Java高并发，如何解决，什么方式解决

对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题，

但话又说回来了，既然逃避不掉，那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧。

为了更好的理解并发和同步，我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步

   1、同步和异步的区别和联系

 　　所谓同步，可以理解为在执行完一个函数或方法之后，一直等待系统返回值或消息，这时程序是出于阻塞的，只有接收到

        返回的值或消息后才往下执行其它的命令。

        异步，执行完函数或方法后，不必阻塞性地等待返回值或消息，只需要向系统委托一个异步过程，那么当系统接收到返回

        值或消息时，系统会自动触发委托的异步过程，从而完成一个完整的流程。

         同步在一定程度上可以看做是单线程，这个线程请求一个方法后就待这个方法给他回复，否则他不往下执行(死心眼)。

        异步在一定程度上可以看做是多线程的(废话，一个线程怎么叫异步)，请求一个方法后，就不管了，继续执行其他的方法。

 

　　  同步就是一件事，一件事情一件事的做。
        异步就是，做一件事情，不引响做其他事情。

例如：吃饭和说话，只能一件事一件事的来，因为只有一张嘴。
                但吃饭和听音乐是异步的，因为，听音乐并不引响我们吃饭。

 

        对于Java程序员而言，我们会经常听到同步关键字synchronized，假如这个同步的监视对象是类的话，那么如果当一个对象

        访问类里面的同步方法的话，那么其它的对象如果想要继续访问类里面的这个同步方法的话，就会进入阻塞，只有等前一个对象

        执行完该同步方法后当前对象才能够继续执行该方法。这就是同步。相反，如果方法前没有同步关键字修饰的话，那么不同的对象

        可以在同一时间访问同一个方法，这就是异步。

      

        在补充一下(脏数据和不可重复读的相关概念):

       脏数据

　　脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这

个数据。因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个事务读到的这个数据是脏数据(Dirty Data)，依据脏数据所做的操作可能是不正确的。

 

 　　不可重复读

 

　　不可重复读是指在一个事务内，多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另外一个事务也访问该同一数据。那么，在第一个事务中的两次读数据之间，由于第二个事务的修改，那么第一个事务两次读到的数据可能是不一样的。这样就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的，因此称为是不可重复读

 2、如何处理并发和同步

        今天讲的如何处理并发和同同步问题主要是通过锁机制。

       我们需要明白，锁机制有两个层面。

       一种是代码层次上的，如java中的同步锁，典型的就是同步关键字synchronized，这里我不在做过多的讲解，

       感兴趣的可以参考:http://www.cnblogs.com/xiohao/p/4151408.html

       另外一种是数据库层次上的，比较典型的就是悲观锁和乐观锁。这里我们重点讲解的就是悲观锁（传统的物理锁）和乐观锁。

       悲观锁(Pessimistic Locking):       

       悲观锁，正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自 外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，

       在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。

       悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能 真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统

       中实现了加锁机制，也无法保证外部系 统不会修改数据）。 

       一个典型的倚赖数据库的悲观锁调用： 

       select * from account where name=”Erica” for update

       这条 sql 语句锁定了 account 表中所有符合检索条件（ name=”Erica” ）的记录。

       本次事务提交之前（事务提交时会释放事务过程中的锁），外界无法修改这些记录。 
       Hibernate 的悲观锁，也是基于数据库的锁机制实现。 
       下面的代码实现了对查询记录的加锁：

       String hqlStr ="from TUser as user where user.name='Erica'";

        Query query = session.createQuery(hqlStr);

        query.setLockMode("user",LockMode.UPGRADE); // 加锁

       List userList = query.list();// 执行查询，获取数据

       query.setLockMode 对查询语句中，特定别名所对应的记录进行加锁（我们为 TUser 类指定了一个别名 “user” ），这里也就是对

      返回的所有 user 记录进行加锁。 

      观察运行期 Hibernate 生成的 SQL 语句： 
      select tuser0_.id as id, tuser0_.name as name, tuser0_.group_id
      as group_id, tuser0_.user_type as user_type, tuser0_.sex as sex
      from t_user tuser0_ where (tuser0_.name='Erica' ) for update
     这里 Hibernate 通过使用数据库的 for update 子句实现了悲观锁机制。 
      Hibernate 的加锁模式有： 
      Ø LockMode.NONE ： 无锁机制。 
      Ø LockMode.WRITE ： Hibernate 在 Insert 和 Update 记录的时候会自动获取
      Ø LockMode.READ ： Hibernate 在读取记录的时候会自动获取。 
      以上这三种锁机制一般由 Hibernate 内部使用，如 Hibernate 为了保证 Update
      过程中对象不会被外界修改，会在 save 方法实现中自动为目标对象加上 WRITE 锁。 
      Ø LockMode.UPGRADE ：利用数据库的 for update 子句加锁。 
      Ø LockMode. UPGRADE_NOWAIT ： Oracle 的特定实现，利用 Oracle 的 for
      update nowait 子句实现加锁。 
      上面这两种锁机制是我们在应用层较为常用的，加锁一般通过以下方法实现： 
      Criteria.setLockMode
      Query.setLockMode
      Session.lock
      注意，只有在查询开始之前（也就是 Hiberate 生成 SQL 之前）设定加锁，才会 
      真正通过数据库的锁机制进行加锁处理，否则，数据已经通过不包含 for update
      子句的 Select SQL 加载进来，所谓数据库加锁也就无从谈起。

      为了更好的理解select... for update的锁表的过程，本人将要以mysql为例，进行相应的讲解

      1、要测试锁定的状况，可以利用MySQL的Command Mode ，开二个视窗来做测试。

          表的基本结构如下:

          

 

           表中内容如下:

           

 

          开启两个测试窗口，在其中一个窗口执行select * from ta for update0

          然后在另外一个窗口执行update操作如下图:

