㈠ C#web开发中出现高并发具体处理方法有哪些
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）。
优化数据库结构，多做索引，提高查询效率。
统计的功能尽量做缓存，或按每天一统计或定时统计相关报表，避免需要时进行统计的功能。
能使用静态页面的地方尽量使用，减少容器的解析（尽量将动态内容生成静态html来显示）。
解决以上问题后，使用服务器集群来解决单台的瓶颈问题。
基本上以上述问题解决后，达到系统最优。
㈡ web应用高并发导致系统数据库崩溃一般怎么解决
1、程序和数据库部署在同一台服务器上 2.多学习一些相关的书籍比如：构建高性能Web站点，大规模Web服务开发技术 构建可扩展的Web站点 ， Web容量规划的技术，分布式数据库系统及其应用。 掌握其原理和结构 。
㈢ 如何利用Java开发高性能高并发Web应用.ppt
1、提供HTML静态访问
web界面上最快的访问速度是什么？当然是最原始的HTML文件访问,对于其他语言 比如 jsp ,asp,php等等,他们首先要通过服务器解析成html之后在返回给访问者，如果我们能提供全部是htm来的页面，那么就能大大的降低服务器和数据库资源的利用和提高网站的并发，所以我们尽可能使我们的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。当然实现这种方式大家比较了解的就是信息发布系统CMS,信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
在后续的文章中我们会单独的使用jsp + servlet实现一个简单的信息发布系统.
2、使用独立的图片服务器
为什么要把图片单独设置一个服务器？对于Web服务器来说，图片消耗的服务器资源是最多的，如果能把所有的图片资源放到一个单独的图片服务器中进行处理的话，可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，从而能进一步的提高web程序的并发.所以在有条件的情况下最好能把图片放置到一个单独的服务器中.
3、配置多台数据库服务器，多个数据库集群
集群（Cluster）技术是使用特定的连接方式，将价格相对较低的硬件设备结合起来，同时也能提供高性能相当的任务处理能力。
越是大型高并发的应用，数据库的压力就会越大，如果数据库操作很频繁，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是我们需要使用数据库集群。
数据库集群就是使用多个数据库服务器分担请求的压力，达到快速响应的目的.
4、使用缓存
所谓的缓存就是把数据咱是放置到内存中，前台在请求的时候直接从内存中读取数据，而不需要去查询数据库或者读取文件等，这样就能做到最快的响应。网站架构和网站开发中的缓存是非常重要的。
目前有很多开源的缓冲实现方案，APC，File，sqlite，Memcache等等各种类库实现着不同的缓存方式，只有通过了解他们的实现方式，根据具体应用具体选择，才会使缓存系统发挥出最大的性能。
对于java开发来说，大名顶顶的 分布式缓存系统Memcache 可能是最好的选择，他提供一个基于Socket的访问方式，使得该缓存系统支持远程读写访问。尽管这个缓存的内容可能是存在内存中，也可能是存在文件内。
㈣ hadoop适合解决web 的高并发吗
hadoop适合处理分布式集群系统，本身是支持高速并发海量数据的写入和读取的。解决大量用户并发访问的方案有很多，给你个千万pv的参考方案：
1）架构中直接引入软件名称的模块，是个人推荐使用的，如Haproxy、Hadoop等；
2）关于全局负载均衡，看成本投入情况，可以使用商业的产品，如F5-GTM，开源方案便是自搭智能DNS；
3）本地负载均衡方案，可以考虑F5-LTM或成熟的开源解决方案LVS；
4）代理层为什么推荐大家使用Haproxy？Haproxy是一个非常优秀的反向代理软件，十分高效、稳定。国内top 10的互联网公司都有在使用；
5）缓存层可以使用Squid或Varnish，个人更倾向Varnish。配置灵活、运行稳定，提供非常便利的管理接口。为啥在缓存层前面加一层代理？优点非常多，列举如下：
