大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于c语言高并发的问题，于是小编就整理了3个相关介绍c语言高并发的解答，让我们一起看看吧。
c语言 如何实现并发处理？
实现完全的并发执行，在一个CPU下实际上是不可能的 所说的并发，都是在同一个时间段内 多个任务开始，交替占用CPU，最终结束。
也就是前一个任务还没结束，后一个任务就开始了，一种并发的形式而已。所以 要么使用多线程 要么 手动模拟这种多线程。前者更常用。
apache高并发如何处理***d每个进程都占用较高的和cpu？
mpm(多路处理模块)
常见:
1.perfork预处理进程方式
3.winnt在windows使用
1.首先确认apache的mpm方式
这里就看mpm_xxx.c这个xxx就是那个了
如何优化网站高并发访问？
面对高并发的访问，我总结了一下之前用过的，也查询了一些资料进行了补充，跟大家分享一下：
相比打开一个静态页面来说，如果页面需要连接后台数据库查询数据，那么后者的速度一定会比前者要慢。
HTML静态化就是要把连接后台数据库查询数据的工作提前做好，生成静态化的页面，那么访问的效率一定会提高很多。并且生成一套静态化的页面，所有用户都可以访问，这样也会减少数据库的压力。
这个也比较常见了，缓存也在好多个环节中发生奇效：
感觉面试过程中一定会问到的问题有三个，多线程，JVM，高并发！
尽管工作过程中基本不用这三个要命的东西！还是阻挡不了面试官的趋之若鹜，下面就围绕其中一个－－－高并发，来说下自己的理解！
何谓并发？同时处理操作！
何谓高并发？同时处理很多操作！
什么操作呢？页面请求:一个简单的页面请求可能包含了很多内容，比如验证登录，静态页面加载，动态数据加载（涉及到访问数据库，缓存等等），图片加载，线程的启动和销毁！每一个操作都需要花费时间，总得加起来可能只有200ms，但是如果你的服务器处理能力只能是一个请求级别的，那么100万个请求，你就需要20万秒，大概是几天的时间！
当然实际生活中我们没有这么水的服务器，换句话说，我们可以通过选择好的服务器来提高我们的并发能力！也就是说硬件的指数型升级能让我们应付高并发，但是事与愿违，如果处理一个请求占用的是100k内存，那么100万请求就需要100万M，也就是差不多100G的内存！这无疑是现实生活中还没有的！
而且单机服务器容易受到网络，断电等多方面原因的影响！所以一个分布式集群就是我们处理高并发最有效的方法！
在此之前，我们先来熟悉几个关于高并发的关键参数！
QPS:每秒处理的请求数量！
响应时间:处理一个请求需要的时间！
建议，
总原则：
最大化系统调优，最大化压榨现有机器***；***不够用了，加机器，同时可做到容量弹性扩展，削峰填谷，最后容错容灾，探活，高可用。
架构层面：从纵向扩展，变横向扩展，分布式
说白了就是你的代码模块在一个机器上跑，也可以在多个机器上跑。
组件层面：前向代理，缓存，反向代理
参数方面：适度连接超时，读超时，写超时，重试，降级。
一般来说优化方向有两个。将请求尽量拦截在系统上游（不要让锁冲突落到数据库上去）；充分利用缓存，秒杀买票，这是一个典型的读多些少的应用场景，大部分请求是车次查询，票查询，下单和支付才是写请求。分为4个层次：浏览器，站点，服务，数据。浏览器端，拦截一些无效的功能操作，比如等待期间的多次点击提交；站点层面，防止程序员写for循环调用调用服务，对前段过来的调用去重，对页面缓存；服务层来拦截，对于写请求，做请求队列，每次只透有限的写请求去数据层，对于读请求使用缓存，业务逻辑的异步；浏览器拦截了80%，站点层拦截了99.9%并做了页面缓存，服务层又做了写请求队列与数据缓存，每次透到数据库层的请求都是可控的。
程序员来报道啦。
高并发是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。 高并发相关常用的一些指标有响应时间，吞吐量，每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。
说到优化，可能更注重的是查询的效率，所以要根据自己的业务进行拆分表建立索引，这是肯定必须要有的，再就是使用redis等高性能的数据库，可以把热数据放在内存中，并建立数据淘汰机制，redis的过期命令可以好好的利用起来，同时要注意不要有大量的数据在同一时刻过期。
1.使用LVS服务器负载均衡
LVS服务器结合Keepalived做高可用，据估计lvs大概可以支撑5万的并发量，由[_a***_]程序员使用C语言开发而成，技术7层网络架构的数据链路层，最接近底层的那一层。
2.LVS下面还可跟Nginx做负载均衡
到此，以上就是小编对于c语言高并发的问题就介绍到这了，希望介绍关于c语言高并发的3点解答对大家有用。