          

          等到一个窗口commit后的图片如下:

          

           到这里，悲观锁机制你应该了解一些了吧~

       

           需要注意的是for update要放到mysql的事务中，即begin和commit中，否者不起作用。

           至于是锁住整个表还是锁住选中的行，请参考:

           http://www.cnblogs.com/xiohao/p/4385768.html

            至于hibernate中的悲观锁使用起来比较简单，这里就不写demo了~感兴趣的自己查一下就ok了~

           

          乐观锁(Optimistic Locking):        
         相对悲观锁而言，乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。悲观锁大多数情况下依 靠数据库的锁机制实现，以保证操作最大程度的独占性。但随之

而来的就是数据库 性能的大量开销，特别是对长事务而言，这样的开销往往无法承受。 如一个金融系统，当某个操作员读取用户的数据，并在读出的用户数

据的基础上进 行修改时（如更改用户帐户余额），如果采用悲观锁机制，也就意味着整个操作过 程中（从操作员读出数据、开始修改直至提交修改结果的全

过程，甚至还包括操作 员中途去煮咖啡的时间），数据库记录始终处于加锁状态，可以想见，如果面对几 百上千个并发，这样的情况将导致怎样的后果。 乐

观锁机制在一定程度上解决了这个问题。

         乐观锁，大多是基于数据版本   Version ）记录机制实现。何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通

过为数据库表增加一个 “version” 字段来 实现。 读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。此时，将提 交数据的版本数据与数据

库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据 版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。对于上面修改用户帐户信息

的例子而言，假设数据库中帐户信息表中有一个 version 字段，当前值为 1 ；而当前帐户余额字段（ balance ）为 $100 。操作员 A 此时将其读出

（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除 $50（ $100-$50 ）。 2 在操作员 A 操作的过程中，操作员 B 也读入此用户信息（ version=1 ），并 从其帐

户余额中扣除 $20 （ $100-$20 ）。 3 操作员 A 完成了修改工作，将数据版本号加一（ version=2 ），连同帐户扣 除后余额（ balance=$50 ），提交

至数据库更新，此时由于提交数据版本大 于数据库记录当前版本，数据被更新，数据库记录 version 更新为 2 。 4 操作员 B 完成了操作，也将版本号加一

（ version=2 ）试图向数据库提交数 据（ balance=$80 ），但此时比对数据库记录版本时发现，操作员 B 提交的 数据版本号为 2 ，数据库记录当前版

本也为 2 ，不满足 “ 提交版本必须大于记 录当前版本才能执行更新 “ 的乐观锁策略，因此，操作员 B 的提交被驳回。 这样，就避免了操作员 B 用基于

version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作 员 A 的操作结果的可能。 从上面的例子可以看出，乐观锁机制避免了长事务中的数据库加锁开销（操作员 A

和操作员 B 操作过程中，都没有对数据库数据加锁），大大提升了大并发量下的系 统整体性能表现。 需要注意的是，乐观锁机制往往基于系统中的数据存储

逻辑，因此也具备一定的局 限性，如在上例中，由于乐观锁机制是在我们的系统中实现，来自外部系统的用户 余额更新操作不受我们系统的控制，因此可能

会造成脏数据被更新到数据库中。在 系统设计阶段，我们应该充分考虑到这些情况出现的可能性，并进行相应调整（如 将乐观锁策略在数据库存储过程中实

现，对外只开放基于此存储过程的数据更新途 径，而不是将数据库表直接对外公开）。 Hibernate 在其数据访问引擎中内置了乐观锁实现。如果不用考虑外

部系统对数 据库的更新操作，利用 Hibernate 提供的透明化乐观锁实现，将大大提升我们的 生产力。

User.hbm.xml

注意 version 节点必须出现在 ID 节点之后。 
这里我们声明了一个 version 属性，用于存放用户的版本信息，保存在 User 表的version中 
optimistic-lock 属性有如下可选取值： 
Ø none
无乐观锁 
Ø version
通过版本机制实现乐观锁 
Ø dirty
通过检查发生变动过的属性实现乐观锁 
Ø all
通过检查所有属性实现乐观锁 
其中通过 version 实现的乐观锁机制是 Hibernate 官方推荐的乐观锁实现，同时也 
是 Hibernate 中，目前唯一在数据对象脱离 Session 发生修改的情况下依然有效的锁机 
制。因此，一般情况下，我们都选择 version 方式作为 Hibernate 乐观锁实现机制。

2 ． 配置文件hibernate.cfg.xml和UserTest测试类

   hibernate.cfg.xml

 


 
    
    org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialect
    
    update
    
    true
    
    false
    thread
 
 
    
    jdbc:mysql:///user
    root
    123456
    com.mysql.jdbc.Driver
    
 
 
 

UserTest.java

package com.xiaohao.test;
 
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.SessionFactory;
import org.hibernate.Transaction;
import org.hibernate.cfg.Configuration;
 
public class UserTest {
    public static void main(String[] args) {
        Configuration conf=new Configuration().configure();
        SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
        Session session=sf.getCurrentSession();
        Transaction tx=session.beginTransaction();
//      User user=new User("小浩","英雄");
//      session.save(user);
//       session.createSQLQuery("insert into user(userName,password) value('张英雄16','123')")
//                  .executeUpdate();
        User user=(User) session.get(User.class, 1);
        user.setUserName("221");
//      session.save(user);
     
        System.out.println("恭喜您，用户的数据插入成功了哦~~");
        tx.commit();
    }
 
}

每次对 TUser 进行更新的时候，我们可以发现，数据库中的 version 都在递增。

 

下面我们将要通过乐观锁来实现一下并发和同步的测试用例:

这里需要使用两个测试类，分别运行在不同的虚拟机上面，以此来模拟多个用户同时操作一张表,同时其中一个测试类需要模拟长事务

UserTest.java

package com.xiaohao.test;
 
