涕零
『壹』 如何处理大量数据并发操作
处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:
1.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。
2.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。
3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。
4.批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。
5.读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。
6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。
7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。
拓展资料:
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
『贰』 电商网站中，50W-100W高并发，秒杀功能是怎么实现的
当你的网站到达这个度的时候自然会有解决方案
『叁』 java电商项目面试官问我高并发多线程怎么解决
这个很简单，高并发有多种解决方法：1、从代码上分入手，必须得保证代码没有冗余，不要有废代码；2、从服务器上入手，高并发一台服务器并发量有限，我们可以采用多台服务器来分担压力；3、从存储方便入手，像我们一般高并发但是数据却可以不用存到数据库中的，我们就存在内存中，因为读内存的速度是数据库的N倍。
『肆』 Java面试总结如何处理项目的高并发，大数据
这个来很简单，高并发有多自种解决方法： 1、从代码上分入手，必须得保证代码没有冗余，不要有废代码； 2、从服务器上入手，高并发一台服务器并发量有限，我们可以采用多台服务器来分担压力； 3、从存储方便入手，像我们一般高并发但是数据却可以不…
『伍』 javaweb并发的问题，一个电商项目，同一时间很多人一起使用增删改查等
你好。涉及到高并发的问题，需要根据实际业务情景来分析。具体到问题中描述的：一个电商项目，同一时间很多人一起使用增删改查等功能应该需要考虑数据库事务和数据库的隔离级别了，根据需求保证合适的数据库隔离级别，多个表操作的业务中使用数据库事务控制提交和回滚。有兴趣可以深入了解下 “数据库事务四种隔离级别”
『陆』 PHP如何解决网站的大数据大流量与高并发
使用缓存，比如memcache,redis,因为它们是在内存中运行，所以处理数据，返回数据非常快，版所以可以应对权高并发。
2.增加带宽和机器性能，1M的带宽同时处理的流量肯定有限，所以在资源允许的情况下，大带宽，多核cpu,高内存是一个解决方案。
3.分布式，让多个访问分到不同的机器上去处理，每个机器处理的请求就相对减少了。
简单说些常用技术，负载均衡，限流，加速器等
『柒』 高并发 大数据如何处理
目前业内一般采用两种方式，纵向升级硬件（比如把小机换成顶配）和横向多机集群（可能是并行计算集群，也可能就是一般的多机集群，具备一定的负载均衡和容错机制）
『捌』 电子商务网站中高负载，高并发指的到底是什么解决思路有哪些
电子商务网站高负载，简单可以分为前端和后台：前端主要是图片（应该没有文件下载吧），因为是电子商务网站，少不了大量的图片，用户集中的情况下，网页加载就会变的极其缓慢。解决思路：1、压缩图片，使产品图不失真的情况下尽可能的减少体积，节省宽带。2、增大服务器带宽。3、优化网页代码，尽量采用异步加载方式。4、CDN后台则是数据处理和数据库负载，电子商务网站后台除了庞大的用户数据要处理意外，还有大量订单，和结算数据。解决思路：增大数据库服务器配置。高并发，是所有访问量大的网站都会遇到的问题，并发数是指同一时刻，服务器能接受多少次同时访问，比如服务器配置并发数为200，则这一刻只能允许200个用户同时访问，超过并发数，轻则用户打不开网站，严重的则是服务器宕机。解决思路：1、CDN。2、增加服务器配置注：CDN是现在网站普遍使用的加速方案，对减轻服务器负载，避免高并发，缓解恶意攻击都有很好的效果，其主要原理就是将服务器上的数据分发给多个服务器，用户访问的是CDN服务器，从而减轻和保护了网站服务器，也就是常说的云服务器。
『玖』 如何解决高并发问题
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，(对架构分层+负载均衡+集群)这几个解决思路在一定程度上意味着更大的投入。
1、高并发：在同一个时间点，有大量的客户来访问我们的网站，如果访问量过大，就可能造成网站瘫痪。
2、高流量：当网站大后，有大量的图片，视频，这样就会对流量要求高，需要更多更大的带宽。
3、大存储：可能对数据保存和查询出现问题。
解决方案：
1、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）
2、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。
Spiring把已经初始过的变量放在一个Map中，下次再要使用这个变量的时候，先判断Map中有没有，这也就是系统中常见的单例模式的实现。