1、同步和异步的区别和联系

   异步,执行完函数或方法后,不必阻塞性地等待返回值或消息,只需要向系统委托一个异步过程,那么当系统接收到返回

值或消息时,系统会自动触发委托的异步过程,从而完成一个完整的流程。

        同步在一定程度上可以看做是单线程,这个线程请求一个方法后就待这个方法给他回复,否则他不往下执行(死心眼)。

2、如何处理并发和同步

  一种是代码层次上的,如java中的同步锁,典型的就是同步关键字synchronized,这里我不在做过多的讲解,

感兴趣的可以参考:http://www.cnblogs.com/xiohao/p/4151408.html

  另外一种是数据库层次上的,比较典型的就是悲观锁和乐观锁。这里我们重点讲解的就是悲观锁(传统的物理锁)和乐观锁。

悲观锁(Pessimistic Locking): 

  悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能 真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统

中实现了加锁机制,也无法保证外部系 统不会修改数据)。

例如: select * from account where name=”Erica” for update

    锁定了 account 表中所有符合检索条件( name=”Erica” )的记录

本次事务提交之前(事务提交时会释放事务过程中的锁),外界无法修改这些记录。 
       Hibernate 的悲观锁,也是基于数据库的锁机制实现。

    至于是锁住整个表还是锁住选中的行,请参考: http://www.cnblogs.com/xiohao/p/4385768.html

乐观锁(Optimistic Locking):        
         相对悲观锁而言,乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。悲观锁大多数情况下依 靠数据库的锁机制实现,以保证操作最大程度的独占性。但随之

   而来的就是数据库 性能的大量开销,特别是对长事务而言,这样的开销往往无法承受。

   乐观锁,大多是基于数据版本   Version )记录机制实现。

4、常见的提高高并发下访问的效率的手段

    根据不同的情况,解决思路也不同。

  1. 像第一种情况可以增加网络带宽,DNS域名解析分发多台服务器。

  2. 负载均衡,前置代理服务器nginx、apache等等

  3. 数据库查询优化,读写分离,分表等等

最后复制一些在高并发下面需要常常需要处理的内容:

  • 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。

并发解决思路

1、采用分布式应用设计
2、分布式缓存数据库
3、代码优化

https://www.cnblogs.com/lr393993507/p/5909804.html

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