Java分布式系统高并发解决方案
? 對于我們開發(fā)的網(wǎng)站，如果網(wǎng)站的訪問量非常大的話，那么我們就需要考慮相關(guān)的并發(fā)訪問問題了。而并發(fā)問題是絕大部分的程序員頭疼的問題，
但話又說回來了，既然逃避不掉，那我們就坦然面對吧~今天就讓我們一起來研究一下常見的并發(fā)和同步吧。
為了更好的理解并發(fā)和同步，我們需要先明白兩個重要的概念:同步和異步
???1、同步和異步的區(qū)別和聯(lián)系
? 所謂同步，可以理解為在執(zhí)行完一個函數(shù)或方法之后，一直等待系統(tǒng)返回值或消息，這時程序是出于阻塞的，只有接收到
????????返回的值或消息后才往下執(zhí)行其它的命令。
??????? 異步，執(zhí)行完函數(shù)或方法后，不必阻塞性地等待返回值或消息，只需要向系統(tǒng)委托一個異步過程，那么當(dāng)系統(tǒng)接收到返回
??????? 值或消息時，系統(tǒng)會自動觸發(fā)委托的異步過程，從而完成一個完整的流程。
???????? 同步在一定程度上可以看做是單線程，這個線程請求一個方法后就待這個方法給他回復(fù)，否則他不往下執(zhí)行(死心眼)。
??????? 異步在一定程度上可以看做是多線程的(廢話，一個線程怎么叫異步)，請求一個方法后，就不管了，繼續(xù)執(zhí)行其他的方法。
?
?同步就是一件事，一件事情一件事的做。
??????? 異步就是，做一件事情，不引響做其他事情。
例如：吃飯和說話，只能一件事一件事的來，因為只有一張嘴。
? ? ? ? ? ? ? ? 但吃飯和聽音樂是異步的，因為，聽音樂并不引響我們吃飯。
?
??????? 對于Java程序員而言，我們會經(jīng)常聽到同步關(guān)鍵字synchronized，假如這個同步的監(jiān)視對象是類的話，那么如果當(dāng)一個對象
? ? ? ? 訪問類里面的同步方法的話，那么其它的對象如果想要繼續(xù)訪問類里面的這個同步方法的話，就會進(jìn)入阻塞，只有等前一個對象
? ? ? ? 執(zhí)行完該同步方法后當(dāng)前對象才能夠繼續(xù)執(zhí)行該方法。這就是同步。相反，如果方法前沒有同步關(guān)鍵字修飾的話，那么不同的對象
? ? ? ? 可以在同一時間訪問同一個方法，這就是異步。
??????
??????? 在補(bǔ)充一下(臟數(shù)據(jù)和不可重復(fù)讀的相關(guān)概念):
???????臟數(shù)據(jù)
臟讀就是指當(dāng)一個事務(wù)正在訪問數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)進(jìn)行了修改，而這種修改還沒有提交到數(shù)據(jù)庫中，這時，另外一個事務(wù)也訪問這個數(shù)據(jù)，然后使用了這 個數(shù)據(jù)。因為這個數(shù)據(jù)是還沒有提交的數(shù)據(jù)，那么另外一個事務(wù)讀到的這個數(shù)據(jù)是臟數(shù)據(jù)(Dirty Data)，依據(jù)臟數(shù)據(jù)所做的操作可能是不正確的。 不可重復(fù)讀 不可重復(fù)讀是指在一個事務(wù)內(nèi)，多次讀同一數(shù)據(jù)。在這個事務(wù)還沒有結(jié)束時，另外一個事務(wù)也訪問該同一數(shù)據(jù)。那么，在第一個事務(wù)中的兩次讀數(shù)據(jù)之間，由于第二個事務(wù)的修改，那么第一個事務(wù)兩次讀到的數(shù)據(jù)可能是不一樣的。這樣就發(fā)生了在一個事務(wù)內(nèi)兩次讀到的數(shù)據(jù)是不一樣的，因此稱為是不可重復(fù)讀?2、如何處理并發(fā)和同步
? ? ? ??今天講的如何處理并發(fā)和同同步問題主要是通過鎖機(jī)制。
? ? ? ?我們需要明白，鎖機(jī)制有兩個層面。
? ? ? ?一種是代碼層次上的，如java中的同步鎖，典型的就是同步關(guān)鍵字synchronized，這里我不在做過多的講解，
? ? ? ?感興趣的可以參考:http://www.cnblogs.com/xiohao/p/4151408.html
? ? ? ?另外一種是數(shù)據(jù)庫層次上的，比較典型的就是悲觀鎖和樂觀鎖。這里我們重點(diǎn)講解的就是悲觀鎖（傳統(tǒng)的物理鎖）和樂觀鎖。
? ? ? ?悲觀鎖(Pessimistic Locking):??? ? ?
