1. webservice大并发数量 应该怎么处理
先学测试吧。不是那种业务功能的测试，是系统的测试。因为要解决大数据量、高并发的问题，我个人的知识与经验是:1、先用单机测试。用工具产生大并发量去轰击服务器，直至服务器缓慢，甚至接近崩溃;3、找到系统瓶颈后，优化，解决这个瓶颈，然后再循环测试。这时你又会发现新的瓶颈，再解决。循环1 - 3步，直到各方面基本平衡为止。4、当单机无法解决问题的时候，接着开始考虑负载均衡，考虑分布式方案，然后再用 1 - 3 的步骤分析与测试。
2. 影响web服务器请求并发数量的因素
影响web服务器请求并发数量的因素
只讨论一台服务器的话，3650双路加4G内存支持到5万并发是容易达到的，即使针对业务流比较复杂的情况，也能满足很大程度的需要。
但是考虑到存储子系统，比如4块sas硬盘raid0，可能只能达到5000数量级的并发请求。如果是以另外的光纤盘阵来支持存储则可以显着提高硬盘传输带宽的性能。
最后还要考虑到你的网络带宽，对大多数网站来说，通常这才是最大的瓶颈所在。也就是说即使你的cpu、内存、硬盘都没问题，也会因为租用的网络带宽限制而影响最大的并发数。
3. javaweb如何解决高并发
你指的高并发量大概有多少？
几点需要注意：
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。
基本上以上述问题解决后，达到系统最优。
至于楼上有人提到别用JAVA来做，除非是低层的连接数过大（如大量的端口占用需求），这种情况下考虑直接C来写，其他的可以用JAVA来做。
4. 一般服务器的并发与吞吐量为多少能带多少网站
并发受程序，服务器硬件，web服务，磁盘io等因素影响
优化比较好的服务器，web能同时支持3000并发每秒，
5. 怎么评估web系统的并发量
你可以使用loadrunner进行测试，然后进行分析数据，测出最大并发数。
6. javaWeb如何提高并发数
对Collection、Map接口的类对象初始化时要先分配合理的空间大小，同时还要按照自已的实际需求选择合适的对象。
2.优化循环体
循环是比较重复运行的地方，如果循环次数很大，循环体内不好的代码对效率的影响就会被放大而变的突出。
3.少用new初始化一个实例
尽量少用new来初始化一个类的实例，当一个对象是用new进行初始化时，其构造函数链的所有构造函数都被调用到，所以new操作符是很消耗系统资源的，new一个对象耗时往往是局部变量赋值耗时的上千倍。同时，当生成对象后，系统还要花时间进行垃圾回收和处理。当new创建对象不可避免时，注意避免多次的使用new初始化一个对象。尽量在使用时再创建该对象，另外，应该尽量重复使用一个对象，而不是声明新的同类对象。一个重用对象的方法是改变对象的值，如可以通过setValue之类的方法改变对象的变量达到重用的目的。
4 .选择合适的方法调用：
在Java中，一切都是对象，如果有方法（Method）调用，处理器先要检查该方法是属于哪个对象，该对象是否有效，对象属于什么类型，然后选择合适的方法并调用。可以减少方法的调用，不影响可读性等情况下，可以把几个小的方法合成一个大的方法。另外，在方法前加上final，private关键字有利于编译器的优化。
5.异常处理技巧
异常是Java的一种错误处理机制，对程序来说是非常有用的，但是异常对性能不利。抛出异常首先要创建一个新的对象，并进行相关的处理，造成系统的开销，所以异常应该用在错误处理的情况，不应该用来控制程序流程，流程尽量用while，if等处理。在不是很影响代码健壮性的前提下，可以把几个try/catch块合成一个。
6 .尽量使用局部变量
尽量使用局部变量，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（Stack） 中，速度较快。其他变量，如静态变量、实例变量等，都在堆（Heap）中创建，速度较慢。
7.同步处理技巧
同步主要出现在多线程的情况，为多线程同时运行时提供对象数据安全的机制，多线程是比较复杂话题，应用多线程也是为了获得性能的提升，应该尽可能减少同步。
另外，如果需要同步的地方，可以减少同步的代码段，如只同步某个方法或函数，而不是整个代码。
8 .尽可能的使用Java自身提供的API
Java的API一般都做了性能的考虑，如果完成相同的功能，优先使用API而不是自己写的代码，如数组复制。
9 .尽量减少I/O操作
输入/输出（I/O）包括很多方面，我们知道，进行I/O操作是很消耗系统资源的。程序中应该尽量少用I/O操作。使用时可以注意： . 合理控制输出函数System.out.println()对于大多时候是有用的，特别是系统调试的时候，但也会产生大量的信息出现在控制台和日志上，同时输出时，有序列化和同步的过程，造成了开销。
特别是在发行版中，要合理的控制输出，可以在项目开发时，设计好一个Debug的工具类，在该类中可以实现输出开关，输出的级别，根据不同的情况进行不同的输出的控制。
10 .尽量使用缓存
读写内存要比读写硬盘上的文件要快很多，应尽可能使用缓冲，以便直接从内存中读取数据。尽可能使用带有Buffer的类代替没有Buffer的类，如可以用BufferedReader 代替Reader，用BufferedWriter代替Writer来进行处理I/O操作。
