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在大数据并发处理中，很容易发生系统hang机。
此处应该考虑两点，系统锁死，或者IO流异常
1.IO流异常
在系统查询大量数据的时候，我们通常采用索引的方式来优化系统查询。而索引在查询方面会有瓶颈。
什么是索引：
索引是数据库中一种可选的数据结构，它通常与表或簇相关。用户可以在表的一列或数列上建立索引，通常以提高在此表上执行 SQL 语句的性能。就像本文档的索引可以帮助读者快速定位所需信息一样，Oracle 的索引提供了更为迅速地访问表数据的方式。正确地使用索引能够显著的减少磁盘 I/O。
通俗的讲就是数据的分类后的目录。在此处我们查询数据的时候通过查询索引能够很快的找到数据所在，并返回我们想要的数据。这就是索引的作用所在，在海量的数据库里查询少量的数据的时候索引是个不错的选择。但是 当我们查询的数据量过大的时候，就会产生性能的瓶颈。
例如：当我在100万条数据中查询10万条数据的时候，数据库会去大量的遍历索引，会导致整个数据库宕机停止响应。此时使用索引还不如全表遍历查询更快。此时索引就会失效。因为你每次查询我都得去查询索引找到对应的信息，而全表查询我十个中挑一个记录。性能耗费以及所用时间可能就已经不相上下了。当我查询的数据量过大比如100万查询50万数据。此时你在查索引 可能就是得不偿失了。
注：这个时候查询索引会导致SQL卡机，查询索引，索引此时并不会响应。也就是说 当你查询数据和所有数据所达一定比例的时候会导致索引失效。Oracle官方数据给出是30%实际应用中发现超过10%基本就失效
索引的失效：
索引的失效并非在查询大量数据的同时会导致这个问题，当大量的Insert/update对表进行操作的时候，也会导致索引失效。大量的更新插入操作会导致整个索引结构的变动。一旦一个数据改变，并且改变的列比较多，可能会引起好几个索引跟着改变
索引的高效查询都是基于索引的未失效前提。
此处提出SQL优化几点意见。
1.书写SQL的同时 保证SQL的前倾性。SQL过滤是根据where条件后的条件来过滤的，而Oracle的过滤机理则和where条件的放置顺序有关，我们将能够确定概率的条件放在第一位，这样我们找到的概率就会变高，以此类推。第二位第三位条件。
2.索引创建最好是不经常变动的列，如果经常变动，则需要索引重建
2.系统锁死
程序设计中导致系统锁死，无非就是加锁后其他线程等待资源导致系统锁死，或者执行update/insert 未提交，导致其他update/insert操作挂起等待。
所以在高并发中，正确设计程序过程
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/2970507/blog/777535