商业源码服务器教程 2023-12-07 19:34:01

美团面试题：如何设计负载均衡架构支撑千万级用户的高并发访问？

11 负载均衡介绍

111 负载均衡的妙用

112 为什么要用lvs

那为什么要用lvs呢？

ü 简单一句话，当并发超过了Nginx上限，就可以使用LVS了。

ü 日1000-2000W PV或并发请求1万以下都可以考虑用Nginx。

ü 大型门户网站，电商网站需要用到LVS。

12 LVS介绍

LVS是Linux Virtual Server的简写，意即Linux虚拟服务器，是一个虚拟的服务器集群系统，可以在UNIX/LINUX平台下实现负载均衡集群功能。该项目在1998年5月由章文嵩博士组织成立，是 中国国内最早出现的自由软件项目之一 。

121 相关参考资料

LVS官网： http://wwwlinuxvirtualserverorg/indexhtml

相关中文资料

122 LVS内核模块ip_vs介绍

ü LVS无需安装

ü 安装的是管理工具，第一种叫ipvsadm，第二种叫keepalive

ü ipvsadm是通过命令行管理，而keepalive读取配置文件管理

ü 后面我们会用Shell脚本实现keepalive的功能

13 LVS集群搭建

131 集群环境说明

主机说明

web环境说明

web服务器的搭建参照：

Tomcat：

http://wwwcnblogscom/clsn/p/7904611html

Nginx：

http://wwwcnblogscom/clsn/p/7750615html

132 安装ipvsadm管理工具

安装管理工具

查看当前LVS状态，顺便激活LVS内核模块。

查看系统的LVS模块。

133 LVS集群搭建

命令集：

检查结果：

ipvsadm参数说明： (更多参照 man ipvsadm)

134 在web浏览器配置操作

命令集：

至此LVS集群配置完毕！

135 进行访问测试

浏览器访问：

命令行测试：

抓包查看结果：

arp解析查看：

14 负载均衡（LVS）相关名词

术语说明：

141 LVS集群的工作模式--DR直接路由模式

DR模式是通过改写请求报文的目标MAC地址，将请求发给真实服务器的，而真实服务器将响应后的处理结果直接返回给客户端用户。

DR技术可极大地提高集群系统的伸缩性。但要求调度器LB与真实服务器RS都有一块物理网卡连在同一物理网段上，即必须在同一局域网环境。

DR直接路由模式说明：

a)通过在调度器LB上修改数据包的目的MAC地址实现转发。注意，源IP地址仍然是CIP，目的IP地址仍然是VIP。

b)请求的报文经过调度器，而RS响应处理后的报文无需经过调度器LB，因此，并发访问量大时使用效率很高，比Nginx代理模式强于此处。

c)因DR模式是通过MAC地址的改写机制实现转发的，因此，所有RS节点和调度器LB只能在同一个局域网中。需要注意RS节点的VIP的绑定(lo:vip/32)和ARP抑制问题。

d)强调一下：RS节点的默认网关不需要是调度器LB的DIP，而应该直接是IDC机房分配的上级路由器的IP(这是RS带有外网IP地址的情况)，理论上讲，只要RS可以出网即可，不需要必须配置外网IP，但走自己的网关，那网关就成为瓶颈了。

e)由于DR模式的调度器仅进行了目的MAC地址的改写，因此，调度器LB无法改变请求报文的目的端口。LVS DR模式的办公室在二层数据链路层（MAC），NAT模式则工作在三层网络层（IP）和四层传输层（端口）。

f)当前，调度器LB支持几乎所有UNIX、Linux系统，但不支持windows系统。真实服务器RS节点可以是windows系统。

g)总之，DR模式效率很高，但是配置也较麻烦。因此，访问量不是特别大的公司可以用haproxy/Nginx取代之。这符合运维的原则：简单、易用、高效。日1000-2000W PV或并发请求1万以下都可以考虑用haproxy/Nginx(LVS的NAT模式)