? ? ? ?悲觀鎖，正如其名，它指的是對數(shù)據(jù)被外界（包括本系統(tǒng)當(dāng)前的其他事務(wù)，以及來自?外部系統(tǒng)的事務(wù)處理）修改持保守態(tài)度，因此，
? ? ? ?在整個數(shù)據(jù)處理過程中，將數(shù)據(jù)處于鎖定狀態(tài)。
? ? ? ?悲觀鎖的實(shí)現(xiàn)，往往依靠數(shù)據(jù)庫提供的鎖機(jī)制（也只有數(shù)據(jù)庫層提供的鎖機(jī)制才能?真正保證數(shù)據(jù)訪問的排他性，否則，即使在本系統(tǒng)
? ? ? ?中實(shí)現(xiàn)了加鎖機(jī)制，也無法保證外部系?統(tǒng)不會修改數(shù)據(jù)）。?
? ? ? ?一個典型的倚賴數(shù)據(jù)庫的悲觀鎖調(diào)用：?
? ? ? ?select * from account where name=”Erica” for update
? ? ? ?這條 sql 語句鎖定了 account 表中所有符合檢索條件（ name=”Erica” ）的記錄。
? ? ? ?本次事務(wù)提交之前（事務(wù)提交時會釋放事務(wù)過程中的鎖），外界無法修改這些記錄。?
? ? ? ?Hibernate 的悲觀鎖，也是基于數(shù)據(jù)庫的鎖機(jī)制實(shí)現(xiàn)。?
? ? ? ?下面的代碼實(shí)現(xiàn)了對查詢記錄的加鎖：
? ? ? ?String hqlStr ="from TUser as user where user.name='Erica'";
? ? ? ? Query query = session.createQuery(hqlStr);
? ??? ? query.setLockMode("user",LockMode.UPGRADE); // 加鎖
? ??? ?List userList = query.list();// 執(zhí)行查詢，獲取數(shù)據(jù)
? ? ? ?query.setLockMode?對查詢語句中，特定別名所對應(yīng)的記錄進(jìn)行加鎖（我們?yōu)?TUser 類指定了一個別名 “user” ），這里也就是對
? ? ? 返回的所有 user 記錄進(jìn)行加鎖。?
? ? ? 觀察運(yùn)行期 Hibernate 生成的 SQL 語句：?
? ? ? select tuser0_.id as id, tuser0_.name as name, tuser0_.group_id
? ? ? as group_id, tuser0_.user_type as user_type, tuser0_.sex as sex
? ? ? from t_user tuser0_ where (tuser0_.name='Erica' ) for update
? ? ?這里 Hibernate 通過使用數(shù)據(jù)庫的 for update 子句實(shí)現(xiàn)了悲觀鎖機(jī)制。?
? ? ? Hibernate 的加鎖模式有：?
? ? ? ? LockMode.NONE ： 無鎖機(jī)制。?
? ? ? ? LockMode.WRITE ： Hibernate 在 Insert 和 Update 記錄的時候會自動獲取
? ? ? ? LockMode.READ ： Hibernate 在讀取記錄的時候會自動獲取。?
? ? ? 以上這三種鎖機(jī)制一般由 Hibernate 內(nèi)部使用，如 Hibernate 為了保證 Update
? ? ? 過程中對象不會被外界修改，會在 save 方法實(shí)現(xiàn)中自動為目標(biāo)對象加上 WRITE 鎖。?
? ? ? ? LockMode.UPGRADE ：利用數(shù)據(jù)庫的 for update 子句加鎖。?
? ? ? ? LockMode. UPGRADE_NOWAIT ： Oracle 的特定實(shí)現(xiàn)，利用 Oracle 的 for
? ? ? update nowait 子句實(shí)現(xiàn)加鎖。?
? ? ? 上面這兩種鎖機(jī)制是我們在應(yīng)用層較為常用的，加鎖一般通過以下方法實(shí)現(xiàn)：?
? ? ? Criteria.setLockMode
? ? ? Query.setLockMode
? ? ? Session.lock
? ? ? 注意，只有在查詢開始之前（也就是 Hiberate 生成 SQL 之前）設(shè)定加鎖，才會?
? ? ? 真正通過數(shù)據(jù)庫的鎖機(jī)制進(jìn)行加鎖處理，否則，數(shù)據(jù)已經(jīng)通過不包含 for update
? ? ? 子句的 Select SQL 加載進(jìn)來，所謂數(shù)據(jù)庫加鎖也就無從談起。
? ? ? 為了更好的理解select... for update的鎖表的過程，本人將要以mysql為例，進(jìn)行相應(yīng)的講解
? ? ? 1、要測試鎖定的狀況，可以利用MySQL的Command Mode ，開二個視窗來做測試。
? ? ? ? ? 表的基本結(jié)構(gòu)如下:
? ? ? ? ??
?
? ? ? ? ???表中內(nèi)容如下:
? ? ? ? ? ?
?
