并发问题的核心挑战
在JavaWeb应用中,并发访问是常态，但同时也带来了数据一致性、性能瓶颈和系统稳定性等挑战，当多个线程同时共享资源（如数据库连接、缓存、文件等）时，可能出现数据竞争、脏读、不可重复读等问题，电商平台在秒杀场景下，同一商品库存可能被多个线程同时扣减，导致超卖；论坛系统在用户发帖时，若未做并发控制，可能出现帖子内容错乱，解决并发问题是构建高可靠JavaWeb应用的关键。
核心技术方案与实践
synchronized与锁机制
Java内置的synchronized关键字是最基础的并发控制手段，通过对象锁确保同一时间只有一个线程能访问临界区代码，在Service层方法上添加synchronized，可防止并发修改共享数据：
public synchronized void reduceStock(Long productId) {
// 库存扣减逻辑
}
但synchronized属于悲观锁，在高并发下可能因线程阻塞降低性能，此时可考虑ReentrantLock，它支持公平锁、非公平锁及 tryLock() 等灵活策略，适合复杂场景，在订单系统中，通过ReentrantLock控制库存扣减，避免长时间阻塞。
数据库层面的并发控制
数据库是JavaWeb应用的核心存储,其并发机制至关重要，MySQL等关系型数据库提供事务隔离级别（如READ COMMITTED、REPEATABLE READ）和锁机制（行锁、表锁、间隙锁），在Spring Boot项目中，通过@Transactional注解结合REPEATABLE READ隔离级别，可防止脏读和不可重复读：
@Transactional(isolation = Isolation.REPEATABLE_READ)
public Order createOrder(OrderDTO orderDTO) {
// 订单创建逻辑
}
乐观锁通过版本号（version）或时间戳（timestamp）实现，适用于读多写少场景，更新商品信息时，检查版本号是否匹配，避免并发覆盖：
UPDATE product SET stock = stock - 1, version = version + 1
WHERE id = #{id} AND version = #{version}
分布式锁与缓存一致性
在集群部署的JavaWeb应用中,单机锁无法跨节点生效，需引入分布式锁，常用方案包括基于Redis的RedLock或ZooKeeper的临时顺序节点锁，使用Redisson实现分布式锁：
RLock lock = redissonClient.getLock("product_stock_lock");
try {
lock.lock();
// 库存扣减逻辑
} finally {
lock.unlock();
}
缓存与数据库的一致性是并发控制的另一重点,可通过双写策略（更新数据库后同步更新缓存）、失效策略（数据库更新后删除缓存）或Canal消息队列（监听数据库变更异步更新缓存）保障一致性，在电商系统中，用户下单后删除商品缓存，防止读取到旧库存。
线程池与异步处理
高并发场景下,通过线程池管理线程资源，避免频繁创建销毁线程带来的性能损耗，Spring Boot集成@Async注解，结合线程池配置，可实现异步任务处理，发送短信、邮件等非核心操作可异步执行：
@Configuration
@EnableAsync
public class AsyncConfig {
@Bean("taskExecutor")
public Executor taskExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
executor.setCorePoolSize(10);
executor.setMaxPoolSize(20);
return executor;
}
}
@Service
public class NotificationService {
@Async("taskExecutor")
public void sendSms(String phone, String content) {
// 短信发送逻辑
}
}
总结与最佳实践
解决JavaWeb并发问题需结合场景综合设计：核心数据（如库存、订单）优先使用数据库事务+乐观锁/悲观锁，集群环境引入分布式锁，非核心任务通过线程池异步化，需关注缓存一致性、锁粒度（避免大锁阻塞）和线程池参数（如核心线程数、队列容量）的合理配置，通过压力测试（如JMeter）模拟并发场景，持续优化方案，才能构建高性能、高并发的JavaWeb应用。