h)直接对外的访问业务，例如web服务做RS节点，RS最好用公网IP地址。如果不直接对外的业务，例如：MySQL，存储系统RS节点，最好只用内部IP地址。

DR的实现原理和数据包的改变

(a) 当用户请求到达Director Server，此时请求的数据报文会先到内核空间的PREROUTING链。此时报文的源IP为CIP，目标IP为VIP

(b) PREROUTING检查发现数据包的目标IP是本机，将数据包送至INPUT链

(c) IPVS比对数据包请求的服务是否为集群服务，若是，将请求报文中的源MAC地址修改为DIP的MAC地址，将目标MAC地址修改RIP的MAC地址，然后将数据包发至POSTROUTING链。此时的源IP和目的IP均未修改，仅修改了源MAC地址为DIP的MAC地址，目标MAC地址为RIP的MAC地址

(d) 由于DS和RS在同一个网络中，所以是通过二层来传输。POSTROUTING链检查目标MAC地址为RIP的MAC地址，那么此时数据包将会发至Real Server。

(e) RS发现请求报文的MAC地址是自己的MAC地址，就接收此报文。处理完成之后，将响应报文通过lo接口传送给eth0网卡然后向外发出。此时的源IP地址为VIP，目标IP为CIP

(f) 响应报文最终送达至客户端

15 在web端的操作有什么含义？

151 RealServer为什么要在lo接口上配置VIP？

既然要让RS能够处理目标地址为vip的IP包，首先必须要让RS能接收到这个包。

在lo上配置vip能够完成接收包并将结果返回client。

152 在eth0网卡上配置VIP可以吗？

不可以，将VIP设置在eth0网卡上,会影响RS的arp请求,造成整体LVS集群arp缓存表紊乱，以至于整个负载均衡集群都不能正常工作。

153 为什么要抑制ARP响应？

① arp协议说明

为了提高IP转换MAC的效率，系统会将解析结果保存下来，这个结果叫做ARP缓存。

ARP缓存表是把双刃剑

ARP广播进行新的地址解析

测试命令

windows查看arp -a

③arp_announce和arp_ignore详解

lvs在DR模式下需要关闭arp功能

arp_announce

对网络接口上，本地IP地址的发出的，ARP回应，作出相应级别的限制:

确定不同程度的限制,宣布对来自本地源IP地址发出Arp请求的接口

arp_ignore 定义

对目标地定义对目标地址为本地IP的ARP询问不同的应答模式0

抑制RS端arp前的广播情况

抑制RS端arp后广播情况

16 LVS集群的工作模式

DR（Direct Routing）直接路由模式

NAT（Network Address Translation）

TUN（Tunneling）隧道模式

FULLNAT（Full Network Address Translation）

161 LVS集群的工作模式--NAT

通过网络地址转换，调度器LB重写请求报文的目标地址，根据预设的调度算法，将请求分派给后端的真实服务器，真实服务器的响应报文处理之后，返回时必须要通过调度器，经过调度器时报文的源地址被重写，再返回给客户，完成整个负载调度过程。