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.SessionFactory;
import org.hibernate.Transaction;
import org.hibernate.cfg.Configuration;
 
public class UserTest {
    public static void main(String[] args) {
        Configuration conf=new Configuration().configure();
        SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
        Session session=sf.openSession();
//      Session session2=sf.openSession();
        User user=(User) session.createQuery(" from User user where user=5").uniqueResult();
//      User user2=(User) session.createQuery(" from User user where user=5").uniqueResult();
        System.out.println(user.getVersion());
//      System.out.println(user2.getVersion());
        Transaction tx=session.beginTransaction();
        user.setUserName("101");
        tx.commit();
         
        System.out.println(user.getVersion());
//      System.out.println(user2.getVersion());
//      System.out.println(user.getVersion()==user2.getVersion());
//      Transaction tx2=session2.beginTransaction();
//      user2.setUserName("4468");
//      tx2.commit();
     
    }
 
}

 

UserTest2.java

package com.xiaohao.test;
 
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.SessionFactory;
import org.hibernate.Transaction;
import org.hibernate.cfg.Configuration;
 
public class UserTest2 {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Configuration conf=new Configuration().configure();
        SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
        Session session=sf.openSession();
//      Session session2=sf.openSession();
        User user=(User) session.createQuery(" from User user where user=5").uniqueResult();
        Thread.sleep(10000);
//      User user2=(User) session.createQuery(" from User user where user=5").uniqueResult();
        System.out.println(user.getVersion());
//      System.out.println(user2.getVersion());
        Transaction tx=session.beginTransaction();
        user.setUserName("100");
        tx.commit();
         
        System.out.println(user.getVersion());
//      System.out.println(user2.getVersion());
//      System.out.println(user.getVersion()==user2.getVersion());
//      Transaction tx2=session2.beginTransaction();
//      user2.setUserName("4468");
//      tx2.commit();
     
    }
 
}

 

操作流程及简单讲解: 首先启动UserTest2.java测试类，在执行到Thread.sleep(10000);这条语句的时候，当前线程会进入睡眠状态。在10秒钟之内

                            启动UserTest这个类，在到达10秒的时候，我们将会在UserTest.java中抛出下面的异常:

 

Exception in thread "main" org.hibernate.StaleObjectStateException: Row was updated or deleted by another transaction (or unsaved-value mapping was incorrect): [com.xiaohao.test.User#5]
    at org.hibernate.persister.entity.AbstractEntityPersister.check(AbstractEntityPersister.java:1932)
    at org.hibernate.persister.entity.AbstractEntityPersister.update(AbstractEntityPersister.java:2576)
    at org.hibernate.persister.entity.AbstractEntityPersister.updateOrInsert(AbstractEntityPersister.java:2476)
    at org.hibernate.persister.entity.AbstractEntityPersister.update(AbstractEntityPersister.java:2803)
    at org.hibernate.action.EntityUpdateAction.execute(EntityUpdateAction.java:113)
    at org.hibernate.engine.ActionQueue.execute(ActionQueue.java:273)
    at org.hibernate.engine.ActionQueue.executeActions(ActionQueue.java:265)
    at org.hibernate.engine.ActionQueue.executeActions(ActionQueue.java:185)
    at org.hibernate.event.def.AbstractFlushingEventListener.performExecutions(AbstractFlushingEventListener.java:321)
    at org.hibernate.event.def.DefaultFlushEventListener.onFlush(DefaultFlushEventListener.java:51)
    at org.hibernate.impl.SessionImpl.flush(SessionImpl.java:1216)
    at org.hibernate.impl.SessionImpl.managedFlush(SessionImpl.java:383)
    at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.commit(JDBCTransaction.java:133)
    at com.xiaohao.test.UserTest2.main(UserTest2.java:21)

 

 UserTest2代码将在 tx.commit() 处抛出 StaleObjectStateException 异 常，并指出版本检查失败，当前事务正在试图提交一个过期数据。通过捕捉这个异常，我 们就可以在乐观锁校验失败时进行相应处理

 

 3、常见并发同步案例分析

    案例一:订票系统案例，某航班只有一张机票，假定有1w个人打开你的网站来订票，问你如何解决并发问题(可扩展到任何高并发网站要考虑

               的并发读写问题)

