JAVA学习心得，JAVA解决方案概述，高并发，缓存击穿，缓存雪崩，分布式解决方案

以你之姓@ 2022-12-01 12:27 12阅读 0赞

### 这里写目录标题 ###

*  高并发解决方式：
 *  缓存数据一致性：
 *  缓存穿透：缓存中的数据没有，恶意请求，直接到数据库了
 *  缓存的雪崩：大量的数据在同一时刻失效，导致请求直接到数据库上了
 *  缓存的击穿：热点key访问非常高频，在热点key失效的瞬间，造成大量并发到数据库
 *  分布式事务：
 *  Nginx高可用：
 *  分布式和微服务区别：
 *  前端向服务器信息推送技术
 *  高并发量：
 *  dubbo的问题：

# 高并发解决方式： #

1.  缓存：redis内存数据库，Nginx静态页面缓存
2.  异步：消息中间件，多线程
3.  并发编程：
4.  分布式：
5.  数据库：数据库层可以用读写分离（前提是读多写少，读80%、写20%），分库分表，集群方式实现高并发（尽量不使用数据库的缓存，一般都是在服务层做缓存）

# 缓存数据一致性： #

1.  准实时性：利用消息队列MQ机制
2.  缓存失效性；设定失效时间
3.  强一致性：在增删改的业务中更新redis
4.  定时任务

# 缓存穿透：缓存中的数据没有，恶意请求，直接到数据库了 #

1.  缓存空对象：把不存在的数据也缓存到redis中，直接赋值为null
2.  条件过滤：如果用的递增序列可直接<0;如果用的uuid，可以限定长度
3.  布隆过滤器：是用一个很大的缓存map存放redis中的key，查询之前先校验map中是否有值

# 缓存的雪崩：大量的数据在同一时刻失效，导致请求直接到数据库上了 #

1.  尽量不要让key在同一时间失效
2.  数据预热：在大并发之前，把相关数据直接先缓存到redis中
3.  缓存永不过期：一些热点，重要的key，永不过期。

# 缓存的击穿：热点key访问非常高频，在热点key失效的瞬间，造成大量并发到数据库 #

1.  永不过期；最有效方式将这些热点key永不过期 2. 互斥锁：当前热点key正在查询数据库，其他人排队。排队到时间后直接从redis中取

# 分布式事务： #

1.  redis方案解决：
2.  Zookeper方案解决：

# Nginx高可用： #

1.  LVS：keeplived
2.  DNS负载：一个域名对应多个ip地址

# 分布式和微服务区别： #

1.  微服务连数据库也是独立的

# 前端向服务器信息推送技术 #

1.  短轮询方式：用js的setInterval定时任务发送ajax请求（如京东登录、京东支付后跳转下单页面）；  
    方案：浏览器js设置定时任务
2.  长轮询方式：客户端请求后，客户端等待，直到有结果再返回。返回后，再次请求（如今日头条消息滚动）。  
    方案：浏览器请求有结果后再次调用当前函数；服务端结合spring3提供的DeferredResult使用。
3.  SSE长连接：eventsource支持断线重连  
    方案：浏览器用eventsource函数；服务端改动见视频
4.  websocket：

# 高并发量： #

redis：读10万+，写8万+  
mysql：机械硬盘300，固态硬盘700  
tomcat：平均300-500，极限1000  
mysql 的最大连接数300-700  
用nginx的页面缓存可以代替cdn技术，但是cdn是要付费的

# dubbo的问题： #

每次最多返回100条数据，多了需要修改dubbo的配置
    序列问题，需要显示声明
    编译版本的问题，不同机器编译的dubbo的class文件版本不一致，无法调用