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問題產(chǎn)生的原因？

同步和異步--數(shù)據(jù)訪問次數(shù)增大-

一般程序中，是如何處理并發(fā)和同步的？

代碼層次上，Java同步鎖-

       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

數(shù)據(jù)庫層次上，，比較典型的就是悲觀鎖和樂觀鎖。這里我們重點講解的就是悲觀鎖（傳統(tǒng)的物理鎖）和樂觀鎖

悲觀鎖：--數(shù)據(jù)庫鎖機制---多讀少寫的情況下

對數(shù)據(jù)被外界調(diào)用使用修改保持保守悲觀的態(tài)度；

使整個數(shù)據(jù)再處理中，將數(shù)據(jù)處于鎖定狀態(tài)下；

往往是依靠數(shù)據(jù)庫提供的鎖機制

也只有數(shù)據(jù)庫層提供的鎖機制才能 真正保證數(shù)據(jù)訪問的排他性，

否則，即使在本系統(tǒng) 中實現(xiàn)了加鎖機制，也無法保證外部系 統(tǒng)不會修改數(shù)據(jù)

樂觀鎖：---版本記錄機制實現(xiàn)version--少寫，多度的情況下

大多是基于數(shù)據(jù)版本   Version ）記錄機制實現(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)

3，悲觀和樂觀的區(qū)別和聯(lián)系

悲觀鎖(Pessimistic Lock), 顧名思義，就是很悲觀，每次去拿數(shù)據(jù)的時候都認(rèn)為別人會修改，所以每次在拿數(shù)據(jù)的時候都會上鎖，這樣別人想拿這個數(shù)據(jù)就會block直到它拿到鎖。傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫里邊就用到了很多這種鎖機制，比如行鎖，表鎖等，讀鎖，寫鎖等，都是在做操作之前先上鎖。

樂觀鎖(Optimistic Lock), 顧名思義，就是很樂觀，每次去拿數(shù)據(jù)的時候都認(rèn)為別人不會修改，所以不會上鎖，但是在更新的時候會判斷一下在此期間別人有沒有去更新這個數(shù)據(jù)，可以使用版本號等機制。樂觀鎖適用于多讀的應(yīng)用類型，這樣可以提高吞吐量，像數(shù)據(jù)庫如果提供類似于write_condition機制的其實都是提供的樂觀鎖。

兩種鎖各有優(yōu)缺點，不可認(rèn)為一種好于另一種，像樂觀鎖適用于寫比較少的情況下，即沖突真的很少發(fā)生的時候，這樣可以省去了鎖的開銷，加大了系統(tǒng)的整個吞吐量。但如果經(jīng)常產(chǎn)生沖突，上層應(yīng)用會不斷的進(jìn)行retry，這樣反倒是降低了性能，所以這種情況下用悲觀鎖就比較合適。

案例分析

   案例一:訂票系統(tǒng)案例，某航班只有一張機票，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“運氣”（網(wǎng)

             絡(luò)快慢等）

其次考慮的問題，并發(fā)，1w個人同時點擊購買，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)庫端的鎖來實現(xiàn)。

假定我們采用了同步機制或者數(shù)據(jù)庫物理鎖機制，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)些的目前有獨立的緩存框架比如memcached 等，可獨立部署成一個緩存服務(wù)器。

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。

總 結(jié)：其實我們在開發(fā)中都很少考慮這種問題，直接都是先將功能實現(xiàn)，當(dāng)一個程序員在干到1到2年，就會感覺光實現(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

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