本节内容讲述线上的调优手段以及压力测试的相关工具，结合一些实际的命令参数，我们将会介绍运行结果的具体含义。本节内容为大致的介绍如何压力测试和如何阅读参数，具体的运行效果需要自己部署一台机器测试，关于这部分的内容受到不同的机器影响会出现完全不同的效果，需要实际测试所以没有进行记录。
MySQL 主从集群，分散访问压力，提升整个系统的可用性，降低大访问量引发的故障率。
目前网站架构一般分成网页缓存层、负载均衡层、 WEB 层和数据库层，我其实一般还会多加一层，即文件服务器层，这样我们在后面的讨论过程中，我们可以依次用这五层对网站架构来进行讨论；这里为了更具有说服力，我将用三个并发较大的生产环境来说明下，一个是我现在维护的电子商务网站（并发最大峰值 2900，日 PV500 万左右）、我目前维护的电子广告网站（并发最大峰值 1500，日 PV150 万左右）、以前维护的大型 CDN 门户广告网站（并发最大峰值 5000，日 PV5000 万左右）。 网页缓存层 首先
数据首先都写到数据库，之后更新redis（先写redis再写mysql，如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据）
在高并发下,为了解决带宽问题,全站必须做前后分离操作,所有前端资源都可进行cdn代理,进行缓存静态资源,分散服务器带宽压力.
某共享汽车出行平台从随着业务的发展，可能大家听到出行以为是滴滴，然而不是，不过今年美团等巨头也入场共享汽车行业，表明公司业务至少是不错的，城市也在不断扩张。
就需要服务器引入nginx，Nginx官方宣传5W并发量，利用其反向代理，可以加入很多台Tomcat处理。但是有个问题，多机器Tomcat的Session之间共享问题。这个时候就需要引入Redis作为存储各个Tomcat之间的Session共享问题，同时 redis 也可作为下面的优化使用。一些经常查询的热点数据，可以存入Redis，加快相应速度，也就不用直接取数据库查询了。
导语 随着版本升级，关系型数据库和缓存数据库整体性能比之前都有大幅度的提升，衡量数据库性能的三个重要指标是：数据库吞吐量(QPS)、延迟时长(Latency)和稳定性，以下从这三个方面对几种数据库进行
一般而言，slave相对master延迟较大，其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发。简单说，在master上是并发模式（以InnoDB引擎为主）完成事务提交的，而在slave上，复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply，所以难怪slave在高并发时会远落后master。 ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制，配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slave上多线程并发复制。不过，它只能支持一个实例下多个 databa
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
缓存穿透 简单地就是用户请求透过redis直接进入到mysql当中进行查询，通常是一个不存在的key,在数据库查询为null。每次请求落在数据库、并且高并发。数据库扛不住会挂掉。 当用户的请求进入到Redis当中的时候,Redis当中并没有用户查询的键。 Redis会告诉用户没有查询到此Key，随后请求会被直接转发到后台MySQL当中 MySQL当中自然也不会存在此键值对,所以当大量的请求落在MySQL当中则会导致数据库宕机 解决缓存穿透的方案 可以将查到的null设成该key的缓存对象。 当然，也可
背景 如果，初次配置完成了 MySQL 数据库的读写分离操作 那么，后面遇到稍大流量访问时； 首先遭遇到的便是 “主从同步延迟” 造成的后果 环境 Linux系统： CentOS7.2 mySQL版本： mySQL5.7.32 MySQL 数据库主从同步延迟原理 (摘抄经验) 推荐参考—— 【MySQL主从数据库同步延迟问题解决】 📷 DDL : 数据定义语言, DML :数据操纵语言 MySQL的主从复制都是单线程的操作， 主库对所有 DDL 和 DML 产生的日志写进 binlog，由于 b
