Java分佈式系統高併發解決方案
對於咱們開發的網站，若是網站的訪問量很是大的話，那麼咱們就須要考慮相關的併發訪問問題了。而併發問題是絕大部分的程序員頭疼的問題，html
但話又說回來了，既然逃避不掉，那咱們就坦然面對吧~今天就讓咱們一塊兒來研究一下常見的併發和同步吧。java
爲了更好的理解併發和同步，咱們須要先明白兩個重要的概念:同步和異步mysql
一、同步和異步的區別和聯繫nginx
所謂同步，能夠理解爲在執行完一個函數或方法以後，一直等待系統返回值或消息，這時程序是出於阻塞的，只有接收到git
返回的值或消息後才往下執行其它的命令。程序員
異步，執行完函數或方法後，沒必要阻塞性地等待返回值或消息，只須要向系統委託一個異步過程，那麼當系統接收到返回github
值或消息時，系統會自動觸發委託的異步過程，從而完成一個完整的流程。web
同步在必定程度上能夠看作是單線程，這個線程請求一個方法後就待這個方法給他回覆，不然他不往下執行(死心眼)。redis
異步在必定程度上能夠看作是多線程的(廢話，一個線程怎麼叫異步)，請求一個方法後，就無論了，繼續執行其餘的方法。sql
同步就是一件事，一件事情一件事的作。
異步就是，作一件事情，不引響作其餘事情。
例如：吃飯和說話，只能一件事一件事的來，由於只有一張嘴。
但吃飯和聽音樂是異步的，由於，聽音樂並不引響咱們吃飯。
對於Java程序員而言，咱們會常常聽到同步關鍵字synchronized，假如這個同步的監視對象是類的話，那麼若是當一個對象
訪問類裏面的同步方法的話，那麼其它的對象若是想要繼續訪問類裏面的這個同步方法的話，就會進入阻塞，只有等前一個對象
執行完該同步方法後當前對象纔可以繼續執行該方法。這就是同步。相反，若是方法前沒有同步關鍵字修飾的話，那麼不一樣的對象
能夠在同一時間訪問同一個方法，這就是異步。
在補充一下(髒數據和不可重複讀的相關概念):
髒數據
二、如何處理併發和同步
今天講的如何處理併發和同同步問題主要是經過鎖機制。
咱們須要明白，鎖機制有兩個層面。
一種是代碼層次上的，如java中的同步鎖，典型的就是同步關鍵字synchronized，這裏我不在作過多的講解，
感興趣的能夠參考:http://www.cnblogs.com/xiohao/p/4151408.html
另一種是數據庫層次上的，比較典型的就是悲觀鎖和樂觀鎖。這裏咱們重點講解的就是悲觀鎖（傳統的物理鎖）和樂觀鎖。
悲觀鎖(Pessimistic Locking):
悲觀鎖，正如其名，它指的是對數據被外界（包括本系統當前的其餘事務，以及來自 外部系統的事務處理）修改持保守態度，所以，
在整個數據處理過程當中，將數據處於鎖定狀態。
悲觀鎖的實現，每每依靠數據庫提供的鎖機制（也只有數據庫層提供的鎖機制才能 真正保證數據訪問的排他性，不然，即便在本系統
中實現了加鎖機制，也沒法保證外部系 統不會修改數據）。
一個典型的倚賴數據庫的悲觀鎖調用：
select * from account where name=」Erica」 for update
這條 sql 語句鎖定了 account 表中全部符合檢索條件（ name=」Erica」 ）的記錄。
本次事務提交以前（事務提交時會釋放事務過程當中的鎖），外界沒法修改這些記錄。
Hibernate 的悲觀鎖，也是基於數據庫的鎖機制實現。
下面的代碼實現了對查詢記錄的加鎖：
String hqlStr ="from TUser as user where user.name='Erica'";
Query query = session.createQuery(hqlStr);
query.setLockMode("user",LockMode.UPGRADE); // 加鎖
List userList = query.list();// 執行查詢，獲取數據
query.setLockMode 對查詢語句中，特定別名所對應的記錄進行加鎖（咱們爲 TUser 類指定了一個別名 「user」 ），這裏也就是對
返回的全部 user 記錄進行加鎖。
觀察運行期 Hibernate 生成的 SQL 語句：
select tuser0_.id as id, tuser0_.name as name, tuser0_.group_id
as group_id, tuser0_.user_type as user_type, tuser0_.sex as sex
from t_user tuser0_ where (tuser0_.name='Erica' ) for update
這裏 Hibernate 經過使用數據庫的 for update 子句實現了悲觀鎖機制。
Hibernate 的加鎖模式有：
Ø LockMode.NONE ： 無鎖機制。
Ø LockMode.WRITE ： Hibernate 在 Insert 和 Update 記錄的時候會自動獲取
Ø LockMode.READ ： Hibernate 在讀取記錄的時候會自動獲取。
以上這三種鎖機制通常由 Hibernate 內部使用，如 Hibernate 爲了保證 Update
過程當中對象不會被外界修改，會在 save 方法實現中自動爲目標對象加上 WRITE 鎖。
Ø LockMode.UPGRADE ：利用數據庫的 for update 子句加鎖。
Ø LockMode. UPGRADE_NOWAIT ： Oracle 的特定實現，利用 Oracle 的 for
update nowait 子句實現加鎖。
上面這兩種鎖機制是咱們在應用層較爲經常使用的，加鎖通常經過如下方法實現：
Criteria.setLockMode
Query.setLockMode
Session.lock
注意，只有在查詢開始以前（也就是 Hiberate 生成 SQL 以前）設定加鎖，纔會
真正經過數據庫的鎖機制進行加鎖處理，不然，數據已經經過不包含 for update
子句的 Select SQL 加載進來，所謂數據庫加鎖也就無從談起。
爲了更好的理解select... for update的鎖表的過程，本人將要以mysql爲例，進行相應的講解
