什么是高并發？
高并發（High Concurrency）是一種系統運行程序中遇到的一種“短時間內遇到大量操作請求”的情況，主要發生在web系統集中大量訪問收到大量請求（例如：12306的搶票情況；天貓雙十一活動），該情況的發生會導致系統在這段時間內執行大量操作，例如對資源的請求，資料庫的操作等，
高并發的處理指標？
高并發相關常用的一些指標有:
1.回應時間（Response Time）
回應時間：系統對請求做出回應的時間，例如系統處理一個HTTP請求需要200ms，這個200ms就是系統的回應時間
2.吞吐量（Throughput）
吞吐量：單位時間內處理的請求數量，
3.每秒查詢率QPS（Query Per Second）
QPS：每秒回應請求數，在互聯網領域，這個指標和吞吐量區分的沒有這么明顯，
4.并發用戶數
并發用戶數：同時承載正常使用系統功能的用戶數量，例如一個即時通訊系統，同時在線量一定程度上代表了系統的并發用戶數，
高并發和多執行緒的關系和區別
“高并發和多執行緒”總是被一起提起，給人感覺兩者好像相等，實則 高并發 ≠ 多執行緒
1.多執行緒
多執行緒是java的特性，因為現在cpu都是多核多執行緒的，可以同時執行幾個任務，為了提高jvm的執行效率，java提供了這種多執行緒的機制，以增強資料處理效率，多執行緒對應的是cpu，高并發對應的是訪問請求，可以用單執行緒處理所有訪問請求，也可以用多執行緒同時處理訪問請求，
在過去單CPU時代，單任務在一個時間點只能執行單一程式，之后發展到多任務階段，計算機能在同一時間點并行執行多任務或多行程，雖然并不是真正意義上的“同一時間點”，而是多個任務或行程共享一個CPU，并交由作業系統來完成多任務間對CPU的運行切換，以使得每個任務都有機會獲得一定的時間片運行，
再后來發展到多執行緒技術，使得在一個程式內部能擁有多個執行緒并行執行，一個執行緒的執行可以被認為是一個CPU在執行該程式，當一個程式運行在多執行緒下，就好像有多個CPU在同時執行該程式，
總之，多執行緒即可以這么理解：多執行緒是處理高并發的一種編程方法，即并發需要用多執行緒實作，
2.高并發
高并發不是JAVA的專有的東西，是語言無關的廣義的，為提供更好互聯網服務而提出的概念，
典型的場景，例如：12306搶火車票，天貓雙十一秒殺活動等，該情況的發生會導致系統在這段時間內執行大量操作，例如對資源的請求，資料庫的操作等，如果高并發處理不好，不僅僅降低了用戶的體驗度（請求回應時間過長），同時可能導致系統宕機，嚴重的甚至導致OOM例外，系統停止作業等，
如果要想系統能夠適應高并發狀態，則需要從各個方面進行系統優化，包括，硬體、網路、系統架構、開發語言的選取、資料結構的運用、演算法優化、資料庫優化等……而多執行緒只是其中解決方法之一，
多執行緒并發技術
PHP多執行緒編程將會涉及到如下技術點：
1.并發編程三要素
- 原子性原子，即一個不可再被分割的顆粒，在Java中原子性指的是一個或多個操作要么全部執行成功要么全部執行失敗，
- 有序性程式執行的順序按照代碼的先后順序執行，（處理器可能會對指令進行重排序）
- 可見性當多個執行緒訪問同一個變數時，如果其中一個執行緒對其作了修改，其他執行緒能立即獲取到最新的值，
2. 執行緒的五大狀態
- 創建狀態當用 new 運算子創建一個執行緒的時候
- 就緒狀態呼叫 start 方法，處于就緒狀態的執行緒并不一定馬上就會執行 run 方法，還需要等待CPU的調度
- 運行狀態CPU 開始調度執行緒，并開始執行 run 方法
- 阻塞狀態執行緒的執行程序中由于一些原因進入阻塞狀態比如：呼叫 sleep 方法、嘗試去得到一個鎖等等
- 死亡狀態run 方法執行完 或者 執行程序中遇到了一個例外
3.悲觀鎖與樂觀鎖
- 悲觀鎖：每次操作都會加鎖，會造成執行緒阻塞，
- 樂觀鎖：每次操作不加鎖而是假設沒有沖突而去完成某項操作，如果因為沖突失敗就重試，直到成功為止，不會造成執行緒阻塞，
4.執行緒之間的協作：wait/notify/notifyAll等
5.synchronized 關鍵字
6.CAS
CAS全稱是Compare And Swap，即比較替換，是實作并發應用到的一種技術，操作包含三個運算元 —— 記憶體位置（V）、預期原值（A）和新值(B)， 如果記憶體位置的值與預期原值相匹配，那么處理器會自動將該位置值更新為新值 ，否則，處理器不做任何操作，
7.執行緒池
如果我們使用執行緒的時候就去創建一個執行緒，雖然簡單，但是存在很大的問題，如果并發的執行緒數量很多，并且每個執行緒都是執行一個時間很短的任務就結束了，這樣頻繁創建執行緒就會大大降低系統的效率，因為頻繁創建執行緒和銷毀執行緒需要時間，執行緒池通過復用可以大大減少執行緒頻繁創建與銷毀帶來的性能上的損耗，
高并發技術方案：提高高并發能力
1.分布式快取：redis、memcached等，結合CDN來解決圖片檔案等訪問，
2.訊息佇列中間件：activeMQ等，解決大量訊息的異步處理能力，
3.應用拆分:一個工程被拆分為多個工程部署，利用dubbo解決多工程之間的通信，
4.資料庫垂直拆分和水平拆分(分庫分表)等，
5.資料庫讀寫分離，解決大資料的查詢問題，
6.還可以利用nosql ，例如mongoDB配合mysql組合使用，
7.還需要建立大資料訪問情況下的服務降級以及限流機制等，
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