java高并發(fā)處理

關(guān)于性能需要熟悉的三個(gè)指標(biāo)為

• 并發(fā)用戶
• 響應(yīng)時(shí)間
• TPS（每秒事務(wù)處理個(gè)數(shù)）

比如：單臺服務(wù)器配置為32核CPU，64G內(nèi)存， JVM內(nèi)存6G

性能測試結(jié)果：平均響應(yīng)時(shí)間為200ms，并發(fā)用戶為300個(gè)，TPS為1500

高并發(fā)處理方案

1：系統(tǒng)拆分

將一個(gè)系統(tǒng)拆分為多個(gè)子系統(tǒng)，用dubbo來搞。

然后每個(gè)系統(tǒng)連一個(gè)數(shù)據(jù)庫，這樣本來就一個(gè)庫，現(xiàn)在多個(gè)數(shù)據(jù)庫，這樣就可以抗高并發(fā)。

2：緩存

大部分的高并發(fā)場景，都是讀多寫少，那你完全可以在數(shù)據(jù)庫和緩存里都寫一份，然后讀的時(shí)候大量走緩存不就得了。

畢竟人家redis輕輕松松單機(jī)幾萬的并發(fā)啊。沒問題的。

所以你可以考的慮考慮你的項(xiàng)目里，那些承載主要請求讀場景，怎么用緩存來抗高并發(fā)。

3：MQ(消息隊(duì)列)

可能你還是會出現(xiàn)高并發(fā)寫的場景，比如說一個(gè)業(yè)務(wù)操作里要頻繁搞數(shù)據(jù)庫幾十次，增刪改增刪改，瘋了。

那高并發(fā)絕對搞掛你的系統(tǒng)，人家是緩存你要是用redis來承載寫那肯定不行，數(shù)據(jù)隨時(shí)就被LRU(淘汰掉最不經(jīng)常使用的)了，數(shù)據(jù)格式還無比簡單，沒有事務(wù)支持。

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里，排隊(duì)慢慢玩兒，后邊系統(tǒng)消費(fèi)后慢慢寫，控制在mysql承載范圍之內(nèi)。

所以你得考慮考慮你的項(xiàng)目里，那些承載復(fù)雜寫業(yè)務(wù)邏輯的場景里，如何用MQ來異步寫，提升并發(fā)性。

MQ單機(jī)抗幾萬并發(fā)也是ok的。

4：分庫分表

可能到了最后數(shù)據(jù)庫層面還是免不了抗高并發(fā)的要求，好吧，那么就將一個(gè)數(shù)據(jù)庫拆分為多個(gè)庫，多個(gè)庫來抗更高的并發(fā)；然后將一個(gè)表拆分為多個(gè)表，每個(gè)表的數(shù)據(jù)量保持少一點(diǎn)，提高sql跑的性能。

5：讀寫分離

這個(gè)就是說大部分時(shí)候數(shù)據(jù)庫可能也是讀多寫少，沒必要所有請求都集中在一個(gè)庫上吧，可以搞個(gè)主從架構(gòu)，主庫寫入，從庫讀取，搞一個(gè)讀寫分離。

讀流量太多的時(shí)候，還可以加更多的從庫。

6：solrCloud

SolrCloud(solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案，可以解決海量數(shù)據(jù)的 分布式全文檢索，因?yàn)榇罱思海虼司邆涓呖捎玫奶匦裕瑫r(shí)對數(shù)據(jù)進(jìn)行主從備份，避免了單點(diǎn)故障問題。

可以做到數(shù)據(jù)的快速恢復(fù)。

并且可以動(dòng)態(tài)的添加新的節(jié)點(diǎn)，再對數(shù)據(jù)進(jìn)行平衡,可以做到負(fù)載均衡：

java高并發(fā)解決方案

Java作為一種高性能、高并發(fā)的編程語言，在實(shí)際應(yīng)用中，開發(fā)者面臨的高并發(fā)問題日益突出。因此，Java高并發(fā)解決方案就成為了很多開發(fā)者關(guān)注的焦點(diǎn)。本文探討一些常用的Java高并發(fā)解決方案。

多線程

多線程是Java解決高并發(fā)問題的最基本方法，它可以充分利用多核處理器的優(yōu)勢，提高程序的運(yùn)行效率。Java提供了多線程編程的相關(guān)API，包括Thread類、Runnable接口、synchronized關(guān)鍵字、wait()和notify()等方法，可以方便地實(shí)現(xiàn)線程同步和互斥。

