随着时代的不断向前进步，人们对于新兴技术的学习也越加重视起来，大家纷纷投入高新技术的学习当中来。今天就来为大家介绍一些和java知识相关的内容，也就是java高并发带来了什么挑战?怎么解决?一起了解一下吧。
一、首先说一下高并发带来的挑战
在过去的工作中，我们曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能，在这个过程中，整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。如果Web系统不做针对性的优化，会轻而易举地陷入到异常状态。
二、现在说一下解决的办法
1.一个秒杀或者抢购页面，通常分为2个部分，一个是静态的html等内容，另一个就是参与秒杀的Web后台请求接口。
通常静态HTML等内容，是通过CDN的部署，一般压力不大，核心瓶颈实际上在后台请求接口上。这个后端接口，必须能够支持高并发请求，同时，非常重要的一点，必须尽可能“快”，在最短的时间里返回用户的请求结果。为了实现尽可能快这一点，接口的后端存储使用内存级别的操作会更好一点。仍然直接面向MySQL之类的存储是不合适的，如果有这种复杂业务的需求，都建议采用异步写入。
当然，也有一些秒杀和抢购采用“滞后反馈”，就是说秒杀当下不知道结果，一段时间后才可以从页面中看到用户是否秒杀成功。但是，这种属于“偷懒”行为，同时给用户的体验也不好，容易被用户认为是“暗箱操作”。
2. 高并发的挑战：一定要“快”
我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS(Query Per Second，每秒处理请求数)，解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。举个例子，我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms，同时，系统内有20台Apache的Web服务器，配置MaxClients为500个(表示Apache的最大连接数目)。
那么，我们的Web系统的理论峰值QPS为(理想化的计算方式)：
20*500/0.1 = 100000 (10万QPS)
在高并发的实际场景下，机器都处于高负载的状态，在这个时候平均响应时间会被大大增加。
就Web服务器而言，Apache打开了越多的连接进程，CPU需要处理的上下文切换也越多，额外增加了CPU的消耗，然后就直接导致平均响应时间增加。因此上述的MaxClient数目，要根据CPU、内存等硬件因素综合考虑，绝对不是越多越好。可以通过Apache自带的abench来测试一下，取一个合适的值。然后，我们选择内存操作级别的存储的Redis，在高并发的状态下，存储的响应时间至关重要。
网络带宽虽然也是一个因素，不过，这种请求数据包一般比较小，一般很少成为请求的瓶颈。那么问题来了，假设我们的系统，在5w/s的高并发状态下，平均响应时间从100ms变为250ms(实际情况，甚至更多)：
20*500/0.25 = 40000 (4万QPS)
于是，我们的系统剩下了4w的QPS，面对5w每秒的请求，中间相差了1w。
同理，某一个秒内，20*500个可用连接进程都在满负荷工作中，却仍然有1万个新来请求，没有连接进程可用，系统陷入到异常状态也是预期之内。
其实在正常的非高并发的业务场景中，也有类似的情况出现，某个业务请求接口出现问题，响应时间极慢，将整个Web请求响应时间拉得很长，逐渐将Web服务器的可用连接数占满，其他正常的业务请求，无连接进程可用。
以上就是关于java高并发带来了什么挑战以及怎么解决的主要内容了。java的知识群还是很庞大的，对于学习的人要求也是很高的。如果想要了解更多java基础以及常见问题，敬请关注奇Q工具网。
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