一、要測試鎖定的情況，能夠利用MySQL的Command Mode ，開二個視窗來作測試。
表的基本結構以下:
表中內容以下:
開啓兩個測試窗口，在其中一個窗口執行select * from ta for update0
而後在另一個窗口執行update操做以下圖:
等到一個窗口commit後的圖片以下:
到這裏，悲觀鎖機制你應該瞭解一些了吧~
須要注意的是for update要放到mysql的事務中，即begin和commit中，否者不起做用。
至因而鎖住整個表仍是鎖住選中的行，請參考:
http://www.cnblogs.com/xiohao/p/4385768.html
至於hibernate中的悲觀鎖使用起來比較簡單，這裏就不寫demo了~感興趣的本身查一下就ok了~
樂觀鎖(Optimistic Locking):
相對悲觀鎖而言，樂觀鎖機制採起了更加寬鬆的加鎖機制。悲觀鎖大多數狀況下依 靠數據庫的鎖機制實現，以保證操做最大程度的獨佔性。但隨之
而來的就是數據庫 性能的大量開銷，特別是對長事務而言，這樣的開銷每每沒法承受。 如一個金融系統，當某個操做員讀取用戶的數據，並在讀出的用戶數
據的基礎上進 行修改時（如更改用戶賬戶餘額），若是採用悲觀鎖機制，也就意味着整個操做過 程中（從操做員讀出數據、開始修改直至提交修改結果的全
過程，甚至還包括操做 員中途去煮咖啡的時間），數據庫記錄始終處於加鎖狀態，能夠想見，若是面對幾 百上千個併發，這樣的狀況將致使怎樣的後果。 樂
觀鎖機制在必定程度上解決了這個問題。
樂觀鎖，大可能是基於數據版本 Version ）記錄機制實現。何謂數據版本？即爲數據增長一個版本標識，在基於數據庫表的版本解決方案中，通常是通
過爲數據庫表增長一個 「version」 字段來 實現。 讀取出數據時，將此版本號一同讀出，以後更新時，對此版本號加一。此時，將提 交數據的版本數據與數據
庫表對應記錄的當前版本信息進行比對，若是提交的數據 版本號大於數據庫表當前版本號，則予以更新，不然認爲是過時數據。對於上面修改用戶賬戶信息
的例子而言，假設數據庫中賬戶信息表中有一個 version 字段，當前值爲 1 ；而當前賬戶餘額字段（ balance ）爲 $100 。操做員 A 此時將其讀出
（ version=1 ），並從其賬戶餘額中扣除 $50（ $100-$50 ）。 2 在操做員 A 操做的過程當中，操做員 B 也讀入此用戶信息（ version=1 ），並 從其賬
戶餘額中扣除 $20 （ $100-$20 ）。 3 操做員 A 完成了修改工做，將數據版本號加一（ version=2 ），連同賬戶扣 除後餘額（ balance=$50 ），提交
至數據庫更新，此時因爲提交數據版本大 於數據庫記錄當前版本，數據被更新，數據庫記錄 version 更新爲 2 。 4 操做員 B 完成了操做，也將版本號加一
（ version=2 ）試圖向數據庫提交數 據（ balance=$80 ），但此時比對數據庫記錄版本時發現，操做員 B 提交的 數據版本號爲 2 ，數據庫記錄當前版
本也爲 2 ，不知足 「 提交版本必須大於記 錄當前版本才能執行更新 「 的樂觀鎖策略，所以，操做員 B 的提交被駁回。 這樣，就避免了操做員 B 用基於
version=1 的舊數據修改的結果覆蓋操做 員 A 的操做結果的可能。 從上面的例子能夠看出，樂觀鎖機制避免了長事務中的數據庫加鎖開銷（操做員 A
和操做員 B 操做過程當中，都沒有對數據庫數據加鎖），大大提高了大併發量下的系 統總體性能表現。 須要注意的是，樂觀鎖機制每每基於系統中的數據存儲
邏輯，所以也具有必定的局 限性，如在上例中，因爲樂觀鎖機制是在咱們的系統中實現，來自外部系統的用戶 餘額更新操做不受咱們系統的控制，所以可能
會形成髒數據被更新到數據庫中。在 系統設計階段，咱們應該充分考慮到這些狀況出現的可能性，並進行相應調整（如 將樂觀鎖策略在數據庫存儲過程當中實
現，對外只開放基於此存儲過程的數據更新途 徑，而不是將數據庫表直接對外公開）。 Hibernate 在其數據訪問引擎中內置了樂觀鎖實現。若是不用考慮外
部系統對數 據庫的更新操做，利用 Hibernate 提供的透明化樂觀鎖實現，將大大提高咱們的 生產力。
User.hbm.xml
<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC
"-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN"
"http://hibernate.sourceforge.net/hibernate-mapping-3.0.dtd">
<hibernate-mapping package="com.xiaohao.test">
<class name="User" table="user" optimistic-lock="version" >
<id name="id">
<generator class="native" />
</id>
<!--version標籤必須跟在id標籤後面-->
<version column="version" name="version" />
<property name="userName"/>
<property name="password"/>
</class>
</hibernate-mapping>
注意 version 節點必須出如今 ID 節點以後。
這裏咱們聲明瞭一個 version 屬性，用於存放用戶的版本信息，保存在 User 表的version中
optimistic-lock 屬性有以下可選取值：
Ø none
無樂觀鎖
Ø version
經過版本機制實現樂觀鎖
Ø dirty
經過檢查發生變更過的屬性實現樂觀鎖
Ø all
經過檢查全部屬性實現樂觀鎖
其中經過 version 實現的樂觀鎖機制是 Hibernate 官方推薦的樂觀鎖實現，同時也
是 Hibernate 中，目前惟一在數據對象脫離 Session 發生修改的狀況下依然有效的鎖機
