❶ 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）。
❷ 面试Java开发时问到高并发怎么处理的，还有sql优化有哪些办法，有哪位大神知道啊，新手！！
Java开发高并发的处理方法：
最基础的地方做起，优化我们写的代码，减少必要的资源浪费
避免频繁的使用new对象，对于整个应用只需要存在一个实例的类，我们可以使用单例模式。对于String连接操作，使用StringBuffer或StringBuilder，对于工具类可以通过静态方法来访问。
避免使用错误的方式，尽量不用instanceof做条件判断。使用java中效率高的类，比如ArrayList比Vector性能好。
图片服务器分离
对于web服务器来说，图片是最消耗资源的，于是我们有必要把图片与页面进行分离，我们把图片放到独立的图片服务器。这样的架构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的问题而崩溃。在图片服务器上，我们可以对不同的配置进行优化。
缓存
具体接触过的缓存机制是hibernate的缓存机制。为了避免每次都向数据库中取得数据，我们把用户常常访问到的数据放到内存中，甚至缓存十分大的时候我们可以把内存中的缓存放到硬盘中。还有高级的分布式缓存数据库使用，都可以增加系统的抗压力。
分批传送
在做某项目的时候，一次传递的参数太多，而且数据库规定一次最多传递的参数最多是三万条，当时有五万条记录，那怎么传送呢？最终是分批传送，电梯里一次乘不下那么多的人，会报超重的bug，那就分批把人送上去。
还有一次在考试系统中，如果那么多的考试人员同时提交到数据库中，数据库的压力增大，有时会被down掉，当时采用的方法是使用ajax异步传输，没有等待考生点击提交按钮的时候，就把考生的答案自动提交，这样也避免了突然断电考生前面做过的题出现丢失的现象。
DB优化
在数据库设计的时候就要考虑到后期的维护，数据库三范式是我们设计数据库索要遵循的原则。
索引的建立：建立索引要适当，如果一个表经常用来被查询，对于增加和修改很少被用到，我们就可以为这个表建立索引，因为对于增加和修改和删除操作时，我们对索引的维护要大大超过索引给我们带来的效率。
表字段的类型选择要恰当。包括字段的长度、类型等，要根据实际存储的数据进行选择，长度不要过长，否则会影响效率。
外键要慎用，因为主键代表这一张表，而外键代表一群表，对表之间进行了关联，在删除修改等需要我们关联。
在数据库操作上。 尽量使用prepareStatement，少用Statement，因为PrepareStatement是进行预编译的。
connection设置为readOnly，Connection是对书库连接，属于重量级，我们使用即可。
连接池的使用，我们可以修改数据库默认的连接数。
❸ sql server在高并发状态下同时执行查询与更新操作时发生死锁怎么办
sql server在高并发状态下同时执行查询与更新操作时发生死锁怎么办
DECLARE @spid INT
DECLARE @blk INT
DECLARE @count INT
DECLARE @index INT
DECLARE @lock TINYINT
SET @lock=0
CREATE TABLE #temp_who_lock
(
id INT IDENTITY(1, 1),
spid INT,
blk INT
)
--if @@error<>0 return @@error
INSERT INTO #temp_who_lock
(spid,
blk)
SELECT 0,
blocked
FROM (SELECT *
FROM master..sysprocesses
WHERE blocked > 0)a
WHERE NOT EXISTS(SELECT *
FROM master..sysprocesses
WHERE a.blocked = spid
AND blocked > 0)
UNION
SELECT spid,
blocked
FROM master..sysprocesses
WHERE blocked > 0
--if @@error<>0 return @@error
SELECT @count = Count(*),
@index = 1
FROM #temp_who_lock
--select @count,@index
--if @@error<>0 return @@error
IF @count = 0
BEGIN
SELECT '没有阻塞和死锁信息'
--return 0
END
WHILE @index <= @count
BEGIN
IF EXISTS(SELECT 1
FROM #temp_who_lock a
WHERE id > @index
AND EXISTS(SELECT 1
FROM #temp_who_lock
WHERE id <= @index
AND a.blk = spid))
BEGIN
SET @lock=1
SELECT @spid = spid,
@blk = blk
FROM #temp_who_lock
WHERE id = @index
SELECT '引起数据库死锁的是: ' + Cast(@spid AS VARCHAR(10)) + '进程号,其执行的SQL语法如下' ;
SELECT @spid,
@blk
DBCC inputbuffer(@spid)
DBCC inputbuffer(@blk)
END
SET @index=@index + 1
END
IF @lock = 0
BEGIN
SET @index=1
WHILE @index <= @count
BEGIN
SELECT @spid = spid,
@blk = blk
FROM #temp_who_lock
WHERE id = @index
IF @spid = 0
