查询数据库并发
限流算法目前程序开发过程常用的限流算法有两个：漏桶算法和令牌桶算法。
漏桶算法
漏桶算法的原理比较简单，请求进入到漏桶中，漏桶以一定的速率漏水。当请求过多时，水直接溢出。可以看出，漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。如图所示，把请求比作是水滴，水先滴到桶里，通过漏洞并以限定的速度出水，当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务。
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漏桶算法和令牌桶算法的选择
两者的主要区别漏桶算法能够强行限制处理数据的速率，不论系统是否空闲。而令牌桶算法能够在限制数据的平均处理速率的同时还允许某种程度的突发流量。如何理解上面的含义呢？漏桶算法，比如系统吞吐量是 120/s，业务请求 130/s，使用漏斗限流 100/s，起到限流的作用，多余的请求将产生等待或者丢弃。对于令牌桶算法，每秒产生 100 个令牌，系统容量 200 个令牌。正常情况下，业务请求 100/s 时，请求能被正常被处理。当有突发流量过来比如 200 个请求时，因为系统容量有 200 个令牌可以同一时刻处理掉这 200 个请求。如果是漏桶算法，则只能处理 100 个请求，其他的请求等待或者被丢弃。
Ⅱ 如何处理数据库并发问题
想要知道如何处理数据并发，自然需要先了解数据并发。
什么是数据并发操作呢？
就是同一时间内，不同的线程同时对一条数据进行读写操作。
在互联网时代，一个系统常常有很多人在使用，因此就可能出现高并发的现象，也就是不同的用户同时对一条数据进行操作，如果没有有效的处理，自然就会出现数据的异常。而最常见的一种数据并发的场景就是电商中的秒杀，成千上万个用户对在极端的时间内，抢购一个商品。针对这种场景，商品的库存就是一个需要控制的数据，而多个用户对在同一时间对库存进行重写，一个不小心就可能出现超卖的情况。
针对这种情况，我们如何有效的处理数据并发呢？
第一种方案、数据库锁
从锁的基本属性来说，可以分为两种：一种是共享锁（S），一种是排它锁（X）。在MySQL的数据库中，是有四种隔离级别的，会在读写的时候，自动的使用这两种锁，防止数据出现混乱。
这四种隔离级别分别是：
读未提交（Read Uncommitted）
读提交（Read Committed）
可重复读（Repeated Read）
串行化（Serializable）
当然，不同的隔离级别，效率也是不同的，对于数据的一致性保证也就有不同的结果。而这些可能出现的又有哪些呢？
脏读（dirty read）
当事务与事务之间没有任何隔离的时候，就可能会出现脏读。例如：商家想看看所有的订单有哪些，这时，用户A提交了一个订单，但事务还没提交，商家却看到了这个订单。而这时就会出现一种问题，当商家去操作这个订单时，可能用户A的订单由于部分问题，导致数据回滚，事务没有提交，这时商家的操作就会失去目标。
不可重复读（unrepeatable read）
一个事务中，两次读操作出来的同一条数据值不同，就是不可重复读。
例如：我们有一个事务A，需要去查询一下商品库存，然后做扣减，这时，事务B操作了这个商品，扣减了一部分库存，当事务A再次去查询商品库存的时候，发现这一次的结果和上次不同了，这就是不可重复读。
幻读（phantom problem）
一个事务中，两次读操作出来的结果集不同，就是幻读。
例如：一个事务A，去查询现在已经支付的订单有哪些，得到了一个结果集。这时，事务B新提交了一个订单，当事务A再次去查询时，就会出现，两次得到的结果集不同的情况，也就是幻读了。
那针对这些结果，不同的隔离级别可以干什么呢？
“读未提（Read Uncommitted）”能预防啥？啥都预防不了。
“读提交（Read Committed）”能预防啥？使用“快照读（Snapshot Read）”方式，避免“脏读”，但是可能出现“不可重复读”和“幻读”。
“可重复读（Repeated Red）”能预防啥？使用“快照读（Snapshot Read）”方式，锁住被读取记录，避免出现“脏读”、“不可重复读”，但是可能出现“幻读”。
“串行化（Serializable）”能预防啥？有效避免“脏读”、“不可重复读”、“幻读”，不过运行效率奇差。
好了，锁说完了，但是，我们的数据库锁，并不能有效的解决并发的问题，只是尽可能保证数据的一致性，当并发量特别大时，数据库还是容易扛不住。那解决数据并发的另一个手段就是，尽可能的提高处理的速度。
因为数据的IO要提升难度比较大，那么通过其他的方式，对数据进行处理，减少数据库的IO，就是提高并发能力的有效手段了。
最有效的一种方式就是：缓存
想要减少并发出现的概率，那么读写的效率越高，读写的执行时间越短，自然数据并发的可能性就变小了，并发性能也有提高了。
还是用刚才的秒杀举例，我们为的就是保证库存的数据不出错，卖出一个商品，减一个库存，那么，我们就可以将库存放在内存中进行处理。这样，就能够保证库存有序的及时扣减，并且不出现问题。这样，我们的数据库的写操作也变少了，执行效率也就大大提高了。
当然，常用的分布式缓存方式有：Redis和Memcache，Redis可以持久化到硬盘，而Memcache不行，应该怎么选择，就看具体的使用场景了。
当然，缓存毕竟使用的范围有限，很多的数据我们还是必须持久化到硬盘中，那我们就需要提高数据库的IO能力，这样避免一个线程执行时间太长，造成线程的阻塞。
那么，读写分离就是另一种有效的方式了
当我们的写成为了瓶颈的时候，读写分离就是一种可以选择的方式了。
我们的读库就只需要执行读，写库就只需要执行写，把读的压力从主库中分离出去，让主库的资源只是用来保证写的效率，从而提高写操作的性能。
Ⅲ 怎么查询SQL数据库的在线用户，并发用户
在线用户一般是用一个标识的。http属于无状态连接，
比如你登陆后就置为在线，点击更新时间。退出置为下线。如果长久不点击，可以拿比如windows服务将标识置为下线。另外应该也可以根据session多少判断吧，看下是否有这个函数。
另外并发用户是指某一个时刻的，这个有工具，以win2003Server为例，它有自带的监视工具。管理工具-》性能。里面可以选择post指数和get指数可以实时查询。
iis中的log里也有。
要不你也可以用户点击一下你插入一条，记录时间。
Ⅳ 如何查MSSQL的并发连接数
最近有些客户提出想对SQL Server的连接数进行一些监听。总结了以下一些方法：
1、获取SQL Server允许同时用户连接的最大数
SELECT @@MAX_CONNECTIONS
2、获取当前指定数据库的连接信息
SELECT * FROM master.dbo.sysprocesses WHERE dbid IN
(
SELECT dbid FROM master.dbo.sysdatabases
WHERE NAME='YourDataBaseName'
)
--根据需要更改YourDataBaseName
SELECT * FROM master.dbo.sysprocesses WHERE DB_NAME(dbid) = 'YourDataBaseName'
3、获取当前SQL服务器所有的连接详细信息
SELECT * FROM sysprocesses
以上查询结果包含了：系统进程和用户进程。
如果只是想查用户进程的话则需采用下面的方法
4、获取自上次启动 SQL Server服务 以来连接或试图连接的次数
SELECT @@CONNECTIONS
这个刚开始会有点误解，认为是当前SQL Server服务器当前所有的连接数。需要重点注意。