制。所以，通常狀況下，咱們都選擇 version 方式做爲 Hibernate 樂觀鎖實現機制。
2 ． 配置文件hibernate.cfg.xml和UserTest測試類
hibernate.cfg.xml
<!DOCTYPE hibernate-configuration PUBLIC
"-//Hibernate/Hibernate Configuration DTD 3.0//EN"
"http://hibernate.sourceforge.net/hibernate-configuration-3.0.dtd">
<hibernate-configuration>
<session-factory>
<!-- 指定數據庫方言 若是使用jbpm的話，數據庫方言只能是InnoDB-->
<property name="dialect">org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialect</property>
<!-- 根據須要自動建立數據表 -->
<property name="hbm2ddl.auto">update</property>
<!-- 顯示Hibernate持久化操做所生成的SQL -->
<property name="show_sql">true</property>
<!-- 將SQL腳本進行格式化後再輸出 -->
<property name="format_sql">false</property>
<property name="current_session_context_class">thread</property>
<!-- 導入映射配置 -->
<property name="connection.url">jdbc:mysql:///user</property>
<property name="connection.username">root</property>
<property name="connection.password">123456</property>
<property name="connection.driver_class">com.mysql.jdbc.Driver</property>
<mapping resource="com/xiaohao/test/User.hbm.xml" />
</session-factory>
</hibernate-configuration>
UserTest.java
package com.xiaohao.test;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.SessionFactory;
import org.hibernate.Transaction;
import org.hibernate.cfg.Configuration;
public class UserTest {
public static void main(String[] args) {
Configuration conf=new Configuration().configure();
SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
Session session=sf.getCurrentSession();
Transaction tx=session.beginTransaction();
// User user=new User("小浩","英雄");
// session.save(user);
// session.createSQLQuery("insert into user(userName,password) value('張英雄16','123')")
// .executeUpdate();
User user=(User) session.get(User.class, 1);
user.setUserName("221");
// session.save(user);
System.out.println("恭喜您，用戶的數據插入成功了哦~~");
tx.commit();
}
}
每次對 TUser 進行更新的時候，咱們能夠發現，數據庫中的 version 都在遞增。
下面咱們將要經過樂觀鎖來實現一下併發和同步的測試用例:
這裏須要使用兩個測試類，分別運行在不一樣的虛擬機上面，以此來模擬多個用戶同時操做一張表,同時其中一個測試類須要模擬長事務
UserTest.java
package com.xiaohao.test;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.SessionFactory;
import org.hibernate.Transaction;
import org.hibernate.cfg.Configuration;
public class UserTest {
public static void main(String[] args) {
Configuration conf=new Configuration().configure();
SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
Session session=sf.openSession();
// Session session2=sf.openSession();
User user=(User) session.createQuery(" from User user where user=5").uniqueResult();
// User user2=(User) session.createQuery(" from User user where user=5").uniqueResult();
System.out.println(user.getVersion());
