以在不加锁的情况下实现对数据的并发访问。
在使用数据库的并发控制时，需要注意以下几个问题：
（1）锁的粒度：锁的粒度应该尽量小，以减小锁的竞争，提高并发性能。
（2）死锁的避免：死锁是一种常见的并发问题，当多个线程相互等待对方释放锁时就会发生死锁。在数据库中，可以通过设置超时时间和死锁检测来避免死锁的出现。
（3）MVCC的实现：MVCC是一种比较先进的并发控制技术，可以在不加锁的情况下实现对数据的并发访问。MVCC的实现需要考虑多个版本的管理和数据一致性的保证。
（4）事务的隔离级别：事务的隔离级别是指多个事务之间的影响关系。在高并发环境下，需要选择适当的事务隔离级别，以保证数据的一致性和并发性能。
（5）缓存技术的应用：缓存技术是一种常见的性能优化手段，可以将热点数据放入缓存中，减少数据库的访问次数，提高系统的响应速度。在高并发环境下，缓存技术的应用可以有效地减少数据库的压力，提高系统的并发性能。
（6）异步处理：异步处理是一种常见的高并发解决方案，可以在不阻塞主线程的情况下处理大量的并发请求。在Java中，可以通过使用异步框架（如Netty、Vert.x等）来实现异步处理。
（7）分布式计算：分布式计算是一种适用于高并发场景的解决方案，可以将计算任务分布到多个节点上进行处理，以提高系统的并发性能。在Java中，可以使用分布式计算框架（如Hadoop、Spark等）来实现分布式计算。
（8）容器化技术的应用：容器化技术（如Docker、Kubernetes等）是一种越来越流行的技术，可以将应用程序和依赖的库打包到一个容器中进行部署和管理。在高并发环境下，容器化技术的应用可以有效地提高应用程序的可靠性和可伸缩性。
综上所述，Java高并发解决方案是一门非常重要的技术，对于开发高并发应用具有重要的意义。开发人员需要根据实际情况选择适当的解决方案，并进行合理的调优和优化，以实现高效、可靠的高并发应用。同时，开发人员也需要不断学习新的技术和方法，以不断提高自己的技术水平，更好地应对高并发的挑战。
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持好代码网。