本文目录一览：
- 1、缓存击穿、穿透、雪崩:定义与解决方案
- 2、大数据和高并发的解决方案汇总
- 3、高并发三种解决方法
- 4、(二)微信红包高并发系统设计方案(1)
- 5、UE4/UE5像素流多并发问题解决方案
- 6、如何解决应用高并发的问题
缓存击穿、穿透、雪崩:定义与解决方案
1、缓存击穿 定义：缓存过期而数据库存有数据的情况。通常由于设置的缓存时间导致数据过期，热点数据并发查询下，数据库压力骤增，严重时可能导致数据库崩溃。 解决方案： 设置热点数据永不过期：对于极其热点的数据，可以设置为永不过期，避免缓存过期导致的击穿问题。
2、Redis缓存中的穿透、击穿、雪崩问题及其解决方案如下： 缓存穿透 定义：缓存穿透是指用户请求大量不存在的缓存数据，导致这些请求都直接落到数据库上，可能由于并发量大或恶意攻击引起。 解决方案： 异常参数校验：对请求参数进行合法性校验，过滤掉非法或恶意请求。
3、缓存穿透、击穿和雪崩在软件测试中关于Redis的不同点如下： 缓存穿透： 定义：恶意用户试图绕过Redis直接查询数据库，通常通过大量负数ID的查询实现。 特点：关键词是穿过，即请求直接穿过了缓存层，到达数据库层。 影响：导致数据库压力骤增，可能引发性能问题。
4、缓存穿透： 定义：查询数据库和缓存均无数据，每次请求都会直接查询数据库。 解决策略： 布隆过滤器：过滤掉无效请求，减少对数据库的冲击。 空结果缓存：将空结果的缓存时间设置为较短，如35分钟，提升用户体验。
5、概述 缓存穿透：大量请求根本不存在的key。解决方法包括：对空值进行缓存、设置白名单、使用布隆过滤器、网警。缓存雪崩：redis中大量key集体过期。解决方法包括：进行预先的热门词汇的设置，实时调整key的过期时长，使用锁机制。缓存击穿：redis中一个热点key过期。
大数据和高并发的解决方案汇总
大数据和高并发问题的解决方案主要包括以下方面：针对大数据的解决方案： 使用缓存技术：通过创建缓存和设置失效机制，提高数据读取效率。对于空数据，采用特殊标记以区分空和未缓存状态。 优化数据库： 分离活跃数据：将活跃数据与非活跃数据分离，提高数据查询速度。
大数据高并发技术 大数据高并发技术是处理海量数据并同时处理大量请求的技术集合。这些技术为企业提供了在处理爆炸性数据增长的同时保持高性能和响应能力的手段。常用的大数据高并发技术包括： 分布式计算：将数据和计算任务分布到多个服务器上，提高处理能力和并发性。
HBase是一种高效的大数据存储解决方案，具有以下核心特点和优势：Hadoop生态系统的一部分：HBase基于HDFS构建，提供高并发随机写入和实时查询能力。海量数据存储优势：相较于传统数据库，HBase在存储海量数据方面具有显著优势。灵活的数据结构设计：允许以列式存储形式存储数据，这种设计提高了数据存储和检索效率。
根据业务需求选择合适的数据库类型，如NoSQL数据库在性能、高并发和扩展性方面表现优异，适合特定场景下的使用。CQRS模式：结合关系型数据库和NoSQL数据库的优点，通过数据同步解决方案，确保数据一致性的同时，提高系统的读写性能。总结：每个优化方案都有其适用场景和限制，没有一种通吃的解决方案。
高并发三种解决方法
解决高并发问题有多种方法，以下为其中三种。首先，系统拆分是一种有效手段。将一个大型系统拆分为多个子系统，采用如dubbo等框架进行服务调用，可以分散负载，提升系统处理能力。同时，将每个子系统独立连接数据库，实现数据库的负载均衡，进而有效抵抗高并发压力。其次，引入缓存机制是解决高并发的常用方法。
高并发的三种解决方法包括：系统拆分、缓存技术、以及消息队列。系统拆分是将一个大型系统分解为多个子系统，每个子系统可以独立处理请求，从而分散了高并发的压力。通过dubbo等工具进行服务化拆分，每个子系统可以连接自己的数据库，实现数据的独立管理和扩展，有效提高了系统的整体抗并发能力。
该情况的三种解决方法如下：系统拆分：将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来一个库，现在多个数据库，可以抗高并发。使用缓存：大部分的高并发场景，都是读多写少，所以可以在数据库和缓存里都写一份，然后读的时候大量走缓存。
解决高并发问题的方法并非只有三种，而是涉及到多个层面的策略。首先，系统拆分是一种常见手法，通过Dubbo将系统划分为子模块，每个子系统独立处理一部分并发，每个子系统对应一个数据库，从而分散并发压力。其次，缓存在高并发场景中扮演关键角色，尤其在读多写少的情况下。