    问题，1w个人来访问，票没出去前要保证大家都能看到有票，不可能一个人在看到票的时候别人就不能看了。到底谁能抢到，那得看这个人的“运气”（网

             络快慢等）

其次考虑的问题，并发，1w个人同时点击购买，到底谁能成交？总共只有一张票。

首先我们容易想到和并发相关的几个方案 ：

锁同步同步更多指的是应用程序的层面，多个线程进来，只能一个一个的访问，java中指的是syncrinized关键字。锁也有2个层面，一个是java中谈到的对

象锁，用于线程同步；另外一个层面是数据库的锁；如果是分布式的系统，显然只能利用数据库端的锁来实现。

假定我们采用了同步机制或者数据库物理锁机制，如何保证1w个人还能同时看到有票，显然会牺牲性能，在高并发网站中是不可取的。使用hibernate后我们

提出了另外一个概念：乐观锁、悲观锁（即传统的物理锁）；

采用乐观锁即可解决此问题。乐观锁意思是不锁定表的情况下，利用业务的控制来解决并发问题，这样即保证数据的并发可读性又保证保存数据的排他性，保

证性能的同时解决了并发带来的脏数据问题。

hibernate中如何实现乐观锁：

前提：在现有表当中增加一个冗余字段，version版本号, long类型

原理：

1）只有当前版本号》=数据库表版本号，才能提交

2）提交成功后，版本号version ++

实现很简单：在ormapping增加一属性optimistic-lock="version"即可，以下是样例片段

optimistic-lock="version" table="T_Stock" schema="STOCK">

案例二、股票交易系统、银行系统，大数据量你是如何考虑的

首先，股票交易系统的行情表，每几秒钟就有一个行情记录产生，一天下来就有（假定行情3秒一个） 股票数量×20×60*6 条记录，一月下来这个表记录数

量多大？ oracle中一张表的记录数超过100w后 查询性能就很差了，如何保证系统性能？

再比如，中国移动有上亿的用户量，表如何设计？把所有用于存在于一个表么？

所以，大数量的系统，必须考虑表拆分-（表名字不一样，但是结构完全一样），通用的几种方式：（视情况而定）

1）按业务分，比如 手机号的表，我们可以考虑 130开头的作为一个表，131开头的另外一张表 以此类推

2）利用oracle的表拆分机制做分表

3）如果是交易系统，我们可以考虑按时间轴拆分，当日数据一个表，历史数据弄到其它表。这里历史数据的报表和查询不会影响当日交易。

当然，表拆分后我们的应用得做相应的适配。单纯的or-mapping也许就得改动了。比如部分业务得通过存储过程等

此外，我们还得考虑缓存

这里的缓存，指的不仅仅是hibernate，hibernate本身提供了一级二级缓存。这里的缓存独立于应用，依然是内存的读取，假如我们能减少数据库频繁的访

问，那对系统肯定大大有利的。比如一个电子商务系统的商品搜索，如果某个关键字的商品经常被搜，那就可以考虑这部分商品列表存放到缓存（内存中

去），这样不用每次访问数据库，性能大大增加。

简单的缓存大家可以理解为自己做一个hashmap，把常访问的数据做一个key，value是第一次从数据库搜索出来的值，下次访问就可以从map里读取，而不

读数据库；专业些的目前有独立的缓存框架比如memcached 等，可独立部署成一个缓存服务器。

 

4、常见的提高高并发下访问的效率的手段

      首先要了解高并发的的瓶颈在哪里？

     1、可能是服务器网络带宽不够

     2.可能web线程连接数不够

     3.可能数据库连接查询上不去。

     根据不同的情况，解决思路也不同。

1. 像第一种情况可以增加网络带宽，DNS域名解析分发多台服务器。

2. 负载均衡，前置代理服务器nginx、apache等等

3. 数据库查询优化，读写分离，分表等等

   最后复制一些在高并发下面需要常常需要处理的内容:

• 尽量使用缓存，包括用户缓存，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。

• 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。

• 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。

• 能使用静态页面的地方尽量使用，减少容器的解析（尽量将动态内容生成静态html来显示）。

• 解决以上问题后，使用服务器集群来解决单台的瓶颈问题。

 

 

java高并发，如何解决，什么方式解决

之前我将高并发的解决方法误认为是线程或者是队列可以解决，因为高并发的时候是有很多用户在访问，导致出现系统数据不正确、丢失数据现象，所以想到 的是用队列解决，其实队列解决的方式也可以处理，比如我们在竞拍商品、转发评论微博或者是秒杀商品等，同一时间访问量特别大，队列在此起到特别的作用，将 所有请求放入队列，以毫秒计时单位，有序的进行，从而不会出现数据丢失系统数据不正确的情况。

 

今天我经过查资料，高并发的解决方法有俩种:

一种是使用缓存、另一种是使用生成静态页面；还有就是从最基础的地方优化我们写代码减少不必要的资源浪费：(

1.不要频繁的new对象,对于在整个应用中只需要存在一个实例的类使用单例模式.对于String的连接操作,使用StringBuffer或者StringBuilder.对于utility类型的类通过静态方法来访问。

2. 避免使用错误的方式,如Exception可以控制方法推出,但是Exception要保留stacktrace消耗性能,除非必要不要使用 instanceof做条件判断,尽量使用比的条件判断方式.使用JAVA中效率高的类,比如ArrayList比Vector性能好。)

 

首先缓存技术我一直没有使用过，我觉得应该是在用户请求时将数据保存在缓存中，下次请求时会检测缓存中是否有数据存在，防止多次请求服务器，导致服务器性能降低，严重导致服务器崩溃，这只是我自己的理解，详细的资料还是需要在网上收集；

 

使用生成静态页面我想大家应该不模式，我们见过很多网站当在请求的时候页面的后最已经变了，如“http://developer.51cto.com/art/201207/348766.htm”该页面其实是一个服务器请求地址，在转换成htm后，访问速度将提升，因为静态页面不带有服务器组件；在这里我就多多介绍一下：

一、什么是页面静态化：

简 单的说，我们如果访问一个链接 ,服务器对应的模块会处理这个请求，转到对应的jsp界面，最后生成我们想要看到的数据。这其中的缺点是显而易见的：因为每次请求服务器都会进行处理，如 果有太多的高并发请求，那么就会加重应用服务器的压力，弄不好就把服务器 搞down 掉了。那么如何去避免呢？如果我们把对 test.do 请求后的结果保存成一个 html 文件，然后每次用户都去访问 ,这样应用服务器的压力不就减少了？

那么静态页面从哪里来呢？总不能让我们每个页面都手动处理吧？这里就牵涉到我们要讲解的内容了，静态页面生成方案… 我们需要的是自动的生成静态页面，当用户访问 ,会自动生成 test.html ,然后显示给用户。

二、下面我们在简单介绍一下要想掌握页面静态化方案应该掌握的知识点：

1、 基础- URL Rewrite

什么是 URL Rewrite 呢 ? URL 重写。用一个简单的例子来说明问题：输入网址 ,但是实际上访问的却是 abc.com/test.action,那我们就可以说 URL 被重写了。这项技术应用广泛，有许多开源的工具可以实现这个功能。

