A. java程序员面试时被问到：如何在j2ee项目中处理高并发量访问 该怎么回答 请仔细看题干再回答
你好，高并发系抄统的设计需要注意袭一下几点：
尽量使用缓存，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。
基本上以上述问题解决后，达到系统最优。
至于楼上有人提到别用JAVA来做，除非是低层的连接数过大（如大量的端口占用需求），这种情况下考虑直接C来写，其他的可以用JAVA来做。
B. Java高并发，如何解决，什么方式解决
两个方向。
代码方向：1优化代码，提高处理速度，2网络使用nio模式。3 使用异步模式。4 使用memcache等内存缓存
硬件方向：1 服务器升级 2 数据库升级 3 纵向或横向增加服务器。
C. java程序员面试时如何回答“如何在j2ee项目中处理高并发量访问”
尽量使用缓存，包括用户缓存，信息缓存等，多花点内存来做缓存，可以大量减少回与数据库的交互，提高性答能。
D. java中怎么解决高并发的问题
几点需要注意：
1尽量使用缓存，包括用户缓存，信息缓存等，多花点内存来做版缓存，权可以大量减少与数据库的交互，提高性能。
2用jprofiler等工具找出性能瓶颈，减少额外的开销。
3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）。
4优化数据库结构，多做索引，提高查询效率。
5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。
6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）。
7解决以上问题后，使用服务器集群来解决单台的瓶颈问题。
E. java如何处理高并发
你指的高并发量大概有多少？
几点需要注意：
尽量使用缓存，包括用户缓存，信息缓存等，内多花点容内存来做缓存，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。
基本上以上述问题解决后，达到系统最优。
至于楼上有人提到别用JAVA来做，除非是低层的连接数过大（如大量的端口占用需求），这种情况下考虑直接C来写，其他的可以用JAVA来做。
可以网上购买视频做教育学习。
F. java解决高并发的几种方法
高并复发系统的设计需要注制意一下几点：
用jprofiler等工具找出性能瓶颈，减少额外的开销。
尽量使用缓存，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。
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）。
硬件上就是提高服务器性能，提升允许最大访问量，代码上面可以使用连接池的方式，更合理的规划连接，提高连接的有效利用率
负载均衡（软件负载均衡、硬件负载均衡）
分布式数据库（数据库主从分布、数据库分割、数据库缓存）
可以采用nginx或者lvs软件工具，他好像最高支持65535的并发访问。
实实在在太大的话，终极解决方式队列方式，通过mq一个一个排队方式，跟12306一样。
G. 用Java做一个大流量，高并发的网站应该怎么样进行底层构架
JVM
JEE容器中运行的JVM参数配置参数的正确使用直接关系到整个系统的性能和处理能力，JVM的调优主要是对内存管理方面的调优，优化的方向分为以下4点：
1.HeapSize 堆的大小，也可以说Java虚拟机使用内存的策略，这点是非常关键的。
2.GarbageCollector 通过配置相关的参数进行Java中的垃圾收集器的4个算法(策略)进行使用。
3.StackSize 栈是JVM的内存指令区,每个线程都有他自己的Stack，Stack的大小限制着线程的数量。
4.DeBug/Log 在JVM中还可以设置对JVM运行时的日志和JVM挂掉后的日志输出，这点非常的关键，根据各类JVM的日志输出才能配置合适的参数。
网上随处可见JVM的配置技巧，但是我还是推荐阅读Sun官方的2篇文章，可以对配置参数的其所依然有一个了解
1.Java HotSpot VM Options
Java HotSpot VM Options
2.Troubleshooting Guide for Java SE 6 with HotSpot VMTroubleshooting Guide for Java SE 6 with HotSpot VM
另外，我相信不是每个人攻城师都是天天对着这些JVM参数的，如果你忘记了那些关键的参数你可以输入Java -X(大写X)进行提示。
JDBC
针对MySQL的JDBC的参数在之前的文章中也有介绍过，在单台机器或者集群的环境下合理的使用JDBC中的配置参数对操作数据库也有很大的影响。
一些所谓高性能的 Java ORM开源框架也就是打开了很多JDBC中的默认参数：
1.例如：autoReconnect、prepStmtCacheSize、cachePrepStmts、useNewIO、blobSendChunkSize 等，
2.例如集群环境下：roundRobinLoadBalance、failOverReadOnly、autoReconnectForPools、secondsBeforeRetryMaster。