// System.out.println(user2.getVersion());
Transaction tx=session.beginTransaction();
user.setUserName("101");
tx.commit();
System.out.println(user.getVersion());
// System.out.println(user2.getVersion());
// System.out.println(user.getVersion()==user2.getVersion());
// Transaction tx2=session2.beginTransaction();
// user2.setUserName("4468");
// tx2.commit();
}
}
UserTest2.java
package com.xiaohao.test;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.SessionFactory;
import org.hibernate.Transaction;
import org.hibernate.cfg.Configuration;
public class UserTest2 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Configuration conf=new Configuration().configure();
SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
Session session=sf.openSession();
// Session session2=sf.openSession();
User user=(User) session.createQuery(" from User user where user=5").uniqueResult();
Thread.sleep(10000);
// User user2=(User) session.createQuery(" from User user where user=5").uniqueResult();
System.out.println(user.getVersion());
// System.out.println(user2.getVersion());
Transaction tx=session.beginTransaction();
user.setUserName("100");
tx.commit();
System.out.println(user.getVersion());
// System.out.println(user2.getVersion());
// System.out.println(user.getVersion()==user2.getVersion());
// Transaction tx2=session2.beginTransaction();
// user2.setUserName("4468");
// tx2.commit();
}
}
操做流程及簡單講解: 首先啓動UserTest2.java測試類，在執行到Thread.sleep(10000);這條語句的時候，當前線程會進入睡眠狀態。在10秒鐘以內
啓動UserTest這個類，在到達10秒的時候，咱們將會在UserTest.java中拋出下面的異常:
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6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
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Exception
in
thread
"main"
org.hibernate.StaleObjectStateException: Row was updated or deleted
by
another transaction (or unsaved-value mapping was incorrect): [com.xiaohao.test.User#5]
at org.hibernate.persister.entity.AbstractEntityPersister.check(AbstractEntityPersister.java:1932)
at org.hibernate.persister.entity.AbstractEntityPersister.update(AbstractEntityPersister.java:2576)
at org.hibernate.persister.entity.AbstractEntityPersister.updateOrInsert(AbstractEntityPersister.java:2476)
at org.hibernate.persister.entity.AbstractEntityPersister.update(AbstractEntityPersister.java:2803)
at org.hibernate.action.EntityUpdateAction.execute(EntityUpdateAction.java:113)
at org.hibernate.engine.ActionQueue.execute(ActionQueue.java:273)
at org.hibernate.engine.ActionQueue.executeActions(ActionQueue.java:265)
at org.hibernate.engine.ActionQueue.executeActions(ActionQueue.java:185)
at org.hibernate.