2、 基础- Servlet web.xml

如果你还不知道 web.xml 中一个请求和一个 servlet 是如何匹配到一起的，那么请搜索一下 servlet 的文档。这可不是乱说呀，有很多人就认为 /xyz/*.do 这样的匹配方式能有效。

如果你还不知道怎么编写一个 servlet ,那么请搜索一下如何编写 servlet.这可不是说笑呀，在各种集成工具漫天飞舞的今天，很多人都不会去从零编写一个 servlet了。

三、基本的方案介绍

其中，对于 URL Rewriter的部分，可以使用收费或者开源的工具来实现，如果 url不是特别的复杂，可以考虑在 servlet 中实现，那么就是下面这个样子：

 

 

总 结：其实我们在开发中都很少考虑这种问题，直接都是先将功能实现，当一个程序员在干到1到2年，就会感觉光实现功能不是最主要的，安全性能、质量等等才是 一个开发人员最该关心的。今天我所说的是高并发。

我的解决思路是：

1、采用分布式应用设计

2、分布式缓存数据库

3、代码优化

 

Java高并发的例子：

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具体情况是这样： 通过java和数据库，自己实现序列自动增长。
实现代码大致如下：
 id_table表结构, 主要字段：

 

 id_name  varchar2(16);
 id_val  number(16,0);
 id_prefix  varchar2(4);
   

 

 

//操作DB 
   public synchronized String nextStringValue(String id){
        SqlSession sqlSess = SqlSessionUtil.getSqlSession();
        sqlSess.update("update id_table set id_val = id_val + 1 where id_name="+id);
        Map map = sqlSess.getOne("select id_name, id_prefix, id_val from id_table where id_name="+ id);
        BigDecimal val = (BigDecimal) map.get("id_val");
      //id_val是具体数字，rePack主要是统一返回固定长度的字符串；如：Y0000001, F0000001, T0000001等
        String idValue = rePack(val, map); 
        return idValue;
  }
   
  //公共方法
public class IdHelpTool{
     public static String getNextStringValue(String idName){
          return getXX().nextStringValue(idName);
    }
}

具体使用者，都是通过类似这种方式：IdHelpTool.getNextStringValue("PAY_LOG");来调用。

问题：
      （1） 当出现并发时， 有时会获取重复的ID；
      （2） 由于服务器做了相关一些设置，有时调用这个方法，好像还会导致超时。

         为了解决问题(1), 考虑过在方法getNextStringValue上，也加上synchronized ， 同步关键字过多，会不会更导致超时？
跪求大侠提供个解决问题的大概思路！！！

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解决思路一：

1、推荐 https://github.com/adyliu/idcenter
2、可以通过第三方redis来实现。

 

解决思路一：

1、出现重复ID，是因为脏读了，并发的时候不加 synchronized  比如会出现问题

2、但是加了 synchronized  ，性能急剧下降了，本身 java 就是多线程的，你把它单线程使用，不是明智的选择，同时，如果分布式部署的时候，加了 synchronized  也无法控制并发

3、调用这个方法，出现超时的情况，说明你的并发已经超过了数据库所能处理的极限，数据库无限等待导致超时

基于上面的分析，建议采用线程池的方案，支付宝的单号就是用的线程池的方案进行的。

数据库 update 不是一次加1，而是一次加几百甚至上千，然后取到的这 1000个序号，放在线程池里慢慢分配即可，能应付任意大的并发，同时保证数据库没任何压力。

 

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三高好像离我很远，我好像根本用不到它，整天做着集中式的开发，访问的人数好像最多也没几个人，500？200? 我不知道自己做的项目有超过这么高的峰值过吗？大概没有吧，从来都没有为项目的性能与并发问题发过愁的我，感觉....

应该提升提升自己的能力水平了。可能一想到Java 的 高并发 ，高可用 。高性能 ，大家都会想到 分布式、微服务、等等的吧。好像只有分布式、微服务 的电商项目才可以用到这些东西。但我觉得想要写出优雅的代码，也需要这些东西。

如何实现高并发（同时更多的人访问）

1、优化代码

　　a、少new对象，使用更好的算法

　　b、使用每一个方法，类时都考虑一下是否有更好的替代方法，类。

　　c、简洁，能快速解决的事儿，不要转圈圈。（偷懒）

2、优化数据库

　　a、能单表一定不多表，能一句完成的一定不多次

　　b、能不用函数，就不用函数，除非你知道它的效率很高。（但很多的函数效率真的很差）

　　c、写完自己先试试，实现的方式通常都不止一种，选个最好的。

　　d、建立索引，这个更加要试试，很可能你的索引会使你的请求更加的慢（会起反作用、或不生效）

　　e、建表遵循三范式（可以不遵循，使用第四范式 ：反三范式，一切为了效率！！！）

　　f、使用预编译、连接池(这个大概不需要说)

3、尽量少的请求

　　a、前端做表单验证，尽量保证请求有效

　　b、后端做请求时间拦截，保证不会在很短的时间里连续请求（防止for循环请求啊，或者用户连续点击）

　　c、做缓存，对用户经常访问的数据放到缓存中去

　　d、请求队列，对部分高请求的接口做请求队列，实在太高超出系统的负荷，对后面的请求直接返回“系统繁忙”（抛弃请求，保证大部分请求的成功）

　　e、做页面缓存，就像用户访问的首页，同样的页面，可以不经过请求程序，直接把缓存的页面返回给用户。

　　f、批量提交，在一些情况下可以吧用户的插入请求积攒一起提交。

4、增加服务器

　　a、做负载平衡

　　b、做微服务（服务模块化）

　　c、做数据库的读写分离

 

如何实现高性能（响应时间更短，速度更快）

1、优化代码

 

