高并发场景

高并发：一种系统运行过程中的一种“短时间内遇到大量操作请求”的情况，主要web系统集中大量访问收到大量请求，如12306抢票、双11等，

        该情况的发生会导致系统在该段时间内执行大量操作，例如对资源的请求、数据库的操作等。

高并发处理指标：

1. 响应时间：系统对请求做出相应的时间
2. 吞吐量：单位时间内处理的请求数
3. 每秒查询率QPS: 每秒相应请求数
4. 并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量

 高并发:-->秒杀系统等会导致在短时间内执行大量请求操作，若处理不好，不仅降低用户体验(请求响应时间过长)，同时可能导致系统宕机

1. 多线程：多线程可以理解为处理高并发的一种编程方法 --->为了提高jvm的执行效率，java提供了多线程机制提高数据处理效率
2. 多线程并发技术：线程池、线程状态、线程间协作、悲观锁与乐观锁、共享数据访问的阻塞同步(synchronized与ReentrantLack)、非阻塞同步(CAS与原子数)
3. 高并发技术方案：提高并发度

           3.1 分布式缓存(redis、memcached等)：结合CDN来解决图片文件等访问

           3.2 消息队列:rabbitMQ、kaflka、activeMQ等，解决大量消息的异步处理

           3.3 分库分表读写分离：解决大数据查询问题

           3.4 数据库垂直拆分：

           3.5 应用拆分：一个工程被拆分为多个工程部署，利用dubbo解决多工程之间的通信

           3.6 sql与nosql组合：

   重要的是整体架构的设计、数据库的设计和优化、缓存系统等

            有几个常用的措施：  

                1、对常用功能建立缓存模块  

                2、网页尽量静态化  

                3、使用单独的图片服务器，降低服务器压力，使其不会因为图片加载造成崩溃  

                4、使用镜像解决不同网络接入商和不同地域用户访问差异  

                5、数据库集群图表散列  

                6、加强网络层硬件配置，硬的不行来软的。  

                7、终极办法：负载均衡

        大流量、高并发网站主要考虑的是可伸缩性，当用户量、流量增大的时候，可以通过增加机器来分担压力；

        大流量，高并发的网站主要的压力应该是在数据库的io操作上，优化查询语句，

        合理使用索引，减少sql语句执行的时间，主从复制、读写分离

        建立集群：将读写或计算操作分摊到多态机器上