收费站模式---来去都要经过LB负载均衡器。

NAT方式的实现原理和数据包的改变

(a) 当用户请求到达Director Server，此时请求的数据报文会先到内核空间的PREROUTING链。此时报文的源IP为CIP，目标IP为VIP

(b) PREROUTING检查发现数据包的目标IP是本机，将数据包送至INPUT链

(d) POSTROUTING链通过选路，将数据包发送给Real Server

(e) Real Server比对发现目标为自己的IP，开始构建响应报文发回给Director Server。此时报文的源IP为RIP，目标IP为CIP

(f) Director Server在响应客户端前，此时会将源IP地址修改为自己的VIP地址，然后响应给客户端。此时报文的源IP为VIP，目标IP为CIP

LVS-NAT模型的特性

l RS应该使用私有地址，RS的网关必须指向DIP

l DIP和RIP必须在同一个网段内

l 请求和响应报文都需要经过Director Server，高负载场景中，Director Server易成为性能瓶颈

l 支持端口映射

l RS可以使用任意操作系统

l 缺陷：对Director Server压力会比较大，请求和响应都需经过director server

162 LVS集群的工作模式--隧道模式TUN

采用NAT技术时，由于请求和响应的报文都必须经过调度器地址重写，当客户请求越来越多时，调度器的处理能力将成为瓶颈。

为了解决这个问题，调度器把请求的报文通过IP隧道(相当于ipip或ipsec )转发至真实服务器，而真实服务器将响应处理后直接返回给客户端用户，这样调度器就只处理请求的入站报文。

由于一般网络服务应答数据比请求报文大很多，采用 VS/TUN技术后，集群系统的最大吞吐量可以提高10倍。

VS/TUN工作流程,它的连接调度和管理与VS/NAT中的一样，只是它的报文转发方法不同。

调度器根据各个服务器的负载情况，连接数多少，动态地选择一台服务器，将原请求的报文封装在另一个IP报文中，再将封装后的IP报文转发给选出的真实服务器。

真实服务器收到报文后，先将收到的报文解封获得原来目标地址为VIP地址的报文, 服务器发现VIP地址被配置在本地的IP隧道设备上(此处要人为配置)，所以就处理这个请求，然后根据路由表将响应报文直接返回给客户。

TUN原理和数据包的改变

(a) 当用户请求到达Director Server，此时请求的数据报文会先到内核空间的PREROUTING链。此时报文的源IP为CIP，目标IP为VIP 。

(b) PREROUTING检查发现数据包的目标IP是本机，将数据包送至INPUT链

(d) POSTROUTING链根据最新封装的IP报文，将数据包发至RS（因为在外层封装多了一层IP首部，所以可以理解为此时通过隧道传输）。此时源IP为DIP，目标IP为RIP

(e) RS接收到报文后发现是自己的IP地址，就将报文接收下来，拆除掉最外层的IP后，会发现里面还有一层IP首部，而且目标是自己的lo接口VIP，那么此时RS开始处理此请求，处理完成之后，通过lo接口送给eth0网卡，然后向外传递。此时的源IP地址为VIP，目标IP为CIP

(f) 响应报文最终送达至客户端

LVS-Tun模型特性

163 LVS集群的工作模式--FULLNAT

LVS的DR和NAT模式要求RS和LVS在同一个vlan中，导致部署成本过高；TUNNEL模式虽然可以跨vlan，但RealServer上需要部署ipip隧道模块等，网络拓扑上需要连通外网，较复杂，不易运维。

为了解决上述问题，开发出FULLNAT

该模式和NAT模式的区别是：数据包进入时，除了做DNAT，还做SNAT（用户ip->内网ip）

从而实现LVS-RealServer间可以跨vlan通讯，RealServer只需要连接到内网。类比地铁站多个闸机。

17 IPVS调度器实现了如下八种负载调度算法：

a) 轮询（Round Robin）RR

调度器通过"轮叫"调度算法将外部请求按顺序轮流分配到集群中的真实服务器上，它均等地对待每一台服务器，而不管服务器上实际的连接数和系统负载。

b) 加权轮叫（Weighted Round Robin）WRR

调度器通过"加权轮叫"调度算法根据真实服务器的不同处理能力来调度访问请求。这样可以保证处理能力强的服务器处理更多的访问流量。

调度器可以自动问询真实服务器的负载情况，并动态地调整其权值。

c) 最少链接（Least Connections） LC

调度器通过"最少连接"调度算法动态地将网络请求调度到已建立的链接数最少的服务器上。

如果集群系统的真实服务器具有相近的系统性能，采用"最小连接"调度算法可以较好地均衡负载。

d) 加权最少链接（Weighted Least Connections） Wlc

在集群系统中的服务器性能差异较大的情况下，调度器采用"加权最少链接"调度算法优化负载均衡性能，具有较高权值的服务器将承受较大比例的活动连接负载。调度器可以自动问询真实服务器的负载情况，并动态地调整其权值。