在使用多線程時(shí)，需要注意以下幾個(gè)問題：

（1）線程安全性：由于多個(gè)線程同時(shí)訪問共享數(shù)據(jù)，可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致或競態(tài)條件等問題。因此，需要采用同步機(jī)制來保證線程安全性。

（2）死鎖：當(dāng)兩個(gè)或多個(gè)線程互相持有對方需要的資源時(shí)，就會出現(xiàn)死鎖現(xiàn)象。為避免死鎖，應(yīng)該避免嵌套鎖和鎖的順序死鎖等問題。

（3）上下文切換：線程的切換會消耗系統(tǒng)資源，因此要盡量減少上下文切換的次數(shù)。

線程池

線程池是Java中非常常用的高并發(fā)解決方案之一。線程池可以管理多個(gè)線程，可以避免頻繁地創(chuàng)建和銷毀線程，從而提高系統(tǒng)的性能。Java提供了ThreadPoolExecutor類來實(shí)現(xiàn)線程池，可以方便地控制線程的數(shù)量、執(zhí)行時(shí)間和執(zhí)行方式等參數(shù)。

在使用線程池時(shí)，需要注意以下幾個(gè)問題：

（1）線程池的大小：線程池的大小應(yīng)該根據(jù)系統(tǒng)的負(fù)載和硬件配置來設(shè)置，一般應(yīng)該與CPU核心數(shù)相當(dāng)。

（2）任務(wù)隊(duì)列的容量：任務(wù)隊(duì)列的容量應(yīng)該適當(dāng)，太大會占用過多的內(nèi)存，太小則可能導(dǎo)致任務(wù)丟失。

（3）線程的生命周期：線程池中的線程應(yīng)該及時(shí)地關(guān)閉和回收，以避免資源的浪費(fèi)。

CAS（比較并交換）

CAS是一種非阻塞同步技術(shù)，可以用來解決高并發(fā)問題。

CAS操作包括比較一個(gè)內(nèi)存地址的值與一個(gè)期望值，如果相等則將內(nèi)存地址的值修改為一個(gè)新值。

在Java中，CAS操作由Atomic包提供支持，其中的AtomicInteger、AtomicLong、AtomicBoolean等類可以實(shí)現(xiàn)線程安全的自增、自減、賦值等操作。

與鎖不同，CAS操作不會阻塞線程，因此可以有效地提高程序的并發(fā)性能。

但是，CAS操作需要滿足一定的條件才能成功，例如只能對基本類型和對象的引用類型進(jìn)行操作，而不能對對象的字段進(jìn)行操作。

此外，在高并發(fā)的情況下，CAS操作可能會出現(xiàn)ABA問題，需要采取一些額外的措施來避免該問題的出現(xiàn)。

并發(fā)容器

Java中提供了很多并發(fā)容器，例如ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList、BlockingQueue等，可以用來解決多線程環(huán)境下的數(shù)據(jù)共享和訪問問題。

這些并發(fā)容器在實(shí)現(xiàn)上采用了一些特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，以保證線程安全性和高并發(fā)性能。

以ConcurrentHashMap為例，它是一種線程安全的哈希表，可以支持并發(fā)地插入、刪除和查找操作。

它采用了分段鎖的機(jī)制，將整個(gè)哈希表劃分為多個(gè)段，每個(gè)段都有自己的鎖，不同的段可以并發(fā)地進(jìn)行操作。

這種分段鎖的機(jī)制可以有效地減小鎖的粒度，提高程序的并發(fā)性能。

并發(fā)框架

Java中還提供了很多并發(fā)框架，例如JUC（Java Util Concurrent）和Akka等，可以用來簡化高并發(fā)環(huán)境下的編程工作。

JUC提供了一系列的并發(fā)工具類和線程池，可以實(shí)現(xiàn)并發(fā)編程的一些基本功能，例如鎖、阻塞隊(duì)列、信號量、倒計(jì)時(shí)門閂等。

Akka則是一種基于Actor模型的并發(fā)框架，可以將程序中的不同部分劃分為不同的Actor，并采用消息傳遞的方式進(jìn)行通信，以實(shí)現(xiàn)并發(fā)編程。

無鎖算法

無鎖算法是一種不依賴鎖的并發(fā)算法，它通過使用一些特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法來實(shí)現(xiàn)線程安全性和高并發(fā)性能。

