㈠ 耗时的并发写操作怎么防止数据重复
如何处理大量数据并发操作
文件缓存，数据库缓存，优化sql,数据分流,数据库表的横向和纵向划分，优化代码结构！
锁述的概
一. 为什么要引入锁
多个用户同时对数据库的并发操作时会带来以下数据不一致的问题:
丢失更新
A,B两个用户读同一数据并进行修改,其中一个用户的修改结果破坏了另一个修改的结果,比如订票系统
脏读
A用户修改了数据,随后B用户又读出该数据,但A用户因为某些原因取消了对数据的修改,数据恢复原值,此时B得到的数据就与数据库内的数据产生了不一致
不可重复读
A用户读取数据,随后B用户读出该数据并修改,此时A用户再读取数据时发现前后两次的值不一致
并发控制的主要方法是封锁,锁就是在一段时间内禁止用户做某些操作以避免产生数据不一致
二 锁的分类
锁的类别有两种分法：
1. 从数据库系统的角度来看：分为独占锁（即排它锁），共享锁和更新锁
MS-SQL Server 使用以下资源锁模式。
锁模式 描述
共享 (S) 用于不更改或不更新数据的操作（只读操作），如 SELECT 语句。
更新 (U) 用于可更新的资源中。防止当多个会话在读取、锁定以及随后可能进行的资源更新时发生常见形式的死锁。
排它 (X) 用于数据修改操作，例如 INSERT、UPDATE 或 DELETE。确保不会同时同一资源进行多重更新。
意向锁 用于建立锁的层次结构。意向锁的类型为：意向共享 (IS)、意向排它 (IX) 以及与意向排它共享 (SIX)。
架构锁 在执行依赖于表架构的操作时使用。架构锁的类型为：架构修改 (Sch-M) 和架构稳定性 (Sch-S)。
大容量更新 (BU) 向表中大容量复制数据并指定了 TABLOCK 提示时使用。
共享锁
共享 (S) 锁允许并发事务读取 (SELECT) 一个资源。资源上存在共享 (S) 锁时，任何其它事务都不能修改数据。一旦已经读取数据，便立即释放资源上的共享 (S) 锁，除非将事务隔离级别设置为可重复读或更高级别，或者在事务生存周期内用锁定提示保留共享 (S) 锁。
更新锁
更新 (U) 锁可以防止通常形式的死锁。一般更新模式由一个事务组成，此事务读取记录，获取资源（页或行）的共享 (S) 锁，然后修改行，此操作要求锁转换为排它 (X) 锁。如果两个事务获得了资源上的共享模式锁，然后试图同时更新数据，则一个事务尝试将锁转换为排它 (X) 锁。共享模式到排它锁的转换必须等待一段时间，因为一个事务的排它锁与其它事务的共享模式锁不兼容；发生锁等待。第二个事务试图获取排它 (X) 锁以进行更新。由于两个事务都要转换为排它 (X) 锁，并且每个事务都等待另一个事务释放共享模式锁，因此发生死锁。
若要避免这种潜在的死锁问题，请使用更新 (U) 锁。一次只有一个事务可以获得资源的更新 (U) 锁。如果事务修改资源，则更新 (U) 锁转换为排它 (X) 锁。否则，锁转换为共享锁。
排它锁
排它 (X) 锁可以防止并发事务对资源进行访问。其它事务不能读取或修改排它 (X) 锁锁定的数据。
意向锁
意向锁表示 SQL Server 需要在层次结构中的某些底层资源上获取共享 (S) 锁或排它 (X) 锁。例如，放置在表级的共享意向锁表示事务打算在表中的页或行上放置共享 (S) 锁。在表级设置意向锁可防止另一个事务随后在包含那一页的表上获取排它 (X) 锁。意向锁可以提高性能，因为 SQL Server 仅在表级检查意向锁来确定事务是否可以安全地获取该表上的锁。而无须检查表中的每行或每页上的锁 以确定事务是否可以锁定整个表。
㈡ 怎么实现springmvc多线程并发
知道Spring通过各种DAO模板类降低了开发者使用各种数据持久技术的难度。这些模板类都是线程安全的，也就是说，多个DAO可以复用同一个模板实例而不会发生冲突。 我们使用模板类访问底层数据，根据持久化技术的不同，模板类需要绑定数据连接或会话的资源。但这些资源本身是非线程安全的，也就是说它们不能在同一时刻被多个线程共享。 虽然模板类通过资源池获取数据连接或会话，但资源池本身解决的是数据连接或会话的缓存问题，并非数据连接或会话的线程安全问题。 按照传统经验，如果某个对象是非线程安全的，在多线程环境下，对对象的访问必须采用synchronized进行线程同步。但Spring的DAO模板类并未采用线程同步机制，因为线程同步限制了并发访问，会带来很大的性能损失。 此外，通过代码同步解决性能安全问题挑战性很大，可能会增强好几倍的实现难度。那模板类究竟仰丈何种魔法神功，可以在无需同步的情况下就化解线程安全的难题呢？答案就是ThreadLocal！ ThreadLocal在Spring中发挥着重要的作用，在管理request作用域的Bean、事务管理、任务调度、AOP等模块都出现了它们的身影，起着举足轻重的作用。