① 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）。
② 如何实现多线程并发控制
C#提供了一个lock关键字，它可以把一段代码定义为互斥段（critical section），互斥段在一个时刻内只允许一个线程进入执行，而其他线程必须等待。在C#中，C# lock关键字定义如下：
lock(expression) statement_block
expression代表你希望跟踪的对象，通常是对象引用。
如果你想保护一个类的实例，一般地，你可以使用this；
如果你想保护一个静态变量（如互斥代码段在一个静态方法内部），一般使用类名就可以了。
而statement_block就是互斥段的代码，这段代码在一个时刻内只可能被一个线程执行。
下面是一个使用C# lock关键字的典型例子，在注释里说明了C# lock关键字的用法和用途。
示例如下：
1. using System;
2. using System.Threading;
3.
4. namespace ThreadSimple
5. {
6. internal class Account
7. {
8. int balance;
9. Random r = new Random();
10.
11. internal Account(int initial)
12. {
13. balance = initial;
14. }
15. internal int Withdraw(int amount)
16. {
17. if (balance < 0)
18. {
19. //如果balance小于0则抛出异常
20. throw new Exception("Negative Balance");
21. }
22. //下面的代码保证在当前线程修改balance的值完成之前
23. //不会有其他线程也执行这段代码来修改balance的值
24. //因此，balance的值是不可能小于0 的
25. lock (this)
26. {
27. Console.WriteLine("Current Thread:"+Thread.CurrentThread.Name);
28. //如果没有lock关键字的保护，那么可能在执行完if的条件判断之后
29. //另外一个线程却执行了balancebalance=balance-amount修改了balance的值
30. //而这个修改对这个线程是不可见的，所以可能导致这时if的条件已经不成立了
31. //但是，这个线程却继续执行balancebalance=balance-amount，所以导致balance可能小于0
32. if (balance >= amount)
33. {
34. Thread.Sleep(5);
35. balancebalance = balance - amount;
36. return amount;
37. }
38. else
39. {
40. return 0; // transaction rejected
41. }
42. }
43. }
44. internal void DoTransactions()
45. {
46. for (int i = 0; i < 100; i++)
47. Withdraw(r.Next(-50, 100));
48. }
49. }
50. internal class Test
51. {
52. static internal Thread[] threads = new Thread[10];
53. public static void Main()
54. {
55. Account acc = new Account (0);
56. for (int i = 0; i < 10; i++)
57. {
58. Thread t = new Thread(new ThreadStart(acc.DoTransactions));
59. threads[i] = t;
60. }
61. for (int i = 0; i < 10; i++)
62. threads[i].Name=i.ToString();
63. for (int i = 0; i < 10; i++)
64. threads[i].Start();
65. Console.ReadLine();
66. }
67. }
68. }
Monitor 类锁定一个对象
当多线程公用一个对象时，也会出现和公用代码类似的问题，这种问题就不应该使用C# lock关键字了，这里需要用到System.Threading中的一个类Monitor，我们可以称之为监视器，Monitor提供了使线程共享资源的方案。
Monitor类可以锁定一个对象，一个线程只有得到这把锁才可以对该对象进行操作。对象锁机制保证了在可能引起混乱的情况下一个时刻只有一个线程可以访问这个对象。 Monitor必须和一个具体的对象相关联，但是由于它是一个静态的类，所以不能使用它来定义对象，而且它的所有方法都是静态的，不能使用对象来引用。下面代码说明了使用Monitor锁定一个对象的情形：
1. ......
2.
3. Queue oQueue=new Queue();
4.
5. ......
6.
7. Monitor.Enter(oQueue);
8.
9. ......//现在oQueue对象只能被当前线程操纵了
10.
