并发编程30.docx资源-CSDN文库

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并发（Concurrency）和并行（Parallelism）

并发和并行是两个非常容易被混淆的概念。他们都可以表示两个或者多个任务一起执行，

但是侧重点有所不同。并发偏重于多个任务交替执行，而多个任务之间有可能还是串行

的，而并行是真正意义上的“同时执行”，下图很好地诠释了这点。

大家排队在一个咖啡机上接咖啡，交替执行，是并发；两台咖啡机上面接咖啡，是并行。

从严格意义上来说，并行的多任务是真的同时执行，而对于并发来说，这个过程只是交

替的，一会执行任务 A，一会执行任务 B，系统会不停地在两者之间切换。但对于外部

观察者来说，即使多个任务之间是串行并发的，也会造成多任务间并行执行的错觉。

并发说的是在一个时间段内，多件事情在这个时间段内交替执行。

并行说的是多件事情在同一个时刻同时发生。

实际上，如果系统内只有一个 CPU，而使用多进程或者多线程任务，那么真实环境中

这些任务不可能是真实并行的，毕竟一个 CPU 一次只能执行一条指令，在这种情况下

多进程或者多线程就是并发的，而不是并行的（操作系统会不停地切换多任务）。真实

的并行也只可能出现在拥有多个 CPU 的系统中（比如多核 CPU）。

面试问到高并发怎么回答？自己总结

什么是高并发？

高并发（High Concurrency）是一种系统运行过程中遇到的一种“短时间内遇到大量操作

请求”的情况，主要发生在 web 系统集中大量访问收到大量请求（例如：12306 的抢票情

况；天猫双十一活动）。该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作，例如对资

源的请求，数据库的操作等。

高并发 ≠ 多线程：

多线程对应的是

cpu

，高并发对应的是访问请求，

多线程只是高并发

其中解决方法之一

参照网址：https://blog.csdn.net/liuhuiteng/article/details/88371292

! 如果要想系统能够适应高并发状态，则需要从各个方面进行系统优化，包括，硬件、网

络、系统架构、开发语言的选取、数据结构的运用、算法优化、数据库优化等……而多线

程只是其中解决方法之一。

高并发情况，不能通过平常的加锁就能解决，需要从系统整体架构设计方面解决，

1、首先是静态资源分离——如页面，文件资源

2、系统架构方面，对服务器集群（ Nginx 、 Tomcat ）采用 lvs （虚拟机 ip ）

+keepalived 保持心跳检测，实现自动重启，主从热备

3、数据库方面可以采用读写分离，解决并发情况下数据库的压力，也可采用缓存形式，

解决数据库的压力。

4、服务集群使用 api 网关，须用户鉴权、流量限制、熔断降级；保证注册用户使用，熔

断保证流量过大，采用友好提示：如当前下单用户过多，请稍后再试....

5、对同一数据操作，采用缓存存储数据——比如下单库存数量，采用 redis 缓存，哨兵

机制保证主从集群高可用，对库存数量减少可以使用 redis 分布式锁，redis 单线程，

获取 key 是唯一，且执行效率高

6、对于订单服务也采用集群模式，减轻单台服务器的压力。

7、下单使用 mq 消息队列，采用异步形式处理订单，只要客户支付成功，在 redis 中减

库存成功，就生成一个订单记录，直接返回客户端下单成功；后面的出库等一系列操

作都用 mq 异步执行，实现解耦和异步，提高程序执行效率

8、活动期间返回下单成功后，应当给予用户温馨提示——如：活动期间下单量过大，会

尽快为您安排出货

9、分布式事务采用 lcn 解决，保证数据的一直性。

10、分布式日志可以采用 elk 日志记录，能够快速定位问题

简单回顾多线程

线程与进程的区别

一个进程可以有多个线程，就像一列火车，有多个车厢进线

为什么要使用多线程

提高我们 Http 协议响应效率，能够对用户有一个比较好的体验。

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