根据应用配置URI路由规则，集中热点来提高后端缓存的命中率；
轻松划分网站频道、版块，更好对应用进步组织、规划；
对URI进行一般性安全过滤，抵御注入攻击；
弹性调配硬件资源，应对突发事件产生大流量；
可回收宝贵的公网IP资源；
6）应用层开源技术方案非常多且成熟，在此不详细描述；
7）数据库层主流开源解决方案Mysql是首选，主从复制（一主对多从）是目前比较靠谱的模式；
8）关于Nosql，应用场景不多说，可参考“给部门做的Mongodb技术交流PPT”文章，redis、memcached等作为热点数据存储、数据库缓存都非常理想；
9）内网DNS扮演的角色非常重要，一定要消灭code中出现的内网IP地址，很大程度减少因IP变更、服务器故障而修改源码的情况，同时也便于维护；
10）内网LB适用在内部WEB接口、多台数据库Slave、多台Nosql Slave、公共服务等应用的负载均衡，可以使用LVS、Haproxy来实现，可用性要求不高的应用可行直接使用Localhost DNS轮询；
11）hadoop适合海量数据的存储与处理，如做网站日志分析、用户数据挖掘等；
12）管理集群，平台的核心，运维的阵地；
㈤ 请问java高手，web的高并发请求如何处理啊
tomcat的性能顶多也就每秒500-600了 对于复杂程度的业务效率更低
所以要切容器,同步变异步,流式处理,分布式分发响应,负载均衡等
不是一句能讲完的
㈥ 怎样具备大规模高并发访问的Web应用架构设计和开发经验
理论上经验这个东西是学不来的.
说一下我的例子.
刚入行的时候,基本就是写了一些增删改查.甚至session都不太理解.
随着入行后,你会遇到各种各样的问题.在解决问题的过程中,经验来了.
简单说一下所谓大规模高并发访问的web架构吧.
其实,对于大规模高并发不外乎两点,第一点是及时相应(尽可能优化io).第二点是数据安全.
这两点控制的好,就没问题的.所以,我们的架构也就围绕在这两点应运而生.
第一点,为了尽可能提高应用的io吞吐量.则需要我们把所有耗时的io操作尽可能的优化,比如全局使用很少更改的一些配置,则可以采用nosql来全局共享(注意,这里的全局是指服务器集群.如果涉及到了大规模,肯定是多服务器的).在其次可以增加服务器缓存.比如2秒钟从上一条的服务器读取配置,存到服务器级别.以提高效率.还有线程缓存.如果业务复杂可能对一个请求需要查询多次数据,不变的,老规矩,放到线程缓存.基本也就差不多了.
第二点,因为应用不同,要考虑容错率.这个部分优化,可以考虑分离业务,把必须要数据安全的业务逻辑提取出来,队列执行或者特殊处理.
剩下的就是服务器部署与如何分配,比如多少台web服务器,数据库配置,内存服务器配置等.
这只能是在实际项目和工作过程中来区别对待了.
㈦ 如何利用Java开发高性能，高并发Web应用
太宽泛了，没有具体到点，也只能讲的宽一点。
首先要有钱，高性能高并发，程序并不是最终决定性能的，硬件才是，什么样的硬件才好，很明显了，你不会指望用小霸王学习机来跑淘宝吧。
良好的异常处理机制，这里指的并不是程序上的，而是硬件和突发事件人为处理的反应机制，比如地震把你们的某个机房干掉了。
高性能的负载均衡方案，如nginx，LVS等。
良好的架构解决方案，比如消息总线的搭建，共享缓存的搭建，共享session的搭建，共享计时器的搭建等。
优秀的单体运行效率，这个才是程序的，要求程序运行效率高，漏洞少。
㈧ webservice大并发数量 应该怎么处理
先学测试吧。不是那种业务功能的测试，是系统的测试。因为要解决大数据量、高并发的问题，我个人的知识与经验是:1、先用单机测试。用工具产生大并发量去轰击服务器，直至服务器缓慢，甚至接近崩溃;3、找到系统瓶颈后，优化，解决这个瓶颈，然后再循环测试。这时你又会发现新的瓶颈，再解决。循环1 - 3步，直到各方面基本平衡为止。4、当单机无法解决问题的时候，接着开始考虑负载均衡，考虑分布式方案，然后再用 1 - 3 的步骤分析与测试。
㈨ 1 java web项目你是如何处理高并发的2 在高访问期间项目出现了一个bug要如何解决
