常見併發同步案例分析

    案例一:訂票系統案例，某航班只有一張機票，假定有1w個人開啟你的網站來訂票，問你如何解決併發問題(可擴充套件到任何高併發網站要考慮

               的併發讀寫問題)

    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

             絡快慢等）

其次考慮的問題，併發，1w個人同時點選購買，到底誰能成交？總共只有一張票。

首先我們容易想到和併發相關的幾個方案 ：

鎖同步同步更多指的是應用程式的層面，多個執行緒進來，只能一個一個的訪問，java中指的是syncrinized關鍵字。鎖也有2個層面，一個是java中談到的對

象鎖，用於執行緒同步；另外一個層面是資料庫的鎖；如果是分散式的系統，顯然只能利用資料庫端的鎖來實現。

假定我們採用了同步機制或者資料庫物理鎖機制，如何保證1w個人還能同時看到有票，顯然會犧牲效能，在高併發網站中是不可取的。使用hibernate後我們

提出了另外一個概念：樂觀鎖、悲觀鎖（即傳統的物理鎖）；

採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，利用業務的控制來解決併發問題，這樣即保證資料的併發可讀性又保證儲存資料的排他性，保

證效能的同時解決了併發帶來的髒資料問題。

hibernate中如何實現樂觀鎖：

前提：在現有表當中增加一個冗餘欄位，version版本號, long型別

原理：

1）只有當前版本號》=資料庫表版本號，才能提交

2）提交成功後，版本號version ++

實現很簡單：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、銀行系統，大資料量你是如何考慮的

首先，股票交易系統的行情表，每幾秒鐘就有一個行情記錄產生，一天下來就有（假定行情3秒一個） 股票數量×20×60*6 條記錄，一月下來這個表記錄數

量多大？ oracle中一張表的記錄數超過100w後 查詢效能就很差了，如何保證系統性能？

再比如，中國移動有上億的使用者量，表如何設計？把所有用於存在於一個表麼？

所以，大數量的系統，必須考慮表拆分-（表名字不一樣，但是結構完全一樣），通用的幾種方式：（視情況而定）

1）按業務分，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，我們可以考慮按時間軸拆分，當日資料一個表，歷史資料弄到其它表。這裡歷史資料的報表和查詢不會影響當日交易。

當然，表拆分後我們的應用得做相應的適配。單純的or-mapping也許就得改動了。比如部分業務得通過儲存過程等

此外，我們還得考慮快取

這裡的快取，指的不僅僅是hibernate，hibernate本身提供了一級二級快取。這裡的快取獨立於應用，依然是記憶體的讀取，假如我們能減少資料庫頻繁的訪

問，那對系統肯定大大有利的。比如一個電子商務系統的商品搜尋，如果某個關鍵字的商品經常被搜，那就可以考慮這部分商品列表存放到快取（記憶體中

去），這樣不用每次訪問資料庫，效能大大增加。

簡單的快取大家可以理解為自己做一個hashmap，把常訪問的資料做一個key，value是第一次從資料庫搜尋出來的值，下次訪問就可以從map裡讀取，而不

讀資料庫；專業些的目前有獨立的快取框架比如memcached 等，可獨立部署成一個快取伺服器。

常見的提高高併發下訪問的效率的手段

      首先要了解高併發的的瓶頸在哪裡？

     1、可能是伺服器網路頻寬不夠

     2.可能web執行緒連線數不夠

     3.可能資料庫連線查詢上不去。

     根據不同的情況，解決思路也不同。

1. 像第一種情況可以增加網路頻寬，DNS域名解析分發多臺伺服器。

2. 負載均衡，前置代理伺服器nginx、apache等等

3. 資料庫查詢優化，讀寫分離，分表等等

   最後複製一些在高併發下面需要常常需要處理的內容:

• 儘量使用快取，包括使用者快取，資訊快取等，多花點記憶體來做快取，可以大量減少與資料庫的互動，提高效能。

• 用jprofiler等工具找出效能瓶頸，減少額外的開銷。

• 優化資料庫查詢語句，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化）。

• 優化資料庫結構，多做索引，提高查詢效率。

• 統計的功能儘量做快取，或按每天一統計或定時統計相關報表，避免需要時進行統計的功能。

• 能使用靜態頁面的地方儘量使用，減少容器的解析（儘量將動態內容生成靜態html來顯示）。

• 解決以上問題後，使用伺服器叢集來解決單臺的瓶頸問題。