? ? ? ? ? 開啟兩個測試窗口，在其中一個窗口執(zhí)行select * from ta for update0
? ? ? ? ? 然后在另外一個窗口執(zhí)行update操作如下圖:
???
? ? ? ? ? 等到一個窗口commit后的圖片如下:
? ? ? ? ??
? ? ? ? ? ?到這里，悲觀鎖機(jī)制你應(yīng)該了解一些了吧~
???????
? ? ? ? ? ?需要注意的是for update要放到mysql的事務(wù)中，即begin和commit中，否者不起作用。
? ? ? ? ? ?至于是鎖住整個表還是鎖住選中的行，請參考:
? ? ? ? ? ?http://www.cnblogs.com/xiohao/p/4385768.html
?????????? ?至于hibernate中的悲觀鎖使用起來比較簡單，這里就不寫demo了~感興趣的自己查一下就ok了~
? ? ? ? ? ?
???????? ?樂觀鎖(Optimistic Locking):????????
???????? 相對悲觀鎖而言，樂觀鎖機(jī)制采取了更加寬松的加鎖機(jī)制。悲觀鎖大多數(shù)情況下依?靠數(shù)據(jù)庫的鎖機(jī)制實(shí)現(xiàn)，以保證操作最大程度的獨(dú)占性。但隨之
而來的就是數(shù)據(jù)庫?性能的大量開銷，特別是對長事務(wù)而言，這樣的開銷往往無法承受。?如一個金融系統(tǒng)，當(dāng)某個操作員讀取用戶的數(shù)據(jù)，并在讀出的用戶數(shù)
據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)?行修改時（如更改用戶帳戶余額），如果采用悲觀鎖機(jī)制，也就意味著整個操作過?程中（從操作員讀出數(shù)據(jù)、開始修改直至提交修改結(jié)果的全
過程，甚至還包括操作?員中途去煮咖啡的時間），數(shù)據(jù)庫記錄始終處于加鎖狀態(tài)，可以想見，如果面對幾?百上千個并發(fā)，這樣的情況將導(dǎo)致怎樣的后果。?樂
觀鎖機(jī)制在一定程度上解決了這個問題。
???????? 樂觀鎖，大多是基于數(shù)據(jù)版本?? Version ）記錄機(jī)制實(shí)現(xiàn)。何謂數(shù)據(jù)版本？即為數(shù)據(jù)增加一個版本標(biāo)識，在基于數(shù)據(jù)庫表的版本解決方案中，一般是通
過為數(shù)據(jù)庫表增加一個 “version” 字段來?實(shí)現(xiàn)。?讀取出數(shù)據(jù)時，將此版本號一同讀出，之后更新時，對此版本號加一。此時，將提?交數(shù)據(jù)的版本數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)
庫表對應(yīng)記錄的當(dāng)前版本信息進(jìn)行比對，如果提交的數(shù)據(jù)?版本號大于數(shù)據(jù)庫表當(dāng)前版本號，則予以更新，否則認(rèn)為是過期數(shù)據(jù)。對于上面修改用戶帳戶信息
的例子而言，假設(shè)數(shù)據(jù)庫中帳戶信息表中有一個?version 字段，當(dāng)前值為 1 ；而當(dāng)前帳戶余額字段（ balance ）為 $100 。操作員 A 此時將其讀出
（ version=1 ），并從其帳戶余額中扣除 $50（ $100-$50 ）。?2 在操作員 A 操作的過程中，操作員 B 也讀入此用戶信息（ version=1 ），并?從其帳
戶余額中扣除 $20 （ $100-$20 ）。?3 操作員 A 完成了修改工作，將數(shù)據(jù)版本號加一（ version=2 ），連同帳戶扣?除后余額（ balance=$50 ），提交
至數(shù)據(jù)庫更新，此時由于提交數(shù)據(jù)版本大?于數(shù)據(jù)庫記錄當(dāng)前版本，數(shù)據(jù)被更新，數(shù)據(jù)庫記錄 version 更新為 2 。?4 操作員 B 完成了操作，也將版本號加一
（ version=2 ）試圖向數(shù)據(jù)庫提交數(shù)?據(jù)（ balance=$80 ），但此時比對數(shù)據(jù)庫記錄版本時發(fā)現(xiàn)，操作員 B 提交的?數(shù)據(jù)版本號為 2 ，數(shù)據(jù)庫記錄當(dāng)前版
本也為 2 ，不滿足 “ 提交版本必須大于記?錄當(dāng)前版本才能執(zhí)行更新 “ 的樂觀鎖策略，因此，操作員 B 的提交被駁回。?這樣，就避免了操作員 B 用基于
version=1 的舊數(shù)據(jù)修改的結(jié)果覆蓋操作?員 A 的操作結(jié)果的可能。?從上面的例子可以看出，樂觀鎖機(jī)制避免了長事務(wù)中的數(shù)據(jù)庫加鎖開銷（操作員 A
和操作員 B 操作過程中，都沒有對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)加鎖），大大提升了大并發(fā)量下的系?統(tǒng)整體性能表現(xiàn)。?需要注意的是，樂觀鎖機(jī)制往往基于系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)存儲
邏輯，因此也具備一定的局?限性，如在上例中，由于樂觀鎖機(jī)制是在我們的系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)，來自外部系統(tǒng)的用戶?余額更新操作不受我們系統(tǒng)的控制，因此可能
會造成臟數(shù)據(jù)被更新到數(shù)據(jù)庫中。在?系統(tǒng)設(shè)計階段，我們應(yīng)該充分考慮到這些情況出現(xiàn)的可能性，并進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整（如?將樂觀鎖策略在數(shù)據(jù)庫存儲過程中實(shí)
現(xiàn)，對外只開放基于此存儲過程的數(shù)據(jù)更新途?徑，而不是將數(shù)據(jù)庫表直接對外公開）。?Hibernate 在其數(shù)據(jù)訪問引擎中內(nèi)置了樂觀鎖實(shí)現(xiàn)。如果不用考慮外
部系統(tǒng)對數(shù)?據(jù)庫的更新操作，利用 Hibernate 提供的透明化樂觀鎖實(shí)現(xiàn)，將大大提升我們的?生產(chǎn)力。
User.hbm.xml