event
.def.AbstractFlushingEventListener.performExecutions(AbstractFlushingEventListener.java:321)
at org.hibernate.
event
.def.DefaultFlushEventListener.onFlush(DefaultFlushEventListener.java:51)
at org.hibernate.impl.SessionImpl.flush(SessionImpl.java:1216)
at org.hibernate.impl.SessionImpl.managedFlush(SessionImpl.java:383)
at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.commit(JDBCTransaction.java:133)
at com.xiaohao.test.UserTest2.main(UserTest2.java:21)
|
UserTest2代碼將在 tx.commit() 處拋出 StaleObjectStateException 異 常，並指出版本檢查失敗，當前事務正在試圖提交一個過時數據。經過捕捉這個異常，我 們就能夠在樂觀鎖校驗失敗時進行相應處理
三、常見併發同步案例分析
案例一:訂票系統案例，某航班只有一張機票，假定有1w我的打開你的網站來訂票，問你如何解決併發問題(可擴展到任何高併發網站要考慮
的併發讀寫問題)
問題，1w我的來訪問，票沒出去前要保證你們都能看到有票，不可能一我的在看到票的時候別人就不能看了。到底誰能搶到，那得看這我的的「運氣」（網
絡快慢等）
其次考慮的問題，併發，1w我的同時點擊購買，到底誰能成交？總共只有一張票。
首先咱們容易想到和併發相關的幾個方案 ：
鎖同步同步更多指的是應用程序的層面，多個線程進來，只能一個一個的訪問，java中指的是syncrinized關鍵字。鎖也有2個層面，一個是java中談到的對
象鎖，用於線程同步；另一個層面是數據庫的鎖；若是是分佈式的系統，顯然只能利用數據庫端的鎖來實現。
假定咱們採用了同步機制或者數據庫物理鎖機制，如何保證1w我的還能同時看到有票，顯然會犧牲性能，在高併發網站中是不可取的。使用hibernate後咱們
提出了另一個概念：樂觀鎖、悲觀鎖（即傳統的物理鎖）；
採用樂觀鎖便可解決此問題。樂觀鎖意思是不鎖定表的狀況下，利用業務的控制來解決併發問題，這樣即保證數據的併發可讀性又保證保存數據的排他性，保
證性能的同時解決了併發帶來的髒數據問題。
hibernate中如何實現樂觀鎖：
前提：在現有表當中增長一個冗餘字段，version版本號, long類型
原理：
1）只有當前版本號》=數據庫表版本號，才能提交
2）提交成功後，版本號version ++
實現很簡單：在ormapping增長一屬性optimistic-lock="version"便可，如下是樣例片斷
<hibernate-mapping>
<class name="com.insigma.stock.ABC" optimistic-lock="version" table="T_Stock" schema="STOCK">
案例2、股票交易系統、銀行系統，大數據量你是如何考慮的
首先，股票交易系統的行情表，每幾秒鐘就有一個行情記錄產生，一天下來就有（假定行情3秒一個） 股票數量×20×60*6 條記錄，一月下來這個表記錄數
量多大？ oracle中一張表的記錄數超過100w後 查詢性能就不好了，如何保證系統性能？
再好比，中國移動有上億的用戶量，表如何設計？把全部用於存在於一個表麼？
因此，大數量的系統，必須考慮表拆分-（表名字不同，可是結構徹底同樣），通用的幾種方式：（視狀況而定）
1）按業務分，好比 手機號的表，咱們能夠考慮 130開頭的做爲一個表，131開頭的另一張表 以此類推
2）利用oracle的表拆分機制作分表
3）若是是交易系統，咱們能夠考慮按時間軸拆分，當日數據一個表，歷史數據弄到其它表。這裏歷史數據的報表和查詢不會影響當日交易。
固然，表拆分後咱們的應用得作相應的適配。單純的or-mapping也許就得改動了。好比部分業務得經過存儲過程等
此外，咱們還得考慮緩存
這裏的緩存，指的不只僅是hibernate，hibernate自己提供了一級二級緩存。這裏的緩存獨立於應用，依然是內存的讀取，假如咱們能減小數據庫頻繁的訪
問，那對系統確定大大有利的。好比一個電子商務系統的商品搜索，若是某個關鍵字的商品常常被搜，那就能夠考慮這部分商品列表存放到緩存（內存中
