java並發緩存

❶ java開發在高並發訪問下，數據返回速度很慢，有些甚至一直在轉圈，該怎麼解決，麻煩大神們給些幫助。

1、最基礎的問題是看數據查詢時過濾的欄位是否已經建立索引了
2、若是對於數據時效性要求不高的話，可以加一層緩存讀（redis）
3、資料庫層可以建立從庫，把讀分離出來用從庫讀

❷ java多線程訪問資料庫怎麼優化啊，並發很大

個人覺得高寫入並發的話先用緩存緩沖一下，可以合並的寫入合並成批量寫入可以管一些用但終歸寫入量很大的話還是要在資料庫端優化了，把並發寫均衡到多台伺服器上，應該沒有別的辦法了。如果瓶頸不再資料庫那就是應用伺服器處理能力不足，升級應用伺服器。

❸ java高並發

1、在java中，高並發屬於一種編程術語，意思就是有很多用戶在訪問，導致系統數據不正確、糗事數據的現象。並發就是可以使用多個線程或進程，同時處理不同的操作。2、處理高並發的方法
對於一些大型網站，比如門戶網站，在面對大量用戶訪問、高並發請求方面，基本的解決方案集中在這樣幾個環節：使用高性能的伺服器、高性能的資料庫、高效率的編程語言、還有高性能的Web容器。
（1）動靜分離。靜態資源請求與動態請求分離，項目中需要訪問的圖片、聲音、js/css等靜態資源需要有獨立的存放位置，便於將來實現靜態請求分離時直接剝離出來，比如nginx可以直接配置圖片文件直接訪問目錄，而不需要經過tomcat。這樣tomcat就可以專注處理動態請求，操作資料庫數據處理之類的。靜態請求代理伺服器性能比tomcat高很多。
（2）引入緩存。資料庫緩存、頁面緩存，這東西好用不復雜，搞明白什麼地方適用最重要。簡單的例子是頻繁讀取，不修改的地方最適用。也是後續集群做數據共享的一個方式之一，集群環境下，經常會碰到數據共享問題。
（3）如果將來數據量大，單一資料庫成為瓶頸時，資料庫的讀寫分離來了。資料庫集群，讀寫分離，分表分區。

❹ JAVA高並發問題,大數據，頻繁I/O操作。

建議採用緩存處理，按照你說的這種數據量，基於redis的緩存完全可以滿足，存取速度可以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數據接收你是用的netty還是mina，這都需要經過仔細的斟酌考慮設計的。有這么大的並發的需求，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

❺ 只通過java代碼，保證並發量過萬的方法有哪些

另外一個回復是簡單的建議，限於代碼層面跟計算資源緊張的情況。
說說我的理論：
1、想要這么大的並發量，申請買幾台比較好的機器，帶寬加到足夠大應該不是問題。
2、網路層的負載均衡考慮一下，這應該也不是啥問題，這么大並發量，別告訴我客戶網路設計很垃圾。高端點的網路設備都沒有。
3、軟體層的結構，看用戶給什麼樣的機器，如果經濟型的機器，考慮分布式運算，分布式再從軟體層面做集群或主從。根據計算密集型還是IO密集型選擇適合的設備。計算密集型的業務，需要強悍的CPU（可以用多C，未必是頻率高的）+內存。IO密集型的業務需要，速度快的存儲，越快越好。有極致要求的考慮固態存儲設備。
4、並發設計，java中主要是線程的應用。能拆分成多任務的運算一定拆成多任務。盡量壓榨cpu資源，現在的工作站不會寫並發程序，真浪費cpu資源。
5、資料庫並發的考量，以前說mysql不如oracle現在還有人有這論調。使用的時候把參數調整到最優狀態。如緩存到內存中數據大小，內存要夠，就把全部表數據載入到內存中。mysql的innodb調整兩三個參數就行。資料庫IO訪問，mysql有測算IO能力的參數，存儲夠好，可以調整到很大。
6、這么大的並發量，選擇適合的緩存器，可以用來緩存熱點數據，或加快分布式運算的IO訪問能力。（磁碟肯定沒內存塊，包括固態）
7、代碼編寫完後，對系統整體進行測試，評估，分析性能瓶頸，優化代碼。
能做到以上標准，tomcat+mysql跑一堆集群也不會慢。

