redisjava高并发问题，redis高并发数据错乱

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JAVA开发在高并发访问下,数据返回速度很慢,有些甚至一直在转圈,该怎么...

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。

图片服务器分离图片是最消耗资源的，僵图片和页面分离可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为图片问题而崩溃。

高并发最直接的解决方案就是使用多线程，多线程的使用是一门学问一两句道不清建议去实战学习一下，推荐书目：《Java并发编程实战》。此外还要考虑数据库的优化和架构的调优。

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。

查询很慢，如果不是本地数据库，那么可能是网络问题。用jdbc写的话如果你数据量比较大(10000以上)而且查询语句有很多排序或条件之类的，那么就是sql的效率问题。用的hibernate的话，如果查询对象关联关系比较多，那就使用延迟加载，就在配置文件对应位置加 lazy=true。

Q1: JAVA高并发问题,大数据,频繁I/O操作。

1、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。

2、使用一般的synchronized或者是lock或者是队列都是无法满足高并发的问题。解决方法有三：使用缓存使用生成静态页面 html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面。

3、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：// 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。

Q2: java多用户同时访问和数据库进行交互,如何能够高并发?

具体来说，Java程序可以通过以下方式处理高并发数据：多线程：Java程序可以创建多个线程来并发执行任务。每个线程可以独立地执行一部分任务，从而提高程序的执行效率。在Java中，可以通过继承Thread类或实现Runnable接口来创建线程。

使用缓存使用生成静态页面 html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面。我们可以使用信息发布系统来实现简单的信息录入自动生成静态页面，频道管理、权限管理和自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的信息发布系统CMS是必不可少的。

普通的单应用并发，使用关键字synchronized就可以实现。多应用或多台并发，这时在由于2者并非同一应用，使用synchronized并不能满足要求。此时，有下面几种方案：数据库行级锁，优点是简单粗暴，缺点是容易死锁，非数据库专业人事建议不使用。

这个问题从根本上来说是系统计算资源不足导致的，难于解决。

Q3: 用Java做一个大流量,高并发的网站应该怎么样进行底层构架

1、综上所述将问题定位并分解，并发问题，要考虑带宽还是局域网，一个应用服务器最大能支持多少请求连接，你需要多少个，每个应用服务器是独立的模块呢还是齐群。齐群还要注意的登录一次还是多次，也就是SSO了，是否注意内存共享，如sessionId，是否考虑内存相互同步还是通过分布式的解决等糸列问题。

2、有几个常用的措施对常用功能建立缓存模块网页尽量静态化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使用镜像解决不同网络接入商和不同地域用户访问差异数据库集群图表散列加强网络层硬件配置，硬的不行来软的。

3、主要看多大的并发，一般可以nginx+springboot基础来搞，数据库主从，甚至分库分表，可以扩展，模块负载均衡。具体可以看看微服务的开发介绍。还是要根据自己项目情况规划好。注意几点：投入资金，投入人员和时间。

Q4: 如何解决高并发秒杀的超卖问题

1、我们只讨论技术解决方案前端面对高并发的抢购活动，前端常用的三板斧是【扩容】【静态化】【限流】A：扩容加机器，这是最简单的方法，通过增加前端池的整体承载量来抗峰值。B：静态化将活动页面上的所有可以静态的元素全部静态化，并尽量减少动态元素。通过CDN来抗峰值。

2、解决这个一般有五步，第一步限流：鉴于只有少部分用户能够秒杀成功，所以要限制大部分流量，只允许少部分流量进入服务后端。第二步削峰：对于秒杀系统瞬时会有大量用户涌入，以外卖为例，大量的外卖会在中午产生，商家推出满减活动更是火热。所以在抢购一开始会有很高的瞬间峰值。

3、每一个用户线程进来，key值就减1，等减到0的时候，全部拒绝剩下的请求。那么也就是说只有100个线程会进入到后续操作。所以一定不会出现超卖的现象可见第二种CAS是失败重试，并无加锁。应该比第一种加锁效率要高很多。类似于Java中的Synchronize和CAS 。

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