摘要：服務(wù)器性能數(shù)據(jù)庫性能網(wǎng)絡(luò)連接甚至編程語言都會影響并發(fā)數(shù)。但總結(jié)起來，高并發(fā)無非就是拆拆拆分分分。比如我們在多個端口配置啟動其他分庫分表合理的基本的優(yōu)化，比如盡量避免全表掃描我個人理解的高并發(fā)就是，把傳統(tǒng)的單元操作進行拆分，分的越細致越好。

服務(wù)器性能、數(shù)據(jù)庫性能、網(wǎng)絡(luò)連接甚至編程語言都會影響并發(fā)數(shù)。但總結(jié)起來，高并發(fā)無非就是拆拆拆分分分。

樂觀鎖是數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的典范。即，通過對數(shù)據(jù)條目的“版本控制”，來約束數(shù)據(jù)，防止臟讀寫操作。在實際操作中并不獨占資源。在設(shè)計思路上是通過引入“版本”概念來放棄資源約束。
舉例：
數(shù)據(jù)庫中設(shè)置`CREATE TABLE tbl (

id varchar(32) ,
/** 樂觀鎖字段 **/
optimistic_lock numeric(12)

)`
java中使用spring @version 關(guān)鍵字，

@Version  
@Column(name = "optimistic_lock", columnDefinition = "INTEGER")  
private long optimisticLock;

數(shù)據(jù)庫中的讀寫分離知識數(shù)據(jù)庫集群的一種典型。并不一定需要按讀寫分離數(shù)據(jù)庫，也可以根據(jù)特定的業(yè)務(wù)邏輯來進行分開操作。
我們以讀寫分離舉例：
通常設(shè)計兩個數(shù)據(jù)庫master和slave數(shù)據(jù)服務(wù)器，在spring中配置兩個datasource

并在dao層調(diào)用時進行讀寫分別調(diào)用。
為保證master/slave服務(wù)器的數(shù)據(jù)一致性，兩個服務(wù)器間會有同步。

我們以圖片分離存儲為例，在web場景中，頁面加載的圖片是非常消耗資源的，通常我們會放在其他的服務(wù)器上來進行存儲，針對圖片資源進行優(yōu)化加速。這就像是java編程理念中的“解耦”。
同理，js文件、css文件、zip文件等皆可通過這種方式進行分離，再配合CDN加速技術(shù)，實現(xiàn)訪問速度和并發(fā)能力的提升。

CDN加速就是在靠近用戶的物理位置上架設(shè)服務(wù)器，根據(jù)就近原則使用戶訪問物理上最近的服務(wù)器來節(jié)省網(wǎng)絡(luò)傳輸時間。
通常這種CDN加速的服務(wù)器分散到全國設(shè)置世界各地，并適當采用的緩存、專線等技術(shù)。
為保證數(shù)據(jù)的一致性，服務(wù)器間進行同步。

我們把一次HTTP請求的時間分成幾段：request--> calculate--> response，那么靜態(tài)資源簡化甚至省略了calculate步驟，實現(xiàn)請求-->響應(yīng)的簡單模型。
我們可以將“冪等”的請求進行靜態(tài)化處理。我們舉例來理解這件事：
比如用戶想快速的查詢自己近一個月的交易總額，按照傳統(tǒng)模式我們需要服務(wù)器在用戶查詢后進行累加計算來統(tǒng)計用戶這一個月的交易數(shù)據(jù)。那么我們可以在每天凌晨運行一次spring batch 來統(tǒng)計所有用戶的交易總額信息，并存儲在用戶對應(yīng)的表里，當用戶查詢時，直接獲取。

緩存可以理解為動態(tài)轉(zhuǎn)靜態(tài)的一個實例。也可以理解為將硬盤上的數(shù)據(jù)存入內(nèi)存方便讀取。通常設(shè)計為key-value形式。
以常用的memcache舉例：

MemCachedClient mc = new MemCachedClient();  
String key = "cacheKey1";  
Object value = SomeClass.getObject();  
mc.set(key, value);  

與CDN加速的設(shè)計類似，根據(jù)不同地域、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商等網(wǎng)絡(luò)條件假設(shè)多個服務(wù)器的“鏡像”來實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)傳輸環(huán)節(jié)的優(yōu)化。
以此我們可以引出“負載均衡”。

負載均衡的設(shè)計理念是根據(jù)資源請求消耗情況來自動調(diào)節(jié)平衡。
比如我們在多個端口配置啟動tomcat：

分庫、分表

合理的Synchronized

基本的SQL優(yōu)化，比如盡量避免全表掃描

我個人理解的高并發(fā)就是，把傳統(tǒng)的“單元操作”進行拆分，分的越細致越好。