数据库查询：
数据库查询对并发处理和事务处理都有很大影响；
查询性能越好，随并发量上升导致的性能下降的影响越小；
查询性能越好，受其他事务排他锁的影响越小；
总之，要解决超时、死锁等问题，优化查询性能，缩短事务时间（最好不用事务）是最根本办法
（非原创，引用自网络）用两个例子看清楚分布式和集群的区别：
例子1：
如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行改任务需10小时。 采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分布式计算模型） 而采用集群方案，同样提供10台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达，10个服务器将同时工作，10小后，10个任务同时完成，这样，整身来看，还是1小时内完成一个任务！
例子2：
一堆机器堆在这儿，具备一定的相同的功能属性，就可以叫集群 分布式的话，应该是具备分布式特性的一类系统
集群的作用：负载均衡，错误恢复
集群式资源整合，分布式是计算能力整合
集群=聚合，分布式=组合
减少线程切换：
几乎所有IO操作（包括磁盘和网络）都产生线程切换 Mutex, AutoResetEvent, Sleep等方法会产生线程切换 在应用服务化的时代，网络服务接口常常被当成本地方法使用，当这样的接口被放入循环，递归中时，线程切换的时间消耗往往会超过要执行的逻辑本身+网络传输的开销 如何避免： 所有的IO操作用异步模式（这个比较难） 对会产生IO的接口使用特别小心 封装IO接口，适当引入缓存 设计时提供批量和单个接口，减少IO次数 …… 降低嵌套循环： 用hash表，字典，分组等手段优化嵌套，把多层循环变成多次循环(复杂度由高次方变成一次方） 防暴力破解： MD5（x+MD5（y））；y.length>=8
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