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Java高并发解决方案-创新互联

1.增加硬件配置（单机）
cpu从32位提升到64位
 内存从64GB提升至256GB，比如缓存服务器
 磁盘从HDD(Hard Disk Drive)提升为SSD(Solid State Drive,固态硬盘)，针对有大量读写的应用
 磁盘扩容，1TB扩展到2TB，比如文件系统
 千兆网卡提升至万兆网卡

不管怎么提升硬件性能，硬件性能的提升也不可能永无止境，最终还是要靠分布式解决

在月湖等地区，都构建了全面的区域性战略布局，加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力，以专注、极致的服务理念，为客户提供网站设计、网站制作 网站设计制作定制设计,公司网站建设,企业网站建设,品牌网站建设,营销型网站,外贸网站建设,月湖网站建设费用合理。2.缓存 2.1 http缓存
  @Autowired
    HttpServletRequest request;
    @Autowired
    HttpServletResponse response;
    
        //DateFormat format=new SimpleDateFormat(" yyyy HH:mm:ss 'GMT'", Locale.CHINA);
        //当前时间
        //long now=System.currentTimeMillis()*1000*1000;

        response.addHeader("Date",new Date().toString());
        //过期时间http1.0支持
//        response.addHeader("Expires", format.format(new Date(now+20*1000)));

        //文档生存时间http1.1支持
        response.addHeader("Cache-Control","max-age=20");
2.2 nginx缓存

在/usr/loca/nginx/conf/nginx.conf中加入一下代码

location  /static {
      root  /opt/static;
      expires 1d; #1天
}
2.3 CDN缓存 2.4 应用缓存

内存缓存
速度快，重启后缓存丢失
磁盘缓存
速度稍慢，重启后缓存不丢失
代码组件：Guava,Ehcache
服务器：Redis,MemCache

2.5 Mybatis缓存 2.6 多级缓存

http缓存->CDN->nginx->redis->DB

2.7 缓存的使用场景

1.经常要读取的数据
2.频繁访问的数据
3.热点数据缓存
4.IO瓶颈数据
5.计算昂贵的数据
6.无需实时更新的数据
缓存的目的是减少对后端服务的访问，降低后端服务的压力

3.集群

可以服务器（tomcat）集群【用nginx转发】、mysql集群降低并发，可以负载均衡的就可以降低并发

4.拆分 4.1 数据库垂直拆分

把不同业务维度的表分到不同的数据库

4.2 数据库水平拆分

把表的某些列分到一个数据库，另一些列分到其他的数据库

还可以用mycat读写分离

5.页面静态化

对于一些访问量大的，更新频率较低的数据，可直接定时生成静态html页面，供前段访问
常用的 静态化技术：freemaker,velocity
定时任务：每个5分钟生成一次首页的静态页面
页面静态化首先可以大大提升访问速度，不需要去访问数据库或者缓存来获取数据，浏览器直接加载html页即可
页面静态化可以提升网站稳定性，如果程序或者数据库出了问题，静态页面仍然可以正常访问

RestTemplate restTemplate=new RestTemplate();
        String str=restTemplate.getForObject("url",String.class);

url为你需要生成静态页面的地址，把str作为html存储到nginx可以访问的位置，页面上其他的局部更新可以用ajax

6.动静分离
采用nginx实现动静分离，nginx负责代理静态资源，tomcat负责处理动态资源，nginx可为tomcat分担压力

 redis并发5w左右，nginx并发5w左右，tomcat并发1000左右，mysql并发1000左右
7.消息队列

采用队列是解决高并发大流量的利器
队列的作用是：异步处理，流量削峰，系统解耦
异步处理：比如注册成功了，发优惠券、发短信、发红吧等一些其他的操作可以入队列异步处理
流量削峰：比如下单、秒杀等，用入队的方式将流量削平，变成平缓请求进行处理，避免系统崩溃
系统解耦：比如支付成功了，发消息通知物流系统，而无需直接调用这些系统

队列的应用场景
不是所有的处理都必须实时处理
不是所有的请求都必须实时告诉用户结果
不是所有的请求都必须100%一次性处理成功
保证最终一致性，不需要强一致性

常见的消息队列：ActiveMQ,RabbitMQ,RocketMQ,Kafka

8.池化

用一些池化技术，减少资源消耗，提升系统性能

8.1 对象池

通过复用对象，可以采用commons-pool2实现，一般在开发框架中使用1

8.2 数据库连接池

Druid,DBCP,C3P0

8.3 redis连接池

JedisPool

8.4 HttpClient连接池

核心实现类：PoolingClientConnectionManager

8.5 线程池

java提供java.util.concurrent可以实现线程池

9. 优化 9.1 JVM参数调优 9.2 Tomcat参数调优（本质上调优JVM参数） 10.Java程序优化

不要重复创建太多对象
流、文件、连接 一定要记得在finally中关闭
少用重量级同步锁synchronized,采用lock(读不加锁，写加锁)
不要再循环中使用try catch
多定义局部变量，少定义成员变量

11.数据库优化 11.1 数据库服务器优化

主要有DBA修改配置文件参数

11.2 数据库架构优化

将数据库服务器和应用服务器分离
读写分离：主从架构，写数据使用主库，读数据使用从库，分担读写压力
分库分表：扩容数据库，解决数据容量上限问题

11.3 数据库索引优化

建立合适的索引
建立索引的字段尽量的小，最好是数值
尽量在唯一性高的字段上创建索引，主见、序号等

BTREE索引（MySQL默认）：要求数据尽量不要重复，且最好是数值，可以区域查询
HSAH索引：要求数据尽量不要重复，且最好是字符串，不可以区域查询
位图索引：要求数据尽量重复，效率很好，比如字段是性别：男、女
聚簇索引：索引的位置顺序和数据的位置顺序一直，只能存放数据，因此只存放少量
非聚簇索引：非聚簇索引利用聚簇索引进行书签查找，不存放数据，只存放索引键值，因此存放的更多

11.4 SQL优化

避免索引失效
建立合适的索引
不要使用子查询
…

11.5 采用数据搜索引擎

solr, elasticsearch

12.Nginx优化 12.1 优化缓存（见前） 12.2 把图片从nginx中获取，减小tomcat后端压力 12.3 调整配置文件参数
worker processes 16;
gzip on;#开启gzip压缩输出
events{
	worker_connections 65535;#极限值65535
	multi_accept on;#开启多路连接
	use epoll；#使用epoll模型
}
13.Linux优化

一般建议不要动,专业人员职责
优化linux内核参数
修改/etc/sysctl.conf

14.网络优化

一般建议不要动,专业人员职责
机房、带宽、路由器等方面优化
网络架构更合理

15. 前端优化 15.1 js优化

压缩变小：压缩工具
多个js合并成一个js
用xxx.min.js代替xxx.js

15.2 css优化

压缩变小
多个css合并成一个css

15.3 html页面优化

不要加载太多的js和css
js和css加载放在页面的尾部，从用户体验角度来看的
页面上减少到服务器的请求数：比如图片可以放在不同的图片服务器中（浏览器统一域名下大请求上限一般是6个），或nginx转发

16.压测

系统上线前需要对系统的各个环节进行压力测试，发现系统的瓶颈，然后调优，再进行压力测试，还需要考虑到其他的风险因素，比如网络不稳定、机房故障等
压力测试工具：JMeter , LoadRunner

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文章标题：Java高并发解决方案-创新互联
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