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  • 高并发可以由多线程实现,但是多线程不代表就是高并发。在会计汇有个投票调查项目,是和财政部合作的,会计人员进行填写完调查结果后,将获得5个学分。通过短信向全国500万会计人员发送短信,这时高峰期会有10万多...
    高并发是指较多用户同时访问服务。高并发可以由多线程实现,但是多线程不代表就是高并发。
    在会计汇有个投票调查项目,是和财政部合作的,会计人员进行填写完调查结果后,将获得5个学分。通过短信向全国500万会计人员发送短信,这时高峰期会有10万多用户同时在线答题。解决办法是:
    1、使用了LVS + Nginx四台机器进行负载均衡
    2、用了Spring + Redis实现4台Tomcat的Session共享
    3、答题页面静态化,
    4、用户提交答卷后临时存放在Redis中,直接返回结果。
    5、定时器每隔一段时间将Redis数据保存到MySQL
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  • 高并发可以由多线程实现,但是多线程不代表就是高并发。 在会计汇有个投票调查项目,是和财政部合作的,会计人员进行填写完调查结果后,将获得5个学分。通过短信向全国500万会计人员发送短信,这时高峰期会有10万多...

    高并发是指较多用户同时访问服务。高并发可以由多线程实现,但是多线程不代表就是高并发。

    在会计汇有个投票调查项目,是和财政部合作的,会计人员进行填写完调查结果后,将获得5个学分。通过短信向全国500万会计人员发送短信,这时高峰期会有10万多用户同时在线答题。解决办法是:

    1、使用了LVS + Nginx四台机器进行负载均衡

    2、用了Spring + Redis实现4台Tomcat的Session共享

    3、答题页面静态化,

    4、用户提交答卷后临时存放在Redis中,直接返回结果。

    5、定时器每隔一段时间将Redis数据保存到MySQL。

    转载于:https://www.cnblogs.com/huigee/p/9748442.html

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  • 4.ArrayList是线程不安全的,编写一个不安全的案例并给出解决方案 5.公平锁/非公平锁/可重入锁/递归锁、自旋锁谈谈你的理解?请手写一个自旋锁 6.CountDownLatch/CyclicBarrier/Semaphore使用过吗? 7.阻塞队列...

    1.请谈谈你对volatile的理解
    2.CAS你知道吗

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    4.ArrayList是线程不安全的,编写一个不安全的案例并给出解决方案

    5.公平锁/非公平锁/可重入锁/递归锁、自旋锁谈谈你的理解?请手写一个自旋锁

    6.CountDownLatch/CyclicBarrier/Semaphore使用过吗?

    7.阻塞队列知道吗

    8.线程池用过吗?ThreadPoolExecutor谈谈你的理解

    9.线程池用过吗?生产上如何配置合理参数

    10.死锁编码及定位分析

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  • 多线程高并发下,将每个线程处理的数据分别存入redis,线程全部执行完毕再依次从redis取出数据 场景:多线程从数据库中查询数据,每个线程在处理完数据后将数据存入redis;线程全部执行结束后从redis中取出数据,...

    多线程高并发下,将每个线程处理的数据分别存入redis,线程全部执行完毕再依次从redis取出数据

    场景:多线程从数据库中查询数据,每个线程在处理完数据后将数据存入redis;线程全部执行结束后从redis中取出数据,持久化到数据库。
    遇到的问题:高并发下,每个线程的数据在存入redis中时,会遇到数据重复插入以及覆盖的问题
    解决过程:
    1.每个线程的数据存入redis的同一个键中,尝试用加锁的方式解决重复插入和覆盖的问题,失败;
    2.而后尝试每个线程的数据分别存入不同的键中,如何保证每个线程都能单独存入不同的键呢?利用队列即可解决,单个线程处理完,缓存数据到redis时,从队列中取出一个值用作redis的键;下面贴出部分代码:

    创建线程池

            // 拆分成'THREAD_SIZE'个List,每个线程处理一个
            List<List<String>> callableList = ListUtil.averageAssign(tableList, THREAD_SIZE);
            // 简单创建线程池
            ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_SIZE);
            FutureTask<String> futureTask = null;
            // 创建一个List,存放futureTask
            List<FutureTask<String>> futureList = new ArrayList<>();
            //创建一个队列,根据线程数量的多少存入值,后续用作redis的键
            LinkedBlockingDeque<Integer> tableQueue = new LinkedBlockingDeque<>();
            for (int i = 1; i <= callableList.size(); i++) {
                tableQueue.add(i);
            }
            // 每个List交由一个线程进行处理
            for (List<String> tables : callableList) {
                // Lambda表达式处理
                futureTask = new FutureTask<>(() -> {
                    return exploreTask(tables,tableQueue);
                });
                executorService.submit(futureTask);
                futureList.add(futureTask);
            }
    

    代码截图
    单个线程的处理逻辑

    		//处理数据的代码,略.......
            //得到处理结果 tableMetadataList
            
            //从队列中弹出一个元素
            Integer redisKey = linkedBlockingDeque.pop();
            //结果数据存入redis中,用队列中弹出的元素作为键
            redisCache(redisKey + "_tableMetadataList", JSON.toJSONString(tableMetadataList));
    

    在这里插入图片描述
    线程全部执行完毕,从redis中取出数据

    		//创建List,存放redis中取出的数据
            List<TableMetadata> tableMetadataList = new ArrayList<>();
            for (int i = 1; i <= THREAD_SIZE; i++) {
                //从redis中取出数据
                List<TableMetadata> temp = JSON.parseArray(redisService.get(i + "_tableMetadataList"), TableMetadata.class);
                if (temp != null) {
                    tableMetadataList.addAll(temp);
                }
            }
    

    在这里插入图片描述
    以上,就是整个场景的处理过程,仅供参考。

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空空如也

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如何用多线程解决高并发问题