java实现高并发

一、什么是高并发

高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。

高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。

响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间。

吞吐量：单位时间内处理的请求数量。

QPS：每秒响应请求数。在互联网领域，这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。

并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统，同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。

二、如何提升系统的并发能力

互联网分布式架构设计，提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。

垂直扩展：提升单机处理能力。垂直扩展的方式又有两种：

（1）增强单机硬件性能，例如：增加CPU核数如32核，升级更好的网卡如万兆，升级更好的硬盘如SSD，扩充硬盘容量如2T，扩充系统内存如128G； （2）提升单机架

一、什么是高并发

高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。

高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。

响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间。

吞吐量：单位时间内处理的请求数量。

QPS：每秒响应请求数。在互联网领域，这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。

并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统，同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。

二、如何提升系统的并发能力

互联网分布式架构设计，提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。

垂直扩展：提升单机处理能力。垂直扩展的方式又有两种：

（1）增强单机硬件性能，例如：增加CPU核数如32核，升级更好的网卡如万兆，升级更好的硬盘如SSD，扩充硬盘容量如2T，扩充系统内存如128G； （2）提升单机架

mysql处理高并发，防止库存超卖

2014-08-14 23:44 17978人阅读 评论(2) 收藏举报 分类：

数据库（43）

今天王总又给我们上了一课，其实mysql处理高并发，防止库存超卖的问题，在去年的时候，王总已经提过；但是很可惜，即使当时大家都听懂了，但是在现实开发中，还是没这方面的意识。今天就我的一些理解，整理一下这个问题，并希望以后这样的课程能多点。 先来就库存超卖的问题作描述：一般电子商务网站都会遇到如团购、秒杀、特价之类的活动，而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增、上千甚至上万人抢购一个商品。然而，作为活动商品，库存肯定是很有限的，如何控制库存不让出现超买，以防止造成不必要的损失是众多电子商务网站程序员头疼的问题，这同时也是最基本的问题。

从技术方面剖析，很多人肯定会想到事务，但是事务是控制库存超卖的必要条件，但不是充分必要条件。 举例：

总库存：4个商品

请求人：a、1个商品 b、2个商品 c、3个商品 程序如下：

beginTranse(开启事务)

try{

$result = $dbca->query('select amount from s_store where postID = 1234

在面向对象编程中,创建和销毁对象是很浪费时间的,因为创建一个对象要获取内存资源或者更多资源。在java中更是如此,虚拟机将试图跟踪每一个对象,以便能够在对象销毁后进行垃圾回收。

所以提高服务程序效率的一个手段就是尽可能减少创建和销毁对象的次数,特别是一些很耗资源的对象创建和销毁。如何利用已有对象来服务就是一个需要解决的关键问题,其实这就是一些池化资源技术产生的原因 线程池的优点:

1.重用线程池中的线程,减少因对象创建,销毁所带来的性能开销

2.能有效控制线程的最大并发数,提高系统资源利用率,同时避免过多的资源竞争,避免堵塞 3.能够对多线程进行简单有效的管理,使线程的使用简单、高效

若采用\为每个任务分配一个线程\的方式会存在一些缺陷，尤其是当需要创建大量线程时： 线程生命周期的开销非常高、资源消耗、稳定性

任务是一组逻辑工作单元，线程则是使任务异步执行的机制。当存在大量并发任务时，创建、销毁线程需要很大的开销，运用线程池可以大大减小开销

线程池框架Executor

Java中的线程池是通过Executor框架实现的,Executor框架包括类:

Executor、Executors、ExecutorService、ThreadPoo

在面向对象编程中,创建和销毁对象是很浪费时间的,因为创建一个对象要获取内存资源或者更多资源。在java中更是如此,虚拟机将试图跟踪每一个对象,以便能够在对象销毁后进行垃圾回收。

所以提高服务程序效率的一个手段就是尽可能减少创建和销毁对象的次数,特别是一些很耗资源的对象创建和销毁。如何利用已有对象来服务就是一个需要解决的关键问题,其实这就是一些池化资源技术产生的原因 线程池的优点:

1.重用线程池中的线程,减少因对象创建,销毁所带来的性能开销

2.能有效控制线程的最大并发数,提高系统资源利用率,同时避免过多的资源竞争,避免堵塞 3.能够对多线程进行简单有效的管理,使线程的使用简单、高效

若采用\为每个任务分配一个线程\的方式会存在一些缺陷，尤其是当需要创建大量线程时： 线程生命周期的开销非常高、资源消耗、稳定性

任务是一组逻辑工作单元，线程则是使任务异步执行的机制。当存在大量并发任务时，创建、销毁线程需要很大的开销，运用线程池可以大大减小开销

线程池框架Executor

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Executor、Executors、ExecutorService、ThreadPoo

