mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。...高并发大多的瓶颈在后台，在存储mysql的正常的优化方案如下： （1）代码中sql语句优化 （2）数据库字段优化，索引优化 （3）加缓存，redis/memcache等 （4）主从，读写分离 （5）分区表...缓存通常来说主要为了提高接口处理速度，降低并发带来的db压力以及由此产生的其他问题。 4、分区不是分表，结果还是一张表，只不过把存放的数据文件分成了多个小块。...在表数据非常大的情况下，可以解决无法一次载入内存，以及大表数据维护等问题。 5、垂直拆分将表按列拆成多表，常见于将主表的扩展数据独立开，文本数据独立开，降低磁盘io的压力。...6、水平拆，水平拆分的主要目的是提升单表并发读写能力(压力分散到各个分表中)和磁盘IO性能(一个非常大的.MYD文件分摊到各个小表的.MYD文件中)。
MySQL同样需要解决并发事务带来的复杂问题，上文简单介绍了MySQL通过事务隔离机制可以解决并发问题，本文将结合案例进行深入剖析，以便掌握其原理并学习其思想。...各隔离级别如何处理并发事务？到这里应该就看明白了。结合事务隔离级别，看一下MySQL是怎么处理的：不处理第一个情形不就是“读未提交”的“脏读”，一致性保证不了一点。...对于MySQL这样的数据库，性能的高低会直接影响用户的去留，所以，仅仅是“串行化”的并发处理是远远不够的。...MVCC的并发处理数据的多版本在《MySQL是如何保证数据不丢失的》，每个DML操作在更新数据页之前，InnoDB会先将数据当前的状态记录在「Undo Log」中。...总结基于上述，有以下总结：MySQL通过事务隔离、锁机制、MVCC处理并发事务。事务隔离“读未提交”不做并发处理，不保证数据一致性。事务隔离“串行化”通过锁机制进行并发处理，并发性能低下。
最近五一放假，除了带小孩到处转转外，还看了几页《高性能MySQL》。另外家里还有一本《高可用MySQL》，这都是以前在 CSDN 写作时送的书。...我们都知道，在 MySQL 中有非常多的锁。比如：共享锁，排它锁；表锁，行锁；读锁，写锁等。这些锁在处理数据时，往往会降低 MySQL 系统的并发处理能力。...最早的数据库系统，只有读读之间可以并发，读写，写读，写写都要阻塞。引入多版本之后，只有写写之间相互阻塞，其他三种操作都可以并行，这样大幅度提高了InnoDB的并发度。...多版本处理技术也就是我们今天要说的 MVCC。...MVCC 在 MySQL 默认事务隔离级别下的多版本处理逻辑如下： SELECT 时，读取创建版本号当前事务版本号。
和所有其他并发框架里的协程一样，goroutine里所谓“无锁”的优点只在单线程下有效，如果$GOMAXPROCS > 1并且协程间需要通信，Go运行库会负责加锁保护数据，这也是为什么sieve.go这样的例子在多
大对象占用的资源多，垃圾回收器要花一部分精力去对它进行回收； 大对象在不同的设备之间交换，会耗费网络流量，以及昂贵的I/O； 对大对象的解析和处理操作是耗时的，对象职责不聚焦，就会承担额外的性能开销。...但如果你的数据库实体量非常的大，用这种方式就要考虑程序的复杂性了。 （3）使用binlog同步 针对于MySQL，就可以采用Binlog的方式进行同步。...protobuf的设计是值得借鉴的，它通过tag|leng|value三段对数据进行了非常紧凑的处理，解析和传输速度都特别快。 针对于大对象，我们有结构纬度的优化和时间维度的优化两种方法。...从结构纬度来说，通过把对象切分成合适的粒度，可以把操作集中在小数据结构上，减少时间处理成本；通过把对象进行压缩、转换，或者提取热点数据，就可以避免大对象的存储和传输成本。...从时间纬度来说，就可以通过冷热分离的手段，将常用的数据存放在高速设备中，减少数据处理的集合，加快处理速度。
