进电商公司了。加分项：精通MySQL……

这两个月来，很多小伙伴留言问我618、双11各大电商后端的技术，最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。

今天就结合我自己工作中的真实案例和大家分享一下吧。

前几年我待过一家创业公司，做的是商城业务。那两年公司业务迅速增长，用户从零积累到千万级别，每天访问量几亿次，高峰QPS高达上万次每秒。

赶上618、双十一大促期间，系统的写压力成倍增长，读业务的请求量更是在写业务的请求量的50倍。后面我们就面临了极具技术挑战性的数据库升级过程。

最初的技术选型，采用的是Java语言进行开发，数据库使用的是MySQL；后面出现性能瓶颈的时候，我们采取了MySQL主从同步和应用服务端读写分离的方案，暂时解决了MySQL压力问题。

业务高峰期，担心MySQL可能会出现主从复制延迟，我们就从MySQL参数、业务代码、主机和磁盘等进行了优化，还经历了垂直分库和水平分库等等过程和挑战。

就这样因为要适应公司业务的发展，我们整个团队的人都在这次挑战中快速成长，积累了从零到上亿用户，一步步优化MySQL数据库的实战经验。这段经历，在后来的大厂面试中写入简历，是很重要的加分项。

可能很多人之前没机会接触到这些，或者系统压力不大不需要太多优化，缺乏像我以前那样的经历。但是如果想要跳槽进大厂，或者想要这类实战经验给自己面试加分，还是需要恶补一下。

这里我给大家推荐一个免费的Mysql实训营，我朋友诸葛老师关于大厂数据库Mysql优化的分享——《高并发Mysql性能优化与海量数据架构实战》，4天时间下来，你可以收获像我一样的优化MySQL数据库的实战经验，直接放进大厂面试的简历。

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这个特训营课程一共有4天时间，通过这个课程：

让你对高并发系统Mysql性能调优以及海量数据处理架构有一个深度的理解，深度掌握Mysql底层优化原理，快速提高分析与优化大型系统线上环境Mysql各种性能问题的能力以及构建大型高并发高可用海量数据处理架构的能力。

课程中分享的大厂内部项目、618亿级数据优化实践、国内顶级电商数据处理架构……让你积累到可用于面试和工作的经验。在这里真的有必要再次和各位小伙伴强调，有一些关键热门、适合大厂的项目经验和实战经历是真的很重要。尤其是像数据库Mysql优化，这可以说是高级资深工程师必备和想进一线互联网公司必备的一块技能。

我之前已经学习过这个课程，里面讲的很多性能优化的技术，我已经用在公司项目里了，非常实用，强烈推荐！

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涉及Java多线程的工作原理及应用、Java线程池的工作原理及应用，以及锁、进程调度算法等内容

分布式缓存的原理及应用

涉及分布式缓存介绍、Ehcache原理及应用、Redis原理及应用、分布式缓存设计的核心问题等内容

ZooKeeper原理及应用

涉及ZooKeeper选举机制、ZooKeeper数据模型和ZooKeeper应用场景等内容

Netty网络编程原理及应用

Kafka原理及应用

涉及Kafka组成、Kafka数据存储设计、Kafka生产者并发设计、Kafka消费者并发设计，以及Kafka安装和应用等内容

设计模式

涉及常见的23种经典设计模式

Spring原理及应用 

涉及Spring IoC原理、Spring AOP原理、Spring MVC原理、事务、MyBatis缓存等内容

数据结构与算法

涉及栈、队列、链表、散列表、二叉树、红黑树、图和位图、二分查找、冒泡排序、插入排序、快速排序、希尔排序、归并排序、桶排序、基数排序等算法等内容

网络与负载均衡原理

涉及TCP/IP、HTTP、常用负载均衡算法和LVS原理等内容

JVM原理

涉及JVM运行机制、JVM内存模型、常用垃圾回收算法和JVM类加载机制等内容

ElasticSearch原理及应用

涉及ElasticSearch数据模型、ElasticSearch分布式架构、ElasticSearch数据读写原理和段合并等内容

Spark原理及应用

涉及Spark特点、Spark模块组成、Spark运行机制，以及Spark RDD、Spark Streaming、Spark SQL、DataFrame、DataSet、Spark Structured Streaming的原理和使用等内容

Flink原理及应用

涉及Flink核心概念、Flink架构、Flink事件驱动模型、Flink数据分析应用和Flink基于状态的内存计算等内容

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