e) 基于局部性的最少链接（Locality-Based Least Connections） Lblc

"基于局部性的最少链接" 调度算法是针对目标IP地址的负载均衡，目前主要用于Cache集群系统。

该算法根据请求的目标IP地址找出该目标IP地址最近使用的服务器，若该服务器是可用的且没有超载，将请求发送到该服务器。

若服务器不存在，或者该服务器超载且有服务器处于一半的工作负载，则用"最少链接"的原则选出一个可用的服务器，将请求发送到该服务器。

f) 带复制的基于局部性最少链接（Locality-Based Least Connections with Replication）

"带复制的基于局部性最少链接"调度算法也是针对目标IP地址的负载均衡，目前主要用于Cache集群系统。

它与LBLC算法的不同之处是它要维护从一个目标IP地址到一组服务器的映射，而LBLC算法维护从一个目标IP地址到一台服务器的映射。

该算法根据请求的目标IP地址找出该目标IP地址对应的服务器组，按"最小连接"原则从服务器组中选出一台服务器，若服务器没有超载，将请求发送到该服务器。

若服务器超载，则按"最小连接"原则从这个集群中选出一台服务器，将该服务器加入到服务器组中，将请求发送到该服务器。

同时，当该服务器组有一段时间没有被修改，将最忙的服务器从服务器组中删除，以降低复制的程度。

g) 目标地址散列（Destination Hashing） Dh

"目标地址散列"调度算法根据请求的目标IP地址，作为散列键（Hash Key）从静态分配的散列表找出对应的服务器，若该服务器是可用的且未超载，将请求发送到该服务器，否则返回空。

h) 源地址散列（Source Hashing）SH

"源地址散列"调度算法根据请求的源IP地址，作为散列键（Hash Key）从静态分配的散列表找出对应的服务器。

若该服务器是可用的且未超载，将请求发送到该服务器，否则返回空。

18 LVS+Keepalived方案实现

181 keepalived功能

1 添加VIP

2 添加LVS配置

3 高可用（VIP漂移）

4 web服务器健康检查

182 在负载器安装Keepalived软件

# 检查软件是否安装

183 修改配置文件

lb03上keepalied配置文件

lb04的Keepalied配置文件

keepalived persistence_timeout参数意义 LVS Persistence 参数的作用

http://blogcsdnnet/nimasike/article/details/53911363

184 启动keepalived服务

185 在web服务器上进行配置

注意：web服务器上的配置为临时生效，可以将其写入rclocal文件，注意文件的执行权限。

使用curl命令进行测试

至此keepalived+lvs配置完毕

19 常见LVS负载均衡高可用解决方案

Ø 开发类似keepalived的脚本，早期的办法，现在不推荐使用。

Ø heartbeat+lvs+ldirectord脚本配置方案，复杂不易控制，不推荐使用

Ø RedHat工具piranha，一个web界面配置LVS。

Ø LVS-DR+keepalived方案，推荐最优方案，简单、易用、高效。

191 lvs排错思路

网站服务器的压力测试我觉得主要有一些几点。

1协议这边基本上以http或者https为主了，如果使用其他协议需要分析其打解包的方法。

2要产生一定的压力，压力源这边一定要有保证。一般都是用机器人来模拟压力，关于机器人的逻辑可以根据具体业务来开发。

3需要观察在一定压力下，服务器的各项性能指标（cpu，内存，IO，网络流量）进行观察，比如内存是否有泄漏，cpu利用率过高的情况。

4压力测试应该是一个持续性的过程，在这个过程中需要统计服务器的性能数据，包括tps，以及机器的负载情况等。据此可以分析服务器的瓶颈在何处，后续可以针对优化。

5目前大部分的服务器都部署在Linux系统上，测试同学还需要掌握相关的Linux命令以便可以更好的测试。

如果你觉得前面的太麻烦，可以来WeTest服务器压力测试高并发，实时性能报表，专家级性能优化建议，目前我们正在做网站压测这一块，你要做的仅仅是填下被测的URL即可，压力源、数据统计这些琐碎的工作交给我们就行了。