SELECT '引起阻塞的是:' + Cast(@blk AS VARCHAR(10)) + '进程号,其执行的SQL语法如下'
ELSE
SELECT '进程号SPID：' + Cast(@spid AS VARCHAR(10)) + '被' + '进程号SPID：' + Cast(@blk AS VARCHAR(10)) + '阻塞,其当前进程执行的SQL语法如下'
PRINT ( LTRIM(@spid) + ''+ LTRIM(@blk));
if(@spid <> 0)
BEGIN
DBCC inputbuffer(@spid) --
END
DBCC inputbuffer(@blk) --引起阻塞语句
SET @index=@index + 1
END
END
DROP TABLE #temp_who_lock
--return 0
--KILL 54
❹ mysql数据库怎么解决高并发问题
通常情况下在PHP中MySQL查询是串行的，如果能实现MySQL查询的异步化，就能实现多条SQL语句同时执行，这样就能大大地缩短MySQL查询的耗时，提高数据库查询的效率。目前MySQL的异步查询只在MySQLi扩展提供，查询方法分别是：
1、使用MYSQLI_ASYNC模式执行mysqli::query
2、获取异步查询结果：mysqli::reap_async_query
使用mysql异步查询，需要使用mysqlnd作为PHP的MySQL数据库驱动。
使用MySQL异步查询，因为需要给所有查询都创建一个新的连接，而MySQL服务端会为每个连接创建一个单独的线程进行处理，如果创建的线程过多，则会造成线程切换引起系统负载过高。Swoole中的异步MySQL其原理是通过MYSQLI_ASYNC模式查询，然后获取mysql连接的socket，加入到epoll事件循环中，当数据库返回结果时会回调指定函数，这个过程是完全异步非阻塞的。
❺ SQL 事务并发问题处理 都进来看看
确保你的事务的第一句是update对应A表记录的语句，就算此时不马上把票数-1，也要确保随便update一个字段（更新成原值也可以），这样就保证了事务第一步已经给表此记录上了行锁，并发时，只要当前事务没走完，其他用户操作同条记录的操作都处于等待中不能执行，就不会发生并发出现负数的情况
这个是类似项目数据库端比较通用的解决并发问题的方法
不过你的执行时间如果是10秒太久了，至少要控制到一秒吧，高并发下，这样10秒会出问题的
❻ 并发量过高为什么会导致sql锁死
并发量过高为什么会导致sql锁死
如果是短时间的高并发，耐心等待应该就可以过去了，实在不行就重启一下服务，把没有处理的请求队列释放掉，如果可以接受长时间的延时可以在sqllite前加一个消息队列解决sqllite的负载问题。如果是由于你网络设计不合理造成负载过大的话
❼ MS SQL 存储过程 高并发，该怎么处理
1.事务不要大，太大一方面占用资源多，另外对资源加锁时间也长
2.合理的索引，使事务快速完成
3.表的字段和记录不要涉及多个业务，不同的业务使用不同的表
4.优化程序设计，将大的业务分解
简单的说：就是使并发操作对资源的使用降低到最小
❽ SQL数据库并发处理
你这个也不会涉及到并发啊，就按正常的处理就行。一般涉及并发的都是减法问题，加法没关系。
❾ 请问大家如果解决SQL导致的CPU占用率过高
解决方案
将mysqld的内存库函数替换成tcmalloc，相比ptmalloc，tcmalloc可以更好的支持高并发调用。
修改my.cnf，添加如下参数并重启
[mysqld_safe]malloc-lib=tcmalloc
上周五早上7点执行的操作，到现在超过72小时，期间该实例没有再出现cpu长期飙高的情形。
以下是修改前后cpu使用率对比
❿ 研究高并发量的SQL语句如何去优化
1、数据行的长度不要超过8020字节，如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成存储碎片，降低查询效率。
2、能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的。
3、对于不可变字符类型char和可变字符类型varchar 都是8000字节,char查询快，但是耗存储空间，varchar查询相对慢一些但是节省存储空间。
4、字段的长度在最大限度的满足可能的需要的前提下，应该尽可能的设得短一些，这样可以提高查询的效率，而且在建立索引的时候也可以减少资源的消耗。
5、字段顺序对存储效率也有不小的影响。在做表结构设计的时候，我们往往不会去考虑字段的摆放顺序。但是，实际上字段的摆放顺序对数据库操作的性能是有影响的。
查询的优化
1、保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数；
2、通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担；能够分开的操作尽量分开处理，提高每次的响应速度；
3、在数据窗口使用SQL时，尽量把使用的索引放在选择的首列；算法的结构尽量简单；
4、在查询时，不要过多地使用通配符如SELECT * FROM T1语句，要用到几列就选择几列如：SELECT COL1,COL2 FROM T1；
5、在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM T1,因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的。
6、在没有建索引的情况下，数据库查找某一条数据，就必须进行全表扫描了，对所有数据进行一次遍历，查找出符合条件的记录。
7、在数据量比较小的情况下，也许看不出明显的差别，但是当数据量大的情况下，这种情况就是极为糟糕的了。
8、合理的使用临时表。例如表A 的 ID 字段有索引，并且这个表的数据有很多。这时候要查询这个ID 的最大值与最小值，如果能合理使用临时表，速度将大幅度提高！
9、多层的子查询需要进行简单化。