并发的方法(并发控制方法)

一、将数据存到redis缓存培尘 二、使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效滑雀率的编程语言、还有高性能的Web容器. 三配让禅、使用Ngnix负载均衡

并发就是同时执行一段代码就是有300个人同时按按钮，对数据库插入数据
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并发数估算的一般方法总结 正确估算并发数能让你提前应对系统将要面对的一些压力，做好系统升级，扩容等一些准备措施，从而从容应对，保持系统的稳定，保证服务质量，例如电商网站大促，节日高峰等。下面是从网上找到的一些估算并发数的一般方法（原文http://www.51testing.com/html/93/316693-828134.html）：一、经典公式1）平均并发用户数为 C = nL/T2）并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号CC是平均并发用户数，n是login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度C’是并发用户数峰值举例1，假设系统A，该系统有3000个用户，平均每天大概有400个用户要访问该系统（可以从系统日志从获得），对于一个典型用户来说，一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时，而在一天之内，用户只有在8小时之内会使用该系统。那么，平均并发用户数为：C = 400*4/8 = 200并发用户数峰值为：C‘ = 200 + 3*根号200 = 243二、通用公式对绝大多数场景，我们用（用户总量/统计时间）*影响因子（一般为3）来进行估算并发量。比如，以乘坐地铁为例子，每天乘坐人数为5万人次，每天早高峰是7到9点，晚高峰是6到7点，根据8/2原则，80%的乘客会在高峰期间乘坐地铁，则每秒到达地铁检票口的人数为50000*80%/（3*60*60）=3.7，约4人/S，考虑到安检，入口关闭等因素，实际堆积在检票口的人数肯定比这个要大，假定每个人需要3秒才能进站，那实际并发应为4人/s*3s=12，当然影响因子可以根据实际情况增大！三、根据PV计算公式比如一个网站，每天的PV大概1000w，根据2/8原则，我们可以认为这1000w pv的80%是在一天的9个小时内完成的（人的精力有限），那么TPS为：1000w*80%/(9*3600)=246.92个/s,取经验因子3，则并发量应为：246.92*3=740四、根据系统用户数计算并发用户数 = 系统最大在线用户数的8%到12%引用地址:https://www.cnblogs.com/ptw-share/p/6670042.html

方案一：使用文件锁排它锁 flock函数用于获取文件的锁，这个锁同时只能被一个线程获取到，其它没有获取到锁的线程要么阻塞，要么获取失败在获取到锁的时候，先查询库存，如果库存大于0，则进行下订单操作，减库存，然后释放锁方案二：使用队列 将用户的下单请求依次存入一个队列中，后台用一个单独的进程处理队列中的下单请求

1、在java中，高并发属于一种编程术语，意思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。并发就是可以使用多个线程或进程，同时处理不同的操作。2、处理高并发的方法 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。（1）动静分离。静态资源请求与动态请求分离，项目中需要访问的图片、声音、js/css等静态资源需要有独立的存放位置，便于将来实现静态请求分离时直接剥离出来，比如nginx可以直接配置图片文件直接访问目录，而不需要经过tomcat。这样tomcat就可以专注处理动态请求，操作数据库数据处理之类的。静态请求代理服务器性能比tomcat高很多。（2）引入缓存。数据库缓存、页面缓存，这东西好用不复杂，搞明白什么地方适用最重要。简单的例子是频繁读取，不修改的地方最适用。也是后续集群做数据共享的一个方式之一，集群环境下，经常会碰到数据共享问题。 （3）如果将来数据量大，单一数据库成为瓶颈时，数据库的读写分离来了。数据库集群，读写分离，分表分区。
java高并发？ 2、处理高并发的方法对于一些大型网站，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。（1）动静分离。静态资源请求与动态请求分离，项目中需要访问的图片、声音、js/css等静态资源需要有独立的存放位置，便于将来实现静态请求分离时直接剥离出来，比如nginx可以直接配置图片文件直接访问目录，而不需要经过tomcat。这样tomcat就可以专注处理动态请求，操作数据库数据处理之类的。静态请求代理服务器性能比tomcat高很多。（2）引入缓存。数据库缓存、页面缓存，这东西好用不复杂，搞明白什么地方适用最重要。简单的例子是频繁读取，不修改的地方最适用。也是后续集群做数据共享的一个方式之一，集群环境下，经常会碰到数据共享问题。 （3）如果将来数据量大，单一数据库成为瓶颈时，数据库的读写分离来了。数据库集群，读写分离，分表分区。