摘要：服務(wù)器性能數(shù)據(jù)庫(kù)性能網(wǎng)絡(luò)連接甚至編程語(yǔ)言都會(huì)影響并發(fā)數(shù)。但總結(jié)起來(lái)，高并發(fā)無(wú)非就是拆拆拆分分分。比如我們?cè)诙鄠€(gè)端口配置啟動(dòng)其他分庫(kù)分表合理的基本的優(yōu)化，比如盡量避免全表掃描我個(gè)人理解的高并發(fā)就是，把傳統(tǒng)的單元操作進(jìn)行拆分，分的越細(xì)致越好。

服務(wù)器性能、數(shù)據(jù)庫(kù)性能、網(wǎng)絡(luò)連接甚至編程語(yǔ)言都會(huì)影響并發(fā)數(shù)。但總結(jié)起來(lái)，高并發(fā)無(wú)非就是拆拆拆分分分。

樂(lè)觀鎖是數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化的典范。即，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)條目的“版本控制”，來(lái)約束數(shù)據(jù)，防止臟讀寫(xiě)操作。在實(shí)際操作中并不獨(dú)占資源。在設(shè)計(jì)思路上是通過(guò)引入“版本”概念來(lái)放棄資源約束。
舉例：
數(shù)據(jù)庫(kù)中設(shè)置`CREATE TABLE tbl (

id varchar(32) ,
/** 樂(lè)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(kù)中的讀寫(xiě)分離知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)集群的一種典型。并不一定需要按讀寫(xiě)分離數(shù)據(jù)庫(kù)，也可以根據(jù)特定的業(yè)務(wù)邏輯來(lái)進(jìn)行分開(kāi)操作。
我們以讀寫(xiě)分離舉例：
通常設(shè)計(jì)兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)master和slave數(shù)據(jù)服務(wù)器，在spring中配置兩個(gè)datasource

并在dao層調(diào)用時(shí)進(jìn)行讀寫(xiě)分別調(diào)用。
為保證master/slave服務(wù)器的數(shù)據(jù)一致性，兩個(gè)服務(wù)器間會(huì)有同步。

我們以圖片分離存儲(chǔ)為例，在web場(chǎng)景中，頁(yè)面加載的圖片是非常消耗資源的，通常我們會(huì)放在其他的服務(wù)器上來(lái)進(jìn)行存儲(chǔ)，針對(duì)圖片資源進(jìn)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(guò)這種方式進(jìn)行分離，再配合CDN加速技術(shù)，實(shí)現(xiàn)訪問(wèn)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(wèn)物理上最近的服務(wù)器來(lái)節(jié)省網(wǎng)絡(luò)傳輸時(shí)間。
通常這種CDN加速的服務(wù)器分散到全國(guó)設(shè)置世界各地，并適當(dāng)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(jìn)行同步。

我們把一次HTTP請(qǐng)求的時(shí)間分成幾段：request--> calculate--> response，那么靜態(tài)資源簡(jiǎn)化甚至省略了calculate步驟，實(shí)現(xiàn)請(qǐng)求-->響應(yīng)的簡(jiǎn)單模型。
我們可以將“冪等”的請(qǐng)求進(jìn)行靜態(tài)化處理。我們舉例來(lái)理解這件事：
比如用戶想快速的查詢自己近一個(gè)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(jìn)行累加計(jì)算來(lái)統(tǒng)計(jì)用戶這一個(gè)月的交易數(shù)據(jù)。那么我們可以在每天凌晨運(yùn)行一次spring batch 來(lái)統(tǒng)計(jì)所有用戶的交易總額信息，并存儲(chǔ)在用戶對(duì)應(yīng)的表里，當(dāng)用戶查詢時(shí)，直接獲取。

緩存可以理解為動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)靜態(tài)的一個(gè)實(shí)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(jì)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(jì)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(gè)服務(wù)器的“鏡像”來(lái)實(shí)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(fù)載均衡”。

負(fù)載均衡的設(shè)計(jì)理念是根據(jù)資源請(qǐng)求消耗情況來(lái)自動(dòng)調(diào)節(jié)平衡。
比如我們?cè)诙鄠€(gè)端口配置啟動(dòng)tomcat：

分庫(kù)、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(gè)人理解的高并發(fā)就是，把傳統(tǒng)的“單元操作”進(jìn)行拆分，分的越細(xì)致越好。