1、尽量指定类、方法的final修饰符

带有final修饰符的类是不可派生的。在Java核心API中，有许多应用final的例子，例如java.lang.String，整个类都是final的。为类指定final修饰符可以让类不可以被继承，为方法指定final修饰符可以让方法不可以被重写。如果指定了一个类为final，则该类所有的方法都是final的。Java编译器会寻找机会内联所有的final方法，内联对于提升Java运行效率作用重大，具体参见Java运行期优化。此举能够使性能平均提高50%。

2、尽量重用对象

特别是String对象的使用，出现字符串连接时应该使用StringBuilder/StringBuffer代替。由于Java虚拟机不仅要花时间生成对象，以后可能还需要花时间对这些对象进行垃圾回收和处理，因此，生成过多的对象将会给程序的性能带来很大的影响。

3、尽可能使用局部变量

调用方法时传递的参数以及在调用中创建的临时变量都保存在栈中速度较快，其他变量，如静态变量、实例变量等，都在堆中创建，速度较慢。另外，栈中创建的变量，随着方法的运行结束，这些内容就没了，不需要额外的垃圾回收。

4、及时关闭流

Java编程过程中，进行数据库连接、I/O流操作时务必小心，在使用完毕后，及时关闭以释放资源。因为对这些大对象的操作会造成系统大的开销，稍有不慎，将会导致严重的后果。

5、尽量减少对变量的重复计算

明确一个概念，对方法的调用，即使方法中只有一句语句，也是有消耗的，包括创建栈帧、调用方法时保护现场、调用方法完毕时恢复现场等。所以例如下面的操作：

for (int i = 0; i < list.size(); i++)
{...}

建议替换为：

for (int i = 0, int length = list.size(); i < length; i++)
{...}

这样，在list.size()很大的时候，就减少了很多的消耗

6、尽量采用懒加载的策略，即在需要的时候才创建

例如：

String str = "aaa";if (i == 1)
{
list.add(str);
}

建议替换为：

if (i == 1)
{
String str = "aaa";
list.add(str);
}

7、慎用异常

异常对性能不利。抛出异常首先要创建一个新的对象，Throwable接口的构造函数调用名为fillInStackTrace()的本地同步方法，fillInStackTrace()方法检查堆栈，收集调用跟踪信息。只要有异常被抛出，Java虚拟机就必须调整调用堆栈，因为在处理过程中创建了一个新的对象。异常只能用于错误处理，不应该用来控制程序流程。

8、不要在循环中使用try…catch…，应该把其放在最外层

除非不得已。如果毫无理由地这么写了，只要你的领导资深一点、有强迫症一点，八成就要骂你为什么写出这种垃圾代码来了

9、如果能估计到待添加的内容长度，为底层以数组方式实现的集合、工具类指定初始长度

比如ArrayList、LinkedLlist、StringBuilder、StringBuffer、HashMap、HashSet等等，以StringBuilder为例：

（1）StringBuilder() // 默认分配16个字符的空间

（2）StringBuilder(int size) // 默认分配size个字符的空间

（3）StringBuilder(String str)　// 默认分配16个字符+str.length()个字符空间

可以通过类（这里指的不仅仅是上面的StringBuilder）的来设定它的初始化容量，这样可以明显地提升性能。比如StringBuilder吧，length表示当前的StringBuilder能保持的字符数量。因为当StringBuilder达到最大容量的时候，它会将自身容量增加到当前的2倍再加2，无论何时只要StringBuilder达到它的最大容量，它就不得不创建一个新的字符数组然后将旧的字符数组内容拷贝到新字符数组中—-这是十分耗费性能的一个操作。试想，如果能预估到字符数组中大概要存放5000个字符而不指定长度，最接近5000的2次幂是4096，每次扩容加的2不管，那么：

（1）在4096 的基础上，再申请8194个大小的字符数组，加起来相当于一次申请了12290个大小的字符数组，如果一开始能指定5000个大小的字符数组，就节省了一倍以上的空间

（2）把原来的4096个字符拷贝到新的的字符数组中去

这样，既浪费内存空间又降低代码运行效率。所以，给底层以数组实现的集合、工具类设置一个合理的初始化容量是错不了的，这会带来立竿见影的效果。但是，注意，像HashMap这种是以数组+链表实现的集合，别把初始大小和你估计的大小设置得一样，因为一个table上只连接一个对象的可能性几乎为0。初始大小建议设置为2的N次幂，如果能估计到有2000个元素，设置成new HashMap(128)、new HashMap(256)都可以。

10、当复制大量数据时，使用System.arraycopy()命令

11、乘法和除法使用移位操作

例如：

for (val = 0; val < 100000; val += 5)
{
a = val * 8;
b = val / 2;
}

用移位操作可以极大地提高性能，因为在计算机底层，对位的操作是最方便、最快的，因此建议修改为：

for (val = 0; val < 100000; val += 5)
{
a = val << 3;
b = val >> 1;
}

移位操作虽然快，但是可能会使代码不太好理解，因此最好加上相应的注释。

12、循环内不要不断创建对象引用

例如：

for (int i = 1; i <= count; i++)
{
Object obj = new Object();
}

这种做法会导致内存中有count份Object对象引用存在，count很大的话，就耗费内存了，建议为改为：

Object obj = null;
for (int i = 0; i <= count; i++) 
{ 
obj = new Object(); 
}

这样的话，内存中只有一份Object对象引用，每次new Object()的时候，Object对象引用指向不同的Object罢了，但是内存中只有一份，这样就大大节省了内存空间了。

13、基于效率和类型检查的考虑，应该尽可能使用array，无法确定数组大小时才使用ArrayList

14、尽量使用HashMap、ArrayList、StringBuilder，除非线程安全需要，否则不推荐使用Hashtable、Vector、StringBuffer，后三者由于使用同步机制而导致了性能开销

15、不要将数组声明为public static final

因为这毫无意义，这样只是定义了引用为static final，数组的内容还是可以随意改变的，将数组声明为public更是一个安全漏洞，这意味着这个数组可以被外部类所改变