基准测试 ( benchmark ) 是针对系统设计的一种压力测试，通常的目标是为了掌握系统的行为，但也有其他原因，如重现某个系统状态，或者是做新硬件的可靠性测试。本章将讨论 MySQL 和基于 MySQL 的应用的基准测试的重要性、策略和工具。
一般而言，slave相对master延迟较大，其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发。简单说，在master上是并发模式（以InnoDB引擎为主）完成事务提交的，而在slave上，复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply，所以难怪slave在高并发时会远落后master。
在估算之前我们必须清楚这台数据库服务器的配置是什么情况，正常情况下我们需要摸清楚以下几点因素：
TiDB 6.0 版本针对悲观事务引入了内存悲观锁的优化，带来了明显的性能提升。本文将从最初的乐观事务到悲观事务入手；介绍 6.0 版本针对悲观锁进行优化的原理，并结合压测数据验证其带来的性能提升。
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
当前形势不佳，在这种情况下。小猫更是雪上加霜，他被裁了。投了个把月简历，终于约到一个面试。
根据上图可以看到QPS：10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候，我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下，最高的性能是7k的QPS。
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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。
一 背景 某个业务线商品开放用户申请免费试用，当某个商品特别吸引人时，比如iPhone6 。肯定有一大波人为了少卖一个肾而疯狂去抢申请资格。更有甚者利用机器人申请注册,于是简单的申请操作变成了秒杀行为。大量请求同时更新数据库中的同一个商品的申请次数，update 操作给表加上行锁，导致后面的请求全部排队等待前面一个update完成,释放行锁后才能处理下一个请求。大量后来请求等待，占用了数据库的连接。一旦数据库连接数被占满，就会导致后来的全部请求因拿不到连接而超时，业务请求出现无法及时处理的情况,数据库系统的RT会异常飙高,业务层由于等待出现超时，app 层的连接耗尽，一系列的雪崩效应！ 二 解决方案 从上面的背景分析,解决热点数据并发更新需要注意核心问题: 减少直接对db层数据热点的并发更新,或者提供MySQL 更新同一行的吞吐量。本文从业务和数据库的设计层面来规划.同时也希望大家提更好的解决思路。 1 前端层面 前端是整个流量的入口, 正常业务访问时系统表现平稳，但是当有人恶意请求时，需要加上流控措施，比如常见的 a 需要用户回答问题，填写验证码，移动图像等等，防止或者减少有机器人来恶意请求。 b 页面上采用防止机器人的判断 两秒以内的成功请求一律拒绝。 c 通过设置nginx ，对同一个ip源的请求次数做限制,防止机器人来申请。 优点 有效减少或者防止有人利用机器人恶意请求 缺点 存在一定的误杀率，错杀了正常的请求。 2 应用层 应用程序接收前端前端请求，进行一系列的数据库操作,在我们规避了恶意请求之后如果还是有大量的数据库写访问请求，我们需要 a 对业务做降级 限制接口的调用次数，降低对数据库的请求压力。选择异步更新请求次数，弱化该商品申请次数的展现。类似于阅读次数，申请次数 ，与金额，库存无关的功能点。 b 通过异步更新来避免直接写数据库 。 应用使用分布式缓存(比如Tair/Redis)来存储某项商品的申请次数或者某人的申请次数，以商品id/user_id 或者将where 条件作为key，申请试用人数为value/符合某项具体条件的 count结果为value, 有用户申请成功则更新申请试用人数。