1.QPS
Web系统开发中，会有一种常见的高并发系统，对系统吞吐量要求很高，一般的管理系统用户访问量不大对高并发要求并不够，如果对用户访问量很大的系统，如电商，搜索引擎等API接口，要求会特别的高。其中QPS（Quest per seconds）会有一个计算公式:
QPS（TPS）= 并发数/响应时间（单位秒）;
并发数： 可以理解为单位时间内请求接口的用户数量。 系统能同时处理的request/（事务数）,可以理解为网络能同时打开的通道，最直接的是Linux系统，每个进程能开启的网络通道个数，比如默认可以打开1024个网络文件描述符。
响应时间： 一般取平均响应时间，是每个http请求从请求开始到结束花销的时间，一般取系统各个接口的平均时间。
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Web服务器，配置MaxClients为500个（表示服务器的最大连接数目）。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）。
2.高并发系统设计
现在的web系统基本都是基于关系型数据库的，比如互联网最喜欢的MySql系统，当高并发系统中，最简单的是使用悲观锁的方式，不管是数据库还是代码当中，但是这并不是比较好的解决方式。锁的性能是低效的。
例子：
当用户请求涉及数据库值修改时，多个用户同时修改值，可能会造成错误，当使用悲观锁时，每次只允许一个用户修改值，比如商品出货这个操作。
a.查询商品剩余的数量 ： select numbers from goods where good_id=${good_id}
b.生成订单： insert into orders(user_id,good_id) values('12345',${good_id})
c.减少商品剩余数量: update goods set numbers=numbers-1 where good_id=${good_id}
一个商品订单操作可以分为这几步，但是如果在多线程情况下，当商品数量剩余数量为1的时候，多个用户同时下单，同时发现商品用户数量为1，都生成了一条订单，实际上商品只有一个了，造成数据不一致错误。
（1） 队列方案
将用户的所有请求都放入放入队列中，然后消费者线程从队列中取数据，一个一个的处理，这种方式可以一定程度减少并发度，但是如果用户数量暴增，队列入队数量会远高于出队数量，最后导致系统出错，消费堵塞。
（2） 悲观锁方案
要使用悲观锁，我们必须关闭mysql数据库的自动提交属性，因为MySQL默认使用autocommit模式，也就是说，当你执行一个更新操作后，MySQL会立刻将结果进行提交。
我们可以使用命令设置MySQL为非autocommit模式：
set autocommit=0;
// 0.开始事务
begin;
// 1.查询出商品信息
select numbers from goods where good_id=${good_id} for update;
// 2.根据商品信息生成订单
insert into orders(user_id,good_id) values('12345',${good_id})
// 3.修改商品剩余数量减少一个
update goods set numbers=numbers-1 where good_id=${good_id}
// 4.提交事务
commit;上面的begin/commit为事务的开始和结束，因为在前一步我们关闭了mysql的autocommit，所以需要手动控制事务的提交，在这里就不细表了。
FOR UPDATE
MySQL select…for update的Row Lock与Table Lock
使用select…for update会把数据给锁住，不过我们需要注意一些锁的级别，MySQL InnoDB默认Row-Level Lock，所以只有明确地指定主键或者索引，MySQL 才会执行Row lock 只锁住被选取的数据)，否则MySQL 将会执行Table Lock 将整个数据表单给锁住。
但是悲观锁并不是适用于任何场景，它也有它存在的一些不足，因为悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现，以保证操作最大程度的独占性。如果加锁的时间过长，其他用户长时间无法访问，影响了程序的并发访问性，同时这样对数据库性能开销影响也很大，特别是对长事务而言，这样的开销往往无法承受。
（3）乐观锁方案
为了减少锁竞争，我们可以采用悲观锁的方式来实现高并发操作，为需要高并发访问的数据表建立一个version字段，然后操作。
a.查询商品剩余的数量 ： select numbers,version from goods where good_id=#{good_id};
b.生成订单： insert into orders(user_id,good_id) values('12345',#{good_id})
c.减少商品剩余数量: update goods set numbers=numbers-1 where good_id=#{good_id} and version=#{version}
（4）CAS高并发系统
Compare And Swap 为了降低锁竞争带来的低效率，我们在高并发系统中应该尽量减少锁的使用，而使用CAS无锁操作.
独占锁是一种悲观锁，synchronized就是一种独占锁，会导致其它所有需要锁的线程挂起，等待持有锁的线程释放锁。而另一个更加有效的锁就是乐观锁。所谓乐观锁就是，每次不加锁而是假设没有冲突而去完成某项操作，如果因为冲突失败就重试，直到成功为止。乐观锁用到的机制就是CAS，Compare and Swap。
在Java并发包中有这样一个包，java.util.concurrent.atomic，该包是对Java部分数据类型的原子封装，在原有数据类型的基础上，提供了原子性的操作方法，保证了线程安全。下面以AtomicInteger为例，来看一下是如何实现的。
public final int incrementAndGet() {
for (;;) {
int current = get();
int next = current + 1;
if (compareAndSet(current, next))
return next;
}
}public final int decrementAndGet() {
for (;;) {
int current = get();
int next = current - 1;
if (compareAndSet(current, next))
return next;
}
}GCC4.1+版本中支持CAS的原子操作（完整的原子操作可参看 GCC Atomic Builtins）
bool __sync_bool_compare_and_swap (type *ptr, type oldval type newval, ...)
type __sync_val_compare_and_swap (type *ptr, type oldval type newval, ...)高并发队列推荐使用Disruptor,CAS无锁队列
