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java模拟秒杀并发代码 java模拟秒杀并发代码是什么

并发IT技术

java秒杀并发怎么处理用redis,比如秒杀一个商品，把该商品的信息放在redis中，主要是那个库存量，抢购的时候在redis中操作数据非常快，每秒差不多8万次读写操作，这样的并发量已经够用了
java怎么模拟高并发一、背景综述
并发就是可以使用多个线程或进程 ， 同时处理（就是并发）不同java模拟秒杀并发代码的操作 。
高并发java模拟秒杀并发代码的时候就是有很多用户在访问，导致系统数据不正确、糗事数据的现象 。对于一些大型网站，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java模拟秒杀并发代码：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 。这几个解决思路在一定程度上意味着更大的投入 。
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 。
二、解决方法有三：
【java模拟秒杀并发代码 java模拟秒杀并发代码是什么】1.使用缓存
2.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 。我们可以使用信息发布系统来实现简单的信息录入自动生成静态页面，频道管理、权限管理和自动抓取等功能，对于一个大型网站来说 ， 拥有一套高效、可管理的信息发布系统CMS是必不可少的 。
3.图片服务器分离
图片是最消耗资源的，僵图片和页面分离可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为图片问题而崩溃 。
3.写代码的时候减少不必要的资源浪费：
不要频繁得使用new对象，对于在整个应用中只需要存在一个实例的类使用单例模式.对于String的连接操作,使用StringBuffer或者StringBuilder.对于utility类型的类通过静态方法来访问 。
避免使用错误的方式,如Exception可以控制方法推出,但是Exception要保留stacktrace消耗性能,除非必要不要使用
instanceof做条件判断,尽量使用比的条件判断方式.使用JAVA中效率高的类,比如ArrayList比Vector性能好 。)
使用线程安全的集合对象vector
hashtable
使用线程池
java 并发实现原理： 是否可以利用多线程，实现10个并发执行 请给个例子（java代码） ， 非常感谢?。。。?/h2>public static void main(String[] args) {
for(Thread t:getThreads()){
t.start();
}
}
public static Thread[] getThreads(){
Thread[] thread = new Thread[10];
for(int i=0;i10;i){
final Integer num = new Integer(i);
thread[i] = new Thread(new Runnable(){
public void run() {
int j=5;
while(j--0){
System.out.println("this is thread" num);
}
}
});
}
return thread;
}
Java如何处理大量的并发请求在web应用中,同一时间有大量java模拟秒杀并发代码的客户端请求同时发送到服务器,例如抢购、秒杀等 。这个时候如何避免将大量java模拟秒杀并发代码的请求同时发送到业务系统 。
第一种方法:在容器中配置最大请求数,如果大于改请求数,则客户端阻塞 。该方法有效java模拟秒杀并发代码的阻止java模拟秒杀并发代码了大量的请求同时访问业务系统,但对用于不友好 。
第二种方法:使用过滤器,保证一定数量的请求能够正常访问系统,多余的请求先跳转到排队页面,由排队页面定时发起请求 。过滤器实现如下:
pre name="code" class="java"public class ServiceFilter implements Filter { private static final int MAX_COUNT = 20; private int filterCount = 0; public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException { System.out.println("before" filterCount); if(filterCountMAX_COUNT) { //请求个数太多,跳转到排队页面 request.getRequestDispatcher("index.jsp").forward(request, response); } else { //请求个数加1 filterCount; chain.doFilter(request, response); //访问结束,请求个数减1 filterCount --; } }
}
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