<?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC"-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN""http://hibernate.sourceforge.net/hibernate-mapping-3.0.dtd"><hibernate-mapping package="com.xiaohao.test"><class name="User" table="user" optimistic-lock="version" ><id name="id"><generator class="native" /></id><!--version標(biāo)簽必須跟在id標(biāo)簽后面--><version column="version" name="version" /><property name="userName"/><property name="password"/></class></hibernate-mapping>注意 version 節(jié)點(diǎn)必須出現(xiàn)在 ID 節(jié)點(diǎn)之后。?
這里我們聲明了一個 version 屬性，用于存放用戶的版本信息，保存在 User 表的version中?
optimistic-lock 屬性有如下可選取值：?
? none
無樂觀鎖?
? version
通過版本機(jī)制實(shí)現(xiàn)樂觀鎖?
? dirty
通過檢查發(fā)生變動過的屬性實(shí)現(xiàn)樂觀鎖?
? all
通過檢查所有屬性實(shí)現(xiàn)樂觀鎖?
其中通過 version 實(shí)現(xiàn)的樂觀鎖機(jī)制是 Hibernate 官方推薦的樂觀鎖實(shí)現(xiàn)，同時也?
是 Hibernate 中，目前唯一在數(shù)據(jù)對象脫離 Session 發(fā)生修改的情況下依然有效的鎖機(jī)?
制。因此，一般情況下，我們都選擇 version 方式作為 Hibernate 樂觀鎖實(shí)現(xiàn)機(jī)制。
2 ． 配置文件hibernate.cfg.xml和UserTest測試類
?? hibernate.cfg.xml
<!DOCTYPE hibernate-configuration PUBLIC"-//Hibernate/Hibernate Configuration DTD 3.0//EN""http://hibernate.sourceforge.net/hibernate-configuration-3.0.dtd"><hibernate-configuration> <session-factory><!-- 指定數(shù)據(jù)庫方言 如果使用jbpm的話，數(shù)據(jù)庫方言只能是InnoDB--><property name="dialect">org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialect</property><!-- 根據(jù)需要自動創(chuàng)建數(shù)據(jù)表 --><property name="hbm2ddl.auto">update</property><!-- 顯示Hibernate持久化操作所生成的SQL --><property name="show_sql">true</property><!-- 將SQL腳本進(jìn)行格式化后再輸出 --><property name="format_sql">false</property><property name="current_session_context_class">thread</property><!-- 導(dǎo)入映射配置 --><property name="connection.url">jdbc:mysql:///user</property><property name="connection.username">root</property><property name="connection.password">123456</property><property name="connection.driver_class">com.mysql.jdbc.Driver</property><mapping resource="com/xiaohao/test/User.hbm.xml" /></session-factory> </hibernate-configuration>UserTest.java
package com.xiaohao.test;import org.hibernate.Session; import org.hibernate.SessionFactory; import org.hibernate.Transaction; import org.hibernate.cfg.Configuration;public class UserTest {public static void main(String[] args) {Configuration conf=new Configuration().configure();SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();Session session=sf.getCurrentSession();Transaction tx=session.beginTransaction(); // User user=new User("小浩","英雄"); // session.save(user); // session.createSQLQuery("insert into user(userName,password) value('張英雄16','123')") // .executeUpdate();User user=(User) session.get(User.class, 1);user.setUserName("221"); // session.save(user); System.out.println("恭喜您，用戶的數(shù)據(jù)插入成功了哦~~");tx.commit();}}每次對 TUser 進(jìn)行更新的時候，我們可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)庫中的 version 都在遞增。
?