無鎖算法可以避免鎖的競爭和死鎖等問題，從而提高程序的并發(fā)性能。

以無鎖的單向鏈表為例，它通過使用CAS操作來實(shí)現(xiàn)對鏈表的并發(fā)訪問。

每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)指向下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的指針，每次更新節(jié)點(diǎn)時(shí)都需要進(jìn)行CAS操作，以保證鏈表的正確性。

這種無鎖的單向鏈表可以支持高并發(fā)的插入、刪除和查找操作，比傳統(tǒng)的有鎖算法性能更優(yōu)。

數(shù)據(jù)庫的并發(fā)控制

在實(shí)際的應(yīng)用中，數(shù)據(jù)庫的并發(fā)控制也是一種重要的高并發(fā)解決方案。數(shù)據(jù)庫的并發(fā)控制可以通過使用鎖、MVCC（多版本并發(fā)控制）等技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。

其中，MVCC技術(shù)是一種比較先進(jìn)的并發(fā)控制技術(shù)，它可以在不加鎖的情況下實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的并發(fā)訪問。

在使用數(shù)據(jù)庫的并發(fā)控制時(shí)，需要注意以下幾個(gè)問題：

（1）鎖的粒度：鎖的粒度應(yīng)該盡量小，以減小鎖的競爭，提高并發(fā)性能。

（2）死鎖的避免：死鎖是一種常見的并發(fā)問題，當(dāng)多個(gè)線程相互等待對方釋放鎖時(shí)就會發(fā)生死鎖。在數(shù)據(jù)庫中，可以通過設(shè)置超時(shí)時(shí)間和死鎖檢測來避免死鎖的出現(xiàn)。

（3）MVCC的實(shí)現(xiàn)：MVCC是一種比較先進(jìn)的并發(fā)控制技術(shù)，可以在不加鎖的情況下實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的并發(fā)訪問。MVCC的實(shí)現(xiàn)需要考慮多個(gè)版本的管理和數(shù)據(jù)一致性的保證。

（4）事務(wù)的隔離級別：事務(wù)的隔離級別是指多個(gè)事務(wù)之間的影響關(guān)系。在高并發(fā)環(huán)境下，需要選擇適當(dāng)?shù)氖聞?wù)隔離級別，以保證數(shù)據(jù)的一致性和并發(fā)性能。

（5）緩存技術(shù)的應(yīng)用：緩存技術(shù)是一種常見的性能優(yōu)化手段，可以將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)放入緩存中，減少數(shù)據(jù)庫的訪問次數(shù)，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度。在高并發(fā)環(huán)境下，緩存技術(shù)的應(yīng)用可以有效地減少數(shù)據(jù)庫的壓力，提高系統(tǒng)的并發(fā)性能。

（6）異步處理：異步處理是一種常見的高并發(fā)解決方案，可以在不阻塞主線程的情況下處理大量的并發(fā)請求。在Java中，可以通過使用異步框架（如Netty、Vert.x等）來實(shí)現(xiàn)異步處理。

（7）分布式計(jì)算：分布式計(jì)算是一種適用于高并發(fā)場景的解決方案，可以將計(jì)算任務(wù)分布到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行處理，以提高系統(tǒng)的并發(fā)性能。在Java中，可以使用分布式計(jì)算框架（如Hadoop、Spark等）來實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算。

（8）容器化技術(shù)的應(yīng)用：容器化技術(shù)（如Docker、Kubernetes等）是一種越來越流行的技術(shù)，可以將應(yīng)用程序和依賴的庫打包到一個(gè)容器中進(jìn)行部署和管理。在高并發(fā)環(huán)境下，容器化技術(shù)的應(yīng)用可以有效地提高應(yīng)用程序的可靠性和可伸縮性。

綜上所述，Java高并發(fā)解決方案是一門非常重要的技術(shù)，對于開發(fā)高并發(fā)應(yīng)用具有重要的意義。開發(fā)人員需要根據(jù)實(shí)際情況選擇適當(dāng)?shù)慕鉀Q方案，并進(jìn)行合理的調(diào)優(yōu)和優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)高效、可靠的高并發(fā)應(yīng)用。同時(shí)，開發(fā)人員也需要不斷學(xué)習(xí)新的技術(shù)和方法，以不斷提高自己的技術(shù)水平，更好地應(yīng)對高并發(fā)的挑戰(zhàn)。

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

最新評論