本篇文章给大家谈谈java面试题:真实项目中是如何解决多用户并发访问的，以及多用户并发解决办法对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

本文目录

1. 当前用户并发数已满是什么意思
2. java面试题:真实项目中是如何解决多用户并发访问的
3. 用户最大并发数已满是什么意思
4. 如何有效处理数据并发操作问题

当前用户并发数已满是什么意思

意思就是同时登录的用户太多了。

用户在访问或者下载某些资源的时候，同时登录的用户太多了，超过的系统可以承载的最大数量，就会造成拥塞。

例如某视频资源，同一时间允许50人可以同时下载该，当该视频已有>=50人在下载时，你在进入该视频下载页，点击下载，就会显示当前用户并发数已满。

当正在下载的50人当中，有人下载完成，退出下载页面之后，你就可以获取下载机会。如果需要继续下载该视频，可以暂时退出或刷新该页面，再次点击下载。

java面试题:真实项目中是如何解决多用户并发访问的

根据不同的情况处理：一般在数据库层面控制，非常严格的情况采用悲观锁，常用的方法是乐观锁

用户最大并发数已满是什么意思

用户最大并发数已满的意思是，当前系统中允许的最大同时连接数已经被用完，即所有可用连接都在被使用中。

当用户试图建立一个新的连接时，但发现已经没有可用的连接时，就会出现“用户最大并发数已满”的提示。此时，用户需要等待一些连接被释放，然后才能够继续建立新的连接。

如何有效处理数据并发操作问题

想要知道如何处理数据并发，自然需要先了解数据并发。

什么是数据并发操作呢？

就是同一时间内，不同的线程同时对一条数据进行读写操作。

在互联网时代，一个系统常常有很多人在使用，因此就可能出现高并发的现象，也就是不同的用户同时对一条数据进行操作，如果没有有效的处理，自然就会出现数据的异常。而最常见的一种数据并发的场景就是电商中的秒杀，成千上万个用户对在极端的时间内，抢购一个商品。针对这种场景，商品的库存就是一个需要控制的数据，而多个用户对在同一时间对库存进行重写，一个不小心就可能出现超卖的情况。

针对这种情况，我们如何有效的处理数据并发呢？

第一种方案、数据库锁

从锁的基本属性来说，可以分为两种：一种是共享锁（S），一种是排它锁（X）。在MySQL的数据库中，是有四种隔离级别的，会在读写的时候，自动的使用这两种锁，防止数据出现混乱。

这四种隔离级别分别是：

读未提交（ReadUncommitted）读提交（ReadCommitted）可重复读（RepeatedRead）串行化（Serializable）

当然，不同的隔离级别，效率也是不同的，对于数据的一致性保证也就有不同的结果。而这些可能出现的又有哪些呢？

脏读（dirtyread）

当事务与事务之间没有任何隔离的时候，就可能会出现脏读。例如：商家想看看所有的订单有哪些，这时，用户A提交了一个订单，但事务还没提交，商家却看到了这个订单。而这时就会出现一种问题，当商家去操作这个订单时，可能用户A的订单由于部分问题，导致数据回滚，事务没有提交，这时商家的操作就会失去目标。

不可重复读（unrepeatableread）

一个事务中，两次读操作出来的同一条数据值不同，就是不可重复读。

例如：我们有一个事务A，需要去查询一下商品库存，然后做扣减，这时，事务B操作了这个商品，扣减了一部分库存，当事务A再次去查询商品库存的时候，发现这一次的结果和上次不同了，这就是不可重复读。

幻读（phantomproblem）

一个事务中，两次读操作出来的结果集不同，就是幻读。

例如：一个事务A，去查询现在已经支付的订单有哪些，得到了一个结果集。这时，事务B新提交了一个订单，当事务A再次去查询时，就会出现，两次得到的结果集不同的情况，也就是幻读了。

那针对这些结果，不同的隔离级别可以干什么呢？

“读未提（ReadUncommitted）”能预防啥？啥都预防不了。

“读提交（ReadCommitted）”能预防啥？使用“快照读（SnapshotRead）”方式，避免“脏读”，但是可能出现“不可重复读”和“幻读”。

“可重复读（RepeatedRed）”能预防啥？使用“快照读（SnapshotRead）”方式，锁住被读取记录，避免出现“脏读”、“不可重复读”，但是可能出现“幻读”。

“串行化（Serializable）”能预防啥？有效避免“脏读”、“不可重复读”、“幻读”，不过运行效率奇差。

好了，锁说完了，但是，我们的数据库锁，并不能有效的解决并发的问题，只是尽可能保证数据的一致性，当并发量特别大时，数据库还是容易扛不住。那解决数据并发的另一个手段就是，尽可能的提高处理的速度。

因为数据的IO要提升难度比较大，那么通过其他的方式，对数据进行处理，减少数据库的IO，就是提高并发能力的有效手段了。

最有效的一种方式就是：缓存

想要减少并发出现的概率，那么读写的效率越高，读写的执行时间越短，自然数据并发的可能性就变小了，并发性能也有提高了。

还是用刚才的秒杀举例，我们为的就是保证库存的数据不出错，卖出一个商品，减一个库存，那么，我们就可以将库存放在内存中进行处理。这样，就能够保证库存有序的及时扣减，并且不出现问题。这样，我们的数据库的写操作也变少了，执行效率也就大大提高了。

当然，常用的分布式缓存方式有：Redis和Memcache，Redis可以持久化到硬盘，而Memcache不行，应该怎么选择，就看具体的使用场景了。

当然，缓存毕竟使用的范围有限，很多的数据我们还是必须持久化到硬盘中，那我们就需要提高数据库的IO能力，这样避免一个线程执行时间太长，造成线程的阻塞。

那么，读写分离就是另一种有效的方式了

当我们的写成为了瓶颈的时候，读写分离就是一种可以选择的方式了。

我们的读库就只需要执行读，写库就只需要执行写，把读的压力从主库中分离出去，让主库的资源只是用来保证写的效率，从而提高写操作的性能。

当然，提高数据并发能力的方法还有很多，也还有很多可以研究的技术，我们可以一起共同讨论，共同进步。

文章到此结束，如果本次分享的java面试题:真实项目中是如何解决多用户并发访问的和多用户并发解决办法的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！