在MySQL5.6开始提供了online ddl功能，允许一些DDL语句和DML语句并发，在当前5.7版本对online ddl又有了增强，这使得大部分DDL操作可以在线进行。...通过这个例子我们对元数据锁和online ddl有了一个基本的认识，如果我们在业务开发过程中有在线修改表结构的需求，可以参考以下方案： 1、尽量在业务量小的时间段进行； 2、查看官方文档，确认要做的表修改可以和DML并发...演示环境：MySQL5.7.20 事务隔离级别：RR 表user： CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name`...tables in use 1, locked 1 LOCK WAIT 3 lock struct(s), heap size 1136, 2 row lock(s) MySQL thread id...如果我们业务开发中遇到锁等待，不仅会影响性能，还会给你的业务流程提出挑战，因为你的业务端需要对锁等待的情况做适应的逻辑处理，是重试操作还是回滚事务。
消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。...扩展性 因为消息队列解耦了你的处理过程，所以增大消息入队和处理的频率是很容易的，只要另外增加处理过程即可。不需要改变代码、不需要调节参数。扩展就像调大电力按钮一样简单。...消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。 顺序保证 在大多使用场景下，数据处理的顺序都很重要。...消息系列通过消息被处理的频率，来方便的辅助确定那些表现不佳的处理过程或领域，这些地方的数据流都不够优化。 异步通信 很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。...Kafka在分布式设计中有着相当重要的作用，算是一个基础工具，因此需要不断的学习了解与实践，如何处理大并发订单这只是一种场景。
最近在处理一个case的时候（版本：5.7.29），通过连续pstack发现存在2个问题导致CPU比较高导致时钟中断比较高，解决其中一个问题后主观描述系统正常了，但是剩下1个问题没有解决，这里集中看看这个问题...随即我找了一下问题，发现有人已经遇到过了如下： https://developer.aliyun.com/article/223320 https://bugs.mysql.com/bug.php?...三、read view的分配和select的类型 read view对于select 语句来讲非常的重要，其主要是用于判定数据的可见性，如果不可见还要联动undo，因此对于大查询比如select很久的语句...因此在A和B的情况下存在一种延迟释放read view的情况，而不同就是A会判断后下一个select 也重用read view，而B会判断后加锁处理重新初始化read view。...可能的情况如下： 大并发的小select语句不断的访问，而DML不多那么就可能这样，出现情况A大量的复用read view。
Python线程更适合用于I/O处理，处理那些执行阻塞操作例如等待I/O，等待数据库操作结果等的代码的并发执行。
',master_log_pos=4; 优缺点 优点 是mysql最早支持的复制技术，bug相对较少 对sql查询没有任何限制 处理故障比较容易 缺点 故障转移是重新获取新主的日志点信息比较困难 基于GTID...主库写入二进制日志的时间 解决方法：控制主库的事务大小，分割大事务 二进制日志传输时间 解决方法：使用mixed日志格式或设置set binlog_row_image=minimal 默认情况下从库只有一个sql线程，主上并发的修改在从上变成了串行...' set global slave_parallel_workers = 4 start slave mysql复制常见问题处理 由于数据损坏或丢失所引起的主从复制错误 主库或者从库意外宕机引起的错误...如何解决主服务器的单点问题 主服务器切换后，如何通知应用新的主服务器的ip地址 如何检查mysql主服务器是否可用 如何处理从服务器和新主服务器之间的那种复制关系 MMM架构介绍 Multi-Master...如果存在多个从库出现数据不一致的情况如何处理 提供了读、写虚拟ip， 在主服务器出现问题时，可以自动迁移虚拟ip MMM架构 ?
