尽管工作过程中基本不用这三个要命的东西！还是阻挡不了面试官的趋之若鹜，下面就围绕其中一个－－－高并发，来说下自己的理解！
何谓并发？同时处理操作！
何谓高并发？同时处理很多操作！
什么操作呢？页面请求:一个简单的页面请求可能包含了很多内容，比如验证登录，静态页面加载，动态数据加载（涉及到访问数据库，缓存等等），图片加载，线程的启动和销毁！每一个操作都需要花费时间，总得加起来可能只有200ms，但是如果你的服务器处理能力只能是一个请求级别的，那么100万个请求，你就需要20万秒，大概是几天的时间！
当然实际生活中大家没有这么水的服务器，换句话说，大家可以通过选择好的服务器来提高大家的并发能力！也就是说硬件的指数型升级能让大家应付高并发，但是事与愿违，如果处理一个请求占用的是100k内存，那么100万请求就需要100万M，也就是差不多100G的内存！这无疑是现实生活中还没有的！
而且单机服务器容易受到网络，断电等多方面原因的影响！所以一个分布式集群就是大家处理高并发最有效的方法！
在此之前，大家先来熟悉几个关于高并发的关键参数！
QPS:每秒处理的请求数量！
响应时间:处理一个请求需要的时间！
吞吐量:单位时间内的处理请求数量！
最大并发数:同一时间能支持的最大请求数！
从这些指标来看，大家提高并发量有两种方式:提高处理速度和减少处理时间！
一般来说有下面这些常规办法:
1，更多的静态资源:将代码中的大量枚举（容器加载时写入map，放入本地缓存），数据库中的定义表（定时任务放入缓存），固定配置，HTML文件等静态化处理，缓存起来！
2，图片服务器:一般来说，图片在一个页面上属于数据量比较大的东西，尽量避免动态数据和图片的顺序渲染，使用图片服务器分离数据和图片！
3，优化代码:尽量避免多层循环，避免多次访问数据库，使用多线程提高cpu使用率和执行速度，使用java8的流式处理和并行处理提高速度！
4，数据库:采用分库分表，mysql5.7之后，据说可以支持秒级百万级数据查询。速度相当之快，使用八库1024表，可以满足数据库一秒数百万的并发！同时可以开启缓存，写入存储过程等加快访问时间！分库分表之后还可以根据分表字段使用联合查询，避免了大多数数据库架构分布式之后不能联合查询的缺点！
5，使用内存型数据存储:使用redis等内存缓存可以提高读写速度，在数据落库之前快速读写数据，使用mongodb等作为大字段，多字节的key value保存方式，防止关系型数据库的不足！
6，负载均衡:使用nginx等负载均衡中间件，将请求分布到不同的机器上，避免单个应用持续的处理引起血崩！
总之，高并发是一项程序员必不可少缺的技术，也是面试必问的知识点，只有直面它，解决它才能对技术有更深的认识！
高并发的路上踩了很多坑，以后再记录下这些坑，和大家共勉！
