[什么地方会产生高并发]
1.高并发导致性能问题的理论知识：
1.1.访问Mysql产生的网络延迟
1.2.Mysql本身的性能问题，可以扛4W的QPS
1.3.JVM GC的问题
2.场景一：秒杀接口URL的暴露请求 --> 用户频繁点击秒杀按钮产生
该业务中每次请求都会根据id查询秒杀产品 --> 数据库访问 --> 后续logic(秒杀开启暴露秒杀按钮，秒杀未开启显示剩余开启时间秒杀结束)
该场景的特点：数据访问对象相对变化小(秒杀产品信息不回频繁变化)，性能瓶颈主要来自Mysql
解决方案：使用Redis缓存，将秒杀产品存储在Redis中，当Redis中存在时不访问Mysql
技术点：[JRedis的使用，API] [ProtoBuff序列化，提高效率，节省空间] [数据一致性维护，通过Redis超时机制]
深入思考：[在实际场景中Redis集群维护数据一致性的解决方案] 参考 - http://blog.csdn.net/u014490157/article/details/52244378
3.Redis应用的编码示例[TODO]
4.场景二：执行秒杀操作 --> 插入购买明细+减库存
减库存是对seckill表中seckill_id同行数据的并发请求，产生竞争条件
该操作在一个事务中，根据mysql事务的行级锁机制产生阻塞
优化的目标就是减少单个事务对行级锁持有的时间
对持有时间的影响因素：网络延迟，大量并发访问产生java对象引起的GC(GC原理，新生代老年代)
解决方案：
1.调整事务方法中sql执行的顺序，将产生竞争条件的无关联sql后置
2.将后台业务放到交给Mysql存储过程，仅适用特定不核心的业务，因为：阿里技术手册中约定 - 7. 【强制】禁止使用存储过程，存储过程难以调试和扩展，更没有移植性。
3.企业级高并发解决方案(原子计数器+消息队列+分布式)，技术成本，维护数据一致性
5.Mysql存储过程的编写、使用Mybatis调用Mysql存储过程[TODO]
[互联网公司的常见系统架构和部署方式]
1.分库分表技术：阿里TDDL，中间件
2.统计分析：Hadoop，ElasticSearch