高並發三種解決方法是：1、系統拆分，將一個系統拆分為多個子系統；2、緩存，所有現代電腦系統發揮高效能的重要因素之一；3、MQ (訊息佇列)，基礎資料結構中的「先進先出」的一種資料機構。
本教學操作環境：windows7系統、Dell G3電腦。
1：系統拆分，將一個系統拆分為多個子系統，用dubbo來搞。然後每個系統連一個資料庫，這樣本來就一個庫，現在多個資料庫，這樣就可以抗高並發。
2：緩存，必須得用緩存。大部分的高並發場景，都是讀多寫少，那你完全可以在資料庫和快取裡都寫一份，然後讀的時候大量走緩存不就得了。畢竟人家redis輕輕鬆鬆單機幾萬的並發啊。沒問題的。所以你可以考的慮考慮你的專案裡，那些承載主要請求讀取場景，怎麼用快取來抗高並發。
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3：MQ(訊息佇列)，必須得用MQ。可能你還是會出現高並發寫的場景，比如說一個業務操作裡要頻繁搞資料庫幾十次，增刪改增刪改，瘋了。那高並發絕對搞掛你的系統，人家是緩存你要是用redis來承載寫那肯定不行，數據隨時就被LRU(淘汰掉最不經常使用的)了，數據格式還無比簡單，沒有事務支持。所以該用mysql還要用mysql啊。那你咋辦？用MQ吧，大量的寫入請求灌入MQ裡，排隊慢慢玩兒，後邊系統消費後慢慢寫，控制在mysql承載範圍之內。所以你得考慮考慮你的專案裡，那些承載複雜寫業務邏輯的場景裡，如何用MQ來非同步寫，提升並發性。 MQ單機抗幾萬併發也是ok的。
擴充資料：
處理高並發另三種方法
分庫分錶
可能到了最後資料庫層面還是免不了抗高並發的要求，好吧，那麼就將一個資料庫拆分為多個庫，多個庫來抗更高的並發；然後將一個表拆分為多個表，每個表的數據量保持少一點，提高sql跑的效能。
讀寫分離
這個就是說大部分時候資料庫可能也是讀多寫少，沒必要所有請求都集中在一個庫上吧，可以搞個主從架構，主庫寫入，從庫讀取，搞一個讀寫分離。讀流量太多的時候，還可以加更多的從庫。
solrCloud
SolrCloud(solr 雲)是Solr提供的分散式搜尋方案，可以解決大量資料的分散式全文檢索，因為建置了集群，因此具備高可用的特性，同時對資料進行主從備份，避免了單點故障問題。可以做到資料的快速恢復。並且可以動態的新增新的節點，再對資料進行平衡,可以做到負載平衡。
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