下面我們將要通過樂觀鎖來實(shí)現(xiàn)一下并發(fā)和同步的測試用例:
這里需要使用兩個測試類，分別運(yùn)行在不同的虛擬機(jī)上面，以此來模擬多個用戶同時操作一張表,同時其中一個測試類需要模擬長事務(wù)
UserTest.java
package com.xiaohao.test;import org.hibernate.Session; import org.hibernate.SessionFactory; import org.hibernate.Transaction; import org.hibernate.cfg.Configuration;public class UserTest {public static void main(String[] args) {Configuration conf=new Configuration().configure();SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();Session session=sf.openSession(); // Session session2=sf.openSession();User user=(User) session.createQuery(" from User user where user=5").uniqueResult(); // User user2=(User) session.createQuery(" from User user where user=5").uniqueResult();System.out.println(user.getVersion()); // System.out.println(user2.getVersion());Transaction tx=session.beginTransaction();user.setUserName("101");tx.commit();System.out.println(user.getVersion()); // System.out.println(user2.getVersion()); // System.out.println(user.getVersion()==user2.getVersion()); // Transaction tx2=session2.beginTransaction(); // user2.setUserName("4468"); // tx2.commit(); }}UserTest2.java
package com.xiaohao.test;import org.hibernate.Session; import org.hibernate.SessionFactory; import org.hibernate.Transaction; import org.hibernate.cfg.Configuration;public class UserTest2 {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Configuration conf=new Configuration().configure();SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();Session session=sf.openSession(); // Session session2=sf.openSession();User user=(User) session.createQuery(" from User user where user=5").uniqueResult();Thread.sleep(10000); // User user2=(User) session.createQuery(" from User user where user=5").uniqueResult();System.out.println(user.getVersion()); // System.out.println(user2.getVersion());Transaction tx=session.beginTransaction();user.setUserName("100");tx.commit();System.out.println(user.getVersion()); // System.out.println(user2.getVersion()); // System.out.println(user.getVersion()==user2.getVersion()); // Transaction tx2=session2.beginTransaction(); // user2.setUserName("4468"); // tx2.commit(); }}操作流程及簡單講解: 首先啟動UserTest2.java測試類，在執(zhí)行到Thread.sleep(10000);這條語句的時候，當(dāng)前線程會進(jìn)入睡眠狀態(tài)。在10秒鐘之內(nèi)
??????????????????????????? 啟動UserTest這個類，在到達(dá)10秒的時候，我們將會在UserTest.java中拋出下面的異常:
| 123456789101112131415 | Exception?in?thread?"main"?org.hibernate.StaleObjectStateException: Row was updated or deleted?by?another transaction (or unsaved-value mapping was incorrect): [com.xiaohao.test.User#5]????at org.hibernate.persister.entity.AbstractEntityPersister.check(AbstractEntityPersister.java:1932)????at org.hibernate.persister.entity.AbstractEntityPersister.update(AbstractEntityPersister.java:2576)????at org.hibernate.persister.entity.AbstractEntityPersister.updateOrInsert(AbstractEntityPersister.java:2476)????at org.hibernate.persister.entity.AbstractEntityPersister.update(AbstractEntityPersister.java:2803)????at org.hibernate.action.EntityUpdateAction.execute(EntityUpdateAction.java:113)????at org.hibernate.engine.ActionQueue.execute(ActionQueue.java:273)????at org.hibernate.engine.ActionQueue.executeActions(ActionQueue.java:265)????at org.hibernate.engine.ActionQueue.executeActions(ActionQueue.java:185)????at org.hibernate.event.def.AbstractFlushingEventListener.performExecutions(AbstractFlushingEventListener.java:321)????at org.hibernate.event.def.DefaultFlushEventListener.onFlush(DefaultFlushEventListener.java:51)????at org.hibernate.impl.SessionImpl.flush(SessionImpl.java:1216)????at org.hibernate.impl.SessionImpl.managedFlush(SessionImpl.java:383)????at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.commit(JDBCTransaction.java:133)????at com.xiaohao.test.UserTest2.main(UserTest2.java:21) |
UserTest2代碼將在 tx.commit() 處拋出 StaleObjectStateException 異?常，并指出版本檢查失敗，當(dāng)前事務(wù)正在試圖提交一個過期數(shù)據(jù)。通過捕捉這個異常，我?們就可以在樂觀鎖校驗失敗時進(jìn)行相應(yīng)處理
?
