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一入职就遇上Mysql亿级优化!方案改了5遍,天天被老板爆怼……

这半个月,很多小伙伴留言问我618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M

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一个深入浅出的 MySQL 高并发优化指南,多年MySQL实战经验分享

这半个月,很多小伙伴留言问我618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M

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618数据洪峰来了 一键下单背后都有哪些技术支撑?

618大促来临,在零点的时候,你打开购物车、点点点、清空,整个过程一气呵成。但背后,成千上万的数据在马不停蹄、加速流转,以保障消费体验流畅有序。 腾讯云和数据库服务是背后默默守护的“无名英雄”。电商订单、支付、物流等核心链路,都是以数据库为基础。一旦数据库成为瓶颈、或任何细微的疏忽,整个618大促将会变成一个大型“灾难现场”。 一场电商大促,涉及到的数据量有多大? 以一个消费者的购买过程为例,一次下单行为,对于后端数据库就有多次读写调用;如果是秒杀场景就会产生“热点更新”的问题,更是对数据库内核优化能力

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