首先vue高并发解决方法是利用路由进行后端模块划分，引入Express搭建服务。其次连接数据库，引入mongoose进行按照模块进行二次封装也可以。最后需要同时调用多个后台接口，用vue-cli命令创建项目即可。
(二)微信红包高并发系统设计方案(1)
面对挑战，微信红包在分析了业界“秒杀”系统解决方案的基础上，采用了 SET化、请求排队串行化、双维度分库表 等设计，形成了独特的高并发、资金安全系统解决方案。实践证明，该方案表现稳定，且实现了除夕夜系统零故障运行。
由于是秒杀类设计，以及money分发，所以我们重点关注抢红包时的高并发解决方案和红包分配算法。高并发解决方案 抢红包系统的用户量很大，如果几千万甚至亿万用户同时在线发抢红包，请求直接打到数据库，必然会导致后端服务过载甚至崩溃。
首先，微信红包的逻辑核心是基于剩余红包数量和总额度的动态调整。当红包剩余数量仅剩1个时，直接分配；若有多余，算法会随机选择一个介于0.01元到剩余金额平均值的两倍之间的金额进行分配。这种设计使得抢红包的期待值相对均衡，但抢得越晚，分配的金额的波动性就越大，为游戏增添了更多的惊喜。
首先，「N人看了照片」功能打破朋友圈原有的封闭关系链，用户可查看照片被多少人看过，而不仅仅是好友。这是微信首次开放关系链中的私密数据，为未来可能的匿名社交窗口趋势铺路。
互动活动从腊月二十二(1月24日)起一直持续至元宵节(2月15日)，通过将互动玩法与好礼结合，届时不仅有分红包活动，更将送出实物大奖，邀请全民分15亿红包和好物。 2022年是京东连续第10年“春节也送货”。
从技术方面来看，往届合作厂商应对高并发场景的万无一失的办法是增加服务器做到超级冗余。但如果仅仅靠此拿下大考，则技术含量大打折扣，因此京东云内部有了一个战略性决定：在零增加服务器资源的情况下独自支持春晚，而整体方案的设计上，将计算资源在摇红包和购物两个场景间来回切换。
UE4/UE5像素流多并发问题解决方案
在高并发挑战方面，是否还有更优解决方案？点量云流方案引入容器化技术，实现应用多开和大并发使用，同时支持负载均衡，有效提升资源利用率。其核心原理是：大型3D内容模型上传至云端服务器运行，终端发送指令，结果以视频流形式从云端传输至终端。
实际案例显示，采用点量云流软件的项目在长时间运行中表现出色，长达2-3年的稳定运行记录证实了其在像素流送技术领域的可靠性和成熟性。因此，对于UE4/UE5中遇到的问题，点量云流无疑是值得信赖的解决方案。
UE4或UE5在像素流送云推流时端口占用问题，引起关注。具体分析，每个独立用户需占用一个端口。但在实际场景中，特别是在用户数量庞大、访问人数多的情况下，端口资源往往不足以满足需求。这是由于许多企业，如政府机构、教育机构和医疗机构，因安全和合规要求，对端口使用进行了明确划分。
如何解决应用高并发的问题
缓存技术是解决高并发问题的关键手段之一。在大部分高并发场景中，读操作远多于写操作，因此可以将热点数据或频繁访问的数据存储在缓存中，如Redis等。这样，当大量请求到来时，可以直接从缓存中获取数据，避免了频繁访问数据库造成的性能瓶颈。消息队列在处理高并发写场景时发挥着重要作用。
高并发三种解决方法：负载均衡 负载均衡是解决高并发问题的一种重要手段。在高并发场景下，通过将请求分发到多个服务器，实现负载的分散，从而避免单一服务器过载。负载均衡技术有多种实现方式，包括DNS负载均衡、硬件负载均衡器以及软件负载均衡等。
使用一般的synchronized或者是lock或者是队列都是无法满足高并发的问题。解决方法有三：使用缓存 使用生成静态页面 html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面。
在Java中处理高并发问题，首先要明确是否需要使用中间件。如果需要的话，应在中间件上进行优化，以满足高并发的需求。要实现高并发，关键在于支持多线程技术。通过多线程，可以同时处理多个请求，提高系统的响应速度和效率。
负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择。 硬件四层交换 第四层交换使用第三层和第四层信息包的报头信息，根据应用区间识别业务流，将整个区间段的业务流分配到合适的应用服务器进行处理。