11. Monitor.Exit(oQueue);//释放锁
如上所示，当一个线程调用Monitor.Enter()方法锁定一个对象时，这个对象就归它所有了，其它线程想要访问这个对象，只有等待它使用 Monitor.Exit()方法释放锁。为了保证线程最终都能释放锁，你可以把Monitor.Exit()方法写在try-catch- finally结构中的finally代码块里。
③ 如何解决分布式开发中的抢锁并发现象
前言
在系统开发过程中，经常遇到数据重复插入、重复更新、消息重发发送等等问题，因为应用系统的复杂逻辑以及网络交互存在的不确定性，会导致这一重复现象，但是有些逻辑是需要有幂等特性的，否则造成的后果会比较严重，例如订单重复创建，这时候带来的问题可是非同一般啊。
什么是系统的幂等性
幂等是数据中得一个概念，表示N次变换和1次变换的结果相同。
高并发的系统如何保证幂等性？
1.查询
查询的API，可以说是天然的幂等性，因为你查询一次和查询两次，对于系统来讲，没有任何数据的变更，所以，查询一次和查询多次一样的。
2.MVCC方案
多版本并发控制，update with condition，更新带条件，这也是在系统设计的时候，合理的选择乐观锁，通过version或者其他条件，来做乐观锁，这样保证更新及时在并发的情况下，也不会有太大的问题。
例如：update table_xxx set name=#name#,version=version+1 where version=#version# ,或者是 update table_xxx set quality=quality-#subQuality# where quality-#subQuality# >= 0 。
3.单独的去重表
如果涉及到的去重的地方特别多，例如ERP系统中有各种各样的业务单据，每一种业务单据都需要去重，这时候，可以单独搞一张去重表，在插入数据的时候，插入去重表，利用数据库的唯一索引特性，保证唯一的逻辑。
4.分布式锁
还是拿插入数据的例子，如果是分布是系统，构建唯一索引比较困难，例如唯一性的字段没法确定，这时候可以引入分布式锁，通过第三方的系统，在业务系统插入数据或者更新数据，获取分布式锁，然后做操作，之后释放锁，这样其实是把多线程并发的锁的思路，引入多多个系统，也就是分布式系统中得解决思路。
5.删除数据
删除数据，仅仅第一次删除是真正的操作数据，第二次甚至第三次删除，直接返回成功，这样保证了幂等。
6.插入数据的唯一索引
插入数据的唯一性，可以通过业务主键来进行约束，例如一个特定的业务场景，三个字段肯定确定唯一性，那么，可以在数据库表添加唯一索引来进行标示。
这里有一个场景，API层面的幂等，例如提交数据，如何控制重复提交，这里可以在提交数据的form表单或者客户端软件，增加一个唯一标示，然后服务端，根据这个UUID来进行去重，这样就能比较好的做到API层面的唯一标识。
7.状态机幂等
在设计单据相关的业务，或者是任务相关的业务，肯定会涉及到状态机，就是业务单据上面有个状态，状态在不同的情况下会发生变更，一般情况下存在有限状态机，这时候，如果状态机已经处于下一个状态，这时候来了一个上一个状态的变更，理论上是不能够变更的，这样的话，保证了有限状态机的幂等。
以上就是高并发系统数据幂等的解决方案的资料整理，后续继续补充相关知识，谢谢大家对本站的支持！
④ C#秒杀物品，程序如何控制并发
切记使用cache。
页面的每次请求都写数据库，数据库就爆了，啥数据库都不好使。专
你先属开辟一个内存空间。
然后使用这个内存空间保存数据库里面取出来的内容，变成一个对象。
然后进行操作，注意操作积累，积累到一定程度就update cache，回写数据库，回查数据库。
更高端的还可以实现多线程cache，读的快，写得慢。不过不适合秒杀这种实时性比较强的程序。
⑤ php每轮控制发送多少红包，如何控制高并发
表锁表锁表锁，重要的事情说三遍
⑥ 求php高并发下抽奖程序，如何避免重复中奖及多人抽
抽奖结果字段在抽中的时候加上一个表单不就行了 ，只要表单存在，就不会有多人抽中求php高并发下抽奖程序，如何避免重复中奖及多人抽
⑦ 有人买一堆东西用了优惠券，然后都退了就买了一个，那个东西也是减后的凭什么啊。单买那一个是没有优惠的
如果是在淘宝是一起购买的，只要进行了售后处理，就不会有返利和优惠了。
⑧ 如何控制高并发，比如现在商品表10个商品，有10000个人同时下单购买，这个时候我们如何处理这种情况
这种时候可以通过队列，比如每次有人下单，就丢到队列里面，然后队列里回面校验库存，这样答有并发的时候也只是多插入了队列，但是队列里面是依次执行的。队列的话可以参考下redis如何做队列处理。有php相关扩展的，java的话我就不清楚了。