具体内容可以参阅MySQL的JDBC官方使用手册：
http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/zh/connectors.html#cj-jdbc-reference
数据库连接池(DataSource)
应用程序与数据库连接频繁的交互会给系统带来瓶颈和大量的开销会影响到系统的性能，JDBC连接池负责分配、管理和释放数据库连接，它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接，而再不是重新建立一个连接，因此应用程序不需要频繁的与数据库开关连接，并且可以释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接遗漏。这项技术能明显提高对数据库操作的性能。
在此我认为有一点需要说明：
连接池的使用也是需要关闭，因为在数据库连接池启动的时候就预先和数据库获得了相应的连接，之后不再需要应用程序直接的和数据库打交道，因为应用程序使用数据库连接池是一个“借”的概念，应用程序从数据库连接池中获得资源是“借出”，还需要还回去，就好比有20个水桶放在这里，需要拿水的人都可以使用这些木桶从水池里面拿水，如果20个人都拿完水，不将水桶还回原地，那么后面来的人再需要拿水，只能在旁边等待有人将木桶还回去，之前的人用完后需要放回去，不然后面的人就会一直等待，造成资源堵塞，同理，应用程序获取数据库连接的时候Connection连接对象的时候是从“池”中分配一个数据库连接出去，在使用完毕后，归还这个数据库连接，这样才能保持数据库的连接“有借有还”准则。
参考资料：
http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/zh/connectors.html#cj-connection-pooling
数据存取
数据库服务器的优化和数据的存取，什么类型的数据放在什么地方更好是值得去思考的问题，将来的存储很可能是混用的，Cache，NOSQL，DFS，DataBase 在一个系统中都会有，生活的餐具和平日里穿衣服需要摆放在家里，但是不会用同一种类型的家具存放，貌似没有那个人家把餐具和衣服放在同一个柜子里面的。这就像是系统中不同类型的数据一样，对不同类型的数据需要使用合适的存储环境。文件和图片的存储，首先按照访问的热度分类，或者按照文件的大小。强关系类型并且需要事务支持的采用传统的数据库，弱关系型不需要事务支持的可以考虑NOSQL，海量文件存储可以考虑一下支持网络存储的DFS，至于缓存要看你单个数据存储的大小和读写的比例。
还有一点值得注意就是数据读写分离，无论在DataBase还是NOSQL的环境中大部分都是读大于写，因此在设计时还需考虑 不仅仅需要让数据的读分散在多台机器上，还需要考虑多台机器之间的数据一致性，MySQL的一主多从，在加上MySQL-Proxy或者借用JDBC中的一些参数(roundRobinLoadBalance、failOverReadOnly、autoReconnectForPools、secondsBeforeRetryMaster)对后续应用程序开发，可以将读和写分离，将大量读的压力分散在多台机器上，并且还保证了数据的一致性。
缓存
在宏观上看缓存一般分为2种：本地缓存和分布式缓存
1.本地缓存，对于Java的本地缓存而言就是讲数据放入静态(static)的数据结合中，然后需要用的时候就从静态数据结合中拿出来,对于高并发的环境建议使用 ConcurrentHashMap或者CopyOnWriteArrayList作为本地缓存。缓存的使用更具体点说就是对系统内存的使用，使用多少内存的资源需要有一个适当比例，如果超过适当的使用存储访问，将会适得其反，导致整个系统的运行效率低下。
2. 分布式缓存，一般用于分布式的环境，将每台机器上的缓存进行集中化的存储，并且不仅仅用于缓存的使用范畴，还可以作为分布式系统数据同步/传输的一种手段，一般被使用最多的就是Memcached和Redis。
数据存储在不同的介质上读/写得到的效率是不同的，在系统中如何善用缓存，让你的数据更靠近cpu，下面有一张图你需要永远牢记在心里，来自Google的技术大牛Jeff Dean(Ref)的杰作，如图所示：
并发/多线程
在高并发环境下建议开发者使用JDK中自带的并发包(java.util.concurrent)，在JDK1.5以后使用java.util.concurrent下的工具类可以简化多线程开发，在java.util.concurrent的工具中主要分为以下几个主要部分：
1.线程池，线程池的接口(Executor、ExecutorService)与实现类(ThreadPoolExecutor、 ScheledThreadPoolExecutor），利用jdk自带的线程池框架可以管理任务的排队和安排，并允许受控制的关闭。因为运行一个线程需要消耗系统CPU资源，而创建、结束一个线程也对系统CPU资源有开销，使用线程池不仅仅可以有效的管理多线程的使用，还是可以提高线程的运行效率。
