大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下公司项目并发量都特小，自己如何实际接触高并发项目的问题，以及和高并发量网站解决办法的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
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如何利用Redis锁解决高并发问题
用redis处理高并发是个很常见的方式，因为redis的访问效率很高（直接访问内存），一般我们会用来处理网站一瞬间的并发量。
那如果要使用redis来进行高并发问题的解决的话，应注意以下几点：
1、首先我们要先知道，我们在存储时，应使用redis的setnx方法，不应该使用set方法，因为setnx拥有原子操作命令（正确点说法应该是使用setnx，根据其属性可以保证共享资源的原子性操作），当资源锁存在不能设置值，则返回0，而当锁不存在，则设置锁，返回1；但如果使用set方法，则会出现在高并发情况下，进程同时获取锁状态为null，同时设置，锁之间相互覆盖，但是俩进程仍在并发执行业务代码的情况。
2、为了防止死锁，我们不应直接使用jedis.setnx(lock,1)来进行简单的加锁，这样会导致当进程执行出现问题，锁未释放，则其他进程永远处于阻塞状态，出现死锁。为了避免死锁，我们在加锁时带上时间戳，setnx(lock,时间戳+超时时间)，当发现锁超时了，便可以对锁进行重置，避免死锁。
接下来，实际操作！
设置锁：
//其中currentTimeMullis为当前时间、valideTime为超时时间，key为资源
//对该资源进行锁获取，如果存在锁则会返回false，不存在则设置值并返回true
booleanlock=redisService.setnx(key,currentTimeMullis+valideTime);
//如果不存在并设置了值，则可以直接返回，因为已经获取资源锁成功
//否则，则代表存在这个锁，则进行锁是否超时的判断。获取该资源的锁时间，用于判断是否超时了
StringkeyTime=redisService.get(key);
if((Long.valueOf(currentTimeMullis)-Long.valueOf(keyTime))>valideTime){
//该判断代表该资源锁已经超时，那么便进行资源锁的重置，也就是进行资源锁的重新设置（删除并重新设置）
//重新设置成功后也返回，因为获取锁成功，可以进行操作啦。
}
//如果以上操作都没有成功，则返回失败，代表获取锁失败，不可以进行操作。
释放锁：
当对资源处理结束后，则调用释放方法释放锁资源
（经提醒，我发现我这里少了个判断逻辑...）
//在删除前，应该先对该资源锁进行获取，判断值与此时释放锁的线程所携带的值是否相等，也就是我们上面创建时用的currentTimeMullis+valideTime。
StringkeyLockTime=redisService.get(key);
if(keyLockTime!=null&&keyLockTime.equals(currentTimeMullis+valideTime)){
//此时锁还由当前线程保持则释放锁
redisService.del(key);
}else{
//此时说明该资源锁被其他线程重置或释放，已不再拥有锁的释放权
//结束
}
——没事待在家里不出门的居家程序员。（我不想脱发！）公司项目并发量都特小，自己如何实际接触高并发项目
如果你是一个工作刚不久的巨婴，那么首先，不要急于学习大型网站的架构设计，此时此刻做任何项目都可以学到很多东西，并发量不高的项目你可以多学习学习代码设计，要是工作不那么忙你还可以在公司学习。任何产品不可能一开始的时候就是高并发架构。但是我们要时刻准备好迎接大流量。如果你确实希望能够直接接触高并发项目，那也不是不可以。我给你一个实际操作的思路。首先你需要了解jmeter工具，高并发的项目通常会用它来进行并发测试。并发我们通常会分为两种，一种是读并发，一种是写并发。
模拟读并发第一阶段：正常情况下，我们编写一个接口都是直接访问数据库获取数据，那这样肯定是占用数据库连接的，所以并发数不会很高。第二阶段：我们为数据添加缓存，访问时我们先访问缓存，比如redis，如果缓存中没有数据我们再从数据库中读取，这里就会涉及到缓存雪崩和穿透的问题。这些问题咱们可以忽略不计，因为解决办法很简单，而且有很多种。添加缓存就减少了数据库压力，更重要的是我们增加了请求的IOPS（吞吐量），也就意味着我们的服务器一秒钟可以处理更多的请求，也就提高了并发量。第三阶段：当我们的缓存处理的IOPS比我们的服务器最高支持的并发数还高，比如Tomcat优化的好的话可以有1.5k左右（有人说可以达到6k），不过我觉得这个跟你机器的内存和tomcat的配置有关，咱们暂且假定是1.5k。