关于Java并发的一些解决方案

       前言：面试中，很多小伙伴会被问到一个问题，你们项目的并发有多少呢？对于高并发，你有什么解决方案？一般遇到这样的问题，可能很多小伙伴就比较迷茫了，因为我们做的项目中很多可能没有接触过并发，或者并发很小，没有解决过相关的问题，对这一块是个空白，被问到这种问题时就懵了，对于面试很不好。

1.缓存

       对于JavaWeb系统而言，大部分的数据都需要持久化到数据库中，我们知道数据库的抗压能力是十分有限的，基本mysql单机每秒能承受2000的并发已经是极限了，所以在高并发的场景下，首先要解决的就是DB的问题，对于查询比较多的高并发来说，使用缓存是一种非常好的解决方案。

       目前市场上常用的缓存基本都是以redis为主，以前会有使用Mamcached的，现在基本没有了，Redis作为优秀的内存型数据库，官网数据单机每秒可以承受10万的并发，并且支持主从备份和集群模式，可以无限横向扩容。

       使用redis的架构之后，我们使用数据，就不仅仅是单从数据库中获取，当我们请求数据的时候，先去缓存中查询数据是否存在，如果存在即直接返回，如果不存在，则去数据库查询，查询到之后存储到缓存中，然后下次访问的时候可以直接从缓存中读取数据

      Redis是C语言开发的高性能的内存型数据库，可以用作数据库，缓存，消息中间件等，是一种NOSQL数据库。

• 性能优秀，数据在内存中，读写速度非常快，支持并发10WQPS
• 单进程单线程，是线程安全的，采用IO多路复用机制
• 丰富的数据类型：支持String,Hash,List,Set,Zset
• 支持数据持久化，可以将内存数据存储到硬盘上，启动时加载
• 支持复制，哨兵，高可用
• 可以作为分布式锁
• 可以作为消息中间件使用，支持发布订阅
  

2.异步

        在高并发的场景下，对于时效性要求不太高的业务，可以采用异步的方式来完成，比如mq，线程池。
        简单说一下线程池的底层工作原理：
        
      线程池可以通过Executor.newFixedThreadPool(3)来创建，其中参数中的数字为核心线程数量，也就是corePoolSize,首先当我们在线程池中执行任务的时候，他会检查当前线程池中的数量是否小于corePoolSize,因为线程池刚创建，肯定为true,所以首先会在线程池中创建线程来执行任务，当任务执行完之后，不会销毁线程，而是阻塞在线程池的队列中，等待新的任务，第二次执行任务时，也会检查线程池中的线程数量是否小于corePoolSize，小于的话，先创建线程在执行任务，执行完之后继续阻塞在队列等待任务，直到线程池中线程数等于corePoolSize，新的任务才会放到队列中，等待线程池中的线程来执行， 对于FixedThreadPool而言，使用的是LinkedBlockingQueue,无界阻塞队列，队列没有大小。

3.页面静态化                 

      有一些数据基本不会变动的页面，如果每次刷新都重复加载数据，对后端压力过大，所以例如商品详情页之类的页面，我们可以做成静态页面，使用nginx之类的静态服务器去代理，效率非常之高

总结：对于这类问题，小伙伴们可以依照自己项目的一个情况，合理预估一个最大的并发QPS,假如项目真的刚完成，没有多少人使用，可以把目前的并发扩大10倍对面试官来讲，切记不要太过，举个例子，一般的项目，能有个几百上千的并发就已经很厉害了，小伙伴们切勿随随便便张口就二三百万并发噢，恐怕只有国内一线大厂能达到这个数字

关于Java并发的一些解决方案

       前言：面试中，很多小伙伴会被问到一个问题，你们项目的并发有多少呢？对于高并发，你有什么解决方案？一般遇到这样的问题，可能很多小伙伴就比较迷茫了，因为我们做的项目中很多可能没有接触过并发，或者并发很小，没有解决过相关的问题，对这一块是个空白，被问到这种问题时就懵了，对于面试很不好。

1.缓存

       对于JavaWeb系统而言，大部分的数据都需要持久化到数据库中，我们知道数据库的抗压能力是十分有限的，基本mysql单机每秒能承受2000的并发已经是极限了，所以在高并发的场景下，首先要解决的就是DB的问题，对于查询比较多的高并发来说，使用缓存是一种非常好的解决方案。

       目前市场上常用的缓存基本都是以redis为主，以前会有使用Mamcached的，现在基本没有了，Redis作为优秀的内存型数据库，官网数据单机每秒可以承受10万的并发，并且支持主从备份和集群模式，可以无限横向扩容。

       使用redis的架构之后，我们使用数据，就不仅仅是单从数据库中获取，当我们请求数据的时候，先去缓存中查询数据是否存在，如果存在即直接返回，如果不存在，则去数据库查询，查询到之后存储到缓存中，然后下次访问的时候可以直接从缓存中读取数据

      Redis是C语言开发的高性能的内存型数据库，可以用作数据库，缓存，消息中间件等，是一种NOSQL数据库。

• 性能优秀，数据在内存中，读写速度非常快，支持并发10WQPS
• 单进程单线程，是线程安全的，采用IO多路复用机制
• 丰富的数据类型：支持String,Hash,List,Set,Zset
• 支持数据持久化，可以将内存数据存储到硬盘上，启动时加载
• 支持复制，哨兵，高可用
• 可以作为分布式锁
• 可以作为消息中间件使用，支持发布订阅
  

2.异步

        在高并发的场景下，对于时效性要求不太高的业务，可以采用异步的方式来完成，比如mq，线程池。
        简单说一下线程池的底层工作原理：
        
      线程池可以通过Executor.newFixedThreadPool(3)来创建，其中参数中的数字为核心线程数量，也就是corePoolSize,首先当我们在线程池中执行任务的时候，他会检查当前线程池中的数量是否小于corePoolSize,因为线程池刚创建，肯定为true,所以首先会在线程池中创建线程来执行任务，当任务执行完之后，不会销毁线程，而是阻塞在线程池的队列中，等待新的任务，第二次执行任务时，也会检查线程池中的线程数量是否小于corePoolSize，小于的话，先创建线程在执行任务，执行完之后继续阻塞在队列等待任务，直到线程池中线程数等于corePoolSize，新的任务才会放到队列中，等待线程池中的线程来执行， 对于FixedThreadPool而言，使用的是LinkedBlockingQueue,无界阻塞队列，队列没有大小。

3.页面静态化                 

      有一些数据基本不会变动的页面，如果每次刷新都重复加载数据，对后端压力过大，所以例如商品详情页之类的页面，我们可以做成静态页面，使用nginx之类的静态服务器去代理，效率非常之高

总结：对于这类问题，小伙伴们可以依照自己项目的一个情况，合理预估一个最大的并发QPS,假如项目真的刚完成，没有多少人使用，可以把目前的并发扩大10倍对面试官来讲，切记不要太过，举个例子，一般的项目，能有个几百上千的并发就已经很厉害了，小伙伴们切勿随随便便张口就二三百万并发噢，恐怕只有国内一线大厂能达到这个数字