镜像。镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式，镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异，比如ChinaNet和EduNet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点，数据进行定时更新或者实时更新。负载均衡。
首先，我们需要理解问题的根源。高并发情况下，服务器资源被大量请求占用，你的访问请求可能因为排队等待而被暂时忽略。但是，这其中隐藏着一个可能的解决方案。许多人通过导航栏跳转，而直接在地址栏输入URL，这种手动输入的方式往往比点击导航链接更能直接命中目标页面。
libevent：libevent是一个事件驱动的网络库，它可以帮助你处理大量的并发连接。它提供了高效的事件循环和异步I/O操作，适用于构建高性能的网络应用程序。 Nginx：Nginx是一个轻量级的高性能Web服务器，它采用事件驱动的架构和非阻塞I/O模型，能够处理大量并发连接。
大数据并发处理解决方案：HTML静态化 效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。
一般来说，解决WEB高并发的有效手段都是采用可线性扩展的多层分布式架构，我生产项目的架构是这样的，就在这里抛砖引玉一下。Webserver （Nginx） ：这一层是可以轻松分布式部署的，结合智能DNS解析可以简易地防止单点故障、实现区域访问加速，结合LVS很容易实现负载均衡。
你指的高并发量大概有多少？几点需要注意：尽量使用缓存，包括用户缓存，信息缓存等，多花点内存来做缓存，可以大量减少与数据库的交互，提高性能。用jprofiler等工具找出性能瓶颈，减少额外的开销。优化数据库查询语句，减少直接使用hibernate等工具的直接生成语句（仅耗时较长的查询做优化）。
消息队列 这也是高并发情境下的杀手锏，削峰填谷，将耗时的业务逻辑直接以队列的形式异步慢慢处理，防止请求过度积压，导致的服务器不可用。mysql优化 有些场景下必须查询mysql的，也应该走索引，避免多表联合查询，甚至mysql的事务隔离级别都尽量的降低，或者直接去掉事务，采用最终一致性的补偿机制。
但是，XA也有致命的缺点，那就是性能不理想，特别是在交易下单链路，往往并发量很高，XA无法满足高并发场景。XA目前在商业数据库支持的比较理想，在mysql数据库中支持的不太理想，mysql的XA实现，没有记录prepare阶段日志，主备切换回导致主库与备库数据不一致。
引入分区后，数据写入时，数据库会自动判断写入哪个分区 对于并发量较高的，我们除了做上面的操作外，就要考虑分库分表或者采用一主多从的方式。未来我相信这类问题需要采用NewSQl这类数据库来解决，如TiDb等，此时，我们将不必考虑数据分区的问题，而且可以做到数据水平无限扩展，和热点数据的动态分布。
那看到这里我们就明白了，为什么要在基数高的字段上建立索引，而基数低的的字段建立索引反而没有全表扫描来的快。当然这个只是一方面，至于更深入的探讨就不在我这篇探讨的范围了。概念二，关于HINT的使用。这里我来说下HINT是什么，在什么时候用。
按你的描述应该是出现了脏读。看你写的sql，用的是乐观锁。
当多条 SQL 并发执行时，会最终触发os层面的spinlock，导致上述情形。解决方案 将mysqld的内存库函数替换成tcmalloc，相比ptmalloc，tcmalloc可以更好的支持高并发调用。
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：缓存，必须得用缓存 大部分的高并发场景，都是读多写少，那你完全可以在数据库和缓存里都写一份，然后读的时候大量走缓存不就得了。
解决方案：提高硬件能力、增加系统服务器。（当服务器增加到某个程度的时候系统所能提供的并发访问量几乎不变，所以不能根本解决问题）本地缓存：本地可以使用JDK自带的Map、Guava Cache.分布式缓存：Redis、Memcache.本地缓存不适用于提高系统并发量，一般是用处用在程序中。
负载均衡 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的高端解决办法。 负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择，我个人接触过一些解决方法，其中有两个架构可以给大家做参考。
安全性架构，具体来说说就是保证数据的保密性、完整性、真实性、占有性。总结 要完全掌握大型网站的架构设计方案，或许你可以点击我头像，进入我的专栏深入大型网站核心架构实战。
在并发场景发生前，先手动触发请求，将缓存都存储起来，以减少后期请求对database的第一次查询的压力。数据过期时间设置尽量分散开来，不要让数据出现同一时间段出现缓存过期的情况。
网站页面静态化。静态化的页面为.html（.htm等）不需要web服务器重新加载项解析，只需要生成一次，以后每次都直接下载到客户端，效率高很多。将网站的web服务器、数据库服务器、图片和文件服务器分开。通过将服务器专业化分工，以提高网站访问速度。
你指的高并发量大概有多少？几点需要注意：尽量使用缓存，包括用户缓存，信息缓存等，多花点内存来做缓存，可以大量减少与数据库的交互，提高性能。用jprofiler等工具找出性能瓶颈，减少额外的开销。优化数据库查询语句，减少直接使用hibernate等工具的直接生成语句（仅耗时较长的查询做优化）。
优质是外链要从友情链接做起，不求多但求精，质量重于数量，多寻找一些高质量的友情链接，不仅能提升网站权重，还能辅助相关的关键字提升。百度百科里增加链接，百度百科是百度自家的产品，权重当然是很高，应用这一点，来增添网站的外链是一个十分理智的抉择，但不可多做，一天几个足矣。
负载均衡 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的高端解决办法。 负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择，我个人接触过一些解决方法，其中有两个架构可以给大家做参考。
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：缓存，必须得用缓存。大部分的高并发场景，都是读多写少，那你完全可以在数据库和缓存里都写一份，然后读的时候大量走缓存不就得了。
2、解决方案：提高硬件能力、增加系统服务器。（当服务器增加到某个程度的时候系统所能提供的并发访问量几乎不变，所以不能根本解决问题）本地缓存：本地可以使用JDK自带的Map、Guava Cache.分布式缓存：Redis、Memcache.本地缓存不适用于提高系统并发量，一般是用处用在程序中。
3、第三步异步处理：秒杀系统是一个高并发系统，采用异步处理模式可以极大地提高系统并发量，其实异步处理就是削峰的一种实现方式。第四步内存缓存：秒杀系统最大的瓶颈一般都是数据库读写，由于数据库读写属于磁盘IO，性能很低，如果能够把部分数据或业务逻辑转移到内存缓存，效率会有极大地提升。
4、处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法：使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架： 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。数据库优化：表结构优化；SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化；分区；分表；索引优化；使用存储过程代替直接操作。
5、在高负载情况下，比处于正常负载时更容易出现 TCP/IP 端口耗尽的情况。解决方法 执行以下步骤以避免 TCP/IP 端口耗尽及其相关问题：验证客户端应用程序没有生成过多的 TCP/IP 套接字连接。