?3、常見并發(fā)同步案例分析
??? 案例一:訂票系統(tǒng)案例，某航班只有一張機(jī)票，假定有1w個人打開你的網(wǎng)站來訂票，問你如何解決并發(fā)問題(可擴(kuò)展到任何高并發(fā)網(wǎng)站要考慮
?????????????? 的并發(fā)讀寫問題)
??? 問題，1w個人來訪問，票沒出去前要保證大家都能看到有票，不可能一個人在看到票的時候別人就不能看了。到底誰能搶到，那得看這個人的“運(yùn)氣”（網(wǎng)
???????????? 絡(luò)快慢等）
其次考慮的問題，并發(fā)，1w個人同時點(diǎn)擊購買，到底誰能成交？總共只有一張票。
首先我們?nèi)菀紫氲胶筒l(fā)相關(guān)的幾個方案 ：
鎖同步同步更多指的是應(yīng)用程序的層面，多個線程進(jìn)來，只能一個一個的訪問，java中指的是syncrinized關(guān)鍵字。鎖也有2個層面，一個是java中談到的對
象鎖，用于線程同步；另外一個層面是數(shù)據(jù)庫的鎖；如果是分布式的系統(tǒng)，顯然只能利用數(shù)據(jù)庫端的鎖來實(shí)現(xiàn)。
假定我們采用了同步機(jī)制或者數(shù)據(jù)庫物理鎖機(jī)制，如何保證1w個人還能同時看到有票，顯然會犧牲性能，在高并發(fā)網(wǎng)站中是不可取的。使用hibernate后我們
提出了另外一個概念：樂觀鎖、悲觀鎖（即傳統(tǒng)的物理鎖）；
采用樂觀鎖即可解決此問題。樂觀鎖意思是不鎖定表的情況下，利用業(yè)務(wù)的控制來解決并發(fā)問題，這樣即保證數(shù)據(jù)的并發(fā)可讀性又保證保存數(shù)據(jù)的排他性，保
證性能的同時解決了并發(fā)帶來的臟數(shù)據(jù)問題。
hibernate中如何實(shí)現(xiàn)樂觀鎖：
前提：在現(xiàn)有表當(dāng)中增加一個冗余字段，version版本號, long類型
原理：
1）只有當(dāng)前版本號》=數(shù)據(jù)庫表版本號，才能提交
2）提交成功后，版本號version ++
實(shí)現(xiàn)很簡單：在ormapping增加一屬性optimistic-lock="version"即可，以下是樣例片段
<hibernate-mapping>
<class name="com.insigma.stock.ABC"?optimistic-lock="version"?table="T_Stock" schema="STOCK">
案例二、股票交易系統(tǒng)、銀行系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)量你是如何考慮的
首先，股票交易系統(tǒng)的行情表，每幾秒鐘就有一個行情記錄產(chǎn)生，一天下來就有（假定行情3秒一個） 股票數(shù)量×20×60*6 條記錄，一月下來這個表記錄數(shù)
量多大？ oracle中一張表的記錄數(shù)超過100w后 查詢性能就很差了，如何保證系統(tǒng)性能？
再比如，中國移動有上億的用戶量，表如何設(shè)計？把所有用于存在于一個表么？
所以，大數(shù)量的系統(tǒng)，必須考慮表拆分-（表名字不一樣，但是結(jié)構(gòu)完全一樣），通用的幾種方式：（視情況而定）
1）按業(yè)務(wù)分，比如 手機(jī)號的表，我們可以考慮 130開頭的作為一個表，131開頭的另外一張表 以此類推
2）利用oracle的表拆分機(jī)制做分表
3）如果是交易系統(tǒng)，我們可以考慮按時間軸拆分，當(dāng)日數(shù)據(jù)一個表，歷史數(shù)據(jù)弄到其它表。這里歷史數(shù)據(jù)的報表和查詢不會影響當(dāng)日交易。
當(dāng)然，表拆分后我們的應(yīng)用得做相應(yīng)的適配。單純的or-mapping也許就得改動了。比如部分業(yè)務(wù)得通過存儲過程等
此外，我們還得考慮緩存
這里的緩存，指的不僅僅是hibernate，hibernate本身提供了一級二級緩存。這里的緩存獨(dú)立于應(yīng)用，依然是內(nèi)存的讀取，假如我們能減少數(shù)據(jù)庫頻繁的訪
問，那對系統(tǒng)肯定大大有利的。比如一個電子商務(wù)系統(tǒng)的商品搜索，如果某個關(guān)鍵字的商品經(jīng)常被搜，那就可以考慮這部分商品列表存放到緩存（內(nèi)存中
去），這樣不用每次訪問數(shù)據(jù)庫，性能大大增加。
簡單的緩存大家可以理解為自己做一個hashmap，把常訪問的數(shù)據(jù)做一個key，value是第一次從數(shù)據(jù)庫搜索出來的值，下次訪問就可以從map里讀取，而不
讀數(shù)據(jù)庫；專業(yè)些的目前有獨(dú)立的緩存框架比如memcached 等，可獨(dú)立部署成一個緩存服務(wù)器。
?案例三、搶購秒殺解決方案
之前我將高并發(fā)的解決方法誤認(rèn)為是線程或者是隊列可以解決，因為高并發(fā)的時候是有很多用戶在訪問，導(dǎo)致出現(xiàn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)不正確、丟失數(shù)據(jù)現(xiàn)象，所以想到 的是用隊列解決，
其實(shí)隊列解決的方式也可以處理，比如我們在競拍商品、轉(zhuǎn)發(fā)評論微博或者是秒殺商品等，同一時間訪問量特別大，隊列在此起到特別的作用，將 所有請求放入隊列，
以毫秒計時單位，有序的進(jìn)行，從而不會出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失系統(tǒng)數(shù)據(jù)不正確的情況。
?