1、提高并发量这个东西是在系统架构层面上的，不是一个业务所能处理的，在提高并发量这放方面，启用通常会采用数据库集群，应用集群，负载均衡的方式进行提高。
2、在高访问期间 如果出现了bug，说明你的程序正在被大量用户使用，这时候要看你出现的是什么bug，如果是很严重的bug，例如银行转账的时候会多转给别人钱，这时候当然要把服务给终止掉 ，或者是把此功能禁用，防止引发更多的用户问题。如果是普通的bug，可以事后再进行处理，或者是当即处理，采用热升级的方式部署到生产上
㈩ 如何解决web大流量，高并发的问题
以下是一些总结的方法: 第一，确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。 普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP，如果访问量比这个还要大，那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题，否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题。
第二，优化数据库访问。 服务器的负载过大，一个重要的原因是CPU负荷过大，降低服务器CPU的负荷，才能够有效打破瓶颈。而使用静态页面可以使得CPU的负荷最小化。前台实现完全的静态化 当然最好，可以完全不用访问数据库，不过对于频繁更新的网站，静态化往往不能满足某些功能。 缓存技术 就是另一个解决方案，就是将动态数据存储到缓存文件中，动态网页直接调用这些文件，而不必再访问数据库，WordPress和Z-Blog都大量使用这种缓存技术 。我自己也写过一个Z-Blog的计数器插件，也是基于这样的原理。 如果确实无法避免对数据库的访问，那么可以尝试优化数据库的查询SQL.避免使用Select *from这样的语句，每次查询只返回自己需要的结果，避免短时间内的大量SQL查询。
第三，禁止外部的盗链。 外部网站的图片或者文件盗链往往会带来大量的负载压力，因此应该严格限制外部对于自身的图片或者文件盗链，好在目前可以简单地通过refer来控制盗链，Apache自己就可以通过配置来禁止盗链，IIS也有一些第三方的ISAPI可以实现同样的功能。当然，伪造refer也可以通过代码来实现盗 链，不过目前蓄意伪造refer盗链的还不多，可以先不去考虑，或者使用非技术手段来解决，比如在图片上增加水印。
第四，控制大文件的下载。 大文件的下载会占用很大的流量，并且对于非SCSI硬盘来说，大量文件下载会消耗CPU，使得网站响应能力下降。因此，尽量不要提供超过2M的大 文件下载，如果需要提供，建议将大文件放在另外一台服务器上。目前有不少免费的Web2.0网站提供图片分享和文件分享功能，因此可以尽量将图片和文件上 传到这些分享网站。
第五，使用不同主机分流主要流量 将文件放在不同的主机上，提供不同的镜像供用户下载。比如如果觉得RSS文件占用流量大，那么使用FeedBurner或者FeedSky等服务将RSS输出放在其他主机上，这样别人访问的流量压力就大多集中在FeedBurner的主机上，RSS就不占用太多资源了。
第六，使用流量分析统计软件。 在网站上安装一个流量分析统计软件，可以即时知道哪些地方耗费了大量流量，哪些页面需要再进行优化，因此，解决流量问题还需要进行精确的统计分析 才可以。我推荐使用的流量分析统计软件是GoogleAnalytics（Google分析）。我使用过程中感觉其效果非常不错，稍后我将详细介绍一下 GoogleAnalytics的一些使用常识和技巧。 1.分表 2.读写分离 3.前端优化。Nginx替换Apache(前端做负载均衡) 个人认为主要还是分布式架构是否到位，mysql和缓存的优化都是有限度的优化，而分布式架构做出来了，PV增长后，只需要堆机器就能扩容。
另附一些优化经验，首先学会用explain语句分析select语句，优化索引、表结构，其次，合理运用memcache等缓存，降低mysql的负载，最后，如果可能的话，尽量用facebook的hiphop-php把PHP编译了，提高程序效率。