实验 Java 实现二叉树

一、实验目的

利用JAVA的代码实现二叉树的结构

二、实验代码

定义一个结点类：

package com.xiao.tree; /** *

* @author WJQ 树结点类 */

public class TreeNode { /*存数据的*/

private Object value; /*左孩子结点*/

private TreeNode leftChild; /*右孩子结点*/

private TreeNode rightChild; /*以下是setter和getter方法*/ public Object getValue() { return value; }

public void setValue(Object value) { this.value = value; }

public TreeNode getLeftChild() {

return leftChild;

}

public void setLeftChild(TreeNode leftChild) { this.leftChild = leftChild; }

高并发-高负载数据库解决方案(也有针对SQL)

高并发高负载数据库架构策略

在WEB网站的规模从小到大不断扩展的过程中，数据库的访问压力也不断的增加，数据库的架构也需要动态扩展，在数据库的扩展过程基本上包含如下几步，每一个扩展都可以比上一步骤的部署方式的性能得到数量级的提升。

1. WEB应用和数据库部署在同一台服务器上

一般的小规模的网站采用这种方式，用户量、数据量、并发访问量都比较小，否则单台服务器无法承受，并且在遇到性能瓶颈的时候升级硬件所需要的费用非常高昂，在访问量增加的时候，应用程序和数据库都来抢占有限的系统资源，很快就又会遇到性能问题。

2. WEB应用和数据库部署在各自独立的服务器上

web应用和数据库分开部署，WEB应用服务器和数据库服务器各司其职，在系统访问量增加的时候可以分别升级应用服务器和数据库服务器，这种部署方式是一般小规模网站的典型部署方式。在将应用程序进行性能优化并且使用数据库对象缓存策略的情况下，可以承载较大的访问量，比如2000用户，200个并发，百万级别的数据量。

3. 数据库服务器采用集群方式部署（比如Oracle的一个数据库多个实例的情况）

数据库集群方式能承担的负载是比较大的，数据库物理介质为一个磁盘阵列，多个数据库实

java实现FTP源代码

package ftpclient;

import java.awt.*;

import java.awt.event.*;

import javax.swing.*;

import yout.*;

import java.beans.*;

import java.io.*;

import .TelnetInputStream;

import .ftp.*;

import ng.Object;

import javax.swing.tree.DefaultMutableTreeNode;

import javax.swing.tree.DefaultTreeModel;

import javax.swing.JTextField;

import javax.swing.JCheckBox;

import javax.swing.tree.TreePath;

import .TelnetOutputStream;

import java.util.Properties;

/**

* <p>Title: an example</p>

* <p>Description:an no</p>

*

Copyrigh

Apriori算法详解及java代码实现

1 Apriori介绍

Apriori算法使用频繁项集的先验知识，使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描事务（交易）记录，找出所有的频繁1项集，该集合记做L1，然后利用L1找频繁2项集的集合L2，L2找L3，如此下去，直到不能再找到任何频繁k项集。最后再在所有的频繁集中找出强规则，即产生用户感兴趣的关联规则。

其中，Apriori算法具有这样一条性质：任一频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。因为假如P(I)< 最小支持度阈值，当有元素A添加到I中时，结果项集（A∩I）不可能比I出现次数更多。因此A∩I也不是频繁的。

2 连接步和剪枝步

在上述的关联规则挖掘过程的两个步骤中，第一步往往是总体性能的瓶颈。Apriori算法采用连接步和剪枝步两种方式来找出所有的频繁项集。 1） 连接步

为找出Lk（所有的频繁k项集的集合），通过将Lk-1（所有的频繁k-1项集的集合）与自身连接产生候选k项集的集合。候选集合记作Ck。设l1和l2是Lk-1中的成员。记li[j]表示li中的第j项。假设Apriori算法对事务或项集中的项按字典次序排序，即对于（k-1）项集li，li[1

编译原理课程设计

LR0语法分析程序

姓名： 班级： 学号： 指导老师

日期：2010年7月10日

目录

一：设计目的............................................................................................................ 3 二：设计要求............................................................................................................ 3 三：设计思想............................................................................................................ 3 四：算法描述， ........................................................................................................ 4

4.1定义的构造I的