要想了解Spring事务管理的底层技术，ThreadLocal是必须攻克的山头堡垒。 ThreadLocal是什么 早在JDK1.2的版本中就提供java.lang.ThreadLocal，ThreadLocal为解决多线程程序的并发问题提供了一种新的思路。使用这个工具类可以很简洁地编写出优美的多线程程序。 ThreadLocal很容易让人望文生义，想当然地认为是一个“本地线程”。其实，ThreadLocal并不是一个Thread，而是Thread的局部变量，也许把它命名为ThreadLocalVariable更容易让人理解一些。 当使用ThreadLocal维护变量时，ThreadLocal为每个使用该变量的线程提供独立的变量副本，所以每一个线程都可以独立地改变自己的副本，而不会影响其它线程所对应的副本。 从线程的角度看，目标变量就象是线程的本地变量，这也是类名中“Local”所要表达的意思。 线程局部变量并不是Java的新发明，很多语言（如IBM IBM XLFORTRAN）在语法层面就提供线程局部变量。在Java中没有提供在语言级支持，而是变相地通过ThreadLocal的类提供支持。 所以，在Java中编写线程局部变量的代码相对来说要笨拙一些，因此造成线程局部变量没有在Java开发者中得到很好的普及。 ThreadLocal的接口方法 ThreadLocal类接口很简单，只有4个方法，我们先来了解一下： void set(Object value) 设置当前线程的线程局部变量的值。 public Object get() 该方法返回当前线程所对应的线程局部变量。 public void remove() 将当前线程局部变量的值删除，目的是为了减少内存的占用，该方法是JDK5.0新增的方法。需要指出的是，当线程结束后，对应该线程的局部变量将自动被垃圾回收，所以显式调用该方法清除线程的局部变量并不是必须的操作，但它可以加快内存回收的速度。 protected Object initialValue() 返回该线程局部变量的初始值，该方法是一个protected的方法，显然是为了让子类覆盖而设计的。这个方法是一个延迟调用方法，在线程第1次调用get()或set(Object)时才执行，并且仅执行1次。ThreadLocal中的缺省实现直接返回一个null。 值得一提的是，在JDK5.0中，ThreadLocal已经支持泛型，该类的类名已经变为ThreadLocal<T>。API方法也相应进行了调整，新版本的API方法分别是voidset(T value)、T get()以及T initialValue()。 ThreadLocal是如何做到为每一个线程维护变量的副本的呢？其实实现的思路很简单：在ThreadLocal类中有一个Map，用于存储每一个线程的变量副本，Map中元素的键为线程对象，而值对应线程的变量副本。我们自己就可以提供一个简单的实现版本： // 代码清单1 SimpleThreadLocal class SimpleThreadLocal { private MapvalueMap = Collections.synchronizedMap(new HashMap()); public voidset(Object newValue) { valueMap.put(Thread.currentThread(), newValue);//①键为线程对象，值为本线程的变量副本 } publicObject get() { Thread currentThread = Thread.currentThread(); Object o = valueMap.get(currentThread);// ②返回本线程对应的变量 if (o == null &&!valueMap.containsKey(currentThread)) {// ③如果在Map中不存在，放到Map // 中保存起来。 o = initialValue(); valueMap.put(currentThread, o); } return o; } public voidremove() { valueMap.remove(Thread.currentThread()); } publicObject initialValue() { return null; } } 虽然代码清单9?3这个ThreadLocal实现版本显得比较幼稚，但它和JDK所提供的ThreadLocal类在实现思路上是相近的。 