同样可以用BufferedInputStream代替InputStream都可以获得性能的提高
11 .尽量不使用同步：
Servlet是多线程的，以处理不同的请求，基于前面同步的分析，如果有太多的同步就失去了多线程的优势了。
12.不用保存太多的信息在HttpSession中
很多时候，存储一些对象在HttpSession中是有必要的，可以加快系统的开发，如网上商店系统会把购物车信息保存在该用户的Session中，但当存储大量的信息或是大的对象在会话中时，是有害的，特别是当系统中用户的访问量很大，对内存的需求就会很高。具体开发时，在这两者之间应作好权衡。
13.清除SESSION：
通常情况，当达到设定的超时时间时，同时有些Session没有了活动，服务器会释放这些没有活动的Session，.. 不过这种情况下，特别是多用户并访时，系统内存要维护多个的无效Session。当用户退出时，应该手动释放，回收资源，实现如下：..
HttpSession theSession = request.getSession();
// 获取当前Session
if(theSession != null){
theSession.invalidate(); // 使该Session失效
}
14 .缓存Home接口
EJB库使用Enterprise Bean 的客户端通过它的Home接口创建它的实例。客户端能通过JNDI访问它。服务器通过Lookup方法来获取。
JNDI是个远程对象，通过RMI方式调用，对它的访问往往是比较费时的。所以，在设计时可以设计一个类专门用来缓存Home接口，在系统初始化时就获得需要的Home接口并缓存，以后的引用只要引用缓存即可。
15 .使用快速度的Jdbc驱动
JDBC API包括两种实现接口形式，一种是纯Java实现的驱动，一种利用ODBC驱动和数据库客户端实现，具体有四种驱动模式：
第一类：JDBC-ODBC桥，再加上ODBC驱动程序。
JDBC驱动程序是JDBC-ODBC桥再加上一个ODBC驱动程序。建议第一类驱动程序只用于原型开发，而不要用于正式的运行环境。桥接驱动程序由Sun提供，它的目标是支持传统的数据库系统。Sun为该软件提供关键问题的补丁，但不为该软件的最终用户提供支持。一般地，桥接驱动程序用于已经在ODBC技术上投资的情形，例如已经投资了Windows应用服务器。
尽管Sun提供了JDBC-ODBC桥接驱动程序，但由于ODBC会在客户端装载二进制代码和数据库客户端代码，这种技术不适用于高事务性的环境。另外，第一类JDBC驱动程序不支持完整的Java命令集，而是局限于ODBC驱动程序的功能，这种驱动方式也叫胖客户，主要用于低并发请求，大数据量传输的应用。
第二类：本机API，部分是Java的驱动程序。
JDBC驱动程序是本机API的部分Java代码的驱动程序，用于把JDBC调用转换成主流数据库API的本机调用。这类驱动程序也存在与第一类驱动程序一样的性能问题，即客户端载入二进制代码的问题，而且它们被绑定了特定的平台。
第二类驱动程序要求编写面向特定平台的代码，主流的数据库厂商，例如Oracle和IBM，都为它们的企业数据库平台提供了第二类驱动程序，使用这些驱动程序的开发者必须及时跟进不同数据库厂商针对不同操作系统发行的各个驱动程序版本。
另外，由于第二类驱动程序没有使用纯Java的API，把Java应用连接到数据源时，往往必须执行一些额外的配置工作。很多时候，第二类驱动程序不能在体系结构上与大型主机的数据源兼容；即使做到了兼容，效果也是比较差。
第三类：面向数据库中间件的纯Java驱动程序。
JDBC驱动程序是面向数据库中间件的纯Java驱动程序，JDBC调用被转换成一种中间件厂商的协议，中间件再把这些调用转换到数据库API。第三类JDBC驱动程序的优点是它以服务器为基础，也就是不再需要客户端的本机代码，这使第三类驱动程序要比第一、二两类快。另外，开发者还可以利用单一的驱动程序连接到多种数据库。
第四类：直接面向数据库的纯Java驱动程序。
JDBC驱动程序是直接面向数据库的纯Java驱动程序，即所谓的“瘦”（thin）驱动程序，它把JDBC调用转换成某种直接可被DBMS使用的网络协议，这样，客户机和应用服务器可以直接调用DBMS服务器。对于第四类驱动程序，不同DBMS的驱动程序不同。因此，在一个异构计算环境中，驱动程序的数量可能会比较多。但是，由于第四类驱动程序具有较高的性能，能够直接访问DBMS，所以这一问题就不那么突出了， 这种驱动方式，主要用于高并发，低数据量请求的应用中。
16.使用Jdbc链接池
为了提高访问数据库的性能，我们还可以使用JDBC 2.0的一些规范和特性，JDBC是占用资源的，在使用数据库连接时可以使用连接池Connection Pooling，避免频繁打开、关闭Connection。而我们知道，获取Connection是比较消耗系统资源的。
Connection缓冲池：当一个应用程序关闭一个数据库连接时，这个连接并不真正释放而是被循环利用，建立连接是消耗较大的操作，循环利用连接可以显着的提高性能，因为可以减少新连接的建立。