4、常見的提高高并發(fā)下訪問的效率的手段
????? 首先要了解高并發(fā)的的瓶頸在哪里？
???? 1、可能是服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)帶寬不夠
???? 2.可能web線程連接數(shù)不夠
?????3.可能數(shù)據(jù)庫連接查詢上不去。
???? 根據(jù)不同的情況，解決思路也不同。
像第一種情況可以增加網(wǎng)絡(luò)帶寬，DNS域名解析分發(fā)多臺服務(wù)器。
負(fù)載均衡，前置代理服務(wù)器nginx、apache等等
數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化，讀寫分離，分表等等
?? 最后復(fù)制一些在高并發(fā)下面需要常常需要處理的內(nèi)容:
盡量使用緩存，包括用戶緩存，信息緩存等，多花點(diǎn)內(nèi)存來做緩存，可以大量減少與數(shù)據(jù)庫的交互，提高性能。
用jprofiler等工具找出性能瓶頸，減少額外的開銷。
優(yōu)化數(shù)據(jù)庫查詢語句，減少直接使用hibernate等工具的直接生成語句（僅耗時較長的查詢做優(yōu)化）。
優(yōu)化數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，多做索引，提高查詢效率。
統(tǒng)計的功能盡量做緩存，或按每天一統(tǒng)計或定時統(tǒng)計相關(guān)報表，避免需要時進(jìn)行統(tǒng)計的功能。
能使用靜態(tài)頁面的地方盡量使用，減少容器的解析（盡量將動態(tài)內(nèi)容生成靜態(tài)html來顯示）。
解決以上問題后，使用服務(wù)器集群來解決單臺的瓶頸問題。
今天我經(jīng)過查資料，高并發(fā)的解決方法有倆種:
一種是使用緩存、另一種是使用生成靜態(tài)頁面；還有就是從最基礎(chǔ)的地方優(yōu)化我們寫代碼減少不必要的資源浪費(fèi)：(
1.不要頻繁的new對象,對于在整個應(yīng)用中只需要存在一個實(shí)例的類使用單例模式.對于String的連接操作,使用StringBuffer或者StringBuilder.對于utility類型的類通過靜態(tài)方法來訪問。
2. 避免使用錯誤的方式,如Exception可以控制方法推出,但是Exception要保留stacktrace消耗性能,除非必要不要使用 instanceof做條件判斷,盡量使用比的條件判斷方式.使用JAVA中效率高的類,比如ArrayList比Vector性能好。)
?
首先緩存技術(shù)我一直沒有使用過，我覺得應(yīng)該是在用戶請求時將數(shù)據(jù)保存在緩存中，下次請求時會檢測緩存中是否有數(shù)據(jù)存在，防止多次請求服務(wù)器，導(dǎo)致服務(wù)器性能降低，嚴(yán)重導(dǎo)致服務(wù)器崩潰，這只是我自己的理解，詳細(xì)的資料還是需要在網(wǎng)上收集；
?
使用生成靜態(tài)頁面我想大家應(yīng)該不模式，我們見過很多網(wǎng)站當(dāng)在請求的時候頁面的后最已經(jīng)變了，如“http://developer.51cto.com/art/201207/348766.htm”該頁面其實(shí)是一個服務(wù)器請求地址，在轉(zhuǎn)換成htm后，訪問速度將提升，因為靜態(tài)頁面不帶有服務(wù)器組件；在這里我就多多介紹一下：
一、什么是頁面靜態(tài)化：
簡 單的說，我們?nèi)绻L問一個鏈接 ,服務(wù)器對應(yīng)的模塊會處理這個請求，轉(zhuǎn)到對應(yīng)的jsp界面，最后生成我們想要看到的數(shù)據(jù)。這其中的缺點(diǎn)是顯而易見的：因為每次請求服務(wù)器都會進(jìn)行處理，如 果有太多的高并發(fā)請求，那么就會加重應(yīng)用服務(wù)器的壓力，弄不好就把服務(wù)器 搞down 掉了。那么如何去避免呢？如果我們把對 test.do 請求后的結(jié)果保存成一個 html 文件，然后每次用戶都去訪問 ,這樣應(yīng)用服務(wù)器的壓力不就減少了？
那么靜態(tài)頁面從哪里來呢？總不能讓我們每個頁面都手動處理吧？這里就牽涉到我們要講解的內(nèi)容了，靜態(tài)頁面生成方案… 我們需要的是自動的生成靜態(tài)頁面，當(dāng)用戶訪問 ,會自動生成 test.html ,然后顯示給用戶。
二、下面我們在簡單介紹一下要想掌握頁面靜態(tài)化方案應(yīng)該掌握的知識點(diǎn)：
1、?基礎(chǔ)- URL Rewrite
什么是 URL Rewrite 呢 ? URL 重寫。用一個簡單的例子來說明問題：輸入網(wǎng)址 ,但是實(shí)際上訪問的卻是 abc.com/test.action,那我們就可以說 URL 被重寫了。這項技術(shù)應(yīng)用廣泛，有許多開源的工具可以實(shí)現(xiàn)這個功能。
2、?基礎(chǔ)- Servlet web.xml
