並發訪問時程序是怎麼執行的

1. 什麼叫並發執行（計算機）

一組在邏輯上互相獨立的程序或程序段在執行過程中，其執行時間在客觀上互相重疊，即一個程序段的執行尚未結束，另一個程序段的執行已經開始的這種執行方式。程序的並發執行可進一步分為兩種，第一種是多道程序系統的程序執行環境變化所引起的多道程序的並發執行；第二種並發執行是在某道程序的幾個程序段中，包含著一部分可以同時執行或順序顛倒執行的代碼。例如：read（a）；read（b）；它們既可以同時執行，也可以顛倒次序執行。也就是說，對於這樣的語句，同時執行不會改變順序程序所具有的邏輯性質。因此，可以採用並發執行來充分利用系統資源以提高計算機的處理能力。^[1]在大多數計算問題中，僅要求部分操作在時間上是有序的。有些操作必須在其他操作之後執行，另外有些操作卻可以並行地執行。如圖3.2所示，其先後次序是：I1先於P1和I2；P1先於O1、P2和I3；O1先於O2，P3……部分有序使某些操作的並行執行成為可能，如I2和P1，I3，P2與O1等操作的執行可以在時間上互相重疊。摘自：http://ke..com/link?url=_-8kBU013BsORSX3nybpSq

2. 如何處理大量數據並發操作

處理大量數據並發操作可以採用如下幾種方法:

1.使用緩存：使用程序直接保存到內存中。或者使用緩存框架: 用一個特定的類型值來保存，以區別空數據和未緩存的兩種狀態。

2.資料庫優化：表結構優化;SQL語句優化，語法優化和處理邏輯優化;分區;分表;索引優化;使用存儲過程代替直接操作。

3.分離活躍數據:可以分為活躍用戶和不活躍用戶。

4.批量讀取和延遲修改: 高並發情況可以將多個查詢請求合並到一個。高並發且頻繁修改的可以暫存緩存中。

5.讀寫分離: 資料庫伺服器配置多個，配置主從資料庫。寫用主資料庫，讀用從資料庫。

6.分布式資料庫: 將不同的表存放到不同的資料庫中，然後再放到不同的伺服器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。沒有關系型資料庫那麼多限制，比較靈活高效。Hadoop，將一個表中的數據分層多塊，保存到多個節點（分布式）。每一塊數據都有多個節點保存（集群）。集群可以並行處理相同的數據，還可以保證數據的完整性。

拓展資料:

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

3. 程序並發執行為什麼會失去順序執行時的封閉性和可再現性

因為程序在並發執行時，是多個程序共享系統中的各種資源，就像一扇門沒上鎖，很多人都進進出出一樣，程序的運行，它用到的資源的狀態可以被其他程序隨意改變，程序也自然就失去了封閉性；由於失去了封閉性，程序經過多次執行後，其計算機結果已與並發程序的執行速度有關，從而使程序的執行失去了可再現性。例如：
有兩個循環程序A和B，它們共享一個變數N。程序A每執行一次時，都要做N∶=N+1操作；程序B每執行一次時， 都要執行Print(N)操作，然後再將N置成「0」。程序A和B以不同的速度運行。
(1) N∶=N+1在Print(N)和N∶=0之前，此時得到的N值分別為N +1, N +1, 0。
(2) N∶=N+1在Print(N)和N∶=0之後，此時得到的N值分別為 N, 0, 1。
(3) N∶=N+1在Print(N)和N∶=0之間，此時得到的N值分別為N, N +1, 0。
換句話說，就是程序經過多次執行後，雖然它們執行時的環境與初始條件相同，但得到的結果卻各不相同。希望能幫到你。