php 高并发解决思路解决方案，如何应对网站大流量高并发情况。本文为大家总结了常用的处理方式，但不是细节，后续一系列细节教程给出。希望大家喜欢。

一高并发的概念

在互联网时代，并发，高并发通常是指并发访问。也就是在某个时间点，有多少个访问同时到来。

二高并发架构相关概念

1、QPS (每秒查询率) : 每秒钟请求或者查询的数量，在互联网领域，指每秒响应请求数(指 HTTP 请求)

2、PV（Page View）：综合浏览量，即页面浏览量或者点击量，一个访客在 24 小时内访问的页面数量

--注：同一个人浏览你的网站的同一页面，只记做一次 pv

3、吞吐量（fetches/sec）：单位时间内处理的请求数量（通常由 QPS 和并发数决定）

4、响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间

5、独立访客（UV）：一定时间范围内，相同访客多次访问网站，只计算为 1 个独立访客

6、带宽：计算带宽需关注两个指标，峰值流量和页面的平均大小

7、日网站带宽： PV/统计时间（换算到秒）平均页面大小（kb） 8

三需要注意点：

1、QPS 不等于并发连接数（QPS 是每秒 HTTP 请求数量，并发连接数是系统同时处理的请求数量）

2、峰值每秒请求数（QPS）= （总 PV 数80%）/ （六小时秒数20%）代表 80%的访问量都集中在 20%的时间内

3、压力测试：测试能承受的最大并发数以及测试最大承受的 QPS 值

4、常用的性能测试工具ab，wrk，httpload，Web Bench，Siege，Apache JMeter

四优化

1、当 QPS 小于 50 时

优化方案:为一般小型网站,不用考虑优化

2、当 QPS 达到 100 时,遇到数据查询瓶颈

优化方案: 数据库缓存层,数据库的负载均衡

3、当 QPS 达到 800 时, 遇到带宽瓶颈

优化方案:CDN 加速,负载均衡

4、当 QPS 达到 1000 时

优化方案: 做 html 静态缓存

5、当 QPS 达到 2000 时

优化方案: 做业务分离,分布式存储

五、高并发解决方案案例:

1、流量优化

防盗链处理(去除恶意请求)

2、前端优化

(1) 减少 HTTP 请求[将 css,js 等合并]

(2) 添加异步请求(先不将所有数据都展示给用户,用户触发某个事件,才会异步请求数据)

(3) 启用浏览器缓存和文件压缩

(4) CDN 加速

(5) 建立独立的服务器(减少 I/O)

3、服务端优化

(1) 页面静态化

(2) 并发处理

(3) 队列处理

4、数据库优化

(1) 数据库缓存

(2) 分库分表,分区

(3) 读写分离

(4) 负载均衡

5、web 服务器优化

(1) nginx 反向代理实现负载均衡

(2) lvs 实现负载均衡

高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。

只要增加服务器数量，就能线性扩充系统性能。水平扩展对系统架构设计是有要求的，难点在于：如何在架构各层进行可水平扩展的设计。

高可用性（High Availability）通常来描述一个系统经过专门的设计，从而减少停工时间，而保持其服务的高度可用性(一直都能用)。

比如现在redis的高可用的集群方案有： Redis单副本，Redis多副本（主从），Redis Sentinel（哨兵），Redis Cluster，Redis自研。

问题一：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 blogcsdn/y_h_t/article/details/6322823

你是一名java程序员，这些应该知道些吧

问题二：如何处理高并发带来的系统性能问题那必须了解linux中的基本使用，比如如何找到某个路径，如何打开一个文件，如何编辑修改一个文件等等，那就是linux中命令的使用；还有就是必须知道linux服务器中所用的什么服务器（有weblogic、websphere等等）；精通相关服务器的重要属性配置等等。