如果你還不知道 web.xml 中一個請求和一個 servlet 是如何匹配到一起的，那么請搜索一下 servlet 的文檔。這可不是亂說呀，有很多人就認(rèn)為 /xyz/*.do 這樣的匹配方式能有效。
如果你還不知道怎么編寫一個 servlet ,那么請搜索一下如何編寫 servlet.這可不是說笑呀，在各種集成工具漫天飛舞的今天，很多人都不會去從零編寫一個 servlet了。
三、基本的方案介紹
其中，對于 URL Rewriter的部分，可以使用收費(fèi)或者開源的工具來實(shí)現(xiàn)，如果 url不是特別的復(fù)雜，可以考慮在 servlet 中實(shí)現(xiàn)，那么就是下面這個樣子：?
總 結(jié)：其實(shí)我們在開發(fā)中都很少考慮這種問題，直接都是先將功能實(shí)現(xiàn)，當(dāng)一個程序員在干到1到2年，就會感覺光實(shí)現(xiàn)功能不是最主要的，安全性能、質(zhì)量等等才是 一個開發(fā)人員最該關(guān)心的。今天我所說的是高并發(fā)。我的解決思路是：1、采用分布式應(yīng)用設(shè)計2、分布式緩存數(shù)據(jù)庫3、代碼優(yōu)化Java高并發(fā)的例子：
?
具體情況是這樣：?通過java和數(shù)據(jù)庫，自己實(shí)現(xiàn)序列自動增長。
實(shí)現(xiàn)代碼大致如下：
?id_table表結(jié)構(gòu),?主要字段：
| 123 | id_name? varchar2(16);id_val? number(16,0);id_prefix? varchar2(4); |
//操作DB public synchronized String nextStringValue(String id){SqlSession sqlSess = SqlSessionUtil.getSqlSession();sqlSess.update("update id_table set id_val = id_val + 1 where id_name="+id);Map map = sqlSess.getOne("select id_name, id_prefix, id_val from id_table where id_name="+ id);BigDecimal val = (BigDecimal) map.get("id_val");//id_val是具體數(shù)字，rePack主要是統(tǒng)一返回固定長度的字符串；如：Y0000001, F0000001, T0000001等String idValue = rePack(val, map); return idValue;}//公共方法 public class IdHelpTool{public static String getNextStringValue(String idName){return getXX().nextStringValue(idName);} }
具體使用者，都是通過類似這種方式：IdHelpTool.getNextStringValue("PAY_LOG");來調(diào)用。
問題：
??????（1）?當(dāng)出現(xiàn)并發(fā)時，?有時會獲取重復(fù)的ID；
??????（2）?由于服務(wù)器做了相關(guān)一些設(shè)置，有時調(diào)用這個方法，好像還會導(dǎo)致超時。
?????????為了解決問題(1),?考慮過在方法getNextStringValue上，也加上synchronized?，?同步關(guān)鍵字過多，會不會更導(dǎo)致超時？
跪求大俠提供個解決問題的大概思路！！！
?
解決思路一：
1、推薦?https://github.com/adyliu/idcenter
2、可以通過第三方redis來實(shí)現(xiàn)。
?
解決思路一：
1、出現(xiàn)重復(fù)ID，是因為臟讀了，并發(fā)的時候不加?synchronized??比如會出現(xiàn)問題
2、但是加了?synchronized??，性能急劇下降了，本身?java?就是多線程的，你把它單線程使用，不是明智的選擇，同時，如果分布式部署的時候，加了?synchronized??也無法控制并發(fā)
3、調(diào)用這個方法，出現(xiàn)超時的情況，說明你的并發(fā)已經(jīng)超過了數(shù)據(jù)庫所能處理的極限，數(shù)據(jù)庫無限等待導(dǎo)致超時
基于上面的分析，建議采用線程池的方案，支付寶的單號就是用的線程池的方案進(jìn)行的。
數(shù)據(jù)庫?update?不是一次加1，而是一次加幾百甚至上千，然后取到的這?1000個序號，放在線程池里慢慢分配即可，能應(yīng)付任意大的并發(fā)，同時保證數(shù)據(jù)庫沒任何壓力。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的Java分布式系统高并发解决方案的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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