1.总的老说，优化方案中只有两种，一种是给查询的字段加组合索引。另一种是给在用户和数据库中增加缓存
2.添加索引方案：面对1~2千的并发是没有压力的，在往上则限制的瓶颈就是数据库最大连接数了，在上面中我用show global status like 'Max_used_connections’查看数据库可以知道数据库最大响应连接数是5700多，超过这个数tomcat直接报错连接被拒绝或者连接已经失效
3.缓存方案：在上面的测试可以知道，要是我们事先把数据库的千万条数据同步到redis缓存中，瓶颈就是我们的设备硬件性能了，假如我们的主机有几百个核心CPU，就算是千万级的并发下也可以完全无压力，带个用户很好的。
4.索引+缓存方案：缓存事先没有要查询的数据，在一万的并发下测试数据库毫无压力，程序先通过查缓存再查数据库大大减轻了数据库的压力，即使缓存不命中在一万的并发下也能正常访问,在10万并发下数据库依然没压力，但是redis服务器设置最大连接数300去处理10万的线程，4核CPU处理不过来，很多redis连接不了。我用show global status like 'Max_used_connections'查看数据库发现最大响应连接数是388，这么低所以数据库是不会挂掉的。雷达下载更专业。
5.使用场景：a.几百或者2000以下并发直接加上组合索引就可以了。b.不想加索引又高并发的情况下可以先事先把数据放到缓存中，硬件设备支持下可解决百万级并发。c.加索引且缓存事先没有数据，在硬件设备支持下可解决百万级并发问题。d.不加索引且缓存事先没有数据，不可取，要80多秒才能得到结果，用户体验极差。
6.原理：其实使用了redis的话为什么数据库不会崩溃是因为redis最大连接数为300，这样数据库最大同时连接数也是300多，所以不会挂掉，至于redis为什么设置为300是因为设置的太高就会报错(连接被拒绝)或者等待超时(就算设置等待超时的时间很长也会报这个错)。
⑵ redis的高并发表现
相同的key，里面的数据是要覆盖的，如果数据特别重要，可以加锁。参考
网页链接
一般情况下，redis用来进行数据的缓存，在这样的场景下，下一个用户写入之前应该先判断是否存在这个key，有就取值，没有就加入。
redis可以有很多key的，如用户信息，一般使用用户的ID来做key，这样每个用户不会出现相同的key
⑶ redis解决高并发问题吗
edis真的是一个很好的技术，它可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例如商品抢购秒杀等活动。。。
redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存，而以往我们用的是数据库(硬盘),提高了访问效率,解决了数据库服务器压力。
为什么redis的地位越来越高，我们为何不选择memcache，这是因为memcache只能存储字符串，而redis存储类型很丰富（例如有字符串、LIST、SET等），memcache每个值最大只能存储1M,存储资源非常有限,十分消耗内存资源,而redis可以存储1G,最重要的是memcache它不如redis安全,当服务器发生故障或者意外关机等情况时,redsi会把内存中的数据备份到硬盘中,而memcache所存储的东西全部丢失;这也说明了memcache不适合做数据库来用,可以用来做缓存。
下面用redis解决瞬间秒杀活动来说明：
下面这个程序模拟了20w人一瞬间涌入这个页面进行秒杀,能够秒杀成功的只有500人,我们把先进来的用户放入redis队列中,当队列中的用户达到500时，后来用户就转到秒杀结束页面。这里用随机数来表示不同的用户。
我们可以看到从秒杀成功队列中依次取出的第一个用户id是208522，最后一个用户是176260，可以看出结果是很准确的。
redis在解决高并发这方面的能力是真的挺不错的。
⑷ 如何解决高并发问题
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，(对架构分层+负载均衡+集群)这几个解决思路在一定程度上意味着更大的投入。
1、高并发：在同一个时间点，有大量的客户来访问我们的网站，如果访问量过大，就可能造成网站瘫痪。
2、高流量：当网站大后，有大量的图片，视频，这样就会对流量要求高，需要更多更大的带宽。
3、大存储：可能对数据保存和查询出现问题。
解决方案：
1、提高硬件能力、增加系统服务器。（当服务器增加到某个程度的时候系统所能提供的并发访问量几乎不变，所以不能根本解决问题）
2、本地缓存：本地可以使用JDK自带的Map、Guava Cache.分布式缓存：Redis、Memcache.本地缓存不适用于提高系统并发量，一般是用处用在程序中。
Spiring把已经初始过的变量放在一个Map中，下次再要使用这个变量的时候，先判断Map中有没有，这也就是系统中常见的单例模式的实现。
⑸ redis作为mybatis的二级缓存，此时二级缓存可以作为高并发缓存吗
一级缓存只对当前session可见二级缓存作用域则可以跨越多个session 当一些数据不常发生变化或者允许偶尔的并发的时候 二级缓存可能更有效率 因为它的缓存时间更久 不会像一级缓存一样一旦session销毁就销毁
⑹ redis原理，单线程怎么做到高并发的
但线程，只能靠单个处理器速度，内存速度，处理器上的缓存速度，总线传输速度。余下的是你的网络IO。但线程高并发完全依赖程序的运行速度。redis这种东西肯定不是但线程的。一个连接就是一个线程，你这样理解应该不准确。
⑺ 在高并发的情况下，session存redis和session存mong
redis 和mango都属于nosql，两者都可以作为缓存,同样的都可以作为数据库。 1MongoDB的文档模型自由灵活，可以让你在开发过程中畅顺无比。对于大数据量、高并发、弱事务的互联网应用，MongoDB可以应对自如。MongoDB内置的水平扩展机制提供了从百在高并发的情况下，session存redis和session存mong
⑻ redis怎样解决高并发
1.Redis存取数据是基于内存的，而内存的读写速度非常快，这是前提。
2.Redis是单线程的，省去了很多切换线程的时间消耗。(PS：Redis单线程指的是网络请求模块使用了一个线程（所以不需考虑并发安全性），即一个线程处理所有网络请求，其他模块仍用了多线程。PPS：目前新版的Redis分支也在深入的探索多线程的方式，理论效率要高于目前市面上的稳定版本。)
3.Redis采用网络IO多路复用技术（非阻塞IO）来保证在多连接的时候，系统的高吞吐量。而非阻塞IO，其内部实现采用了epoll并结合了本身实现的简单的事件框架，epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用epoll的多路复用特性极大的节省了在处理IO上的时间。（PS：多路复用指的是多个socket连接复用一个线程。而epoll是目前最好的多路复用技术，所以使用epoll实现多路I/O复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求，从而达到尽量减少网络IO的时间消耗）
⑼ 在高并发的情况下，session存redis和session存mongodb差异大么
集群web系统的话，可以通过第三方缓存来统一实现session管理。如果使用spring的话，可以通过sessionlistener来监听session的变化，实现起来比较方便。不建议把Session存储起来可以考虑用Redis模拟session，特别是分布式环境，比如多台webserve（如tomcat）r的情况下