2016 - 2024

感恩一路有你

高并发三种解决方法 如何处理并发问题?

浏览量:2340 时间:2021-03-13 14:15:35 作者:admin

如何处理并发问题?

以下方法可以用来处理大量的数据并发操作:1。使用缓存:使用程序直接保存到内存。或者使用缓存框架:使用特定类型值保存以区分空数据和未缓存状态。

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,分区和表索引优化,用存储过程代替直接操作。

3. 活动数据分离:分为活动用户和非活动用户。

4. 批量读取和延迟修改:可以将多个查询请求合并到一个高并发的查询中。高并发性和频繁修改可以存储在缓存中。

5. 读写分离:配置多个数据库服务器,配置主从数据库。用主数据库写,用从数据库读。

6. 分布式数据库:将不同的表存储在不同的数据库中,然后将它们放在不同的服务器上。

7. NoSQL和Hadoop:NoSQL,不仅仅是SQL。关系数据库没有太多的限制,更加灵活高效。Hadoop中,表中的数据是分层的、多块的,并且保存到多个节点(分布式)。每个数据段由多个节点(集群)保存。集群可以并行处理相同的数据,保证数据的完整性。

大数据是指传统软件工具在一定时间内无法捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高速增长、多样化的信息资产,需要新的处理模式具有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力。

在Victor Myer Schoenberg和Kenneth kuckye撰写的《大数据时代》中,大数据指的是使用所有数据进行分析和处理,而不是随机分析(抽样调查)的捷径。大数据的特征(由IBM提出):体积(大容量)、速度(高速)、多样性(多样性)、价值(低值密度)、准确性(真实性)。

Web链接

高并发三种解决方法 接口并发如何处理 分布式技术

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。