一、 大数据量并发请求的几种情况
大量的用户同时对系统的不同页面进行查找、更新操作。
大量用户同时对系统的同一页面、同一表进行大数据量的查找操作。
大量用户同时对系统的同一页面、同一表进行更新操作。
二、针对各种情况的解决方案
（一）. 第一种情况一般通过配置服务端可以解决
调整IIS7的应用池的队列长度，由默认的1000改为65535
IS Manager > ApplicationPools > Advanced Settings Queue Length : 65535
调整IIS7的请求数量限制，即appConcurrentRequestLimit设置
由原来的默认5000改为100000。 c:\windows\system32\inetsrv\appcmd.exe set config
/section:serverRuntime /appConcurrentRequestLimit:100000
在%systemroot%\System32\inetsrv\config\applicationHost.config中可以查看到该设置：
调整machine.config中的processModel>requestQueueLimit的设置
由原来的默认5000改为100000，
<system.web>
修改注册表，调整IIS 7支持的同时TCPIP连接数
由原来的默认5000改为100000，reg add
HKLM\System\CurrentControlSet\Services\HTTP\Parameteris /v
MaxConnections /t REG_DWORD /d 100000
以上操作基本可以满足10万左右的同时请求。
如果访问量高于10万以上，可以考虑负载均衡，或者使用数据库和业务系统按照功能进行分开部署，达到分担一定数据量的效果。
（二）数据库方面的处理
1、从获取记录直到更新行数据的这段时间，该行数据对用户不可用，锁定该行记录—保守控制，用户偶尔并发的情况。
2、只有当实际数据更新时，该行才对用户不可用。更新将在数据库中检查该行并确定是否进行任何更改，如果试图更新已更改的记录，导致并发冲突。
3、最后更新生效，只有当实际数据发生更新是，该行才对用户不可用，对数据进行最新改写。
（三）大数据库的检索查找，主要是对表按查询条件建立索引、对查询语句进行优化、查询数据使用缓存。
第三类情况的处理：
也能采用第一种情况的处理方法，
另外因为是对同一个表进行更新操作，可以考虑使用下面的处理方法：
先将数据保存到缓存中，当数据达到一定的数量后，再更新到数据库中
将表按索引划分(分表，分区)，如：对于一个存储全国人民信息的表，这个数据量是很大的，如果按省划分为多个表，在将全国的人民信息按省存储到相应的表中，然后根据省份对相应的并进行查询和更新，这样大并发和大数据量的问题就会减小很多
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