去），這樣不用每次訪問數據庫，性能大大增長。
簡單的緩存你們能夠理解爲本身作一個hashmap，把常訪問的數據作一個key，value是第一次從數據庫搜索出來的值，下次訪問就能夠從map裏讀取，而不
讀數據庫；專業些的目前有獨立的緩存框架好比memcached 等，可獨立部署成一個緩存服務器。
案例三、搶購秒殺解決方案
以前我將高併發的解決方法誤認爲是線程或者是隊列能夠解決，由於高併發的時候是有不少用戶在訪問，致使出現系統數據不正確、丟失數據現象，因此想到 的是用隊列解決，
其實隊列解決的方式也能夠處理，好比咱們在競拍商品、轉發評論微博或者是秒殺商品等，同一時間訪問量特別大，隊列在此起到特別的做用，將 全部請求放入隊列，
以毫秒計時單位，有序的進行，從而不會出現數據丟失系統數據不正確的狀況。
四、常見的提升高併發下訪問的效率的手段
首先要了解高併發的的瓶頸在哪裏？
一、多是服務器網絡帶寬不夠
2.可能web線程鏈接數不夠
3.可能數據庫鏈接查詢上不去。
根據不一樣的狀況，解決思路也不一樣。
-
像第一種狀況能夠增長網絡帶寬，DNS域名解析分發多臺服務器。
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負載均衡，前置代理服務器nginx、apache等等
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數據庫查詢優化，讀寫分離，分表等等
最後複製一些在高併發下面須要經常須要處理的內容:
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儘可能使用緩存，包括用戶緩存，信息緩存等，多花點內存來作緩存，能夠大量減小與數據庫的交互，提升性能。
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用jprofiler等工具找出性能瓶頸，減小額外的開銷。
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優化數據庫查詢語句，減小直接使用hibernate等工具的直接生成語句（僅耗時較長的查詢作優化）。
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優化數據庫結構，多作索引，提升查詢效率。
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統計的功能儘可能作緩存，或按天天一統計或定時統計相關報表，避免須要時進行統計的功能。
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能使用靜態頁面的地方儘可能使用，減小容器的解析（儘可能將動態內容生成靜態html來顯示）。
-
解決以上問題後，使用服務器集羣來解決單臺的瓶頸問題。
今天我通過查資料，高併發的解決方法有倆種:
一種是使用緩存、另外一種是使用生成靜態頁面；還有就是從最基礎的地方優化咱們寫代碼減小沒必要要的資源浪費：(
1.不要頻繁的new對象,對於在整個應用中只須要存在一個實例的類使用單例模式.對於String的鏈接操做,使用StringBuffer或者StringBuilder.對於utility類型的類經過靜態方法來訪問。
2. 避免使用錯誤的方式,如Exception能夠控制方法推出,可是Exception要保留stacktrace消耗性能,除非必要不要使用 instanceof作條件判斷,儘可能使用比的條件判斷方式.使用JAVA中效率高的類,好比ArrayList比Vector性能好。)
首先緩存技術我一直沒有使用過，我以爲應該是在用戶請求時將數據保存在緩存中，下次請求時會檢測緩存中是否有數據存在，防止屢次請求服務器，致使服務器性能下降，嚴重致使服務器崩潰，這只是我本身的理解，詳細的資料仍是須要在網上收集；
使用生成靜態頁面我想你們應該不模式，咱們見過不少網站當在請求的時候頁面的後最已經變了，如「http://developer.51cto.com/art/201207/348766.htm」該頁面實際上是一個服務器請求地址，在轉換成htm後，訪問速度將提高，由於靜態頁面不帶有服務器組件；在這裏我就多多介紹一下：
1、什麼是頁面靜態化：
簡 單的說，咱們若是訪問一個連接 ,服務器對應的模塊會處理這個請求，轉到對應的jsp界面，最後生成咱們想要看到的數據。這其中的缺點是顯而易見的：由於每次請求服務器都會進行處理，如 果有太多的高併發請求，那麼就會加劇應用服務器的壓力，弄很差就把服務器 搞down 掉了。那麼如何去避免呢？若是咱們把對 test.do 請求後的結果保存成一個 html 文件，而後每次用戶都去訪問 ,這樣應用服務器的壓力不就減小了？