2.本地队列，提供了高效的、可伸缩的、线程安全的非阻塞 FIFO 队列。java.util.concurrent 中的五个实现都支持扩展的 BlockingQueue 接口，该接口定义了 put 和 take 的阻塞版本：LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue、SynchronousQueue、PriorityBlockingQueue 和 DelayQueue。这些不同的类覆盖了生产者-使用者、消息传递、并行任务执行和相关并发设计的大多数常见使用的上下文。
H. 用Java做一个大流量，高并发的网站应该怎么样进行底层构架
别把高并发想复杂了，只要你能做到单个应用有并发，就算并发量只有2（这里有些夸张专了），也属可以通过集群来建立高并发。并发靠的是负载均衡，把大并发量平均转移到各个系统节点上而已，你只要保证单应用的并发可靠性就好了。当然也有部分是要考虑，多机执行冲突和session共享，各类锁的解决方案，具体看个人需求。
I. 用Java做一个大流量，高并发的网站应该怎么样进行底层构架
架构是为了解决糸统中具有共性的问题而进行定义了减少重复工作量，且易于维护和扩展的技术准则和规范，它产出物和体现为文档和基础代码框架等。
因此选择那些框架只是架构的一部分，通常是选择自己善长的，以及对新技术的更新比较及时的；所以现在的Java框架最多为SpringMVC。
所以你提出的大并发是一个问题，但先确定它是不是所有模块都需要解决这个问题。
而大数据又是另一个问题，同样每个模块查询或者计算都是大数据吗。
综上所述将问题定位并分解，并发问题，要考虑带宽还是局域网，一个应用服务器最大能支持多少请求连接，你需要多少个，每个应用服务器是独立的模块呢还是齐群。齐群还要注意的登录一次还是多次，也就是SSO了，是否注意内存共享，如sessionId，是否考虑内存相互同步还是通过分布式的解决等糸列问题。还有一个数据库有多少连接可以用等跟应用服务器同理。
那么大数据呢，要考虑的关键为两个，是计算还是查询，是实时的业务要求还是可以延时的，查询可以是缓存，分表分库，分区，索引等方式。缓存的时候要注意你考虑的带宽是一个lDC还是多个IDC，数据间怎么同歩是个分布式问题，如果大数据计算问题是否考虑一下云计算解决方案等
因此你所说的怎么架构，如何选框架，这是两个问题，不是解决你问的大数据大并发，反而是架构工作中的一个尘灰而已。你也知道架构最大的是那里了吧一一分析到分割。
架构是很难的工作，作不好，别相信用硬件能解决问题。就像使用微软的 盗版一样，出了问题可能是用N的成本来解决，N可能是几万，也可能是几万的N次方。
J. 面试Java开发时问到高并发怎么处理的，还有sql优化有哪些办法，有哪位大神知道啊，新手！！
Java开发高并发的处理方法：
最基础的地方做起，优化我们写的代码，减少必要的资源浪费
避免频繁的使用对象，对于整个应用只需要存在一个实例的类，我们可以使用单例模式。对于String连接操作，使用StringBuffer或StringBuilder，对于工具类可以通过静态方法来访问。
避免使用错误的方式，尽量不用instanceof做条件判断。使用java中效率高的类，比如ArrayList比Vector性能好。
图片服务器分离
对于web服务器来说，图片是最消耗资源的，于是我们有必要把图片与页面进行分离，我们把图片放到独立的图片服务器。这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为图片的问题而崩溃。在图片服务器上，我们可以对不同的配置进行优化。
缓存
具体接触过的缓存机制是hibernate的缓存机制。为了避免每次都向数据库中取得数据，我们把用户常常访问到的数据放到内存中，甚至缓存十分大的时候我们可以把内存中的缓存放到硬盘中。还有高级的分布式缓存数据库使用，都可以增加系统的抗压力。
分批传送
在做某项目的时候，一次传递的参数太多，而且数据库规定一次最多传递的参数最多是三万条，当时有五万条记录，那怎么传送呢？最终是分批传送，电梯里一次乘不下那么多的人，会报超重的bug，那就分批把人送上去。
还有一次在考试系统中，如果那么多的考试人员同时提交到数据库中，数据库的压力增大，有时会被down掉，当时采用的方法是使用ajax异步传输，没有等待考生点击提交按钮的时候，就把考生的答案自动提交，这样也避免了突然断电考生前面做过的题出现丢失的现象。
DB优化
在数据库设计的时候就要考虑到后期的维护，数据库三范式是我们设计数据库索要遵循的原则。
索引的建立：建立索引要适当，如果一个表经常用来被查询，对于增加和修改很少被用到，我们就可以为这个表建立索引，因为对于增加和修改和删除操作时，我们对索引的维护要大大超过索引给我们带来的效率。
表字段的类型选择要恰当。包括字段的长度、类型等，要根据实际存储的数据进行选择，长度不要过长，否则会影响效率。
外键要慎用，因为主键代表这一张表，而外键代表一群表，对表之间进行了关联，在删除修改等需要我们关联。
在数据库操作上。 尽量使用prepareStatement，少用Statement，因为PrepareStatement是进行预编译的。
connection设置为readOnly，Connection是对书库连接，属于重量级，我们使用即可。
连接池的使用，我们可以修改数据库默认的连接数。