16、尽量在合适的场合使用单例

使用单例可以减轻加载的负担、缩短加载的时间、提高加载的效率，但并不是所有地方都适用于单例，简单来说，单例主要适用于以下三个方面：

（1）控制资源的使用，通过线程同步来控制资源的并发访问

（2）控制实例的产生，以达到节约资源的目的

（3）控制数据的共享，在不建立直接关联的条件下，让多个不相关的进程或线程之间实现通信

17、尽量避免随意使用静态变量

要知道，当某个对象被定义为static的变量所引用，那么gc通常是不会回收这个对象所占有的堆内存的，如：

public class A
{ 
private static B b = new B();
}

此时静态变量b的生命周期与A类相同，如果A类不被卸载，那么引用B指向的B对象会常驻内存，直到程序终止

18、及时清除不再需要的会话

为了清除不再活动的会话，许多应用服务器都有默认的会话超时时间，一般为30分钟。当应用服务器需要保存更多的会话时，如果内存不足，那么操作系统会把部分数据转移到磁盘，应用服务器也可能根据MRU（最近最频繁使用）算法把部分不活跃的会话转储到磁盘，甚至可能抛出内存不足的异常。如果会话要被转储到磁盘，那么必须要先被序列化，在大规模集群中，对对象进行序列化的代价是很昂贵的。因此，当会话不再需要时，应当及时调用HttpSession的invalidate()方法清除会话。

19、实现RandomAccess接口的集合比如ArrayList，应当使用最普通的for循环而不是foreach循环来遍历

这是JDK推荐给用户的。JDK API对于RandomAccess接口的解释是：实现RandomAccess接口用来表明其支持快速随机访问，此接口的主要目的是允许一般的算法更改其行为，从而将其应用到随机或连续访问列表时能提供良好的性能。实际经验表明，实现RandomAccess接口的类实例，假如是随机访问的，使用普通for循环效率将高于使用foreach循环；反过来，如果是顺序访问的，则使用Iterator会效率更高。可以使用类似如下的代码作判断：

if (list instanceof RandomAccess)
{ for (int i = 0; i < list.size(); i++){}
}else{
Iterator iterator = list.iterable(); while (iterator.hasNext()){iterator.next()}
}

foreach循环的底层实现原理就是迭代器Iterator，参见Java语法糖1：可变长度参数以及foreach循环原理。所以后半句”反过来，如果是顺序访问的，则使用Iterator会效率更高”的意思就是顺序访问的那些类实例，使用foreach循环去遍历。

20、使用同步代码块替代同步方法

这点在多线程模块中的synchronized锁方法块一文中已经讲得很清楚了，除非能确定一整个方法都是需要进行同步的，否则尽量使用同步代码块，避免对那些不需要进行同步的代码也进行了同步，影响了代码执行效率。

21、将常量声明为static final，并以大写命名

这样在编译期间就可以把这些内容放入常量池中，避免运行期间计算生成常量的值。另外，将常量的名字以大写命名也可以方便区分出常量与变量

22、不要创建一些不使用的对象，不要导入一些不使用的类

这毫无意义，如果代码中出现”The value of the local variable i is not used”、”The import java.util is never used”，那么请删除这些无用的内容

23、程序运行过程中避免使用反射

关于，请参见反射。反射是Java提供给用户一个很强大的功能，功能强大往往意味着效率不高。不建议在程序运行过程中使用尤其是频繁使用反射机制，特别是Method的invoke方法，如果确实有必要，一种建议性的做法是将那些需要通过反射加载的类在项目启动的时候通过反射实例化出一个对象并放入内存—-用户只关心和对端交互的时候获取最快的响应速度，并不关心对端的项目启动花多久时间。

24、使用数据库连接池和线程池

这两个池都是用于重用对象的，前者可以避免频繁地打开和关闭连接，后者可以避免频繁地创建和销毁线程

25、使用带缓冲的输入输出流进行IO操作

带缓冲的输入输出流，即BufferedReader、BufferedWriter、BufferedInputStream、BufferedOutputStream，这可以极大地提升IO效率

26、顺序插入和随机访问比较多的场景使用ArrayList，元素删除和中间插入比较多的场景使用LinkedList

这个，理解ArrayList和LinkedList的原理就知道了

27、不要让public方法中有太多的形参

public方法即对外提供的方法，如果给这些方法太多形参的话主要有两点坏处：

1、违反了面向对象的编程思想，Java讲求一切都是对象，太多的形参，和面向对象的编程思想并不契合

2、参数太多势必导致方法调用的出错概率增加

至于这个”太多”指的是多少个，3、4个吧。比如我们用JDBC写一个insertStudentInfo方法，有10个学生信息字段要插如Student表中，可以把这10个参数封装在一个实体类中，作为insert方法的形参

28、字符串变量和字符串常量equals的时候将字符串常量写在前面

这是一个比较常见的小技巧了，如果有以下代码：

String str = "123";
if (str.equals("123")) {
...
}

建议修改为：

String str = "123";
if ("123".equals(str))
{
...
}

这么做主要是可以避免空指针异常

29、请知道，在java中if (i == 1)和if (1 == i)是没有区别的，但从阅读习惯上讲，建议使用前者

平时有人问，”if (i == 1)”和”if (1== i)”有没有区别，这就要从C/C++讲起。

在C/C++中，”if (i == 1)”判断条件成立，是以0与非0为基准的，0表示false，非0表示true，如果有这么一段代码：

int i = 2;
if (i == 1)
{
...
}else{
...
}

C/C++判断”i==1″不成立，所以以0表示，即false。但是如果：

int i = 2;if (i = 1) { ... }else{ ... }

万一程序员一个不小心，把”if (i == 1)”写成”if (i = 1)”，这样就有问题了。在if之内将i赋值为1，if判断里面的内容非0，返回的就是true了，但是明明i为2，比较的值是1，应该返回的false。这种情况在C/C++的开发中是很可能发生的并且会导致一些难以理解的错误产生，所以，为了避免开发者在if语句中不正确的赋值操作，建议将if语句写为：

int i = 2;if (1 == i) { ... }else{ ... }

这样，即使开发者不小心写成了”1 = i”，C/C++编译器也可以第一时间检查出来，因为我们可以对一个变量赋值i为1，但是不能对一个常量赋值1为i。

但是，在Java中，C/C++这种”if (i = 1)”的语法是不可能出现的，因为一旦写了这种语法，Java就会编译报错”Type mismatch: cannot convert from int to boolean”。但是，尽管Java的”if (i == 1)”和”if (1 == i)”在语义上没有任何区别，但是从阅读习惯上讲，建议使用前者会更好些。