不需要查询和实时写数据库，每隔一定时间/次数将结果写入数据库。 优点：该方法依赖于缓存，读写速度快，不需要实时更新数据库，减轻数据库并发写的压力; 缺点：缓存不是100%稳定，很容易丢，即使采用持久化的缓存，在高并发下有时也可能会出现异常，穿透缓存到db ，导致前端业务展现问题。 3 数据库层 a 将热点数据拆分,分在不同的库不同的表中，分散热点数据，减轻数据库并发更新热点带来的RT升高和应用连接等待时能保证业务能够正常访问其他商品表，损失局部可用性。 优点:实时读写数据库，前端展示数据的准确性。 缺点:业务逻辑稍显复杂。 b 限流补丁 针对某些特定的sql语句 从MySQL 层面加以限制，当系统thread_running达到一定值或者某个sql执行时间超过一定阈值则拒绝该sql的执行。(阿里内部已经实现限流版本)
对于web来说，是用户量和访问量支持项目技术的更迭和前进。随着服务用户提升。可能会出现一下的一些状况：
对于很多线上业务而言，如果有新服务器，新的环境，新的业务，到底资源和预期的承载压力是否匹配，这个得用数据说话，或是通过严谨的论证来阐述。 比如一台新的服务器，一般都需要经过压力测试，我们也叫拷机测试。一般都会从多个维度来进行加压（比如CPU,内存，IO等等），看看服务器是否依旧坚挺，虽然这一点上如果产生了懈怠或者懒惰还是会被轻视，但是从身边的例子来看，还是会测试出一些问题来，如果发现了问题，就避免了后续的很多被动。 sysbench就是这么一个工具，功能非常全面。是一个标准模块化，多线程的
咸阳市大数据管理局是咸阳市政府下属机构，负责咸阳全市信息化建设、大数据管理和信息网络运行维护等工作。2019年，咸阳大数据管理局以Rainbond为基座，建设咸阳市的智慧社会操作系统，智慧社会操作系统的主要任务是连接资源、连接应用、连接数据、连接用户，2019年底已经完成智慧社会操作系统的主体建设工作。
大家好，我是捡田螺的小男孩。金三银四面试的时候，面试官经常会问MySQL主从。今天就跟大家聊聊MySQL的主从。
在前面的压力测试过程中，主要关注的是对接口以及服务器硬件性能进行压力测试，评估请求接口和硬件性能对服务的影响。但是对于多数Web应用来说，整个系统的瓶颈在于数据库。
redis是Nosql数据库中使用较为广泛的非关系型内存数据库，redis内部是一个key-value存储系统。它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash（哈希类型，类似于Java中的map）。Redis基于内存运行并支持持久化的NoSQL数据库，是当前最热门的NoSql数据库之一，也被人们称为数据结构服务器。
基准测试（benchmarking）是性能测试的一种类型，强调的是对一类测试对象的某些性能指标进行定量的、可复现、可对比的测试。
在平常的工作中，更新数据是再正常不过的一个需求了，我们只需要执行一个update语句即可，如果有必要我们还可以加上事务来保证数据的可靠性。
腾讯云TDSQL-C产品测评活动”是由腾讯云联合CSDN 推出的针对数据库产品测评及产品体验活动，本次活动主要面向 TDSQL-C Serverless 版;活动整体包括了技术分享直播及线上答疑、连续三个月做三季的产品体验、产品测评、优质征文活动以及最后的优秀用户线上圆桌对话直播环节:本次参与活动涵盖不同技术层面的用户，初步的产品体验或针对TDSQL-C产品的自动弹性能力、自动启停能力、兼容性、安全、并发、可靠性等多方面的产品测评，并通过征文的方式输出，参与活动的同时既可以收获相关技术领域的实战经验同时也可获得丰厚的活动激
数据库的基准测试是对数据库的性能指标进行定量的、可复现的、可对比的测试。基准测试与压力测试 基准测试可以理解为针对系统的一种压力测试。但基准测试不关心业务逻辑，更加简单、直接、易于测试，数据可以由工具生成，不要求真实；而压力测试一般考虑业务逻辑(如购物车业务)，要求真实的数据。