一个TheadLocal实例 下面，我们通过一个具体的实例了解一下ThreadLocal的具体使用方法 package threadLocalDemo; public class SequenceNumber { //①通过匿名内部类覆盖ThreadLocal的initialValue()方法，指定初始值 privatestatic ThreadLocal<Integer> seqNum =new ThreadLocal<Integer>() { public Integer initialValue() { return 0; } }; //②获取下一个序列值 public intgetNextNum() { seqNum.set(seqNum.get() + 1); return seqNum.get(); } publicstatic void main(String[] args) { SequenceNumber sn = new SequenceNumber(); // ③ 3个线程共享sn，各自产生序列号 TestClient t1 = new TestClient(sn); TestClient t2 = new TestClient(sn); TestClient t3 = new TestClient(sn); t1.start(); t2.start(); t3.start(); } privatestatic class TestClient extends Thread { private SequenceNumber sn; public TestClient(SequenceNumber sn) { this.sn = sn; } public void run() { for (int i = 0; i < 3; i++) { // ④每个线程打出3个序列值 System.out.println("thread[" + Thread.currentThread().getName()+"]sn[" + sn.getNextNum() + "]"); } } } } 通常我们通过匿名内部类的方式定义ThreadLocal的子类，提供初始的变量值，如例子中①处所示。TestClient线程产生一组序列号，在③处，我们生成3个TestClient，它们共享同一个SequenceNumber实例。运行以上代码，在控制台上输出以下的结果： thread[Thread-2] sn[1] thread[Thread-0] sn[1] thread[Thread-1] sn[1] thread[Thread-2] sn[2] thread[Thread-0] sn[2] thread[Thread-1] sn[2] thread[Thread-2] sn[3] thread[Thread-0] sn[3] thread[Thread-1] sn[3] 考察输出的结果信息，我们发现每个线程所产生的序号虽然都共享同一个SequenceNumber实例，但它们并没有发生相互干扰的情况，而是各自产生独立的序列号，这是因为我们通过ThreadLocal为每一个线程提供了单独的副本。 Thread同步机制的比较 ThreadLocal和线程同步机制相比有什么优势呢？ThreadLocal和线程同步机制都是为了解决多线程中相同变量的访问冲突问题。 在同步机制中，通过对象的锁机制保证同一时间只有一个线程访问变量。这时该变量是多个线程共享的，使用同步机制要求程序慎密地分析什么时候对变量进行读写，什么时候需要锁定某个对象，什么时候释放对象锁等繁杂的问题，程序设计和编写难度相对较大。 而ThreadLocal则从另一个角度来解决多线程的并发访问。ThreadLocal会为每一个线程提供一个独立的变量副本，从而隔离了多个线程对数据的访问冲突。因为每一个线程都拥有自己的变量副本，从而也就没有必要对该变量进行同步了。ThreadLocal提供了线程安全的共享对象，在编写多线程代码时，可以把不安全的变量封装进ThreadLocal。 由于ThreadLocal中可以持有任何类型的对象，低版本JDK所提供的get()返回的是Object对象，需要强制类型转换。但JDK5.0通过泛型很好的解决了这个问题，在一定程度地简化ThreadLocal的使用，代码清单 9 2就使用了JDK5.0新的ThreadLocal<T>版本。 概括起来说，对于多线程资源共享的问题，同步机制采用了“以时间换空间”的方式，而ThreadLocal采用了“以空间换时间”的方式。前者仅提供一份变量，让不同的线程排队访问，而后者为每一个线程都提供了一份变量，因此可以同时访问而互不影响。 Spring使用ThreadLocal解决线程安全问题 我们知道在一般情况下，只有无状态的Bean才可以在多线程环境下共享，在Spring中，绝大部分Bean都可以声明为singleton作用域。