1.高併發：是一種系統執行過程中遇到的一種“短時間內遇到大量操作請求”的情況，主要發生在web系統集中大量訪問或者socket埠集中性收到大量請求（例如：12306的搶票情況；天貓雙十一活動）。該情況的發生會導致系統在這段時間內執行大量操作，例如對資源的請求，資料庫的操作等。如果高併發處理不好，不僅僅降低了使用者的體驗度（請求響應時間過長），同時可能導致系統宕機，嚴重的甚至導致OOM異常，系統停止工作等。如果要想系統能夠適應高併發狀態，則需要從各個方面進行系統優化，包括，硬體、網路、系統架構、開發語言的選取、資料結構的運用、演算法優化、資料庫優化、多執行緒設計……

2.實現高併發需要考慮：
                系統的架構設計

，如何在架構層面減少不必要的處理（網路請求，資料庫操作等）
                網路拓撲優化減少網路請求時間、如何設計拓撲結構，分散式如何實現？
                系統程式碼級別的程式碼優化，使用什麼設計模式來進行工作？哪些類需要使用單例，哪些需要儘量減少new操作？
                提高程式碼層面的執行效率、如何選取合適的資料結構進行資料存取？如何設計合適的演算法？
                任務執行方式級別的同異步操作，在哪裡使用同步，哪裡使用非同步？
                JVM調優，是以server模式還是以clien模式執行，如何設定Heap、Stack、Eden的大小，如何選擇GC策略,控制Full GC的頻率？
                資料庫優化減少查詢修改時間。資料庫的選取？資料庫引擎的選取？資料庫表結構的設計？資料庫索引、觸發器等設計？是否使用讀寫分離？還是需要考慮使用資料倉庫？
                快取資料庫的使用，如何選擇快取資料庫？是Redis還是Memcache? 如何設計快取機制？
                資料通訊問題，如何選擇通訊方式？是使用TCP還是UDP，是使用長連線還是短連線？NIO還是BIO？netty、mina還是原生socket？
                作業系統選取，是使用winserver還是Linux？或者Unix？
                硬體配置？是8G記憶體還是32G，網絡卡10G還是1G?
                ……

以上的這些問題在高併發中都是必須要深入考慮的，就像木桶原理一樣，只要其中的某一方面沒有考慮到，都會造成系統瓶頸，影響整個系統的執行。而高併發問題不僅僅涉及面之廣，同時又要求有足夠的深度！！！