30、不要对数组使用toString()方法

看一下对数组使用toString()打印出来的是什么：

public static void main(String[] args)
{ int[] is = new int[]{1, 2, 3};
System.out.println(is.toString());
}

结果是：

[I@18a992f

本意是想打印出数组内容，却有可能因为数组引用is为空而导致空指针异常。不过虽然对数组toString()没有意义，但是对集合toString()是可以打印出集合里面的内容的，因为集合的父类AbstractCollections重写了Object的toString()方法。

31、不要对超出范围的基本数据类型做向下强制转型

这绝不会得到想要的结果：

public static void main(String[] args)
{ 
long l = 12345678901234L;
int i = (int)l;
System.out.println(i);
}

我们可能期望得到其中的某几位，但是结果却是：

1942892530

解释一下。Java中long是8个字节64位的，所以12345678901234在计算机中的表示应该是：

0000 0000 0000 0000 0000 1011 0011 1010 0111 0011 1100 1110 0010 1111 1111 0010

一个int型数据是4个字节32位的，从低位取出上面这串二进制数据的前32位是：

0111 0011 1100 1110 0010 1111 1111 0010

这串二进制表示为十进制1942892530，所以就是我们上面的控制台上输出的内容。从这个例子上还能顺便得到两个结论：

1、整型默认的数据类型是int，long l = 12345678901234L，这个数字已经超出了int的范围了，所以最后有一个L，表示这是一个long型数。顺便，浮点型的默认类型是double，所以定义float的时候要写成””float f = 3.5f”

2、接下来再写一句”int ii = l + i;”会报错，因为long + int是一个long，不能赋值给int

32、公用的集合类中不使用的数据一定要及时remove掉

如果一个集合类是公用的（也就是说不是方法里面的属性），那么这个集合里面的元素是不会自动释放的，因为始终有引用指向它们。所以，如果公用集合里面的某些数据不使用而不去remove掉它们，那么将会造成这个公用集合不断增大，使得系统有内存泄露的隐患。

33、把一个基本数据类型转为字符串，基本数据类型.toString()是最快的方式、String.valueOf(数据)次之、数据+””最慢

把一个基本数据类型转为一般有三种方式，我有一个Integer型数据i，可以使用i.toString()、String.valueOf(i)、i+””三种方式，三种方式的效率如何，看一个测试：

public static void main(String[] args)
{ 
int loopTime = 50000;
Integer i = 0; long startTime = System.currentTimeMillis(); for (int j = 0; j < loopTime; j++)
{
String str = String.valueOf(i);
}
System.out.println("String.valueOf()：" + (System.currentTimeMillis() - startTime) + "ms");
startTime = System.currentTimeMillis(); for (int j = 0; j < loopTime; j++)
{
String str = i.toString();
}
System.out.println("Integer.toString()：" + (System.currentTimeMillis() - startTime) + "ms");
startTime = System.currentTimeMillis(); for (int j = 0; j < loopTime; j++)
{
String str = i + "";
}
System.out.println("i + ""：" + (System.currentTimeMillis() - startTime) + "ms");
}

运行结果为：

String.valueOf()：11ms Integer.toString()：5ms i + ""：25ms

所以以后遇到把一个基本数据类型转为String的时候，优先考虑使用toString()方法。至于为什么，很简单：

1、String.valueOf()方法底层调用了Integer.toString()方法，但是会在调用前做空判断

2、Integer.toString()方法就不说了，直接调用了

3、i + “”底层使用了StringBuilder实现，先用append方法拼接，再用toString()方法获取字符串

三者对比下来，明显是2最快、1次之、3最慢

34、使用最有效率的方式去遍历Map

遍历Map的方式有很多，通常场景下我们需要的是遍历Map中的Key和Value，那么推荐使用的、效率最高的方式是：

public static void main(String[] args)
{
HashMap hm = new HashMap();
hm.put("111", "222");
Set> entrySet = hm.entrySet();
Iterator> iter = entrySet.iterator(); while (iter.hasNext())
{
Map.Entry entry = iter.next();
System.out.println(entry.getKey() + "	" + entry.getValue());
}
}

如果你只是想遍历一下这个Map的key值，那用”Set keySet = hm.keySet();”会比较合适一些

35、对资源的close()建议分开操作

意思是，比如我有这么一段代码：

try{
XXX.close();
YYY.close();
}catch (Exception e)
{
...
}

建议修改为：

try{ XXX.close(); }catch (Exception e) { ... }try{ YYY.close(); }catch (Exception e) { ... }

虽然有些麻烦，却能避免资源泄露。我们想，如果没有修改过的代码，万一XXX.close()抛异常了，那么就进入了cath块中了，YYY.close()不会执行，YYY这块资源就不会回收了，一直占用着，这样的代码一多，是可能引起资源句柄泄露的。而改为下面的写法之后，就保证了无论如何XXX和YYY都会被close掉。

来自 35 个 Java 代码性能优化总结

2、使用多线程

3、使用异步