并发量超过队列最大值,如何解决?1、系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞 。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库 ， 现在多个数据库，这样就可以抗高并发 。
2、使用一般的synchronized或者是lock或者是队列都是无法满足高并发的问题 。解决方法有三：使用缓存 使用生成静态页面 html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面 。
3、增加最大并发数限制：通过修改服务器或应用程序的设置 ， 将最大并发数调整为更高的限制，从而提升系统的处理能力 。
4、使用消息队列方法解决：消息队列是一种常用的解决高并发问题的方法 。将用户的请求放入消息队列中，然后通过消费者进程逐个处理队列中的请求 。这样可以有效地分散请求 ， 避免大量请求同时到达数据库 ， 导致数据库压力过大 。
5、决应用高并发的问题方法：第一，确认服务器硬件是否足够支持当前的流量 。
6、大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器 。
redis高并发能力直接相关概念1、redis高并发能力直接相关概念有内存存储、高速缓存、原子操作、事务处理等 。内存存储：redis使用内存存储数据 ， 这意味着它可以比传统的磁盘存储更快的读写数据 。
2、Redis高并发能力直接相关概念，有缓存、队列、单线程模型等 。Redis提供了高速缓存功能，可以将常用的数据缓存在内存中，降低访问数据库的频率 。这可以减轻数据库的负担，提高系统的响应速度和并发能力 。
3、redis高并发能力直接相关概念有，无序集合内存回收 。Redis作为一款高效的内存数据库，其最为常用的数据结构之一就是无序集合 。
Redis分布式锁的原理是什么?如何续期?1、所以这个就是redis cluster，或者是redis master-slave架构的主从异步复制导致的redis分布式锁的最大缺陷：在redis master实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁 。
2、redis是保持的AP而非CP，如果要追求强一致性可以使用zookeeper分布式锁，但是zookeeper也不是完全没问题 ， 在出现网络颜值，客户端与服务端失联情况的时候也依然可能会出现分布式的问题 。
【redis防止高并发数据重复 redis防并发锁】3、分布式锁其实可以理解为：控制分布式系统有序的去对共享资源进行操作，通过互斥来保持一致性 。
4、如果快要过期，但是业务逻辑还没执行完成，自动对这个锁进行续期，重新设置过期时间 。可以先谷歌一下 ， 相信谷歌大哥会告诉你有这么一个库把这些工作都封装好了 ， 你只管用就是了，它叫 Redisson。
5、获取锁最终都会调用这个方法 ， 通过 lua 脚本与 redis 进行交互，来实现分布式锁 。首先分析，传给 lua 脚本的参数：lua 脚本的流程：为了实现无限制持有锁，那么就需要定时刷新锁的过期时间 。
6、选用Redis实现分布式锁原因：（1）Redis有很高的性能；（2）Redis命令对此支持较好，实现起来比较方便使用命令介绍：（1）SETNXSETNX key val：当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0 。
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