一个通过DataSource获取缓冲池获得连接，并连接到一个CustomerDB数据源的代码演示如下：
Context ctx = new InitialContext();
DataSource dataSource = (DataSource) ctx.lookup(“jdbc/CustomerDB”);
Connection conn = dataSource.getConnection(“password”,”username”);
17.缓存DataSorce
一个DataSource对象代表一个实际的数据源。这个数据源可以是从关系数据库到表格形式的文件，完全依赖于它是怎样实现的，一个数据源对象注册到JNDI名字服务后，应用程序就可以从JNDI服务器上取得该对象，并使用之和数据源建立连接。
通过上面的例子，我们知道DataSource是从连接池获得连接的一种方式，通过JNDI方式获得，是占用资源的。
为了避免再次的JNDI调用，可以系统中缓存要使用的DataSource。
18.即时关闭使用过的资源
互联网应用系统一般是并发的系统，在每次申请和使用完资源后，应该释放供别人使用，使用完成后应该保证彻底的释放。
19 .架构选型
CoreMediaCMS将整个应用分成四成架构，每一层都可以独立于其他层而正常运行，每一层都可以分布式布署，极大的提高了应用系统的稳定性、可扩展性、支持高并发的要求，每一次之前通过中间件Corba进行稳定的传输数据。
20 .开发框架的选型
充分利用开源框架，可以大大提高开发效率。很多初级开发者，都采用DB JavaBean JSP这种初级的开发模式，而现在主要使用Struts、Spring等MVC开发框架。
常用开发框架构选型有：
Struts、Spring、Webwork等。
天极传媒选择的开发框架是：Struts Spring iBatis，在这个开发框架里，充分利用了Struts、Spring各自己的优点，可以选择StutsMVC，也可以选择Spring MVC。
21.分级存储
1）数据库数据分级存储：
将经常访问的数据和访问频度低的数据，分别存放到不同的分区，甚至存放到不同的数据库服务器，以便合进分配硬盘I/O及系统I/O。
2）网站内容发布之后，分级存储：
任何一个大型的网站，一般都有海量的内容，为了提高访问效率，应搭建分级存储体系，根据应用的重要性和访问并发要求，将这些内容分级存储，同时将静态内容中的静态页面文件、图片文件、下载文件分不同的Web服务器访问，降低I/O争用，提高访问效率，同时让数据存储、管理、备份更加清晰。
22 .页面静态化
一个大型网站，既有静态内容，也有动态内容。静态内容，直接通过Apache或者Squid访问，效率高，稳定可靠，更多的是受服务器等硬件设备的I/O吞吐量、网络环境及页面代码本身质量限制，不受应用系统及数据库性能限制，这些内容往往访问速度和效率不会有较大的问题。
而动态内容，除了受硬件设备I/O、操作系统I/O及内容、网络环境及页面代码的影响，还要受应用服务器和数据库性能影响，因此，这部份内容，要尽可能作静态化或者伪静态，并采用缓存技术，将其缓存，以减少对应用服务器和数据库服务器的操作次数，提高用户访问效率和稳定性。
23.缓存策略
对于构建的业务系统，如果有些数据要经常要从数据库中读取，同时，这些数据又不经常变化，这些数据就可以在系统中缓存起来，使用时直接读取缓存，而不用频繁的访问数据库读取数据。
缓存工作可以在系统初始化时一次性读取数据，特别是一些只读的数据，当数据更新时更新数据库内容，同时更新缓存的数据值。
例如：在CMS2005系统中，我们将很少发生变化的网站节点树数据，缓存在客户端，当用户登录时，一次性读入到客户端缓存起来，以后编辑在使用时，不用再从数据库中读取，大大提高了应用系统的访问速度。
当然，也可以将数据库中重复访问的数据缓存在应用服务器内存中，减少对数据库的访问次数，Java常用的缓存技术产品有：MemoryCache、OSCache等。
7. 并发50用户的web应用，带宽需要多少
这个不能只是根据并发量去核算，也要看web应用里面的一些情况，图片、文字的多少，有没有视频和一些其他的功能，需要根据web应用的详细情况去确定核算的。并且各个服务器配置支持的并发连接数是不同的，如果只是简单的静态宣传页面，50个并发，虚拟主机就够用了，是共享带宽，使用独立云服务器的话，3-5M带宽都可以的。
8. 什么是服务器并发量并发量如何计算
并发的意思是指网站在同一时间访问的人数，人数越大，瞬间带宽要求更高。服务器并发量分为：1.业务并发用户数；2.最大并发访问数；3.系统用户数；4.同时在线用户数；
说明服务器实际压力，能承受的最大并发访问数，既取决于业务并发用户数，还取决于用户的业务场景，这些可以通过对服务器日志的分析得到。
一般只需要分析出典型业务（用户常用，最关注的业务操作）
给出一个估算业务并发用户数的公式（测试人员一般只关心业务并发用户数）
C=nL/T
C^=C+3×(C的平方根)
C是平均的业务并发用户数、n是login session的数量、L是login session的平均长度、T是指考察的时间段长度、C^是指业务并发用户数的峰值。
