大量数据的多人协作处理问题如何解决？

发布网友发布时间：2022-04-22 14:59

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热心网友时间：2023-10-02 10:42

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。

热心网友时间：2023-10-02 10:43

建议采用缓存处理，按照你说的这种数据量，基于redis的缓存完全可以满足，存取速度可以10W+的，另外，拟采用的hashMap 是ConcurrentHashMap还是其他，页面展示是增量查询还是直接所有的再查询一次，socket数据接收你是用的netty还是mina，这都需要经过仔细的斟酌考虑设计的。有这么大的并发的需求，完全可以考虑做分布式集群的，估计这只是领导想要的目标吧