如果你要超过1.5k的并发，那么此时你就需要增加服务器或者换一种并发量更高的服务器。我们以增加服务器为例，你可以添加1台服务器来支持更高的并发，然后通过nginx进行负载均衡，将流量分配到两台tomcat中。我们知道nginx的最高并发可以达到3W，也就是意味着你可以添加20台tomcat。第四阶段：当nginx成为了我们的并发瓶颈，我们就要做nginx集群了。这也意味着我们需要将一个地区划分成多个小地区，每个地区配置一个公网nginx。而这种做法有两种，一种是通过网络路由层增加控制来实现分发，一种是通过硬件来实现，硬件的我没操作过，自己实践也不实际，因为很贵！当然，我们并不能直接通过增加最高并发量就能处理并发，比如数据库层面中途我们就需要改成主从机制，采用分库分表或者使用mongodb这种高吞吐量的数据库来做。比如我们的机器配置也需要增加等。
模拟写并发写并发跟读并发的区别主要在于写的时间往往比较长，读的时间我们通过缓存来提高，但写库这个动作我们并不能通过缓存来处理，此时就需要我们增加消息队列MQ，最终走向MQ的集群。增加MQ以后我们的请求只是把写库这项任务添加到队列中，然后一条一条地执行，但是用户发起的请求我们立即返回成功标志。这样可以不占用服务线程。也就提高了并发量，同时也需要修改我们的业务，比如正常下单是订单入库后返回成功，并发量上来后我们就需要调整为订单加入队列后成功，并没有入库，那么此时不能告诉用户下单成功，而是提醒用户正在下单，然后前端每1秒钟去查询订单看是否存在，如果存在再提示下单成功。
最后总的来说，我们知道了一套高并发的常见处理方式和原理，我们就可以自己去模拟一下。讲真的在公司基本学不到啥东西，一般都是靠自己做项目来完成一些自己想要的效果或者自己想实践的技术和经验。我自己就开发了一个代码开发平台，你也可以了解一下，叫懒猴子CG。前端用的nuxt，后端用的springboot，基本都不怎么架构，但是从前端到后端基本都是我一个人开发的，所以还是会学到很多东西。即使流量大了，我也有办法撑起来，这就是自己做项目去实践的一个好处，可以经历一下从无到有的整个过程。
祝你顺利！
基于windows + .net开发网站, 高并发/高访问量的系统架构是怎样的
一直以来，Windows架构体系都是饱受诟病的，因为Windows体系的特殊性使得其扩展性及生态性上比其它体系要弱一些、实施代价大一些，但这并不代表Windows体系支撑不了高并发的项目。
高并发高流量站点面临的挑战有哪些？高并发、高流量的站点对于系统软硬件的要求是极高的，若软、硬件中某一项不达标可能都会使得站点异常。总体来说高并发站点面临的挑战有以下几大方面：
1、单一服务器的性能瓶颈
每台服务器都是有性能上限的，单一服务器根本抗不住高并发大流量的冲击，所以需要需要足够多的服务器以提升处理能力。
2、服务器上行带宽不够
用户对服务器发出请求，服务器返回数据是需要消耗带宽的。在大量用户访问时服务器带宽压力也就会变得很大。
3、数据库读/写速度慢
数据库的读/写操作会受到锁机制的影响，本身就存在I/O开销，访问量较大时数据库性能也会跟着下降。
Windows体系高并发架构方案根据上面提到的高并发站点受到的挑战，我们就可以针对性的来做架构方案以使Windows体系也能承受高并发。
1、负载均衡
通过负载均衡技术，可将流量分摊到多台节点服务器上，这样单一服务器的负载压力就会变小。我们可以在多台Windows服务器上部署IIS站点，然后拿一台服务器作为前置代理服务器，此代理服务器架构模式为：Linux+Nginx。
2、主从同步+读写分离
SQLServer可以通过发布与订阅来实现主从同步，MySQL通过binlog来实现主从同步。
主从同步是为了读写分离作准备的，因为绝大多数都是读多写少，而写锁环境下数据库查询速度会很慢，所以我们将读、写操作分离保读数据读取速度不受写操作的影响。主库负责写入、从库负责查询。
3、热点数据缓存，缓解数据库压力
很多热点数据完全可以从缓存中读取，而不是每次都从数据库中查询。我们建议使用Redis等NoSQL产品来缓存热点数据，从而缓解数据库压力。
4、前端优化，加快响应
前端也有很多细节优化会直接影响网站的加载速度，另外也可以节省服务器带宽压力，比如说：
前端资源走CDN加速，这也就是动静分离；
图片惰性加载，避免加载了不必要的资源，节省了带宽；
图片动态裁剪，使得图片加载速度较快；
请求合并，减少前端资源的排队时间等。
以上就是我的观点，对于这个问题大家是怎么看待的呢？欢迎在下方评论区交流~我是科技领域创作者，十年互联网从业经验，欢迎关注我了解更多科技知识！视频网站是怎么优化高并发的流量的
视频高并发的优化很多大的视频网站都在用p2p技术，尤其适合视频高并发，可以实现边下边播、提高速度、节省带宽等，好处很多
关于公司项目并发量都特小，自己如何实际接触高并发项目的内容到此结束，希望对大家有所帮助。
