「java亿级数据同步」java 实时处理亿级数据
本篇文章给大家谈谈java亿级数据同步，以及java 实时处理亿级数据对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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java中同步有几种方式啊
1。同步代码块：
synchronized(同一个数据){} 同一个数据：就是N条线程同时访问一个数据。
2。
同步方法：
public synchronized 数据返回类型 方法名(){}
就
是使用 synchronized 来修饰某个方法，则该方法称为同步方法。对于同步方法而言，无需显示指定同步监视器，同步方法的同步监视器是
this
也就是该对象的本身（这里指的对象本身有点含糊，其实就是调用该同步方法的对象）通过使用同步方法，可非常方便的将某类变成线程安全的类，具有如下特征：
1，该类的对象可以被多个线程安全的访问。
2，每个线程调用该对象的任意方法之后，都将得到正确的结果。
3，每个线程调用该对象的任意方法之后，该对象状态依然保持合理状态。
注：synchronized关键字可以修饰方法，也可以修饰代码块，但不能修饰构造器，属性等。
实现同步机制注意以下几点： 安全性高，性能低，在多线程用。性能高，安全性低，在单线程用。
1，不要对线程安全类的所有方法都进行同步，只对那些会改变共享资源方法的进行同步。
2，如果可变类有两种运行环境，当线程环境和多线程环境则应该为该可变类提供两种版本：线程安全版本和线程不安全版本(没有同步方法和同步块)。在单线程中环境中，使用线程不安全版本以保证性能，在多线程中使用线程安全版本.
线程通讯：
为什么要使用线程通讯？
当
使用synchronized
来修饰某个共享资源时(分同步代码块和同步方法两种情况）,当某个线程获得共享资源的锁后就可以执行相应的代码段，直到该线程运行完该代码段后才释放对该
共享资源的锁，让其他线程有机会执行对该共享资源的修改。当某个线程占有某个共享资源的锁时，如果另外一个线程也想获得这把锁运行就需要使用wait()
和notify()/notifyAll()方法来进行线程通讯了。
Java.lang.object 里的三个方法wait() notify() notifyAll()
wait方法导致当前线程等待，直到其他线程调用同步监视器的notify方法或notifyAll方法来唤醒该线程。
wait(mills)方法
都是等待指定时间后自动苏醒，调用wait方法的当前线程会释放该同步监视器的锁定，可以不用notify或notifyAll方法把它唤醒。
notify()
唤醒在同步监视器上等待的单个线程，如果所有线程都在同步监视器上等待，则会选择唤醒其中一个线程，选择是任意性的，只有当前线程放弃对该同步监视器的锁定后，也就是使用wait方法后，才可以执行被唤醒的线程。
notifyAll()方法
唤醒在同步监视器上等待的所有的线程。只用当前线程放弃对该同步监视器的锁定后，才可以执行被唤醒的线程
java相关 求方法 实现数据库数据同步
楼主用hibernate 所以说就不需要在手动管理connection的AutoCommit属性了。不用触发器的话，也好办，不过可能麻烦一点。
假设你已经做好了表list1和list2 到对象list1和list2的映射。list1和list2配置成一对一映射，list2的主键也是list1的外键，生成机制由list1负责。级联关系cascade属性设置为all,也就是对list1操作的时候hibernate会级联的操作它的附着物list2
那么在操作对象list1基础DAO中的曾删改查方法中，同时操作list2对象即可。
以增加操作为例：
比如 new出来一个list1对象，然后充填属性：
list1.setName("张三");
list1.setPwd("123456");
list1.getList2.setName(list1.getName());
list1.getList2.setpwd(list1.getPwd());
session.save(list1); //这里当持久化list1的时候，会级联把list2也持久了
提交transaction
关键问题还是配置，比较麻烦 容易出错。我对hibernate不是多了解，想的这个办法可能比较笨，应该还有好的办法来解决。等等高手来看看吧。
java 的数据库同步是怎么一回事啊 ?
数据库同步指的是：不同的数据库之间的数据，保持一致，比如在A数据库中插入了一条数据1，B数据库插入数据2，那么这两个数据库应该都有1和2数据，至于同步频率一般有及时同步和定时同步。
java 数据同步要怎么实现才好
首先得弄清楚 你的插入是对同一数据库 还是不同数据库的操作数据量大的时候 是否要求即时性 是否牵扯到事物
本人推荐 做一个跑批程序 进行同步数据 这样能提高代码性能 以及程序性能 当然 你所说的瓶颈 无非就是大数据量对数据库的操作次数 以及海量数据造成程序效率的一个瓶颈 谢谢！
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