近些年科技发展水平越来越快速了，这也促使了大家对于新兴软件的学习。尤其是对于java的渴求更是明显，这也进一步说明了java功能的强大。今天就来为大家介绍一下java高并发下怎么保障数据安全以及有哪些办法?一起看看吧。
一、首先说一下怎么保障数据安全。
我们知道在多线程写入同一个文件的时候，会存现“线程安全”的问题。秒杀和抢购的场景中，还有另外一个问题，就是“超发”，如果在这方面控制不慎，会产生发送过多的情况。
1. 超发的原因
假设某个抢购场景中，我们一共只有100个商品，在最后一刻，我们已经消耗了99个商品，仅剩最后一个。这个时候，系统发来多个并发请求，这批请求读取到的商品余量都是99个，然后都通过了这一个余量判断，最终导致超发。
2. 悲观锁思路
解决线程安全的思路很多，可以从“悲观锁”的方向开始讨论。
悲观锁，也就是在修改数据的时候，采用锁定状态，排斥外部请求的修改。遇到加锁的状态，就必须等待。
虽然上述的方案的确解决了线程安全的问题，但是，会有很多这样的修改请求，每个请求都需要等待“锁”，某些线程可能永远都没有机会抢到这个“锁”，这种请求就会死在那里。同时，这种请求会很多，瞬间增大系统的平均响应时间，结果是可用连接数被耗尽，系统陷入异常。
3. FIFO队列思路
直接将请求放入队列中的，采用FIFO，这样的话，就不会导致某些请求永远获取不到锁。
然后，我们现在解决了锁的问题，全部请求采用“先进先出”的队列方式来处理。那么新的问题来了，高并发的场景下，因为请求很多，很可能一瞬间将队列内存“撑爆”，然后系统又陷入到了异常状态。
或者设计一个极大的内存队列，也是一种方案，但是，系统处理完一个队列内请求的速度根本无法和疯狂涌入队列中的数目相比。也就是说，队列内的请求会越积累越多，最终Web系统平均响应时候还是会大幅下降，系统还是陷入异常。
4. 乐观锁思路
这个时候，我们就可以讨论一下“乐观锁”的思路了。乐观锁，是相对于“悲观锁”采用更为宽松的加锁机制，大都是采用带版本号(Version)更新。
这个数据所有请求都有资格去修改，但会获得一个该数据的版本号，只有版本号符合的才能更新成功，其他的返回抢购失败。这样的话，我们就不需要考虑队列的问题，不过，它会增大CPU的计算开销。但是，综合来说，这是一个比较好的解决方案。
5. 缓存服务器
redis分布式要保证数据都能能够平均的缓存到每一台机器，首先想到的做法是对数据进行分片，因为Redis是key-value存储的，首先想到的是Hash分片，可能的做法是对key进行哈希运算，得到一个long值对分布式的数量取模会得到一个一个对应数据库的一个映射，没有读取就可以定位到这台数据库。
有很多软件和服务都“乐观锁”功能的支持，。通过这个实现，可以保证数据的安全。
以上就是关于java高并发下怎么保障数据安全以及有哪些办法的主要内容了。总的来说过程还是比较复杂的。如果你对java知识感兴趣，想要了解更多常见问题，敬请关注奇Q工具网。
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