问题三：JAVA中高访问量高并发的问题怎么解决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，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。

问题四：项目中怎么控制多线程高并发访问 synchronized关键字主要解决多线程共享数据同步问题。

ThreadLocal使用场合主要解决多线程中数据因并发产生不一致问题。

ThreadLocal和Synchonized都用于解决多线程并发访问。但是ThreadLocal与synchronized有本质的区别:

synchronized是利用锁的机制，使变量或代码块在某一时该只能被一个线程访问。而ThreadLocal为每一个线程都提供了变量的副本，使得每个线程在某一时间访问到的并不是同一个对象，这样就隔离了多个线程对数据的数据共享。而Synchronized却正好相反，它用于在多个线程间通信时能够获得数据共享。

Synchronized用于线程间的数据共享，而ThreadLocal则用于线程间的数据隔离。当然ThreadLocal并不能替代synchronized,它们处理不同的问题域。Synchronized用于实现同步机制，比ThreadLocal更加复杂。

1、Java中synchronized用法

使用了synchronized关键字可以轻松地解决多线程共享数据同步问题。

synchronized关键字可以作为函数的修饰符，也可作为函数内的语句，也就是平时说的同步方法和同步语句块。如果再细的分类，synchronized可作用于instance变量、object reference（对象引用）、static函数和class literals(类名称字面常量)身上。

synchronized取得的锁都是对象；每个对象只有一个锁（lock）与之相关联；实现同步是要很大的系统开销作为代价的，甚至可能造成死锁，所以尽量避免无谓的同步控制。

问题五：如何处理高并发或列举处理高并发的业务逻辑 1、提高系统的并发能力　　2、减轻数据库的负担　　这两种用途其实非常容易理解。由于memcached高性能，所以可以同时服务于更多的连接，大大提高了系统的并发处理的能力。另外，memcached 通常部署在业务逻辑层（前台应用）和存储层（主指数据库）之间，作为数据库和前台应用的数据缓冲，因此可以快速的响应前端的请求，减少对数据库的访问。

问题六：数据库怎样处理高并发 1用一个标识，在选择那张票的时候先用(Update 表 set 票flag=‘占用了！’ where 票flag=‘未占用’ and )这样是保险的，不可能存在并发问题，这就牵扯到sql锁机制问题了，你可以测试一下，其实sql中update是先查询出然后删除再添加，但由于使用了update，过程中就自动加锁了，很方便吧2加锁。Microsoft® SQL Server™ 2000 使用锁定确保事务完整性和数据库一致性。锁定可以防止用户读取正在由其他用户更改的数据，并可以防止多个用户同时更改相同数据。如果不使用锁定，则数据库中的数据可能在逻辑上不正确，并且对数据的查询可能会产生意想不到的结果。虽然 SQL Server 自动强制锁定，但可以通过了解锁定并在应用程序中自定义锁定来设计更有效的应用程序。

问题七：数据库怎样处理高并发理论上不限制并发连接数的就是服务器受硬件的限制过高的并发是会使服务器无法完成并发任务,而造成服务器死机或者假死机不过数据库软件可以优化并发连接,使并发持续的时间更短,以减起服务器的负担,但是一台服务器不能完成几十万的并发

问题八：如何处理大量数据并发操作如何处理大量数据并发操作

文件缓存，数据库缓存，优化sql,数据分流,数据库表的横向和纵向划分，优化代码结构！

锁述的概

一为什么要引入锁

多个用户同时对数据库的并发操作时会带来以下数据不一致的问题:

丢失更新

A,B两个用户读同一数据并进行修改,其中一个用户的修改结果破坏了另一个修改的结果,比如订票系统

脏读

A用户修改了数据,随后B用户又读出该数据,但A用户因为某些原因取消了对数据的修改,数据恢复原值,此时B得到的数据就与数据库内的数据产生了不一致

不可重复读

A用户读取数据,随后B用户读出该数据并修改,此时A用户再读取数据时发现前后两次的值不一致

并发控制的主要方法是封锁,锁就是在一段时间内禁止用户做某些操作以避免产生数据不一致

二锁的分类

锁的类别有两种分法：

1 从数据库系统的角度来看：分为独占锁（即排它锁），共享锁和更新锁

MS-SQL Server 使用以下资源锁模式。

锁模式描述

共享 (S) 用于不更改或不更新数据的操作（只读操作），如 SELECT 语句。

更新 (U) 用于可更新的资源中。防止当多个会话在读取、锁定以及随后可能进行的资源更新时发生常见形式的死锁。

排它 (X) 用于数据修改操作，例如 INSERT、UPDATE 或 DELETE。确保不会同时同一资源进行多重更新。

意向锁用于建立锁的层次结构。意向锁的类型为：意向共享 (IS)、意向排它 (IX) 以及与意向排它共享 (SIX)。

架构锁在执行依赖于表架构的操作时使用。架构锁的类型为：架构修改 (Sch-M) 和架构稳定性 (Sch-S)。

大容量更新 (BU) 向表中大容量复制数据并指定了 TABLOCK 提示时使用。

共享锁

共享 (S) 锁允许并发事务读取 (SELECT) 一个资源。资源上存在共享 (S) 锁时，任何其它事务都不能修改数据。一旦已经读取数据，便立即释放资源上的共享 (S) 锁，除非将事务隔离级别设置为可重复读或更高级别，或者在事务生存周期内用锁定提示保留共享 (S) 锁。

更新锁

更新 (U) 锁可以防止通常形式的死锁。一般更新模式由一个事务组成，此事务读取记录，获取资源（页或行）的共享 (S) 锁，然后修改行，此操作要求锁转换为排它 (X) 锁。如果两个事务获得了资源上的共享模式锁，然后试图同时更新数据，则一个事务尝试将锁转换为排它 (X) 锁。共享模式到排它锁的转换必须等待一段时间，因为一个事务的排它锁与其它事务的共享模式锁不兼容；发生锁等待。第二个事务试图获取排它 (X) 锁以进行更新。由于两个事务都要转换为排它 (X) 锁，并且每个事务都等待另一个事务释放共享模式锁，因此发生死锁。

若要避免这种潜在的死锁问题，请使用更新 (U) 锁。一次只有一个事务可以获得资源的更新 (U) 锁。如果事务修改资源，则更新 (U) 锁转换为排它 (X) 锁。否则，锁转换为共享锁。

排它锁

排它 (X) 锁可以防止并发事务对资源进行访问。其它事务不能读取或修改排它 (X) 锁锁定的数据。

意向锁

意向锁表示 SQL Server 需要在层次结构中的某些底层资源上获取共享 (S) 锁或排它 (X) 锁。例如，放置在表级的共享意向锁表示事务打算在表中的页或行上放置共享 (S) 锁。在表级设置意向锁可防止另一个事务随后在包含那一页的表上获取排它 (X) 锁。意向锁可以提高性能，因为 SQL Server 仅在表级检查意向锁来确定事务是否可以安全地获取该表上的锁。而无须检查表中的每行或每页上的锁>>

问题九：高并发是什么和如何解决数据库建立多表关联，关键业务数据字段和查询字段建立索引，对唯一性建立好，同时多任务并发时程序设计时注意数据的合理性检验和用户处理数据有问题时的友好提示见面，建立好的结构文档说明，同时对关键字段的关系型作好记录，有效地设计多表的结构安排，尽量减少数据的冗余，同时又要避免对历史数据的影响，保持良好的数据管理

问题十：如何处理高并发量的HTTP请求尽量减少页面的HTTP请求，可以提高页面载入速度。减少页面中的元素网页中的的、form、flash等等元素都会发出HTTP请求，尽可能的减少页面中非必要的元素，可以减少HTTP请求的次数。