1、不可变 在java语言中，不可变的对象一定是线程安全的，无论是对象的方法实现还是方法的调用者，都不需要再采取任何的线程安全保障措施。如final关键字修饰的数据不可修改，可靠性最高。
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2、如果对象是immutable，则是线程安全的，例如：String，可以放心使用。 如果对象是线程安全的，则放心使用。
3、1： 加锁 利用Synchronized或者ReenTrantLock来对不安全对象进行加锁，来实现线程执行的串行化，从而保证多线程同时操作对象的安全性，一个是语法层面的互斥锁，一个是API层面的互斥锁.2： 非阻塞同步来实现线程安全。
4、Threadsafe data type 共享线程安全的可变数据。 如果必须要在多线程间使用mutable的数据类型，必须要使用线程安全的数据类型。在JDK的类文档中，记录着是否线程安全。如List，Set，Map等集合类，都是线程不安全的。
5、java监视器模式。 一直使用某一对象的锁来保护某状态。线程安全委托。 将类的线程安全性委托给某个或多个线程安全的状态变量。（注意多个时，这些变量必须是彼此独立，且不存在相关联的不变性条件。
6、WebRTC是一个多线程的框架，有很多线程负责不同的任务，因此保证线程安全是非常关键的。
redis 是线程安全 Redis是一个开源，先进的key-value存储，并用于构建高性能，可扩展的Web应用程序的完美解决方案，是线程安全的。Redis三个主要特点：Redis数据库完全在内存中，使用磁盘仅用于持久性。
线程兼容是指对象本身并不是线程安全的，但是可以通过在调用端正确地使用同步手段来保证对象在并发环境下可以安全地使用。Java API中大部分的类都是属于线程兼容的。
第一，是采用原子变量，毕竟线程安全问题最根本上是由于全局变量和静态变量引起的，只要保证了对于变量的写操作要么全写要么不写，就可以解决线程安全，定义变量用sig_atomic_t和volatile。 第二，就是实现线程间同步啦，用互斥索，信号量。
一般说来，确保线程安全的方法有这几个：竞争与原子操作、同步与锁、可重入、过度优化。
1： 加锁 利用Synchronized或者ReenTrantLock来对不安全对象进行加锁，来实现线程执行的串行化，从而保证多线程同时操作对象的安全性，一个是语法层面的互斥锁，一个是API层面的互斥锁.2： 非阻塞同步来实现线程安全。
1、实现springMVC的多线程并发：ThreadLocal为解决多线程程序的并发问题提供了一种新的思路 对于多线程资源共享的问题，同步机制采用了“以时间换空间”的方式，而ThreadLocal采用了“以空间换时间”的方式。
2、首先明确信号量Semaphore的用法，然后新建一个项目，new--file--class，随意命名，此处命名为semaphoreDemo。
3、就是因为Spring对一些Bean（如RequestContextHolder、TransactionSynchronizationManager、LocaleContextHolder等）中非线程安全状态采用ThreadLocal进行处理，让它们也成为线程安全的状态，因为有状态的Bean就可以在多线程中共享了。
1、一般说来，确保线程安全的方法有这几个：竞争与原子操作、同步与锁、可重入、过度优化。
2、要保证线程安全，并不是一定就要进行同步，两者没有因果关系。同步只是保证共享数据争用时的正确性的手段，如果一个方法本来就不涉及共享数据，那它自然就无需任何同步操作去保证正确性，因此会有一些代码天生就是线程安全的。
3、线程兼容 线程兼容就是我们通常意义上所讲的一个类不是线程安全的。
4、线程兼容是指对象本身并不是线程安全的，但是可以通过在调用端正确地使用同步手段来保证对象在并发环境下可以安全地使用。Java API中大部分的类都是属于线程兼容的。
5、1： 加锁 利用Synchronized或者ReenTrantLock来对不安全对象进行加锁，来实现线程执行的串行化，从而保证多线程同时操作对象的安全性，一个是语法层面的互斥锁，一个是API层面的互斥锁.2： 非阻塞同步来实现线程安全。
6、Threadsafe data type 共享线程安全的可变数据。 如果必须要在多线程间使用mutable的数据类型，必须要使用线程安全的数据类型。在JDK的类文档中，记录着是否线程安全。如List，Set，Map等集合类，都是线程不安全的。
1、使用负载均衡：可以使用负载均衡器将请求分配到多台服务器上，在扩展应用程序的同时确保高可用性和稳定性。可以使用硬件负载均衡器或软件负载均衡器来实现，例如，Nginx、HAProxy 等。
2、不可以，如果是短期高并发，建议考虑挂载负载均衡服务器。C10kp……这是很经典的问题啊，一般nio就做到了。
3、性能测试的并发是指同一时刻的同一操作，这些操作都与服务器产生了数据交互，这个并发对服务器产生的压力很大。
4、2 确定服务后 一般是 前端渲染服务器 中间代码服务器 和后面的数据库服务器 3 一般还要设置负载均衡和多地镜像服务器。如果用户登陆频繁 需要分离出专门的登陆服务器和用户数据管理服务器。
5、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。
6、多机上网，最省事的办法是每个机器占据一条独立的电话线，但这不是一般用户能承受起的，资源的浪费也太大。另一个办法，可以使用住宅网关，但这样成本需要增加，不是最佳途径。比较好的方法是使用一个计算机作为主机服务器。
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。
可以合并的写入合并成批量写入可以管一些用但终归写入量很大的话还是要在数据库端优化了，把并发写均衡到多台服务器上，应该没有别的办法了。如果瓶颈不再数据库那就是应用服务器处理能力不足，升级应用服务器。
1：系统拆分，将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。2：缓存，必须得用缓存。
这样，在编程的时候，可以把费时间的任务移到后台，在前台用另一个线程接受用户的输入。对那些对实时性要求比较高的编程任务，如网络客户服务、串行通信等应用时，多线程的实现无疑大大地增强了程序的可用性和稳固性。
