‘壹’ 如何处理大量数据并发操作
处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:
1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。
2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。
3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。
4.批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。
5.读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。
6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。
7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。
拓展资料:
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
‘贰’ 如何实现并发执行的进程对资源的动态申请和动态分配
am
...\DATAMEM.vwf
...\data_mem.bsf
...\data_mem.qip
...\data_mem.v
...\data_mem_bb.v
...\db
...\..\add_sub_5rh.tdf
...\..\add_sub_6rh.tdf
...\..\altsyncram_78f1.tdf
...\..\altsyncram_aka2.tdf
...\..\logic_util_heursitic.dat
...\..\mux_0hc.tdf
...\..\mux_oic.tdf
...\..\prev_cmp_scdatamem.qmsg
...\..\scdatamem.asm.qmsg
...\..\scdatamem.asm.rdb
...\..\scdatamem.autoh_e40e1.map.reg_db.cdb
...\..\scdatamem.cbx.xml
...\..\scdatamem.cmp.bpm
...\..\scdatamem.cmp.cdb
...\..\scdatamem.cmp.hdb
...\..\scdatamem.cmp.idb
...\..\scdatamem.cmp.kpt
...\..\scdatamem.cmp.logdb
...\..\scdatamem.cmp.rdb
...\..\scdatamem.cmp0.ddb
...\..\scdatamem.cmp_merge.kpt
...\..\scdatamem.db_info
...\..\scdatamem.eds_overflow
...\..\scdatamem.fit.qmsg
...\..\scdatamem.fnsim.hdb
...\..\scdatamem.fnsim.qmsg
...\..\scdatamem.hier_info
‘叁’ 怎么才能得实现多线程并发,在一个程序中有多个线程同时执行~
DWORD WINAPI ThreadProc1( LPVOID lpvUser )
{
for( int i = 0; i < 5; i++ )
{
Sleep( 1 );//added.
cout<<"1"<<endl;
}
return 0;
}
DWORD WINAPI ThreadProc( LPVOID lpvUser )
{
for( int i = 0; i < 5; i++ )
{
Sleep( 1 );//added.
cout<<"2"<<endl;
}
return 0;
}
说实话，实现这个是没有意义的，多线程的并发主要是通过同步手段来实现的。同步的内核对象例如，临界区、信号量和互斥量，等。一般是用来对共享资源的保护。所以，干这种事没有意义，可能您想模拟时间片轮询，当然可以，对于线程默认创建的优先级都是一样的，所以他们确实是按照时间片轮询的方式调度的。为什么，不能输出你想要的结果呢？是因为一个时间片长足以让你的语句输出多次了。
‘肆’ 操作系统并发问题
1，非死锁缺陷
①违反原子性缺陷
I)定义：违反了多次内存访问中预期的可串行性
II)解决的方式：给共享变量的访问加锁
②违反顺序缺陷
I)定义：两个内存访问的预期顺序被打破
II)解决办法：通过强制顺序来修复这种缺陷，条件变量就是一种简单可靠的方式。
III)图解：如下图一，图二
‘伍’ java中如何实现多进程并发注意不是多线程
用这种Runtime.getRuntime().exec(command)方法开启的进程在任务管理器是监测不到的，对么？问题补充：teasp 写道任务管理器监测得到，就跟手动启动是一样的 如果我有一个类叫StartServlet.java,内部是我自己实现的一些业务方法，我想每次访问StartServlet这个servlet都开启一个进程怎么实现呢？例如开启的进程名称叫StartServlet.exe，该怎么做呢，因为我现在想实现多进程并发访问，以提高效率，可以牺牲CPU的使用率问题补充：teasp 写道那你就每次都调用Runtime.getRuntime().exec(command)去启动StartServlet.exe。当然了，你要保证这个进程一段时间后自动停止，否者每次都启动最后会导致无数个进程。 我就是想比较一下线程和进程在性能上的区别，比如现在有10个线程完成10个不同的任务，这种情况下这10个线程应该是排队状态，因为他们都在一个进程里。如果我开启10个进程完成10个任务，那么会不会用牺牲资源的方式换取速度上的提升。
