189 8069 5689
处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:
清丰网站制作公司哪家好，找成都创新互联！从网页设计、网站建设、微信开发、APP开发、响应式网站设计等网站项目制作，到程序开发，运营维护。成都创新互联从2013年成立到现在10年的时间，我们拥有了丰富的建站经验和运维经验，来保证我们的工作的顺利进行。专注于网站建设就选成都创新互联。
1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。
2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。
3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。
4.批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。
5.读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。
6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。
7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。
拓展资料:
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
参考资料:网页链接
?php
//连接数据库
$con=mysqli_connect("192.168.2.186","root","root","test");
//查询商品数量是否大于0,大于0才能下单,并减少库存
$fp = fopen("lock.txt", "r");
//加锁
if(flock($fp,LOCK_EX))
{
$res=mysqli_fetch_assoc(mysqli_query($con,'SELECT total FROM shop WHERE id=1 LIMIT 1'));
if($res['total']0){mysqli_query($con,'UPDATE shop SET total=total-1 WHERE id=1');}
//执行完成解锁
flock($fp,LOCK_UN);
}
//关闭文件
fclose($fp);
unset($res);
mysqli_close($con);
?
1、 我们需要接收一个外部的订单，而这个订单号是不允许重复的
2、 数据库对外部订单号没有做唯一性约束
3、 外部经常插入相同的订单，对于已经存在的订单则拒绝处理
对于这个需求，很简单我们会用下面的代码进行处理（思路：先查找数据库，如果数据库存在则直接退出，否则插入）
package com.yhj.test;
import com.yhj.dao.OrderDao;
import com.yhj.pojo.Order;
/**
* @Description:并发测试用例
* @Author YHJ create at 2011-7-7 上午08:41:44
* @FileName com.yhj.test.TestCase.java
*/
public class TestCase {
/**
* data access object class for deal order
*/
private OrderDao orderDao;
/**
* @Description:插入测试
* @param object 要插入的object实例
* @author YHJ create at 2011-7-7 上午08:43:15
* @throws Exception
*/
public void doTestForInsert(Order order) throws Exception {
Order orderInDB = orderDao.findByName(order.getOrderNo());
if(null != orderInDB)
throw new Exception("the order has been exist!");
orderDao.save(order);
}
}
高并发主要是后台数据库的优化处理，防止访问量过大使得数据库请求崩溃。一般常用redis或者memcached来优化。具体操作你可以百度搜索 分别为windows和liunx系统的安装及使用。
尽可能的使用html，静态页面去完成。 环境上，可以使用nginx+apache+php+mysql 组合。目前大型网站基本都是使用php语言去写。 数据库需要专业优化结果，做好字段索引等 服务器带宽上，也需要非常高的要求。这个不是一下子都能说清楚的。
完全看不懂 这种设计需求
在我的水平下 我能想到的就是
锁 和 事务
所谓事务 也就是 锁+并发