就是因为Spring对一些Bean（如RequestContextHolder、、LocaleContextHolder等）中非线程安全状态采用ThreadLocal进行处理，让它们也成为线程安全的状态，因为有状态的Bean就可以在多线程中共享了。 一般的Web应用划分为展现层、服务层和持久层三个层次，在不同的层中编写对应的逻辑，下层通过接口向上层开放功能调用。在一般情况下，从接收请求到返回响应所经过的所有程序调用都同属于一个线程，如图9?2所示： 图1同一线程贯通三层 这样你就可以根据需要，将一些非线程安全的变量以ThreadLocal存放，在同一次请求响应的调用线程中，所有关联的对象引用到的都是同一个变量。 下面的实例能够体现Spring对有状态Bean的改造思路： 代码清单3 TopicDao：非线程安全 public class TopicDao { private Connection conn;①一个非线程安全的变量 public void addTopic(){ Statement stat = conn.createStatement();②引用非线程安全变量 … } } 由于①处的conn是成员变量，因为addTopic()方法是非线程安全的，必须在使用时创建一个新TopicDao实例（非singleton）。下面使用ThreadLocal对conn这个非线程安全的“状态”进行改造： 代码清单4 TopicDao：线程安全 package threadLocalDemo; import java.sql.Connection; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; public class SqlConnection { //①使用ThreadLocal保存Connection变量 privatestatic ThreadLocal<Connection>connThreadLocal = newThreadLocal<Connection>(); publicstatic Connection getConnection() { // ②如果connThreadLocal没有本线程对应的Connection创建一个新的Connection， // 并将其保存到线程本地变量中。 if (connThreadLocal.get() == null) { Connection conn = getConnection(); connThreadLocal.set(conn); return conn; } else { return connThreadLocal.get(); // ③直接返回线程本地变量 } } public voidaddTopic() { // ④从ThreadLocal中获取线程对应的Connection try { Statement stat = getConnection().createStatement(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } }
㈢ java处理高并发时，使用synchronized代码锁防止同时对数据库某一数据的问题。
首先synchronized不可能做到对某条数据库的数据加锁。它能做到的只是对象锁。
比如数据表table_a中coloum_b的数据是临界数据，也就是你说的要保持一致的数据。你可以定义一个类，该类中定义两个方法read()和write()(注意，所有有关该临界资源的操作都定义在这个类中)，再定义一个静态变量作为锁就可以了。
public static final String LOCK = "table_a_b_lock";
public int read(){
synchronized LOCK{
System.out.println("read data...");
}
}
public void write(String data){
synchronized LOCK{
System.out.println("write data:" + data);
}
}
另外，还可以在数据库级别加上锁。数据库本来就支持不同的隔离级别。
㈣ 文件锁 数据库锁 缓存锁哪个更快
这个模式在并发量并非太高或数据操作效率很高的情况下基本没有什么问题。
但是也许你已经看到了，if(缓存失效 && 恰好遇到并发量很高 && 数据库操作时间长) then？
1. 缓存失效
2. 第一个进程去数据库获取新数据，假如包括SQL+程序逻辑耗时5S
3. 这5S内，第二个、第三个...第N个都只是获取到已失效的缓存，于是也都连接数据库...