那麼靜態頁面從哪裏來呢？總不能讓咱們每一個頁面都手動處理吧？這裏就牽涉到咱們要講解的內容了，靜態頁面生成方案… 咱們須要的是自動的生成靜態頁面，當用戶訪問 ,會自動生成 test.html ,而後顯示給用戶。
2、下面咱們在簡單介紹一下要想掌握頁面靜態化方案應該掌握的知識點：
一、 基礎- URL Rewrite
什麼是 URL Rewrite 呢 ? URL 重寫。用一個簡單的例子來講明問題：輸入網址 ,可是實際上訪問的倒是 abc.com/test.action,那咱們就能夠說 URL 被重寫了。這項技術應用普遍，有許多開源的工具能夠實現這個功能。
二、 基礎- Servlet web.xml
若是你還不知道 web.xml 中一個請求和一個 servlet 是如何匹配到一塊兒的，那麼請搜索一下 servlet 的文檔。這可不是亂說呀，有不少人就認爲 /xyz/*.do 這樣的匹配方式能有效。
若是你還不知道怎麼編寫一個 servlet ,那麼請搜索一下如何編寫 servlet.這可不是說笑呀，在各類集成工具漫天飛舞的今天，不少人都不會去從零編寫一個 servlet了。
3、基本的方案介紹
Java高併發的例子：
具體狀況是這樣： 經過java和數據庫，本身實現序列自動增加。
實現代碼大體以下：
id_table表結構, 主要字段：
|
1
2
3
|
id_name varchar2(16);
id_val number(16,0);
id_prefix varchar2(4);
|
//操做DB
public synchronized String nextStringValue(String id){
SqlSession sqlSess = SqlSessionUtil.getSqlSession();
sqlSess.update("update id_table set id_val = id_val + 1 where id_name="+id);
Map map = sqlSess.getOne("select id_name, id_prefix, id_val from id_table where id_name="+ id);
BigDecimal val = (BigDecimal) map.get("id_val");
//id_val是具體數字，rePack主要是統一返回固定長度的字符串；如：Y0000001, F0000001, T0000001等
String idValue = rePack(val, map);
return idValue;
}
//公共方法
public class IdHelpTool{
public static String getNextStringValue(String idName){
return getXX().nextStringValue(idName);
}
}
具體使用者，都是經過相似這種方式：IdHelpTool.getNextStringValue("PAY_LOG");來調用。
問題：
（1） 當出現併發時， 有時會獲取重複的ID；
（2） 因爲服務器作了相關一些設置，有時調用這個方法，好像還會致使超時。
爲了解決問題(1), 考慮過在方法getNextStringValue上，也加上synchronized ， 同步關鍵字過多，會不會更致使超時？
跪求大俠提供個解決問題的大概思路！！！
解決思路一：
一、推薦 https://github.com/adyliu/idcenter
二、能夠經過第三方redis來實現。
解決思路一：
一、出現重複ID，是由於髒讀了，併發的時候不加 synchronized 好比會出現問題二、可是加了 synchronized ，性能急劇降低了，自己 java 就是多線程的，你把它單線程使用，不是明智的選擇，同時，若是分佈式部署的時候，加了 synchronized 也沒法控制併發三、調用這個方法，出現超時的狀況，說明你的併發已經超過了數據庫所能處理的極限，數據庫無限等待致使超時基於上面的分析，建議採用線程池的方案，支付寶的單號就是用的線程池的方案進行的。數據庫 update 不是一次加1，而是一次加幾百甚至上千，而後取到的這 1000個序號，放在線程池裏慢慢分配便可，能應付任意大的併發，同時保證數據庫沒任何壓力。
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