假设OA系统有1000用户，每天400个用户发访问，每个登录到退出平均时间2小时，在1天时间内用户只在8小时内使用该系统。
C=400×2/8=100
C^=100+3×(100的平方根)=100+3×10=130
另外，如果知道平均每个用户发出的请求数u，则系统吞吐量可以估算为u×C
精确估算，还要考虑用户业务操作存在一定的时间集中性（比如上班后1小时内是OA系统高峰期），采用公式计算仍然会存在偏差。
285-104-1346
9. web应用并发量怎么处理
大数据并发处理解决方案：
1、HTML静态化
效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，无法全部手动去挨个实现，于是出现了常见的信息发布系统CMS，像常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、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CMS是必不可少的。
2、图片服务器分离
对于Web服务器来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，图片是最消耗资源的，于是有必要将图片与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略，他们都有独立的图片服务器，甚至很多台图片服务器。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问题而崩溃，在应用服务器和图片服务器上，可以进行不同的配置优化，比如apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持，尽可能少的LoadMole，保证更高的系统消耗和执行效率。 这一实现起来是比较容易的一现，如果服务器集群操作起来更方便，如果是独立的服务器，新手可能出现上传图片只能在服务器本地的情况下，可以在令一台服务器设置的IIS采用网络路径来实现图片服务器，即不用改变程序，又能提高性能，但对于服务器本身的IO处理性能是没有任何的改变。
3、数据库集群和库表散列
大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是需要使用数据库集群或者库表散列。
4、缓存
缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存。网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块，也可以使用外加的Squid模块进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。
网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。另外，在使用web语言开发的时候，各种语言基本都有自己的缓存模块和方法，PHP有Pear的Cache模块，Java就更多了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。
5、镜像
镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式，镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异，比如ChinaNet和ENet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点，数据进行定时更新或者实时更新。在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现成的解决架构和产品可选。也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。
10. 服务器里的吞吐量指的是什么
吞吐量：系统在单位时间内处理请求的数量。只不过是一个很宽泛的术语，大家经常指的吞吐量的单位可能是：TPS/QPS、页面数/秒、人数/天、处理业务数/小时等等。
几个相关的概念：TPS、QPS、RPS
TPS：Transactions Per Second（每秒事务处理数），指服务器每秒处理的事务次数。一般用于评估数据库、交易系统的基准性能。
QPS：Queries Per Second（查询量/秒），是服务器每秒能够处理的查询次数，例如域名服务器、Mysql查询性能。
RPS：Request Per Second（请求数/秒）
RPS（Request Per Second）和QPS可以认为是一回事。
RT：Response Time（响应时间）：客户端发一个请求开始计时，到客户端接收到从服务器端返回的响应结果结束所经历的时间，响应时间由请求发送时间、网络传输时间和服务器处理时间三部分组成。也叫Think Time。
并发数与TPS/QPS的关系：
QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间
这里的并发数如果为事务处理请求数，则为TPS，如果为查询请求数，则为QPS。