‘陆’ 单处理机系统中 进程与进程之间的并发
程序并发、并行执行含义: 1 程序并发执行:组逻辑相互独立程序或进程程序区别与联系:进程与作业区别联系: 作业用户向计算机提交任务任务实体,进程程序计算机执行运行程序启进程显程序
死(静态)进程(态)进程系统进程用户进程
共享性并发性
1.并发（concurrence）
并行性与并发性两概念既相似区别两概念并行性指两或者事件同刻发具微观意义概念即物理些事件同发；并发性指两或者事件同间间隔内发较宏观概念道程序环境并发性指段间内道程序同运行单处理机系统每刻仅能执行道程序故微观些程序交替执行 应指通程序静态实体能并发执行使程序能并发执行系统必须别每程序建立进程进程称任务简单说指系统能独立运行并作资源配基本单位实体进程间并发执行交换信息进程运行需要运行需要定资源 cpu,存储空间及i/o设备等操作系统引入进程目使程序能并发执行
2.共享 (sharing)
所谓共享指系统资源供内存并发执行进程共同使用由于资源属性同故进程资源共享式同：互斥共享式 同访问式
‘柒’ 程序并发执行和资源共享的关系请高手指教！！我是菜鸟，越详细越好！
并发性（Concurrence）
并行性和并发性是既相似又有区别的两个概念。并行性是指两个或多个事件在同一时刻发生，而并发性是指两个或多个在同一时间间隔内发生。在多道程序环境下，并发性是指宏观上在一段时间内有多道程序在同时执行。但在单处理机系统中，每一个时刻CPU仅能执行一道程序，故微观上，这些程序是在CPU上交互执行
共享性（Sharing）
共享是指系统中的所有资源不再为一个程序所独占，而是供同时存在于系统中的多道程序所共同使用。根据资源属性不同，可有互斥共享和同时共享两种不同的共享方式。
并发和共享关系：
并发和共享是操作系统的两个最基本的特性，它们又是互为存在条件。一方面资源共享是以程序（进程）的并发性执行为条件的，若系统不允许程序并发执行，自然不存在资源共享问题。另一方面若系统不能对资源共享实施有效管理，则也必将影响到程序并发执行。
‘捌’ 并发编程数据共享有哪几种机制如何保证数据同步
1、多进程并发
在传统UNIX中较常用，针对每一种单独的业务逻辑的实例生成不同的线程进行处理。典型的程序实例是针对TCP的多个不同的客户端连接，fork出多个子进程进行处理，每一个客户端对应一个单独的子进程，在子进程处理退出后，由父进程回收其资源。
优点：各进程间的地址空间相互隔离，不会因为某些不当操作将整个应用搞挂。
业务逻辑代码简单清晰，代码平铺直叙，没有复杂的异步状态逻辑。
缺点：如果需要在进程间进行交互或者共享数据，需要使用IPC。
2、多线程并发
在现代操作系统windows、linux中很常用，针对单独的业务逻辑的不同的实例在同一个进程中创建多个线程进行并发处理。典型的例子是，TCP的多个客户端在同一个进程中处理，针对每个客户端都单独对应的线程进行交互，共享同一个进程的所有资源。
优点：共享进程空间，访问共享数据非常容易。
没有多的进程空间开销，线程上下文切换快，调度效率比多进程高。
业务逻辑代码简单清晰，代码平铺直叙，没有复杂的异步状态逻辑。
缺点：维护线程的工作由进程内部代码处理，比如线程数量，增加一定的复杂性。
线程间共享数据的竞争关系复杂，需要处理同步和死锁问题。
3、IO多路复用
即在单线程控制多个异步业务逻辑，也就是事件驱动多个业务的状态处理，典型的有windows中的消息处理机制，还有linux中的信号量处理。可以在单一线程中，处理多种不同的业务逻辑，比如同时处理用户输出，鼠标点击，窗口重绘和网络输入。
优点：所有业务实例的逻辑在单一线程中处理，排除代码时序BUG，理论上不存在竞争和死锁问题。
没有多的进程空间开销，也没有上下文切换问题，CPU利用率高。
共享进程空间，访问共享数据非常容易。
缺点：
线程需要管理多个不同实例的状态机，并正确处理对应事件导致不同状态的迁移。
业务种类多的情况下，需要人为代码控制多种状态机。
并发点越多造成状态越多，管理粒度越细， 业务逻辑代码不是顺序的，不容易维护和理解。
异步状态过多，造成资源管理较为复杂，容易产生资源泄漏。
‘玖’ 在单cpu系统中若干程序的并发执行是由什么实现的
在单cpu系统中若干程序的并发执行是由（进程）实现的
进程的并发性(Concurrency)是指一组进程的执行在时间上是重叠的。
例如：
有两个进程A和B，它们分别执行操作al，a2，a3和b1，b2，b3。在一个单处理器上，就A和B两个进程而言，它们的执行顺序分别为al，a2，a3和b1，b2,
，b3，这是进程执行的操作的顺序性。然而，这两个进程在单处理器上它们的操作可能是交叉执行的，如执行序列为al, b1, a2, b2, a3,
b3或al, b1, a2, b2, b3,
a3等，则说A和B两个进程的执行是并发的。从宏观上来看，并发性反映出一个时间段中有几个进程都处于运行还未运行结束状态，目‘这些进程都在同‘处理器上运行，但从微观上来看任一时刻仅有一个进程在处理器上运行。反过来看，并发的实质是一个处理器在几个进程之间的多路复用，并发是对有限的物理资源强制行使多用户共享，消除计算机部件之间的互等现象，以提高系统资源利用率。