❻ 北大青鳥java培訓：Java並發編程常用的類和集合

AtomicInteger可以用原子方式更新int值。
類AtomicBoolean、AtomicInteger、AtomicLong和AtomicReference的實例各自提供對相應類型單個變數的訪問和更新。
java課程培訓機構http://www.kmbdqn.cn/認為基本的原理都是使用CAS操作：booleancompareAndSet(expectedValue,updateValue);如果此方法（在不同的類間參數類型也不同）當前保持expectedValue，則以原子方式將變數設置為updateValue，並在成功時報告true。
循環CAS，參考AtomicInteger中的實現：publicfinalintgetAndIncrement(){for(;;){intcurrent=get();intnext=current+1;if(compareAndSet(current,next))returncurrent;}}(intexpect,intupdate){returnunsafe.compareAndSwapInt(this,valueOffset,expect,update);}ABA問題因為CAS需要在操作值的時候檢查下值有沒有發生變化，如果沒有發生變化則更新，但是如果一個值原來是A，變成了B，又變成了A，那麼使用CAS進行檢查時會發現它的值沒有發生變化，但是實際上卻變化了。
ABA問題的解決思路就是使用版本號。
在變數前面追加上版本號，每次變數更新的時候把版本號加一，那麼A－B－A就會變成1A-2B－3A。
從Java1.5開始JDK的atomic包里提供了一個類AtomicStampedReference來解決ABA問題。
這個類的compareAndSet方法作用是首先檢查當前引用是否等於預期引用，並且當前標志是否等於預期標志，如果全部相等，則以原子方式將該引用和該標志的值設置為給定的更新值。
ArrayBlockingQueue一個由數組支持的有界阻塞隊列。
此隊列按FIFO（先進先出）原則對元素進行排序。
隊列的頭部是在隊列中存在時間最長的元素。
隊列的尾部是在隊列中存在時間最短的元素。
新元素插入到隊列的尾部，隊列獲取操作則是從隊列頭部開始獲得元素。
這是一個典型的「有界緩存區」，固定大小的數組在其中保持生產者插入的元素和使用者提取的元素。
一旦創建了這樣的緩存區，就不能再增加其容量。
試圖向已滿隊列中放入元素會導致操作受阻塞；試圖從空隊列中提取元素將導致類似阻塞。
此類支持對等待的生產者線程和使用者線程進行排序的可選公平策略。
默認情況下，不保證是這種排序。
然而，通過將公平性(fairness)設置為true而構造的隊列允許按照FIFO順序訪問線程。
公平性通常會降低吞吐量，但也減少了可變性和避免了「不平衡性」。
LinkedBlockingQueue一個基於已鏈接節點的、范圍任意的blockingqueue。
此隊列按FIFO（先進先出）排序元素。
隊列的頭部是在隊列中時間最長的元素。
隊列的尾部是在隊列中時間最短的元素。
新元素插入到隊列的尾部，並且隊列獲取操作會獲得位於隊列頭部的元素。
鏈接隊列的吞吐量通常要高於基於數組的隊列，但是在大多數並發應用程序中，其可預知的性能要低。
可選的容量范圍構造方法參數作為防止隊列過度擴展的一種方法。
如果未指定容量，則它等於Integer.MAX_VALUE。
除非插入節點會使隊列超出容量，否則每次插入後會動態地創建鏈接節點。
如果構造一個LinkedBlockingQueue對象，而沒有指定其容量大小，LinkedBlockingQueue會默認一個類似無限大小的容量（Integer.MAX_VALUE），這樣的話，如果生產者的速度一旦大於消費者的速度，也許還沒有等到隊列滿阻塞產生，系統內存就有可能已被消耗殆盡了。

❼ java高並發，如何解決，什麼方式解決，高並發

首先，為防止高並發帶來的系統壓力，或者高並發帶來的系統處理異常，數據紊亂，可以以下幾方面考慮：1、加鎖，這里的加鎖不是指加java的多線程的鎖，是指加應用所和資料庫鎖，應用鎖這邊通常是使用redis的setnx來做，其次加資料庫鎖，因為代碼中加了應用所，所以資料庫不建議加悲觀鎖（排他鎖），一般加樂觀鎖（通過設置一個seq_no來解決），這兩個鎖一般能解決了，最後做合理的流控，丟棄一部分請求也是必不可少的