1.同步和异步

同步：即synchronized修饰类下， 其它的对象要访问该类的同步方法时会阻塞，等前一对象执行完才可继续访问。

异步：没有synchronized修饰，不同对象可在同一时间访问同一个方法

2.处理同步和并发的锁机制

锁机制有两个方面：

（1）代码层次，如java中的同步关键字synchronized

（2）数据库层次。分为悲观锁和乐观锁

 悲观锁：在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态，通过数据库提供的锁机制实现。Hibernate 的悲观锁，也基于数据库锁机制实现，且 在SQL中加入for update ，加锁时间生成 SQL 之前。对于长事务，不适用。

乐观锁：不锁定表的情况下，利用业务的控制来解决并发问题。大多基于数据版本记录机制实现。数据版本为版本标识，通过为数据库表增加一个 “version” 字段来 实现。 通过对比版本标识确定更新操作。乐观锁基于系统中的数据存储逻辑。

3、常见并发同步案例分析

案例一:订票系统案例，某航班只有一张机票，假定有1w个人打开你的网站来订票，问你如何解决并发问题(可扩展到任何高并发网站要考虑**

首先我们容易想到和并发相关的几个方案 ：

锁包括2个层面，

（1）对象锁syncrinized，用于线程同步；

（2）数据库的锁；如果是分布式系统，只能利用数据库端的锁来实现。

假定我们采用了同步机制或者数据库物理锁机制，如何保证1w个人还能同时看到有票，显然会牺牲性能，在高并发网站中是不可取的。采用乐观锁即可解决此问题。乐观锁意思是不锁定表的情况下，利用业务的控制来解决并发问题，这样即保证数据的并发可读性又保证保存数据排他性，保证性能的同时解决了并发带来的脏数据问题。

hibernate中如何实现乐观锁：

前提：在现有表当中增加一个冗余字段，version版本号, long类型

原理：

1）只有当前版本号>=数据库表版本号，才能提交

2）提交成功后，版本号version ++

实现很简单：在ormapping增加一属性optimistic-lock="version"即可

案例二、股票交易系统、银行系统，大数据量你是如何考虑的

首先，股票交易系统的行情表， oracle中一张表的记录数超过100w后 查询性能就很差了，如何保证系统性能？

再比如，中国移动有上亿的用户量，表如何设计？把所有用于存在于一个表么？

所以，大数量的系统，必须考虑表拆分-（表名字不一样，但是结构完全一样），通用的几种方式：

1）按业务分，比如 手机号的表，我们可以考虑 130开头的作为一个表，131开头的另外一张表 以此类推

2）利用oracle的表拆分机制做分表

3）如果是交易系统，我们可以考虑按时间轴拆分，当日数据一个表，历史数据弄到其它表。这里历史数据的报表和查询不会影响当日交易。

当然，表拆分后我们的应用得做相应的适配。单纯的or-mapping也许就得改动了。比如部分业务得通过存储过程等

此外，我们还得考虑缓存

这里的缓存，指的不仅仅是hibernate，hibernate本身提供了一级二级缓存.通过将常查询部分放入缓存中，提高性能。简单的缓存大家可以理解为自己做一个hashmap，把常访问的数据做一个key，value是第一次从数据库搜索出来的值，下次访问就可以从map里读取，而不读数据库；专业些的目前有独立的缓存框架比如memcached 等，可独立部署成一个缓存服务器。

4、常见提高高并发下访问效率的手段

高并发的瓶颈在哪里？ 

 1.可能是服务器网络带宽不够(通过增加网络带宽，DNS域名解析分发多台服务器)

2.可能web线程连接数不够（负载均衡，前置代理服务器nginx、apache等等）

3.可能数据库连接查询上不去。 根据不同的情况，解决思路也不同。（数据库查询优化，读写分离，分表等等）

在高并发下常需要处理的内容:

• 尽量多使用缓存，包括用户缓存，信息缓存等，多花点内存来做缓存，可以大量减少与数据库的交互，提高性能。
• 用jprofiler等工具找出性能瓶颈，减少额外的开销。
• 优化数据库查询语句，减少直接使用hibernate等工具的直接生成语句（仅耗时较长的查询做优化）。
• 优化数据库结构，多做索引，提高查询效率。
• 统计的功能尽量做缓存，或按每天一统计或定时统计相关报表，避免需要时进行统计的功能。
• 能使用静态页面的地方尽量使用，减少容器的解析（尽量将动态内容生成静态html来显示）。
• 解决以上问题后，使用服务器集群来解决单台的瓶颈问题。