在系统初期，整体的并发了相对较小，因此一般都是将所有的数据信息存储在单库中进行读/写操作。但是随着用户规模不断提升，单库逐渐力不从心，TPS/QPS越来越低。因此到了这个时候，dba会将数据库设置为读写分离状态（生产环境一般会采用一主一从或者一主多从），Master负责写操作，Slave作为备库，不开放写操作，但是允许读操作，主从之间保持数据同步即可。 读写分离之后，可以大大提升单库无法支撑的负载压力 需要注意的是：如果Master存在TPS存在较高的情况，Master之前最好将同一份数据落到缓存中，以避免高并发情况下，从Slave中获取不到指定数据的情况发生 [MySQL 主从同步延迟的原因及解决办法(https://blog.csdn.net/soar_away/article/details/72615012)
该文章是一篇关于MySQL数据库引擎优化实践的技术文章。通过对比MySQL和MariaDB两种数据库引擎的优化实践，总结了在数据库优化方面的经验，包括MySQL数据库引擎选择、MariaDB数据库引擎选择、MySQL数据库引擎优化实践、MariaDB数据库引擎优化实践和MySQL与MariaDB性能比较。
达达创立于2014年5月，业务覆盖全国37个城市，拥有130万注册众包配送员，日均配送百万单，是全国领先的最后三公里物流配送平台。 达达的业务模式与滴滴以及Uber很相似，以众包的方式利用社会闲散人力资源，解决O2O最后三公里即时性配送难题（2016年4月，达达已经与京东到家合并）。
90年代，一个基本的网站访问量一般不会太大，单个数据库完全足够！ 那个时候，更多的去使用静态网页 Html ~ 服务器根本没有太大的压力！ 思考一下，这种情况下：整个网站的瓶颈是什么？ 1、数据量如果太大、一个机器放不下了！ 2、数据的索引 （B+ Tree），一个机器内存也放不下 3、访问量（读写混合），一个服务器承受不了~ 只要你开始出现以上的三种情况之一，那么你就必须要晋级！
本文介绍的三种调优方法是按照金字塔的调优顺序排列的，如下图所示。一般来说，自底向上调优的效果是成反比的，而越往下层调优效果越好，但是难度也越大。
MySQL 服务器性能受制于整个系统最薄弱的环节，承载它的操作系统和硬件往往是限制因素。磁盘大小、可用内存和 CPU 资源、网络，以及所有连接它们的组件，都会限制系统的最终容量。
MySQL性能压测或者基准测试看起来很简单，使用sysbench，tpcc工具跑跑拿到数据就好，其实压测是一个技术活儿，尤其是涉及到性能对比的测试，因为不同场景/不同厂商的产品的参数设置不同，测试的结果也不一样。如果不阐明具体的参数配置差异，直接给出压测结果可能给其他人带来误导。
ProxySQL 本身是一款非常棒的MYSQL 中间件的开源产品, 在公司运行了一段时间后,突然一天报警,所在机器的CPU 出奇的高,之前在测试系统, 预生产, 以及生产系统均没有出现问题. 开始未来紧急解决问题,重新启动了proxysql服务,并查看错误日志.
买了一台数据库，最大连接数的参数是 4000，看起来很棒！但是 cpu 和内存并不咋好！是 2c4g的超低配制。
透明性：是指每一个数据库分布节点对用户的应用来说都是透明的，看不出是本地还是远程。
对于Web来说，并发量和访问量增加一定程度上推动项目技术和架构的更迭和进步。可能会有以下的一些状况：
MYSQL 8 的在性能上的设计在MYSQL 的历史上是具有突破性的，也是从底层的架构上进行的改变，可能未来MYSQL 越来越不像原来的MYSQL，长远看MYSQL 是朝着企业和互联网通吃的方向去的，其实MYSQL本身的设计和其他的数据库相比是有差距的，例如doublewrite对性能的损耗，以及在RR上的GAP 其实可能对有些其他数据库的使用者都是吐槽的对象。
PolarDB Serverless脱胎于 PolarDB 团队发表在SIGMOD 2021的论文，是选取其中成熟的技术最终产品化的结果。我们借助两大核心技术，高性能全局一致性SCC和热备无感秒切，无论在跨机扩展还是跨机切换，都达到了业界领先的能力。PolarDB MySQL Serverless于去年底正式上线，目前已经有1000+用户开始上手使用。本文期望从实践角度，演示如何测试PolarDB Serverless的弹性能力。
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