4. 结果显而易见，数据库锁表 -> 数据库累计大量进程 -> 直至数据库挂掉！
那么，如何去解决这个问题呢？其实最简单的方案就是：
添加一个标记，类似文件锁，用于判断此时程序是否正在更新缓存。
若是，则直接返回旧缓存（标记有设置失效时间，避免由于程序错误导致标记未删除而引起的缓存不更新问题）
若否，则设置一个标记，然后进行数据获取及缓存更新，最后删除标记。
㈤ 有哪些Java web里的并发框架，都有哪些
一、并发是一种需求，以下先介绍一下javaweb对于高并发的处理思路：
1、synchronized 关键字
可用来给对象和方法或者代码块加锁，当它锁定一个方法或者一个代码块的时候，同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。可能锁对象包括： this， 临界资源对象，Class 类对象
2、同步方法
同步方法锁定的是当前对象。当多线程通过同一个对象引用多次调用当前同步方法时， 需同步执行。
3、同步代码块
同步代码块的同步粒度更加细致，是商业开发中推荐的编程方式。可以定位到具体的同步位置，而不是简单的将方法整体实现同步逻辑。在效率上，相对更高。
A）锁定临界对象
同步代码块在执行时，是锁定 object 对象。当多个线程调用同一个方法时，锁定对象不变的情况下，需同步执行。
B）锁定当前对象
4、锁的底层实现
Java 虚拟机中的同步(Synchronization)基于进入和退出管程(Monitor)对象实现。同步方法 并不是由 monitor enter 和 monitor exit 指令来实现同步的，而是由方法调用指令读取运行时常量池中方法的 ACC_SYNCHRONIZED 标志来隐式实现的。
5、锁的种类
Java 中锁的种类大致分为偏向锁，自旋锁，轻量级锁，重量级锁。
锁的使用方式为：先提供偏向锁，如果不满足的时候，升级为轻量级锁，再不满足，升级为重量级锁。自旋锁是一个过渡的锁状态，不是一种实际的锁类型。
锁只能升级，不能降级。
6、volatile 关键字
变量的线程可见性。在 CPU 计算过程中，会将计算过程需要的数据加载到 CPU 计算缓存中，当 CPU 计算中断时，有可能刷新缓存，重新读取内存中的数据。在线程运行的过程中，如果某变量被其他线程修改，可能造成数据不一致的情况，从而导致结果错误。而 volatile 修饰的变量是线程可见的，当 JVM 解释 volatile 修饰的变量时，会通知 CPU，在计算过程中， 每次使用变量参与计算时，都会检查内存中的数据是否发生变化，而不是一直使用 CPU 缓存中的数据，可以保证计算结果的正确。
更多、此外还有很多细节需要通过学习去了解和完善，此处就不一一列举了。
二、并发框架
并发框架很多，如ExecutorService、RxJava、Disruptor、Akka等，具体选择哪个（或者都不选择）是根据项目需求选择的，框架本身的差异并不大，基本都是如下模式
㈥ java高并发，如何解决，什么方式解决，高并发
首先，为防止高并发带来的系统压力，或者高并发带来的系统处理异常，数据紊乱，可以以下几方面考虑：1、加锁，这里的加锁不是指加java的多线程的锁，是指加应用所和数据库锁，应用锁这边通常是使用redis的setnx来做，其次加数据库锁，因为代码中加了应用所，所以数据库不建议加悲观锁（排他锁），一般加乐观锁（通过设置一个seq_no来解决），这两个锁一般能解决了，最后做合理的流控，丢弃一部分请求也是必不可少的
㈦ 如何实现springMVC的多线程并发
实现springMVC的多线程并发：
1、ThreadLocal为解决多线程程序的并发问题提供了一种新的思路
2、对于多线程资源共享的问题，同步机制采用了“以时间换空间”的方式，而ThreadLocal采用了“以空间换时间”的方式。前者仅提供一份变量，让不同的线程排队访问，而后者为每一个线程都提供了一份变量，因此可以同时访问而互不影响。
㈧ 如何处理大量数据并发操作
处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:
1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。
2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。
3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。
4.批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。
5.读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。
6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。
7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。
拓展资料:
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
㈨ java 怎样处理高并发
一、背景综述
并发就是可以使用多个线程或进程，同时处理（就是并发）不同的操作。
高并发的时候就是有很多用户在访问，导致系统数据不正确、糗事数据的现象。对于一些大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。这几个解决思路在一定程度上意味着更大的投入。
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。
二、解决方法有三：
1.使用缓存
2.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。
3.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。
3.写代码的时候减少不必要的资源浪费：
不要频繁得使用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。
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。)
使用线程安全的集合对象vector hashtable
使用线程池