基于封技术、基于时戳技术、基于有效性检查、MVCC 等技术是并发控制技术 mysql> create table z ( -> a int not null, -> b int null...unique key (b), -> unique key (d), -> unique key (c)); Query OK, 0 rows affected (0.09 sec) mysql...into z select 1,2,3,4; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql...into z select 5,6,7,8; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql...into z select 9,10,11,12; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql
asyncio asyncio 是Python3.4 之后引入的标准库的，这个包使用事件循环驱动的协程实现并发。...这是一个动图，“thinking" 前的 \ 线是会动的（为了录屏，我把sleep 的时间调大了） python 并没有提供终止线程的API，所以若想关闭线程，必须给线程发送消息。...上一篇python并发 1：使用 futures 处理并发我们介绍过 concurrent.futures.Future 的 future，在 concurrent.futures.Future 中，future...1：使用 futures 处理并发 下载国旗的脚本了。...最终的结果是，wait 处理的所有对象都通过某种方式变成Future 类的实例。
作为Python程序员，平时很少使用并发编程，偶尔使用也只需要派生出一批独立的线程，然后放到队列中，批量执行。...所以，不夸张的说，虽然我知道线程、进程、并行、并发的概念，但每次使用的时候可能还需要再打开文档回顾一下。...我们知道，如果程序中包含I/O操作，程序会有很高的延迟，CPU会处于等待状态，这时如果我们不使用并发会浪费很多时间。...对于非常长的迭代，与默认大小1相比，使用大值 chunksize 可以显着提高性能。使用 ThreadPoolExecutor，chunksize 没有效果。...下一篇笔记应该是使用 asyncio 处理并发。 最后，感谢女朋友支持。
并发处理脚本 最近经常涉及到脚本的编写。本身项目数据量较大，所以经常编写的脚本需要高并发，干脆就提取出来。 如果有地方用到，只需要实现接口即可。...goroutine运行的函数 RunOne(id int64) (params []int64, errInfos map[int64]string, err error) // 最后收集到结果后的处理函数...) // 令牌，只有持有令牌才能运行，为了控制goroutine同时进行的数目 token := make(chan struct{}, params.Step) // 以此判断结果是否都处理完成
并发三大特性 原子性、可见性、有序性 1. 原子性 含义 一个或多个操作，要么全部执行且在执行过程中不被任何因素打断，要么全部不执行。
其实使用不同的数据库开发应用程序，本身没有什么，但开发人员如果不熟悉所使用的数据库，还沿用自己熟悉数据库的处理方式来处理新的数据库，那显然就会造成很多麻烦，这点对其他职业也是一样。...今天想说的是，习惯使用ORACLE 的程序员，在MYSQL 留下的麻烦怎么被发现。...这两种数据库在处理事务上是有不同的，oracle 默认不会自动commit， 而mysql 会默认 auto commit， 说道auto commit ，四大数据库，只有oracle 一家是不默认commit...那问题出在哪里，如果当初在程序员使用mysql 上设置了 auto commit 为非自动（线程级别，或global），而后期某些原因，又忘记了，记得MYSQL 本身是默认是 auto commit 那乱子就来了...哪遇到这样的问题，会想起什么，怎么处理这个问题。 第一个想法是看看 show engine innodb stauts ? ?
什么是并发三大特性 在并发编程中，去解决线程安全的问题，一般可以从两大核心和三大特性作为切入点来思考怎么去解决，两大核心就是JMM内存模型和happens-before规则，三大特性主要是原子性、可见性和有序性...并发关键字synchronized和volatile都涉及到了三大特性，说明了三大特性的重要性。从这两个关键字分析这三大特性。...volatile 在java内存模型中说过，为了性能优化，编译器和处理器会进行指令重排序；也就是说java程序天然的有序性可以总结为：如果在本线程内观察，所有的操作都是有序的；如果在一个线程观察另一个线程
---- MySQL乐观锁 使用version字段标识版本 使用updateTime来标识版本 单独新增字段表示版本或使用updateTime字段标识版本可根据实际业务需求来定。...缺陷 MySQL毕竟涉及到磁盘IO操作，磁盘IO操作是现代计算机性能瓶颈，是最慢的一环，所以当数据量较大时，所有请求落到数据库中显然不是一个最优选择。
23 24 if __name__ == '__main__': 25 main(download_many) 分别运行三次，两者的平均速度：13.67和1.59s，可以看到差别还是非常大的...与Twisted中的Deferred类、Tornado框架中的Future类的功能类似 注意：通常情况下自己不应该创建future，而是由并发框架(concurrent.futures或asyncio)...如：Executor.submit()方法的参数是一个可调用的对象，调用这个方法后会为传入的可调用对象排定时间，并返回一个future 客户端代码不能应该改变future的状态，并发框架在future表示的延迟计算结束后会改变期物的状态...但是如果future没有运行结束，result方法在两个Futrue类中的行为差别非常大。...，因此，如果需要做CPU密集型处理，使用这个模块能绕开GIL，利用所有的CPU核心。
假设DataProcessor接口定义了方法batchProcess能够对一批数据进行处理，一批处理500个数据。...现在我们需要对一个响应式数据流 Flux dataItems 调用 batchProcess() 进行处理。...1）攒够 batchSize 个数据后进行处理。 这里关键是buffer方法的使用。....flatMap(dataProcessor::batchProcess) .collectList(); 2）以并行的方式，把流分成10股，每股攒够 batchSize 个数据后进行处理...可以想象如果我们自己实现这样一个处理逻辑的复杂度，而通过reactor api，仅仅几行代码就完成了这么复杂高效的处理。 3）使用 reactive mongo driver需要的线程。
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